Dataphin功能Tips系列(84)基于大模型的敏感信息分类分级解决方案

简介: 某金融公司需对海量用户信息进行分类分级以满足合规要求。人工处理效率低、风险高。Dataphin 5.4推出智能安全分类分级功能,基于AI大模型语义解析字段,结合元数据与描述,自动推荐分类结果,支持全表扫描与规则筛选,提升治理效率与数据安全性。

👉🏻场景

某金融公司管理着大量用户信息数据,如客户的姓名、手机号、身份证号、账户信息等。这些数据不仅是企业的核心资产,也是《数据安全法》和《个人信息保护法》等法规重点保护的对象。

公司需对所有数据表的用户信息字段进行分类分级(如分类为用户基础信息、分级为敏感等级L1-L4),以满足合规要求并防止敏感数据泄露。然而,表数量庞大且字段复杂,人工处理容易遗漏或出错,治理效率低且风险高。如何快速分类分级用户信息,确保数据安全与合规性呢?

👉🏻解决方案及功能

在Dataphin 5.4版本中,X-数据安全新增支持了智能安全分类分级识别,借助AI大模型对数据表字段进行语义解析,结合DDL元数据、字段描述,智能推荐字段的安全分类与分级,精准高效,降低人工成本,提升治理效率。

  1. 首先,进入「X-数据安全」,点击「添加数据来源」,选择需要扫描哪些表进行分类分级。
  2. 由于我们需要所有数据表进行分类分级扫描,直接选择对应数据源下的 所有表

    若有更具体的需求,例如只针对某些表进行处理,可通过表名、资产标签等规则,圈选指定项目或板块中的表作为数据来源
  3. 完成数据来源范围的配置后,选择基于“用户相关”分类的规则,发起数据分类分级任务。

  4. 任务完成后,系统会生成分类分级推荐结果,我们可针对每条结果进行审核。根据大模型的匹配度以及实际字段与分类的关联情况,选择“应用”或“弃用”推荐结果。
  5. 成功应用识别结果后,可在 「资产安全 - 识别结果」 中查看生效后的数据资产分类分级情况。

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