智能化数据分类分级功能解析

（提示：本节围绕 全知科技智能化数据分类分级能力 展开解析，重点介绍系统在 资产发现、分类分级、AI驱动、效率优化、策略沉淀与可视化 等方面的核心功能。）

1.高兼容的数据服务发现与自动化扫描能力

通过智能化高速扫描（每分钟8万个字段，高于行业平均水平35%），支持指定数据库类型、IP和端口，或在网内快速检索，全面发现Hive、MySQL、Oracle、OceanBase、GaussDB等主流数据服务。系统自动生成清晰的数据资产清单，帮助企业高效掌握数据全景，摆脱人工梳理低效、繁琐的困境，为后续分类分级与安全治理奠定基础。

2.多维度自动化数据分类分级

系统通过“资产分级”能力，在零业务干扰下自动扫描并分类分级海量数据资产（每日12万个字段，24小时不间断运行）。对结构化数据库，产品可灵活通过库、表、字段名、描述及数据特征匹配，并结合机器算法模型构建打标策略，实现表和字段的自动化分类分级。

3.AI 智能数据分类分级

•多模态分类引擎：支持接入外部AI模型，基于深度学习与知识图谱技术构建多模态数据分类分级引擎，突破传统规则匹配局限，通过持续学习数据特征与业务场景的映射关系，形成具备行业特性的智能分类能力。

•智能关联识别：AI模型通过神经网络自动识别字段间关联关系，动态优化分类策略。例如，分析字段与表信息构建数据血缘图谱，自动识别敏感字段及核心业务实体。

•动态校准与自学习：系统内置主动学习机制，能自动发现分类错误样本并触发模型增量训练，实现持续优化。该功能在金融、医疗等行业落地，数据分类准确率可提升至95%以上（高于行业平均水平60%）。

4.数据资产安全加密

产品支持将获取的数据源信息进行安全加密存储。

5.高效率分类分级

在性能表现方面，使用正则匹配或者字典匹配时，10w张表，平均时间在1.5-3小时之间（高于行业平均水平30%），完全满足数据资产分类分级的效率需求。

6.可快速沉淀分级策略的智能分析引擎

分类分级场景复杂且准确率要求高，单靠专家操作成本高且难以持续。产品支持标签和规则的导出导入，可将专家经验低成本沉淀并复用，实现持续优化。此功能显著提升了系统打标效率与分类分级准确率。

7.RAG数据训练集

构建RAG数据训练集，将行业项目沉淀的数据标签和AI训练的数据标签放入RAG中，通过不断的沉淀，提高数据分类分级识别率和准确率。

8.快速扩展数据库类型

在遇到不支持的数据库类型时，用户可以在数据源官网下载所需的驱动，在产品页面上传即可，通过该方式可快速扩展数据库类型，无需传统的适配定开。

9.数据资产视图

将数据转化为直观可视化图表，帮助用户快速掌握资产情况，实时呈现数据总量、数据分类情况、敏感等级等核心指标，能够快速定位异常或关键数据，及时发现问题并进行处理。

在典型应用场景中，场景一：当字段名和注释信息齐全时，AI模型能够理解字段含义，实现高质量分类，分类分级准确率可达95%以上；场景二：当字段或注释部分缺失，或字段命名存在一定规范差异时，准确率约为50%以上；场景三：在字段命名完全不规范且注释缺失的特殊场景下，需依靠人工判断或数据内容分析完成打标。根据实际业务中不同场景的分布比例（约50%场景一、45%场景二、5%场景三），AI自动化数据分类分级的整体准确率可达到70%左右，为后续安全治理和合规管理提供可靠数据支撑。

互联网平台数据安全落地样本：AI数据分类分级的合规闭环

在互联网公司实践中，全知科技的 AI数据分类分级产品 已经展现出显著成效。以一家日均活跃用户超 2 亿的大型互联网平台为例，其数据环境复杂，涉及 Hive、MySQL、Oracle 等十余类数据库，整体数据资产规模超过 20PB。上线全知科技系统后，企业首先通过高速扫描功能实现了数据全景梳理——平均 每分钟可扫描 8 万个字段，在两周内完成了超过 3.5 亿字段 的自动发现和清单生成，效率较人工梳理提升 5 倍以上。在分类分级环节，系统基于 AI 多模态分类引擎和动态学习能力，日均自动处理字段量可达 12 万+，整体分类准确率稳定在 93%，其中在字段注释齐全的场景下准确率突破 95%。同时，平台构建了数据血缘图谱，成功识别出涉及核心支付、广告投放和推荐算法的敏感数据字段超过 15 万个，并基于分级结果自动生成访问控制策略，大幅降低了越权访问和潜在泄露风险。上线三个月后，该互联网公司在内部安全审计中，敏感数据访问违规率下降 72%，分类分级覆盖率提升至 96%，为平台顺利通过数据安全合规检查提供了有力支撑。这一案例充分验证了全知科技 AI 数据分类分级产品在互联网场景下的高效性、准确性与可落地性。

数据分类分级价值解析：支撑合规与释放数据潜能

（提示：本节聚焦 数据分类分级的核心价值解析，结合全知科技的智能化方案，阐述其在合规支撑、效率提升、成果应用与安全基础建设 四大方面的作用。）

1.满足数据分类分级合规要求：通过本方案可以满足国家和行业监管机构对数据分类分级相关合规要求。

2.解放生产力，释放数据价值：借助AI大模型对数据进行自动化分类分级，大大提升效率，减少人工投入，解放生产力，释放数据价值。

3.快速进行分类分级结果应用：可通过API、kakfa、syslog等方式将分类分级结果同步至其他数据安全原子能力，进行分类分级结果应用。

4.建设数据安全基础能力：数据分类分级是数据安全建设基础且重要的能力，通过本方案可建立牢固的数据安全基础能力。

AI驱动的数据分类分级亮点与技术创新

（提示：本节将深入解析 全知科技在AI驱动的数据分类分级领域的亮点与技术创新。重点展示其如何通过 大模型引入与微调优化，在自动化、语义理解、知识体系构建和幻觉抑制等方面实现突破。）

