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)更是關乎企業(yè)商業(yè)機密、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)濟損失，還將面臨聲譽崩塌、法律追責等一系列嚴重后果。因此，敏感數(shù)據(jù)識別作為數(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、制定保護策略、滿足合規(guī)要求的基礎。唯有精準識別敏感數(shù)據(jù)，企業(yè)才能有針對性地構建數(shù)據(jù)安全防護體系，有效應對日益嚴峻的數(shù)據(jù)安全挑戰(zhàn)。

　　一、傳統(tǒng)敏感數(shù)據(jù)識別方案的困境

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

　　（1）發(fā)現(xiàn)過程耗時且效率低下

　　基于規(guī)則的識別方案往往依賴數(shù)據(jù)庫搜尋識別，需要逐一分析集成的存儲實例并進行掃描。若在掃描過程中添加了新記錄，工具無法即時發(fā)現(xiàn)，必須等待當前掃描完成并啟動新掃描才能識別，這大大滯后了敏感數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)的時效性。更關鍵的是，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間成本，難以適應企業(yè)數(shù)據(jù)高速增長的需求。

　　（2）分類保護存在錯誤風險

　　由于規(guī)則的制定往往依賴人工對數(shù)據(jù)特征的預判，而企業(yè)數(shù)據(jù)類型多樣、格式復雜，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)保護工作帶來隱患。

　　（3）網(wǎng)絡安全背景信息不足

　　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)絡安全相關的上下文信息。數(shù)據(jù)安全管理人員不得不手動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誤，影響數(shù)據(jù)安全防護的準確性和及時性。

　　二、大模型在敏感數(shù)據(jù)識別中的挑戰(zhàn)與應對策略

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

　　挑戰(zhàn) 1：字段注釋缺失或描述不清

　　部分數(shù)據(jù)對象的元數(shù)據(jù)或字段注釋不完整，甚至存在模糊表述，導致大模型難以精準理解數(shù)據(jù)含義。

　　應對策略：完善字段注釋規(guī)范，通過自動化工具輔助補充缺失信息；同時融合自動化數(shù)據(jù)血緣分析，從數(shù)據(jù)流轉關系中反推字段含義，增強模型對數(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”簡稱為“ID card”“身證號” 等）的情況，增加語義分析難度。

　　應對策略：通過多語種預訓練數(shù)據(jù)增強模型的跨語言理解能力；構建行業(yè)專屬縮寫詞庫，結合語義標簽與知識圖譜，實現(xiàn)縮寫與全稱的精準映射，統(tǒng)一標準化輸出。

　　挑戰(zhàn) 3：業(yè)務邏輯復雜性

　　不同業(yè)務場景下，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。

　　應對策略：基于企業(yè)業(yè)務場景數(shù)據(jù)進行微調訓練，讓模型學習不同場景下的業(yè)務邏輯；結合企業(yè)數(shù)據(jù)分級策略，建立場景化敏感識別規(guī)則，提升適配性。

　　挑戰(zhàn) 4：專業(yè)領域理解不足

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

　　應對策略：引入領域內專業(yè)文本進行二次預訓練，構建領域專屬大模型；聯(lián)合業(yè)務人員標注專業(yè)術語樣本，提升模型對領域知識的掌握度。

　　三、敏感數(shù)據(jù)智能識別智能體的核心功能

　　針對上述風險與需求，面對傳統(tǒng)方案的困境，借助SunwayLink平臺構建的敏感數(shù)據(jù)智能識別智能體，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，可通過三大核心功能，全面提升數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)和保護的精準度與穩(wěn)定性。

　　（1）敏感數(shù)據(jù)智能識別

　　它能基于數(shù)據(jù)對象的元數(shù)據(jù)、業(yè)務樣例數(shù)據(jù)和企業(yè)的數(shù)據(jù)分級策略，自動識別數(shù)據(jù)對象的敏感等級，擺脫了對人工規(guī)則的過度依賴，適應了數(shù)據(jù)形式的多樣性和動態(tài)變化。

　　（2）脫敏/加密規(guī)則推薦

　　智能體可依據(jù)數(shù)據(jù)對象的元數(shù)據(jù)、業(yè)務樣例數(shù)據(jù)、敏感等級和企業(yè)的數(shù)據(jù)安全策略，自動為數(shù)據(jù)對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，同時減少了人工制定規(guī)則的繁瑣和錯誤風險。

　　（3）數(shù)據(jù)風險智能識別

　　它基于數(shù)據(jù)對象的元數(shù)據(jù)、血緣、敏感等級，結合企業(yè)的數(shù)據(jù)安全策略和已有的數(shù)據(jù)權限策略，能夠自動識別數(shù)據(jù)風險并提供異常處理策略。例如，識別敏感等級設置不準確的字段、應該設置但未設置脫敏/加密規(guī)則的字段、未擁有權限卻訪問數(shù)據(jù)的訪問者以及異常查詢等風險場景，為企業(yè)構建了全方位的風險防控網(wǎng)絡。

　　四、智能革新的價值與意義

　　敏感數(shù)據(jù)智能識別智能體憑借其強大的技術能力，解決了傳統(tǒng)基于規(guī)則系統(tǒng)的諸多痛點。敏感數(shù)據(jù)識別早已不是“靠規(guī)則一條條篩”的初級階段。當大模型遇上數(shù)據(jù)安全，一個“能理解、會判斷、可進化”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%，還能提前揪出風險隱患。

　　在《數(shù)據(jù)安全法》《個人信息保護法》等法規(guī)日趨嚴格的當下，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“命脈”的關鍵所在。從“被動防守”轉向“主動防護”，從“人工盯盤”升級為“智能值守”，敏感數(shù)據(jù)識別的“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構建的敏感數(shù)據(jù)智能識別智能體，將隨著大模型技術的持續(xù)演進，進一步解鎖更多應用潛能。例如，通過圖像識別技術處理視頻中的敏感信息（如人臉、車牌），利用音頻分析技術識別語音中的身份證號、銀行卡號等。然而，無論技術如何迭代更新，“助力企業(yè)安全、高效地利用數(shù)據(jù)”始終是我們堅守的核心使命。