数据安全分类分级建设方案：资产梳理与保护

"该文档是关于数据安全分类分级的建设方案，主要涵盖了数据资产梳理、数据源扫描发现、数据资产识别定位和数据资产目录绘制等方面，旨在解决数据资产管理中的问题，提升数据安全性。" 在数据安全分类分级方案中，首要环节是数据资产梳理，其目的是清晰了解和管理企业的数据资产，包括数据源扫描发现、数据资产识别定位和数据资产目录绘制等步骤。 1.1. 数据源扫描发现是利用数据资产安全平台，能自动扫描和识别各种结构化和非结构化数据，如主流数据库、国产数据库、大数据组件以及多种非结构化文件类型。此外，该平台支持流量监测、扫描解析和人工导入三种方式，确保全面覆盖各类数据源，并提供可视化界面进行配置。 1.1.1. 数据源扫描发现通过流量监测和嗅探技术，收集数据源的类型、版本、分布、数量和IP地址等信息，以满足不同用户的数据资产管理需求。 1.1.2. 数据资产识别定位依赖于数据特征库和多种识别技术，如机器学习、正则表达式、数据指纹和关键字，能够自动发现并定位数据的位置、类型、量级和归属。内置的AI模型和自定义数据特征项进一步增强了识别能力，形成全网数据分布图谱。 1.1.3. 数据资产目录绘制则是对数据资产进行系统的整理，包括数据库的数量、类型、版本等详细信息，以及结构化数据的表、字段和非结构化文件的分布情况。结果将以可视化图表和数据资产清单的形式展示，便于管理和决策。 该方案通过上述方法，旨在构建一个全面、清晰的数据资产管理体系，提高数据的安全性和合规性，对于数据挖掘、人工智能等领域的应用来说，这样的分类分级体系至关重要，因为它们需要在保护数据隐私和保障业务运营之间找到平衡。在当前数据安全法规日益严格的环境下，这样的解决方案对于企业而言具有极高的实用价值。