在數(shù)字化浪潮席卷全球的今天，數(shù)據(jù)已成為企業(yè)核心的戰(zhàn)略資產(chǎn)，其中敏感數(shù)據(jù)更是關(guān)乎企業(yè)商業(yè)機(jī)密、客戶隱私乃至生存發(fā)展的“命脈”。一旦敏感數(shù)據(jù)發(fā)生泄露、濫用或篡改等問題，企業(yè)不僅可能遭受巨額經(jīng)濟(jì)損失，還將面臨聲譽(yù)崩塌、法律追責(zé)等一系列嚴(yán)重后果。因此，敏感數(shù)據(jù)識(shí)別作為數(shù)據(jù)安全管理的首要環(huán)節(jié)，其重要性不言而喻。它是企業(yè)全面掌握敏感數(shù)據(jù)屬性、位置和分布狀況的前提，也是開展數(shù)據(jù)分類分級(jí)、制定保護(hù)策略、滿足合規(guī)要求的基礎(chǔ)。唯有精準(zhǔn)識(shí)別敏感數(shù)據(jù)，企業(yè)才能有針對(duì)性地構(gòu)建數(shù)據(jù)安全防護(hù)體系，有效應(yīng)對(duì)日益嚴(yán)峻的數(shù)據(jù)安全挑戰(zhàn)。

一、傳統(tǒng)敏感數(shù)據(jù)識(shí)別方案的困境

傳統(tǒng)基于規(guī)則的敏感數(shù)據(jù)識(shí)別方案，在應(yīng)對(duì)現(xiàn)代企業(yè)數(shù)據(jù)快速增長和復(fù)雜變化的場景時(shí)，逐漸暴露出諸多難以克服的問題。

（1）發(fā)現(xiàn)過程耗時(shí)且效率低下

基于規(guī)則的識(shí)別方案往往依賴數(shù)據(jù)庫搜尋識(shí)別，需要逐一分析集成的存儲(chǔ)實(shí)例并進(jìn)行掃描。若在掃描過程中添加了新記錄，工具無法即時(shí)發(fā)現(xiàn)，必須等待當(dāng)前掃描完成并啟動(dòng)新掃描才能識(shí)別，這大大滯后了敏感數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)的時(shí)效性。更關(guān)鍵的是，每次掃描都要檢查所有記錄，包括那些自上次掃描后未發(fā)生變化的記錄，這無疑增加了不必要的時(shí)間成本，難以適應(yīng)企業(yè)數(shù)據(jù)高速增長的需求。

（2）分類保護(hù)存在錯(cuò)誤風(fēng)險(xiǎn)

由于規(guī)則的制定往往依賴人工對(duì)數(shù)據(jù)特征的預(yù)判，而企業(yè)數(shù)據(jù)類型多樣、格式復(fù)雜，且不斷有新的數(shù)據(jù)形式出現(xiàn)，固定的規(guī)則很難全面覆蓋所有敏感數(shù)據(jù)的特征。這就導(dǎo)致在分類過程中，容易出現(xiàn)誤判或漏判的情況，將非敏感數(shù)據(jù)誤標(biāo)為敏感數(shù)據(jù)，或遺漏真正的敏感數(shù)據(jù)，從而給數(shù)據(jù)保護(hù)工作帶來隱患。

（3）網(wǎng)絡(luò)安全背景信息不足

基于規(guī)則的系統(tǒng)通常僅能發(fā)現(xiàn)特定類型數(shù)據(jù)及其所在位置，難以提供更多與網(wǎng)絡(luò)安全相關(guān)的上下文信息。數(shù)據(jù)安全管理人員不得不手動(dòng)檢查新記錄并收集缺失的信息，這種依賴人工的方式不僅效率低下，很可能因人為疏忽引入錯(cuò)誤，影響數(shù)據(jù)安全防護(hù)的準(zhǔn)確性和及時(shí)性。

