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安恒信息連續被Gartner®列為“數據分類分級領域”代表廠商
?Gartner
此前，在《2022中國網絡安全技術成熟度曲線（Hype Cycle for Security in China, 2022）》報告中，安恒信息被列為數據安全平臺、云安全資源池、智慧城市網絡物理系統安全、態勢感知、數據分類分級和攻防團隊六大領域代表廠商。
在《2023中國網絡安全技術成熟度曲線（Hype Cycle for Security in China, 2023）》報告中，安恒信息被列為數據安全平臺、CPS安全、云安全資源庫、軟件成分分析、數據分類、攻防對抗六大領域標桿供應商。
伴隨數字中國建設的持續深入，海量數據呈幾何級數增長，數據應用場景持續拓展，數據分類分級的重要性愈發突顯。Gartner在報告中指出，“數據分類為治理和安全目的的數據保護過程提供了便利。這些目的可能涵蓋從價值、訪問權限、隱私管理、存儲、倫理和質量到數據保留等方面。中國的數據安全監管要求使得數據分類成為數據安全、數據治理和數據合規項目的重要一步。數據分類可以幫助組織區分數據的敏感性，提高數據安全控制的有效性。”
Data classification facilitates the process of data protection for governance and security purposes. These purposes could range from value, access rights, privacy management, storage, ethics and quality to the retention of data. China’s data security regulatory requirements make data classification a vital step for security, data governance and compliance programs. Data classification helps organizations distinguish the sensitivity of the data and improves the effectiveness of data security controls.
同時，Gartner在報告中給出了用戶建議：
“通過對組織內現有數據的類型、價值和敏感性進行全面評估，確定整個組織的數據分類用例和工作。與業務部門和數據分析團隊合作，找出數據分類至關重要的具體用例。
推行用戶培訓，并將用戶驅動和自動化數據分類相結合，作為數據安全治理（DSG）計劃的一部分進行部署。
分析行業監管機構或國家標準委員會發布的數據分類指南和標準，制定符合國家監管要求的數據分類方案模板。
優先選擇能與其他數據安全技術（如匿名化、加密、數據丟失預防（DLP）和數據安全平臺）提供增強集成和互操作性的數據分類工具。此外，還應包括增強的內置分類模板和靈活的自定義標記和標注。
在評估基于機器學習/人工智能的數據分類工具時，重點關注提供預訓練和用戶訓練解決方案的選項，以便利用組織特定數據訓練模型，提高準確性。”
User Recommendations
Determine organizationwide data classification use cases and efforts by conducting a thorough assessment of the types, values and sensitivity of data present within the organization. Collaborate with business departments and data analytics teams to identify specific use cases where data classification is crucial.
Implement user training and deploy a combination of user-driven and automated data classification as part of a DSG program.
Analyze data classification guidance and standards released by industry regulators or national standard committees to develop a data classification scheme that aligns with regulatory requirements in China.
Prioritize data classification tools that offer enhanced integration and interoperability with other data security technologies — such as anonymization, encryption, DLP and data security platforms. Also, other aspects include enhanced built-in categorization templates and flexible self-defined tagging and labeling.
Focus on options that provide pretrained and user-trained solutions when evaluating ML/AI-powered data classification tools to facilitate training models with organization-specific data for improved accuracy.
Gartner在報告中特別指出：
“機器學習（ML）/人工智能增強的數據分類工具帶來了一定程度的精度、適應性和效率，這是以前僅通過手動方法或基于規則的自動化無法實現的。”
Machine learning (ML)/AI-enhanced data classification tools introduce a level of precision, adaptability and efficiency that were previously unattainable with manual methods or rule-based automation alone.
安恒信息作為業內首家分類分級產品結合大模型進行落地的廠商，將數據分類分級交付效率提升了30倍。利用大模型百億級別參數及海量行業數據，可以覆蓋所有行業的分類分級工作，相比之前的技術手段，可以更精確識別數據含義及給出分類分級結果，并且能夠從業務視角自動解釋分類分級結果的依據。同時能以一句話形式的自然語言指令注入專家經驗，讓大模型按照用戶期望批量調整結果，無需再寫復雜的規則，易用性大幅提升。
與此同時，AiSort分類分級工具已經和安恒多款數據安全產品實現分類分級結果聯動，無需進行二次開發，即可實現精細化的數據安全監測、預警、管控，共同構成了一道更加嚴密和全面的數據安全防線。
參考文獻：
Gartner, Hype Cycle for Data, Analytics and AI in China, 2024, By Ben Yan, Tong Zhang, Mike Fang, Xingyu Gu, Fay Fei, Julian Sun, Published 18 June 2024
免責聲明：
Gartner未在其報告中支持任何廠商、產品或服務，也并不建議技術用戶只選擇有最高評分或其它特征的廠商。Gartner研究出版物代表的是Gartner研究機構的意見，不應解釋為對事實的陳述。Gartner對與本研究有關的所有明示或暗示的保證概不負責，包括對適銷性或特定用途的適用性的任何保證。
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