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      世界互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)｜美創(chuàng)數(shù)據(jù)認(rèn)知與分類分級(jí)系統(tǒng)（AICogniSort）重磅發(fā)布！
      發(fā)布時(shí)間：2024-11-21 閱讀次數(shù)： 1592 次

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      11月19日至22日，2024年世界互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)烏鎮(zhèn)峰會(huì)在浙江烏鎮(zhèn)盛大召開，浙江省網(wǎng)絡(luò)空間安全協(xié)會(huì)連續(xù)第三年成功舉辦“網(wǎng)絡(luò)空間安全治理”主題的新產(chǎn)品新技術(shù)發(fā)布活動(dòng)。美創(chuàng)科技攜新產(chǎn)品-數(shù)據(jù)認(rèn)知與分類分級(jí)系統(tǒng)（AICogniSort）驚艷亮相，成為現(xiàn)場(chǎng)焦點(diǎn)。


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      AICogniSort


      當(dāng)今，數(shù)據(jù)被視為新型生產(chǎn)力，國(guó)家層面的《數(shù)據(jù)安全法》與《個(gè)人信息保護(hù)法》等法律法規(guī)均強(qiáng)調(diào)了數(shù)據(jù)安全分類分級(jí)的重要性。金融、政務(wù)以及工業(yè)等領(lǐng)域的監(jiān)管機(jī)構(gòu)也相繼發(fā)布了各自行業(yè)的數(shù)據(jù)分類分級(jí)指南或指導(dǎo)意見，旨在推動(dòng)這些措施的有效實(shí)施。然而在企事業(yè)單位實(shí)際落地?cái)?shù)據(jù)分類分級(jí)過程中，仍面臨著諸如行業(yè)數(shù)據(jù)辨識(shí)困難、分類標(biāo)準(zhǔn)不易掌握、實(shí)施周期較長(zhǎng)及成本較高等挑戰(zhàn)，這導(dǎo)致高質(zhì)量的數(shù)據(jù)分類分級(jí)成果的實(shí)現(xiàn)仍具有一定的門檻。

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      “AI+數(shù)據(jù)安全分類分級(jí)”為上述問題提供有效解決方法。美創(chuàng)科技數(shù)據(jù)認(rèn)知與分類分級(jí)系統(tǒng)（AICogniSort）是一款致力于通過AI智能化技術(shù)，安全、高效、準(zhǔn)確發(fā)現(xiàn)并識(shí)別國(guó)家、個(gè)人和組織安全所必須的各類分級(jí)數(shù)據(jù)的產(chǎn)品，通過精準(zhǔn)打標(biāo)，形成符合行業(yè)訴求的資產(chǎn)目錄，滿足安全合規(guī)、以及數(shù)據(jù)流動(dòng)的安全防護(hù)需求。

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      核心功能之
      元數(shù)據(jù)梳理

      傳統(tǒng)的元數(shù)據(jù)梳理流程是數(shù)據(jù)源的添加、掃描、采集、語(yǔ)義識(shí)別。通過引入大模型，美創(chuàng)數(shù)據(jù)認(rèn)知與分類分級(jí)系統(tǒng)（AICogniSort）在元數(shù)據(jù)梳理上做到了三個(gè)增強(qiáng)：

      一

      增強(qiáng)支持非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分類分級(jí)：大模型基于自然語(yǔ)言理解能力，有非常好的上下文、切詞、分詞能力，可識(shí)別出區(qū)中的文本，判斷數(shù)據(jù)的標(biāo)簽。

      二
      增強(qiáng)數(shù)據(jù)關(guān)系的梳理能力：對(duì)海量表、字段、樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行摸底梳理后，大模型可以更好的關(guān)聯(lián)到字段之間的關(guān)系，以知識(shí)拓?fù)涞姆绞竭M(jìn)行呈現(xiàn)
      三
      增強(qiáng)識(shí)別語(yǔ)義的精準(zhǔn)性：不管字段是拼音的、還是拼音首字母縮寫的，大模型都可通過樣本數(shù)據(jù)、表名、表注釋、字段之間的上下文更精準(zhǔn)的識(shí)別語(yǔ)義。