二、大模型在敏感數(shù)據(jù)識(shí)別中的挑戰(zhàn)與應(yīng)對(duì)策略

面對(duì)傳統(tǒng)方案的局限，大模型憑借在自然語言處理、上下文理解等領(lǐng)域的優(yōu)勢，成為敏感數(shù)據(jù)識(shí)別與保護(hù)的理想方案。它能自動(dòng)化處理大規(guī)模數(shù)據(jù)，通過語義分析快速解析字段名、注釋及業(yè)務(wù)信息，還能憑借預(yù)訓(xùn)練理解行業(yè)術(shù)語深層含義，為企業(yè)數(shù)據(jù)安全管理注入新動(dòng)能。但與此同時(shí)，大模型在敏感數(shù)據(jù)識(shí)別中也面臨諸多挑戰(zhàn)，需針對(duì)性制定應(yīng)對(duì)策略：

挑戰(zhàn) 1：字段注釋缺失或描述不清

部分?jǐn)?shù)據(jù)對(duì)象的元數(shù)據(jù)或字段注釋不完整，甚至存在模糊表述，導(dǎo)致大模型難以精準(zhǔn)理解數(shù)據(jù)含義。

應(yīng)對(duì)策略：完善字段注釋規(guī)范，通過自動(dòng)化工具輔助補(bǔ)充缺失信息；同時(shí)融合自動(dòng)化數(shù)據(jù)血緣分析，從數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)關(guān)系中反推字段含義，增強(qiáng)模型對(duì)數(shù)據(jù)上下文的理解。

挑戰(zhàn) 2：多語種與縮寫混雜

企業(yè)數(shù)據(jù)中可能存在中英文混雜、行業(yè)縮寫（如“身份證號(hào)”簡稱為“ID card”“身證號(hào)” 等）的情況，增加語義分析難度。

應(yīng)對(duì)策略：通過多語種預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)增強(qiáng)模型的跨語言理解能力；構(gòu)建行業(yè)專屬縮寫詞庫，結(jié)合語義標(biāo)簽與知識(shí)圖譜，實(shí)現(xiàn)縮寫與全稱的精準(zhǔn)映射，統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)化輸出。

挑戰(zhàn) 3：業(yè)務(wù)邏輯復(fù)雜性

不同業(yè)務(wù)場景下，相同字段可能具有不同敏感屬性（如 “地址” 在電商場景可能為普通信息，在金融征信場景則為敏感信息），模型易混淆。

應(yīng)對(duì)策略：基于企業(yè)業(yè)務(wù)場景數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)訓(xùn)練，讓模型學(xué)習(xí)不同場景下的業(yè)務(wù)邏輯；結(jié)合企業(yè)數(shù)據(jù)分級(jí)策略，建立場景化敏感識(shí)別規(guī)則，提升適配性。

挑戰(zhàn) 4：專業(yè)領(lǐng)域理解不足

醫(yī)療、金融等領(lǐng)域存在大量專業(yè)術(shù)語（如醫(yī)療中的 “ICD-10 編碼”、金融中的 “衍生品清算”），通用大模型對(duì)其深層含義理解有限。

應(yīng)對(duì)策略：引入領(lǐng)域內(nèi)專業(yè)文本進(jìn)行二次預(yù)訓(xùn)練，構(gòu)建領(lǐng)域?qū)俅竽Ｐ停宦?lián)合業(yè)務(wù)人員標(biāo)注專業(yè)術(shù)語樣本，提升模型對(duì)領(lǐng)域知識(shí)的掌握度。

三、敏感數(shù)據(jù)智能識(shí)別智能體的核心功能

針對(duì)上述風(fēng)險(xiǎn)與需求，面對(duì)傳統(tǒng)方案的困境，借助SunwayLink平臺(tái)構(gòu)建的敏感數(shù)據(jù)智能識(shí)別智能體，為企業(yè)數(shù)據(jù)安全管理帶來了革命性的突破。智能體通過整合多種大模型及人工智能技術(shù)，可通過三大核心功能，全面提升數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)和保護(hù)的精準(zhǔn)度與穩(wěn)定性。

