大数据数据采集分级分类标注

作者：通信发布时间：2021-06-16 16:58:30点击：

大数据数据采集分级分类标注

　　1.数据智能分级分类标注技术

　　对数据进行分类分级，按照数据的不同类别和敏感级别实施不同的安全防护策略，施加不同的安全防护手段，是目前业界主流的实践。而对于数据来说，不同业务涉及的数据不同，分类就不同。

　　分类通常是按照实际业务场景进行数据类别划分。分级是实施安全防护的基础，是按照数据属性的高低不同和泄漏后造成的影响危害程度来进行不同数据等级的划分。数据等级划分的三要素包括影响对象、影响范围和影响程度。分类与分级相辅相成，数据分类分级是安全策略设计的前提。

　　数据智能分级分类标注技术主要实现对结构化、非结构化、半结构化的数据按照内容属性、安全属性、签名属性等不同视角进行标注，标记的方法包括基于元数据的标注技术、数据内容的标记技术、数据属性的标注等，为后续数据的分级分类存储、数据的检索、数据的隐私保护、数据追踪溯源和数据的权责分析依据。

　　数据分级分类标签有很多种，按照嵌入对象的格式可分为结构化数据标签、非结构化数据标签;按照标签的形式可分为嵌入文件格式的标签和数字水印。

　　2.数据源安全关键技术

　　数据源可信验证技术，该技术主要是保证采集数据的数据源是安全可信的，确保采集对象是可靠的，没有假冒对象。包括可信认证以及生物认证技术等。

　　3.内容安全检测技术

　　对采集的数据集进行结构化、非结构化数据内容的安全性检测，确保数据中不携带病毒或者其他非安全性质的数据内容。数据的安全检测常用的有基于规则的监测技术、基于机器学习的安全检测技术和有限状态机的安全检测技术等。

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