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數(shù)據(jù)安全策略制定

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數(shù)據(jù)資產(chǎn)安全管理

1. 在數(shù)據(jù)分級分類方面，可以通過應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)、模式聚類、自然語言處理、語義分析、圖像識別等技術(shù)，提取數(shù)據(jù)文件核心信息，對數(shù)據(jù)按照內(nèi)容進(jìn)行梳理，生成標(biāo)注樣本，經(jīng)過反復(fù)的樣本訓(xùn)練與模型修正，可以實現(xiàn)對數(shù)據(jù)自動、精準(zhǔn)的分級分類。

2. 數(shù)據(jù)質(zhì)量管理方面，在開展數(shù)據(jù)質(zhì)量核查過程中，人工智能技術(shù)與傳統(tǒng)根據(jù)預(yù)置規(guī)則進(jìn)行核查的方式相結(jié)合，可以僅針對少量核心核查規(guī)則，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行深度分析，定位數(shù)據(jù)質(zhì)量原因、預(yù)測數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，形成知識庫，進(jìn)一步增強(qiáng)數(shù)據(jù)質(zhì)量管理能力。

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數(shù)據(jù)活動安全保護(hù)

1. 數(shù)據(jù)本體安全保護(hù)方面，包括數(shù)據(jù)脫敏、數(shù)據(jù)防泄漏、數(shù)據(jù)加密等。

   數(shù)據(jù)脫敏方面，在數(shù)據(jù)分級分類的基礎(chǔ)上，結(jié)合數(shù)據(jù)合規(guī)性規(guī)則智能生成脫敏特征庫，并與敏感數(shù)據(jù)識別智能關(guān)聯(lián)，實現(xiàn)智能發(fā)現(xiàn)和自動脫敏，有效降低敏感數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險。

2. 數(shù)據(jù)活動網(wǎng)絡(luò)安全保護(hù)方面，基于人工智能的網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)手段相比傳統(tǒng)基于靜態(tài)規(guī)則的方法具有持續(xù)進(jìn)化能力。

   新威脅的產(chǎn)生不斷為訓(xùn)練集加入新的數(shù)據(jù)，通過人工智能算法和模型調(diào)優(yōu)，可以快速查閱每個可疑文件數(shù)以百萬計的特征，智能識別最輕微的代碼沖突；

   對內(nèi)外部網(wǎng)絡(luò)流量中的元數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，實時檢測異常流量；

   利用龐大的關(guān)聯(lián)處理能力并行監(jiān)測海量數(shù)據(jù)點，實時生成風(fēng)險預(yù)測，發(fā)現(xiàn)并阻止設(shè)備或網(wǎng)絡(luò)攻擊。

3. 數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)行為分析，通過自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、聚類算法對采集的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行行為建模，多維度勾勒出用戶行為特征，形成用戶畫像知識圖譜，實現(xiàn)智能化用戶行為分析。

   同樣，通過人工智能技術(shù)也可以對數(shù)據(jù)傳輸行為進(jìn)行智能統(tǒng)計和關(guān)聯(lián)分析，繪制數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)動態(tài)圖譜，有利于跟蹤敏感數(shù)據(jù)走向，分析數(shù)據(jù)安全態(tài)勢。

4. 數(shù)據(jù)安全風(fēng)險評估，經(jīng)過訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法能夠解決具有相似特點的風(fēng)險評估問題，通過對風(fēng)險因素的學(xué)習(xí)，可以自動實現(xiàn)從輸入到輸出的復(fù)雜映射關(guān)系，對優(yōu)劣性受多種因素綜合影響的事物作出合理的綜合評價，從而減少傳統(tǒng)專家評估過程中主觀分?jǐn)?shù)的片面性影響。

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數(shù)據(jù)安全事件管理

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