数字经济的安全基石
AI智能体专区
AI智能体专区业内首个落地的自主安全智能体(AI Agent)，预置数百个原子级安全智能体，革命性采用任务驱动多智能体协同模式。
恒脑安全智能体以硬核实力为网络安全、数据安全保驾护航。让工具更睿智，让知识更智慧，让安全更智能!
AI安服数字员工融合人工智能与网络安全的专业服务体系，为企业提供全方位的Al安全咨询、威胁检测、安全运营等一站式解决方案，让安全防护更智能、更高效、更可靠。
全生命周期安全防护，智能体驱动效能提升，场景化联动管控。
多云一体、融合安全、闭环运营
多场景应用提升安全运营能力
安全态势感知与管控
全方位守护工业信息网络安全
AI数据分类分级，让分类分级快人一步！
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有效实现数据“供得出、流得动、用得好、保安全”的数据流通利用基础设施
7×24 小时全维度托管模式实现企业网络安全无忧化管理，全方位满足企业业务安全运行与合规监管的双重需求。
构建大模型全生命周期防护架构，强化多维度安全能力
对本地AI服务提供者开展日常监督、备案审查工作
智算全栈安全方案，算网安协同，合规高效
监控感知应急全套流程的安全监管机制
一站式意识教育解决方案
行业解决方案
技术解决方案
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安全态势感知与管控
全方位守护工业信息网络安全
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有效实现数据“供得出、流得动、用得好、保安全”的数据流通利用基础设施
7×24 小时全维度托管模式实现企业网络安全无忧化管理，全方位满足企业业务安全运行与合规监管的双重需求。
场景解决方案
构建大模型全生命周期防护架构，强化多维度安全能力
对本地AI服务提供者开展日常监督、备案审查工作
智算全栈安全方案，算网安协同，合规高效
监控感知应急全套流程的安全监管机制
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Gartner
伴随数字中国建设的持续深入，海量数据呈几何级数增长，数据应用场景持续拓展，数据分类分级的重要性愈发突显。Gartner在报告中指出，“数据分类为治理和安全目的的数据保护过程提供了便利。这些目的可能涵盖从价值、访问权限、隐私管理、存储、伦理和质量到数据保留等方面。中国的数据安全监管要求使得数据分类成为数据安全、数据治理和数据合规项目的重要一步。数据分类可以帮助组织区分数据的敏感性，提高数据安全控制的有效性。”
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.
同时，Gartner在报告中给出了用户建议：
“通过对组织内现有数据的类型、价值和敏感性进行全面评估，确定整个组织的数据分类用例和工作。与业务部门和数据分析团队合作，找出数据分类至关重要的具体用例。
推行用户培训，并将用户驱动和自动化数据分类相结合，作为数据安全治理（DSG）计划的一部分进行部署。
分析行业监管机构或国家标准委员会发布的数据分类指南和标准，制定符合国家监管要求的数据分类方案模板。
优先选择能与其他数据安全技术（如匿名化、加密、数据丢失预防（DLP）和数据安全平台）提供增强集成和互操作性的数据分类工具。此外，还应包括增强的内置分类模板和灵活的自定义标记和标注。
在评估基于机器学习/人工智能的数据分类工具时，重点关注提供预训练和用户训练解决方案的选项，以便利用组织特定数据训练模型，提高准确性。”
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在报告中特别指出：
“机器学习（ML）/人工智能增强的数据分类工具带来了一定程度的精度、适应性和效率，这是以前仅通过手动方法或基于规则的自动化无法实现的。”
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.
安恒信息作为业内首家分类分级产品结合大模型进行落地的厂商，将数据分类分级交付效率提升了30倍。利用大模型百亿级别参数及海量行业数据，可以覆盖所有行业的分类分级工作，相比之前的技术手段，可以更精确识别数据含义及给出分类分级结果，并且能够从业务视角自动解释分类分级结果的依据。同时能以一句话形式的自然语言指令注入专家经验，让大模型按照用户期望批量调整结果，无需再写复杂的规则，易用性大幅提升。
与此同时，AiSort分类分级工具已经和安恒多款数据安全产品实现分类分级结果联动，无需进行二次开发，即可实现精细化的数据安全监测、预警、管控，共同构成了一道更加严密和全面的数据安全防线。
参考文献：
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
免责声明：
Gartner未在其报告中支持任何厂商、产品或服务，也并不建议技术用户只选择有最高评分或其它特征的厂商。Gartner研究出版物代表的是Gartner研究机构的意见，不应解释为对事实的陈述。Gartner对与本研究有关的所有明示或暗示的保证概不负责，包括对适销性或特定用途的适用性的任何保证。
GARTNER和HYPE CYCLE是 Gartner, Inc. 和/或其关联公司在美国和国际上的商标和服务标识，并在获得许可的情况下在此使用。保留所有权利。
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