本方案的核心逻辑是“机器打标为主、人工校验为辅、规则持续进化”，通过四层能力协同实现高效精准的数据分级分类：

数据扫描工具：数据安全管理平台内置扫描工具，支持全库/增量扫描，自动识别数据资产并输出分级分类标签。

规则引擎初筛——快速覆盖已知敏感类型

操作要点：

1. 登录鲸象数据安全管理平台，进入【系统配置】-【模板管理】-【规则配置】模块

2. 逐一选中分类中需要关联敏感规则

3.根据业务特点，补充自定义规则（如核心网资源、设备编码等）

4.启动全库扫描任务，等待系统自动打标

预期效果：可覆盖80%以上的常见敏感字段，快速建立数据资产基线。

AI引擎增强——识别隐含敏感与复杂场景

操作要点：

1. 配置BERT/ERNIE模型参数（建议使用平台预训练模型）

2. 创建打标任务

3.针对以下场景重点启用AI识别：

    •语义模糊字段：如“contact”可能是手机号也可能是邮箱

    •跨表关联推理：通过外键关联识别间接敏感数据

    •非结构化数据：日志、文本字段中的敏感信息提取

4.运行AI增强扫描，下载打标结果

预期效果：补充规则引擎盲区，识别率提升10-15%。

人工复核闭环——按优先级精准校验

操作要点：

1. 进入【人工校验平台】，查看待复核任务列表

2. 按敏感级别排序（建议顺序：核心数据→重要数据→一般数据）

3.使用文件对比工具，逐项核对机器打标结果：

    ✓ 确认正确的标签，一键通过

    ✗ 标记错误的标签，选择正确级别并记录原因

    ⚠ 存疑项加入待讨论列表

4.对高频错误类型，直接在复核界面发起规则修正申请

复核技巧：

优先处理AI置信度低于0.8的字段

关注跨系统同名不同义的字段（如“user_id”在不同表含义可能不同）

持续迭代优化——让系统越用越准

操作要点：

1. 每周导出复核报告，统计错误类型分布

2.  将高频错误转化为新规则或训练样本：

    •规则类错误 → 在规则平台新增/修正规则

    •AI类错误 → 提交至模型训练样本库

3.每月执行一次模型重训，更新AI引擎

4.建立“复核-反馈-优化-验证”的完整闭环

迭代节奏建议：

 注意事项

本方案适用于运营商数据资产分级分类场景，特别是数据库表、数据仓库、大数据平台等结构化数据。

AI引擎对非结构化文本（如图片、音频）识别能力有限

加密字段需先解密或配置解密规则后再扫描

历史遗留系统元数据缺失时，需人工补充字段注释

首次扫描建议先在测试环境验证规则准确性

自定义规则需经过评审后再上线，避免规则冲突

核心数据（4级）必须100%人工复核

定期备份规则配置，防止误操作导致规则丢失

某省运营商实践案例

该运营商数据资产超过2万张表，人工分级分类耗时6个月仍未完成，且效果一般。

启用平台内置100+规则，2周完成初筛

AI引擎增强识别，补充发现3000+隐含敏感字段

人工按L4→L3→L2→L1优先级复核，集中人力在重要数据

建立月度迭代机制，持续优化规则库

运营商数据分级分类准确率提升的核心在于“四位一体”协同。

初期：重点投入规则配置，建立基础能力

中期：引入AI增强，扩大识别覆盖面

长期：建立迭代机制，实现自动化运营

数据分级分类不是一次性项目，而是持续运营的过程。通过工具+流程+人的有机结合，才能实现准确率与效率的双重提升。

4月主题-AI赋能安全防护新路径

END