      核心功能之
      分類分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)梳理

      盡管此前已有國(guó)標(biāo)、行標(biāo)指導(dǎo)，但是仍然面臨數(shù)據(jù)分類的劃分較粗略，或定義了共性的業(yè)務(wù)分類，無(wú)法完全直接應(yīng)用。而且根據(jù)常規(guī)數(shù)據(jù)分類分級(jí)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)：分類分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)基本都需要進(jìn)行個(gè)性化調(diào)整會(huì)占1/3實(shí)施周期。大模型加持后，標(biāo)準(zhǔn)的輸出可以縮短到1天完成，大量節(jié)省數(shù)據(jù)分類分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)梳理時(shí)間。


      核心功能之
      自動(dòng)化分類分級(jí)


      圖片


      傳統(tǒng)模式下，通過一個(gè)字段含義綁定一個(gè)分類和分級(jí)，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)分類分級(jí)的方式有兩個(gè)弊端。一是橫向的可復(fù)用能力比較少，二是字段含義的數(shù)量已達(dá)千萬(wàn)級(jí)，無(wú)法通過人工維護(hù)。

      而數(shù)據(jù)認(rèn)知與分類分級(jí)系統(tǒng)（AICogniSort）基于大語(yǔ)言模型的自動(dòng)化分類分級(jí)，對(duì)于標(biāo)準(zhǔn)沒有分類說明的，首先會(huì)對(duì)每個(gè)分類含義的補(bǔ)充和識(shí)別，然后進(jìn)行字段的分類和分級(jí)。通過傳入行業(yè)信息、業(yè)務(wù)系統(tǒng)、表說明、字段含義等表，基于對(duì)語(yǔ)義和上下文的理解，高效匹配分類，同時(shí)還可通過分類依據(jù)和置信度，讓結(jié)果具有可解釋性和可信任性。


      核心功能之
      分類分級(jí)

      美創(chuàng)科技數(shù)據(jù)認(rèn)知與分類分級(jí)系統(tǒng)（AICogniSort）在完成分類分級(jí)后會(huì)輸出3個(gè)重要清單：

      一

      重要/核心數(shù)據(jù)清單，基于合規(guī)需求，滿足數(shù)據(jù)上報(bào)要求。

      二
      分類分級(jí)結(jié)果清單，有助于精細(xì)化數(shù)據(jù)安全管控。
      三

      數(shù)據(jù)資產(chǎn)清單，基于業(yè)務(wù)層面數(shù)據(jù)目錄，方便取數(shù)、用數(shù)，釋放數(shù)據(jù)價(jià)值。整體幫助用戶構(gòu)建可視化、可檢索、可管理的數(shù)據(jù)目錄。


      通過數(shù)據(jù)認(rèn)知與分類分級(jí)系統(tǒng)（AICogniSort）的分類分級(jí)結(jié)果可以用于數(shù)據(jù)安全治理、數(shù)據(jù)安全防護(hù)、數(shù)據(jù)上報(bào)、數(shù)據(jù)運(yùn)維等多個(gè)層面，真正賦能數(shù)據(jù)應(yīng)用百態(tài)。

      圖片


      此外，數(shù)據(jù)認(rèn)知與分類分級(jí)系統(tǒng)（AICogniSort）形態(tài)是基于高算力的一體機(jī)，日均處理字段高達(dá)45萬(wàn)個(gè)。例如，對(duì)30萬(wàn)字段的醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行分類分級(jí)應(yīng)用，整個(gè)實(shí)施周期包括分類分級(jí)確認(rèn)僅需4天即可完成，而一般分類分級(jí)工具最少需要花費(fèi)60天。

      部署、應(yīng)用美創(chuàng)科技數(shù)據(jù)認(rèn)知與分類分級(jí)系統(tǒng)（AICogniSort），低成本、高精度、高效能完成分類分級(jí)任務(wù)。我們希望在AI的賦能下，分類分級(jí)工作能夠以常態(tài)化和可持續(xù)的方式，不斷為業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)安全賦能。


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