如何进行敏感数据的分类和分级管理？

企业进行敏感数据的分类和分级管理需遵循以下核心步骤：

一、数据识别与分类

• ​全量数据扫描：通过自动化工具（如正则表达式、NLP、机器学习）识别结构化/非结构化数据中的敏感信息（如身份证号、金融交易记录）。
• ​分类维度：按业务属性（如客户数据、财务数据）、数据来源（内部/外部）、共享范围（公开/内部）等维度划分数据类别。
• ​标签化：为敏感数据添加分级标签（如“机密”“绝密”），便于后续管控。

二、数据分级标准制定

​分级原则：

• ​就高从严：数据集按最高敏感级别定级（如含机密与公开数据时按机密级处理）。
• ​动态调整：根据数据聚合、脱敏或过期情况动态调整级别。

​分级等级：通常分为4-5级，例如：

• 公开级（1级）：可对外公开。
• 内部级（2级）：仅限内部使用。
• 敏感级（3级）：需加密与访问控制。
• 机密级（4级）：最高防护（如核心商业机密）。

三、差异化保护措施

​技术防护：

• ​加密：对存储/传输中的敏感数据采用AES-256等加密算法。
• ​访问控制：基于RBAC/ABAC模型分配权限，结合多因素认证（MFA）。
• ​DLP系统：实时监控数据流动，拦截未授权外发操作。

​管理流程：

• ​全生命周期管控：覆盖数据创建、存储、传输、销毁各环节，建立备份与恢复机制。
• ​事件响应：定义安全事件等级及响应流程，定期模拟演练。

四、自动化与合规适配

​工具应用：

• 使用大模型自动分析字段语义，提升分类效率与准确性（如金融行业字段分级）。
• 部署自动化工具（如域智盾DLP）实现规则匹配与动态脱敏。

​合规要求：

• 参考行业标准（如GDPR、金融行业数据分级指南）定义敏感数据范围。
• 定期审计数据暴露面（如未授权API接口），更新分类规则。

五、持续优化机制

• ​风险评估：结合暗网监控、供应链攻击分析更新敏感数据识别规则。
• ​技术迭代：引入AI驱动的智能识别技术，应对新型数据变体（如AI生成内容）