12月16日，由國家信息中心《信息安全研究》雜志社主辦，公安部第一研究所、中國網絡安全產業聯盟、新華網客戶端等單位共同協辦的“2021網絡安全創新發展高峰論壇”在京順利舉行。
北京明朝萬達科技股份有限公司助理總裁兼研發中心總經理安鵬受邀出席此次會議，并在數據安全分論壇以“AI技術在數據安全治理的應用與探索”為題發表演講，向與會領導、專家們分享了明朝萬達在AI技術在數據安全治理的應用和實踐，介紹了公司成功的應用效果和項目實踐。
近年來國內外數據泄露事件頻發，為了使數據合法合規使用，充分發揮價值，國家出臺了多項政策法規要求加強針對數據的安全管理，數據安全治理勢在必行。作為國內數據安全領域的代表廠商，明朝萬達認為數據安全治理需要由政府、企業組織牽頭，以策略規范和技術工具為支撐，圍繞數據生命周期，經過組織梳理、資產梳理、策略制定、過程控制、行為稽核、持續完善六個階段進行，從而讓數據使用更安全。
安鵬講到，數據安全治理并非僅由單一產品或平臺所構建，而是圍繞數據生命周期，結合企業或組織自身數據現狀，建立與制度流程配套的技術和工具，持續提升企業或組織的數據安全防護能力。他一一列舉了當前政府機構在數據安全治理六個階段分別需要具備的技術能力，然后挑選其中數據資產識別、數據分類分級、異常行為分析、數據指紋溯源、控制策略推薦5項技術能力，逐一介紹了明朝萬達是如何用AI為其賦能的。
數據資產識別
政務系統中包含豐富的高敏感數據，但不同部門間數據標準不一，文件數量龐大、類型多，所涉及專業知識存在差異，人工難以實現自動化對敏感信息進行識別。傳統數據資產識別方式主要采用正則表達式技術手段，依靠人工經驗，設定數據資產識別規則，存在工作量大、實施難度大、誤報、漏報率高的問題。
應用AI技術，使用自然語言處理技術，在正則表達式基礎上，分析上下文語義，識別敏感數據，具備識別類型寬泛、識別顆粒度細、識別準確度高的優勢。
應用效果：
數據分類分級是數據安全治理的重要環節，數據分級后才能根據訪問權限在安全的前提下使用，推動數據跨部門、跨層級的共享共用。傳統數據分類分級主要依據文件名中關鍵字或員工經驗核驗文件內容對數據進行分類分級，此種方式存在分類依據欠缺、類別結構混亂、校驗工作量大的問題。
應用AI技術，基于文件內容，使用自然語言處理技術，構建N元中文語言模型與文檔分類模型，具備分類依據充分、統一分類結構、自動分類分級的優勢。
實現效果：
異常行為分析
異常行為分析通過分析內部用戶產生的行為日志，如操作日志、審批記錄等數據，檢測并發現異常訪問行為，分析并追溯異常產生原因，從而防范敏感數據泄露與數據濫用的安全風險。傳統方式是在發現安全事件后，主要通過人工依據企業組織軟硬件日志來進行分析用戶行為，存在事后分析滯后、行為日志數量大、關聯分析難度大的問題。
應用AI技術，基于UEBA框架，使用機器學習、深度學習模型，構建用戶行為基線，判斷異常行為，具備分析用戶行為全面、發現異常行為及時的優勢。
實現效果：
數據指紋溯源
數據指紋技術能夠基于數據內容生成數據指紋。數據指紋能夠使用較少的存儲容量，快速識別文件的相似性。即便員工違規拷貝并泄露敏感數據，也能通過對比數據指紋，對原始文件進行匹配溯源。傳統的數據溯源，主要通過一對一的掃描比對方式對數據文件的內容進行對比，存在數據溯源范圍大、數據比對時間長、全面溯源成本高的問題。
應用AI技術，基于自然語言處理方法及特征提取技術，構建數據指紋庫，具備指紋特征存儲容量小 、數據唯一標識、識別數據快速且高效的優勢。
實現效果：
控制策略推薦
為保障政務系統安全，安全管理人員需要配置大量的控制策略。目前控制策略的配置與下發，均采用人工的方式進行操作，主要依靠安全管理人員的經驗以及各部門員工的要求，此種方式不僅對運維人員的經驗要求高，在多次更改個人或部門的控制策略后，易存出現數據安全漏洞。
應用AI技術，智能控制策略推薦結合知識圖譜與推薦算法，幫助安全管理人員實現靈活精準管控，當需要需要優化調整某部門的控制策略時，可尋找相似部門的優秀控制策略作為推薦，過濾不相關的系統及控制策略，極大縮小安全管理人員的選擇范圍，大幅提升控制策略優化調整效率。
在演講結尾部分，安鵬還跟大家分享了明朝萬達用AI技術賦能數據安全治理的成功案例--某省移動警務數據安全治理項目。介紹了該項目的建設背景，業務需求，以及項目中涉及的產品、技術等，其中重點介紹了數據安全治理的應用效果。
