企业如何识别敏感数据？

企业识别敏感数据主要通过以下技术手段和管理流程实现：

一、技术识别手段

• ​正则表达式匹配 通过预定义的格式规则（如身份证号、信用卡号）检测结构化敏感数据，例如身份证号正则表达式可精确匹配18位数字及校验位。此方法对固定格式数据识别效率高，但对无规律数据（如姓名）效果有限。
• ​自然语言处理（NLP）​ 利用语义分析技术理解上下文，识别非结构化数据中的敏感信息（如医疗记录中的诊断结果）。NLP可处理模糊匹配场景（如拼写错误的姓名）。
• ​机器学习与AI模型 通过训练有监督模型（如SVM、KNN）识别复杂模式，例如从海量企业内部文件中学习敏感数据特征，并动态适应新型数据变体。机器学习模型具备自学习能力，识别准确率可达90%以上。
• ​模糊匹配技术 应对敏感信息的变体（如拼写错误、格式变化），例如通过算法提取核心特征匹配电话号码或名称变体。

二、管理流程设计

1. ​数据资产梳理与分类 通过数据资产管理平台扫描数据库、文件系统，结合业务价值与影响程度定义敏感数据密级（如公开、内部、机密、绝密）。

• ​自动化工具部署 使用DLP系统（如域智盾DLP、Microsoft Azure Information Protection）实时监控终端、网络和云端的敏感数据流动，自动拦截高风险操作（如未加密外发）。
• ​持续风险评估 定期扫描数据暴露面（如未授权API接口），结合暗网监控和供应链攻击分析，更新敏感数据识别规则。

三、工具与实践建议

• ​自动化工具：优先采用“正则+NLP+机器学习”组合技术，覆盖结构化与非结构化数据。
• ​混合策略：结合关键词匹配与语义识别，提升对非固定格式数据的识别精度。
• ​合规适配：根据行业规范（如GDPR、HIPAA）定义敏感数据范围，例如医疗行业需额外识别诊断记录。