首頁 > 關(guān)于我們 > 安恒動態(tài) > 2023 > 正文

安恒信息連續(xù)兩年被Gartner報(bào)告列為“數(shù)據(jù)分類分級領(lǐng)域”領(lǐng)跑廠商

閱讀量：次 文章來源：安恒信息

近日，國際權(quán)威IT研究咨詢機(jī)構(gòu)Gartner發(fā)布《Hype Cycle for Data, Analytics and AI in China, 2023》報(bào)告。安恒信息作為數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域的領(lǐng)軍企業(yè)之一，致力于數(shù)據(jù)分類分級，連續(xù)兩年被Gartner報(bào)告列為“數(shù)據(jù)分類分級領(lǐng)域”領(lǐng)跑廠商。

數(shù)據(jù)分類分級的必要性

據(jù)IBM《2022 年數(shù)據(jù)泄露成本報(bào)告》揭示，全球平均單一事件數(shù)據(jù)泄露成本高達(dá)435萬美元，數(shù)據(jù)安全問題已經(jīng)嚴(yán)重制約業(yè)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進(jìn)程。而通過對數(shù)據(jù)開展分類分級，將分類分級后的結(jié)果應(yīng)用于數(shù)據(jù)全生命周期安全防護(hù)，我們可以有效保障數(shù)字安全，滿足業(yè)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的安全需要。

Gartner報(bào)告指出，數(shù)據(jù)分類分級有助于高效地對數(shù)據(jù)進(jìn)行分級治理，在涉及價(jià)值、訪問、隱私、存儲、道德、質(zhì)量和保留的數(shù)據(jù)安全項(xiàng)目中起到了重要的作用。中國的數(shù)據(jù)安全監(jiān)管要求使數(shù)據(jù)分類分級成為安全、數(shù)據(jù)治理和合規(guī)計(jì)劃中至關(guān)重要的一步。數(shù)據(jù)分類分級有助于組織區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)的敏感性，并提高數(shù)據(jù)保護(hù)控制的有效性。

AI讓數(shù)據(jù)分類分級更簡單

面對各行各業(yè)的客戶，根據(jù)各自體量大小，其不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)的總字段數(shù)，少則上萬個(gè)，多則幾十萬上百萬個(gè)。人工梳理的效率為平均1000字段/天左右，如果客戶總字段數(shù)以10W來計(jì)算，大約需要100人天才能做完。面對這耗時(shí)耗力的分類分級工作，如何才能提升效率呢？經(jīng)過上百個(gè)項(xiàng)目實(shí)施的探索，我們給出的答案是，將AI人工智能整合進(jìn)分類分級的工作中。安恒AiSort數(shù)據(jù)分類分級產(chǎn)品主打“AI讓數(shù)據(jù)分類分級更簡單”，內(nèi)置了NLP、聚類、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等AI模型。通過對數(shù)據(jù)的分級分類，可更清晰地了解敏感數(shù)據(jù)的分布情況，更有針對性地建立覆蓋數(shù)據(jù)全生命周期的安全防護(hù)。

靈活的NLP模型

背景：相同行業(yè)的數(shù)據(jù)有80%左右的重合度。

特性：高重合度的特性體現(xiàn)在字段內(nèi)容、字段名稱和字段注釋等多個(gè)維度上。針對不同行業(yè)的數(shù)據(jù)特性，結(jié)合項(xiàng)目實(shí)踐通過遷移學(xué)習(xí)將預(yù)訓(xùn)練模型做到行業(yè)適配，訓(xùn)練不同行業(yè)（如政府、金融、運(yùn)營商、教育和醫(yī)療等）的NLP模型并內(nèi)置到產(chǎn)品中，提升首次機(jī)器分類分級效果。