（1）敏感數(shù)據(jù)智能識(shí)別

它能基于數(shù)據(jù)對(duì)象的元數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)樣例數(shù)據(jù)和企業(yè)的數(shù)據(jù)分級(jí)策略，自動(dòng)識(shí)別數(shù)據(jù)對(duì)象的敏感等級(jí)，擺脫了對(duì)人工規(guī)則的過度依賴，適應(yīng)了數(shù)據(jù)形式的多樣性和動(dòng)態(tài)變化。

（2）脫敏/加密規(guī)則推薦

智能體可依據(jù)數(shù)據(jù)對(duì)象的元數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)樣例數(shù)據(jù)、敏感等級(jí)和企業(yè)的數(shù)據(jù)安全策略，自動(dòng)為數(shù)據(jù)對(duì)象推薦或匹配合適的脫敏或加密規(guī)則，確保數(shù)據(jù)在使用過程中得到有效的安全防護(hù)，同時(shí)減少了人工制定規(guī)則的繁瑣和錯(cuò)誤風(fēng)險(xiǎn)。

（3）數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)智能識(shí)別

它基于數(shù)據(jù)對(duì)象的元數(shù)據(jù)、血緣、敏感等級(jí)，結(jié)合企業(yè)的數(shù)據(jù)安全策略和已有的數(shù)據(jù)權(quán)限策略，能夠自動(dòng)識(shí)別數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)并提供異常處理策略。例如，識(shí)別敏感等級(jí)設(shè)置不準(zhǔn)確的字段、應(yīng)該設(shè)置但未設(shè)置脫敏/加密規(guī)則的字段、未擁有權(quán)限卻訪問數(shù)據(jù)的訪問者以及異常查詢等風(fēng)險(xiǎn)場景，為企業(yè)構(gòu)建了全方位的風(fēng)險(xiǎn)防控網(wǎng)絡(luò)。

四、智能革新的價(jià)值與意義

敏感數(shù)據(jù)智能識(shí)別智能體憑借其強(qiáng)大的技術(shù)能力，解決了傳統(tǒng)基于規(guī)則系統(tǒng)的諸多痛點(diǎn)。敏感數(shù)據(jù)識(shí)別早已不是“靠規(guī)則一條條篩”的初級(jí)階段。當(dāng)大模型遇上數(shù)據(jù)安全，一個(gè)“能理解、會(huì)判斷、可進(jìn)化”的智能體，正在把企業(yè)從繁瑣的人工操作中解放出來，效率提升10倍以上，漏判誤判率下降90%，還能提前揪出風(fēng)險(xiǎn)隱患。

在《數(shù)據(jù)安全法》《個(gè)人信息保護(hù)法》等法規(guī)日趨嚴(yán)格的當(dāng)下，這類智能工具不僅是“合規(guī)剛需”，更是企業(yè)在數(shù)字化浪潮中守護(hù)“命脈”的關(guān)鍵所在。從“被動(dòng)防守”轉(zhuǎn)向“主動(dòng)防護(hù)”，從“人工盯盤”升級(jí)為“智能值守”，敏感數(shù)據(jù)識(shí)別的“智能革命”正使數(shù)據(jù)安全變得更為簡便、更為可靠。

五、未來展望

未來，基于SunwayLink構(gòu)建的敏感數(shù)據(jù)智能識(shí)別智能體，將隨著大模型技術(shù)的持續(xù)演進(jìn)，進(jìn)一步解鎖更多應(yīng)用潛能。例如，通過圖像識(shí)別技術(shù)處理視頻中的敏感信息（如人臉、車牌），利用音頻分析技術(shù)識(shí)別語音中的身份證號(hào)、銀行卡號(hào)等。然而，無論技術(shù)如何迭代更新，“助力企業(yè)安全、高效地利用數(shù)據(jù)”始終是我們堅(jiān)守的核心使命。

免責(zé)聲明：市場有風(fēng)險(xiǎn)，選擇需謹(jǐn)慎！此文僅供參考，不作買賣依據(jù)。

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