数据安全平台支持哪些数据分类分级方法？

数据安全平台支持的数据分类分级方法是以国家标准为核心框架，结合行业特性与技术创新，融合自动化工具与人工干预的综合体系，旨在实现数据分类的科学性、分级的精准性及保护的适配性。以下从核心框架、分类方法、分级方法、技术实现、行业实践五大维度展开详细说明：

​一、核心框架：国家标准GB/T 43697-2024的通用规则​

2024年10月1日起实施的《数据安全技术 数据分类分级规则》（GB/T 43697-2024）是国家层面数据分类分级的通用准则，为数据处理者（包括企业、政府、社会组织等）提供了可遵循的底层逻辑。其核心框架包括：

• ​分类维度​：按行业领域​（如工业、金融、医疗、教育等）、业务属性​（如数据主体、内容主题、数据用途、数据来源等）划分，例如金融行业可分为“客户个人信息”“交易数据”“风控数据”等类别。
• ​分级框架​：将数据分为核心数据、重要数据、一般数据三个级别，其中：
• ​核心数据​：对领域、群体、区域具有较高覆盖度或达到较高精度、较大规模、一定深度的，一旦被非法使用或共享，可能直接影响政治安全的重要数据（如关系国家安全重点领域的数据、国民经济命脉数据）。
• ​重要数据​：特定领域、特定群体、特定区域或达到一定精度和规模的，一旦被泄露或篡改、损毁，可能直接危害国家安全、经济运行、社会稳定、公共健康和安全的数据（如支撑关键信息基础设施的行业核心业务数据）。
• ​一般数据​：核心数据、重要数据之外的其他数据（如企业内部非敏感的管理数据）。

​二、分类方法：多维度、可扩展的体系​

数据安全平台支持多维度分类，以适应不同行业、不同业务场景的需求，常见分类方法包括：

1. ​按行业领域分类​： 根据数据处理活动涉及的行业划分，如工业企业可分为“研发数据”“生产运行数据”“管理数据”；金融企业可分为“客户数据”“业务数据”“经营管理数据”；政府机构可分为“政务数据”“公共服务数据”“社会治理数据”。
2. ​按业务属性分类​： 从业务出发细分，如：

• ​数据主体​：公共数据（政府采集）、组织数据（企业内部）、个人信息（自然人）；
• ​共享属性​：无条件共享（如公开的政策文件）、有条件共享（如需审批的客户统计数据）、不予共享（如企业商业秘密）；
• ​应用场景​：经济调节数据（如GDP统计）、市场监管数据（如企业信用信息）、公共服务数据（如社保缴纳记录）。

​3. 按敏感程度预分类​： 结合数据的敏感性初步划分，如“公开数据”“内部数据”“秘密数据”“机密数据”，为后续分级提供基础。

​三、分级方法：基于风险与影响的精准划分​

数据安全平台的分级方法以“影响程度”为核心，结合数据的敏感程度与潜在风险，常见分级方法包括：

1. ​按敏感程度分级​（参考）：

• ​1级（公开数据）​​：可免费获取，无限制或不利后果（如营销材料、联系信息）；
• ​2级（内部数据）​​：不打算公开，安全要求较低（如客户数据、销售手册）；
• ​3级（秘密数据）​​：敏感数据，泄露可能损害公司或合作伙伴（如供应商信息、员工薪水）；
• ​4级（机密数据）​​：高度敏感，泄露可能导致财务、法律风险（如客户身份信息、信用卡信息）。

​2. 按影响程度分级​（参考）：

• ​1级（无影响）​​：数据破坏对企业或个人无影响；
• ​2级（轻微影响）​​：影响范围小，损失可控（如局部业务流程中断）；
• ​3级（重要影响）​​：造成重要商业、经济或名誉损失（如核心客户数据泄露）；
• ​4级（严重影响）​​：危害国家安全或社会稳定（如国家自然资源数据泄露）。

​3. 国标导向的分级​： 结合GB/T 43697-2024的要求，通过重要数据识别指南​（如17项考虑因素，包括“直接影响领土安全”“反映国家自然资源基础”“支撑关键信息基础设施运行”等）确定重要数据，再根据影响程度划分为核心、重要、一般数据。

​四、技术实现：自动化与人工干预结合​

数据安全平台通过技术创新提升分类分级的效率与准确性，主要技术方法包括：

1. ​规则引擎​： 基于预设规则（如正则表达式、关键词匹配）自动识别敏感数据，例如通过“身份证号”“银行卡号”等关键词识别个人信息，或通过“交易金额”“客户名称”等规则识别金融敏感数据。平台支持自定义规则，适配企业特定需求。
2. ​机器学习/AI算法​： 通过训练模型（如分类算法、聚类算法）自动识别数据类别与级别，例如通过自然语言处理（NLP）识别非结构化数据（如文档、邮件）中的敏感信息，或通过深度学习识别图像、音频中的敏感内容。机器学习可提升复杂场景下的分类分级准确性，减少人工干预。
3. ​人工+智能混合模式​： 结合人工与技术优势，例如：

• 人工干预为分类分级提供上下文​（如行业法规、企业政策），确保符合合规要求；
• 技术工具实现效率与一致性​（如全天候分类、避免人工误差）。