高效的聚類模型

背景：同一系統(tǒng)中70%的字段都能找和其重復(fù)或者相似的字段。

特性：采用無監(jiān)督的聚類算法，將相似字段/表聚合在一起實(shí)現(xiàn)信息整合；在梳理向?qū)Чδ艿妮o助下，用戶僅需修改其中一項(xiàng)的分類分級信息，即可批量自動覆蓋其他相似字段/表的結(jié)果，提升人工梳理效率。聚類算法在AiSort的版本迭代中持續(xù)優(yōu)化，聚焦于提供更具實(shí)際業(yè)務(wù)描述能力的信息整合手段，讓梳理人員在盡可能短的時(shí)間內(nèi)準(zhǔn)確判斷當(dāng)前字段的實(shí)際分類和實(shí)際分級。

可反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型

背景：分類分級不是一次性的動作，在實(shí)踐中往往需要利用機(jī)器進(jìn)行反復(fù)學(xué)習(xí)重新打標(biāo)。

特性：針對新行業(yè)新客戶及其業(yè)務(wù)系統(tǒng)，可僅對一部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行分類分級梳理，就能訓(xùn)練出適用該客戶的模型。然后可使用該模型對剩余數(shù)據(jù)進(jìn)行分類分級。在模型預(yù)測分類分級標(biāo)簽過程中，人可以參與對結(jié)果核驗(yàn)及糾正（對多個(gè)模型版本進(jìn)行獎(jiǎng)懲），快速提升模型效果。

數(shù)字化是未來產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵，數(shù)據(jù)要素是數(shù)字經(jīng)濟(jì)深入發(fā)展的核心引擎。安恒信息將依托自身在數(shù)據(jù)安全方面的多年經(jīng)驗(yàn)，大力推進(jìn)數(shù)據(jù)分類分級的探索與實(shí)踐，以期讓數(shù)據(jù)要素充分自由流通，發(fā)揮數(shù)據(jù)價(jià)值，促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展，為建設(shè)數(shù)字中國提供優(yōu)質(zhì)服務(wù)。

參考文獻(xiàn)：

Gartner,?Hype Cycle for Data, Analytics and AI in China, 2023，Julian Sun, Ben Yan, Xingyu?Gu, Fay Fei, Mike Fang, Tong Zhang，Published 17 July 2023

免責(zé)聲明：Gartner未在其報(bào)告中支持任何廠商、產(chǎn)品或服務(wù)，也并不建議技術(shù)用戶只選擇有最高評分或其它特征的廠商。Gartner研究出版物代表的是Gartner研究機(jī)構(gòu)的意見，不應(yīng)解釋為對事實(shí)的陳述。Gartner對與本研究有關(guān)的所有明示或暗示的保證概不負(fù)責(zé)，包括對適銷性或特定用途的適用性的任何保證。

更多資訊

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)在我們?nèi)粘Ｉ钪邪缪葜絹碓街匾慕巧?。與數(shù)據(jù)相關(guān)的數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)資產(chǎn)化、數(shù)據(jù)交易等問題也愈發(fā)受到國家和社會的關(guān)注。3月7日，國務(wù)院提出組建國家數(shù)據(jù)局，進(jìn)一步推動數(shù)字中國、數(shù)字經(jīng)濟(jì)建設(shè)。

在此背景下，由安恒信息董事長范淵和安恒信息高級副總裁、首席科學(xué)家劉博主編，多位領(lǐng)域權(quán)威專家合作編寫的《數(shù)據(jù)安全與隱私計(jì)算》應(yīng)運(yùn)而生。書中，作者們結(jié)合多年在數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域?qū)嵺`積累的經(jīng)驗(yàn)，對數(shù)據(jù)安全和隱私計(jì)算進(jìn)行了深入探討，并介紹了數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)的最新動態(tài)和實(shí)用技巧。

點(diǎn)擊“閱讀原文”可獲購買鏈接

《數(shù)據(jù)安全與隱私計(jì)算》的出版，為人們的數(shù)字生活構(gòu)筑堅(jiān)實(shí)的安全屏障。無論您是從事企業(yè)數(shù)據(jù)安全管理還是研究數(shù)據(jù)隱私保護(hù)，該書都將為您提供有價(jià)值的參考和指導(dǎo)。