1.AI加持，实现自动化分类分级

通过引入AI大模型，大幅度提效，实现自动化数据分类分级，并可保证数据分类分级识别率和准确率。

2.语义理解精度提升

针对“近似标签”易混淆、分类边界模糊的问题，产品优化和微调嵌入模型的训练策略，引入了领域特定的负样本采样和困难样本挖掘技术，显著增强模型对细微语义差异的捕捉能力。

3.提供全面的知识内容和专家经验

扩充了基础语料库规模，系统性地进行了知识蒸馏，将行业专家的隐性知识、实践经验、判断逻辑以及特定领域的术语体系、分类标准进行结构化梳理与显性化编码。

4.知识体系强化

改进了知识库的元数据标注体系和层次化结构（例如,更精细的主题分类、实体关系、重要性分级），并结合多级分类/排序模型（如粗排+精排），大幅提升了准确率和召回率。

5.抑制幻觉，提升专注度

产品设计了提示词模板，明确限定AI的作答范围，引入事实核查机制要求，并结合自我验证提示。通过角色定义、任务聚焦和结构化输出要求，有效引导AI专注于解决AI分类分级问题，抑制无关信息的生成和话题的过度发散。定义清晰的输出模式(Schema)，使用指令模板确保结果的一致性、机器可读性和用户体验的标准化。

合规与安全双驱动下的数据分类分级Q&A

Q1. 合规倒计时 30 天，董事会只给我一句话预算——“先做分类分级”，从 0 到 1 最快多久能落地？

A1. 全知“AI 分类分级”开箱即用：

① 旁路镜像 10 分钟完成部署，0 业务中断；

② 2 小时扫完 100 万张表、3 亿字段，自动生成“敏感数据地图”；

③ 第 1 天即可输出《数据分类分级报告》供法务递交监管，平均缩短 80% 合规周期。

Q2. 数据量 20PB、330 种异构数据源，人工标过准确率仅 55%，AI 凭什么能做到 95%？

A2. 我们用了“三类引擎”叠加：

规则引擎：内置 1,300+ 行业模板（支付、征信、医保、社保、征信码、算法推荐等）。

机器学习引擎：字段名、注释、数据指纹、采样值四维特征，自动训练打标。

大模型语义引擎：千亿参数模型微调 + 负样本对抗训练，解决“近似标签”歧义。

三重投票机制，最终准确率稳定在 93%-97%，比纯人工提升 40 个百分点。

Q3. 字段注释缺失、研发拼音+英文混搭，例如“yfje/amnt”，AI 还能认识吗？

A3. 认识。系统会启动“血缘推理”：

① 先扫描同表其他字段“user_id、order_no、pay_time”→判定属于支付域；

② 再联合上下游 ETL 脚本里的中文注释“应付金额”→推断“yfje=应付金额”；

③ 结合采样值分布（浮点、非负、两位小数）→95% 概率标记为“金额-高敏”。

目前针对“无语义”字段的 AI 推断准确率已达 82%，远超行业 45% 均值。

Q4. 分类结果怎么直接用到 API 安全里，形成闭环？

A4. 两条通路：

实时通道：分类标签通过 Kafka 推送到「知影-API 风险监测系统」，API 网关一旦调用“高敏·金融交易”级字段，立即触发脱敏/熔断/二次鉴权。

策略通道：同一套标签库自动生成 API 访问策略模板，实现“高敏字段默认禁批量导出”“超 1 万条返回自动打码”等 62 条细粒度规则，配置时间从 3 天降到 10 分钟。

Q5. 银行、证券、互联网都讲“三道防线”，分类分级在第几道？

A6. 既是“第一道”也是“地基”：

技术防线：提供标签化资产地图，让 DLP、脱敏、加密、API 网关精准管控；

管理防线：输出分类分级制度、数据目录、Owner 权责清单，满足内部审计；

法律防线：直接对接《数据安全法》21 条、人行《金融数据安全 数据安全分级指南》等合规要求，形成递交材料。

在数据分类分级领域，全知科技具备成熟的产品、解决方案及领先的技术创新力，已多次获得中国信通院、工信部、IDC等权威机构的认可，此前也实力入选Gartner《Hype Cycle for Data, Analytics and AI in China, 2023》（详见第一章第4节）及《Hype Cycle for Security in China，2022》“数据分类分级（Data Classification）领域”优秀代表厂商（详见第一章第4节），全知科技将持续引领行业规范建设与技术创新方向。

在数据安全逐渐成为国家战略、企业刚需的今天，数据分类分级已从“合规要求”演变为“发展驱动”。它既是构建数据安全治理体系的基石，也是释放数据要素价值的前提。从法律制度的逐步完善，到行业应用的深度落地，分类分级的建设路径已然清晰：以技术为支撑、以合规为底线、以业务价值为导向。全知科技凭借AI驱动的创新能力，正在帮助越来越多的企业打通从数据发现、分类分级到安全应用的全链路闭环，真正实现数据“可知、可管、可用、可控”。未来，随着数字经济的持续演进，数据分类分级不只是防护的手段，更是推动产业高质量发展的核心引擎。返回搜狐，查看更多