智能数据分类分级
数据分类分级是数据安全治理的基础性工作，也是《数据安全法》《个人信息保护法》明确的合规要求。面对海量数据资产，企业普遍面临标准落地难、实施成本高、管理协同难、持续运营乏力等现实挑战。原点安全一体化数据安全平台 uDSP，以大模型语义理解和强大的推理能力为核心，提供自动化、高准确度、可持续运营的数据分类分级能力，自动构建实时更新的数据资产地图，为数据安全防护策略提供精准依据。
当前数据分类分级面临的挑战
数据资产底数不清
数据分散在数十、数百个异构的业务系统中，数据类型复杂多样，企业往往缺乏统一的数据资产清单，难以快速界定范围和评估工作量，项目迟迟无法启动或范围不断蔓延失控。
缺乏分类分级规范
国标行标多为框架性要求，转化为可操作的判定细则需企业从零建立，缺乏直接可用的分类分级模板和判定尺度，后继工作难以有效开展。
缺乏自动化工具支撑
数据库、表、字段数量庞大，依靠人工逐字段梳理打标耗时费力，难以在短时间内高质量完成数据分类分级工作。
覆盖率低、准确度差
传统分类分级工具高度依赖人工编写与维护大量规则，效率低且无法理解语义；数据质量较差时覆盖率和准确度大幅降低。
管理协同难度大
分类分级横跨安全、治理、科技、业务、法务多个部门，常态化业务协同机制、流程和工具的缺失导致数据分类分级的确认、变更流程执行难。
缺乏持续运营机制
分类分级不是一次性工程，新系统上线、表结构变更经常发生，缺乏持续运营机制导致增量数据无覆盖，分类分级成果逐步失真，前期投入随时间贬值。
大模型赋能分类分级，精准高效洞察数据
数据源发现与管理
覆盖传统数据库、国产数据库、数据仓库、大数据引擎、文件服务、对象存储；支持手工添加、模板导入、主动扫描、被动监听等数据源发现方式。
构建数据资产目录
扫描识别库、表、视图、同义词；智能血缘识别减少数据重复识别，智能指纹识别减少数据库性能损耗；支持增量数据识别与新增表自动识别，自动化构建数据资产目录。
敏感数据类型识别
基于元数据、字段值采样、文本内容构建识别规则，自动化标记结构化数据、非结构化数据中的敏感数据；内置数百种通用敏感数据类型识别规则，开箱即用。
分类分级 AI 智能体
借助大模型强大的语义理解和推理能力，AI 智能体自动完成分类分级打标；支持对接私有化部署大模型算力，数据不出域；多种技术手段有效保障大模型生成结果的确定性。
内置分类分级模板
内置金融、医疗、教育等行业分类分级模板，开箱即用；支持自定义分类分级模板，可导入导出，快速适配企业规范。
业务协同与发布审批
支持数据管理人员与业务协同人员任务下发、授权标注、结果确认与留痕全流程闭环；分类分级结果发布、审批与留痕，满足合规审计要求。
典型部署架构
平台支持集中式或分布式部署，控制平面轻量化贴近数据源部署，管理平面集中统一管控，按企业规模和网络环境灵活选择。
覆盖多种数据源，统一识别数据资产
结构化数据
覆盖传统关系型数据库、数据仓库、数据湖，自动识别表结构、字段元数据，结合业务语义完成精准分类分级。
非结构化数据
支持文档、表格、PDF 等非结构化内容的敏感信息识别，基于大模型语义理解能力，自动提取并分类文档中的敏感数据。
应用 API 数据
通过应用 API 资产发现，自动识别应用接口传输的敏感数据，完成应用 API 层面的数据分类分级标注。
方案核心优势
大模型智能分类分级
打标效率提升 10 倍，覆盖率超 95%；显著提升自动化处理效率，让海量数据资产的分类分级从“不可能”变成“常态化”。
业务协同与持续运营
打通部门协作壁垒，让确认、变更、审批全流程闭环可追溯；增量资产持续纳管，分类分级成果长期保鲜。
无缝衔接数据保护措施
分类分级结果无缝联动原点 uDSP 的技术管控能力，满足差异化保护需求，让分类分级成果真正落地为安全策略。
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数据分类分级不是终点，而是数据安全体系的基础
原点一体化数据安全平台 uDSP，整合碎片化的数据安全能力，提供多场景数据安全方案，构建从数据分类分级、数据风险监测、数据保护到数据安全运营的一站式安全防护体系，让企业的数据更安全，合规更高效。
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