三維天地AI智能體應(yīng)用落地場(chǎng)景:敏感數(shù)據(jù)識(shí)別
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)
一
傳統(tǒng)基于規(guī)則的敏感數(shù)據(jù)識(shí)別方案
(1)發(fā)現(xiàn)過(guò)程耗時(shí)且效率低下
基于規(guī)則的識(shí)別方案往往依賴(lài)數(shù)據(jù)庫(kù)搜尋識(shí)別
(2)分類(lèi)保護(hù)存在錯(cuò)誤風(fēng)險(xiǎn)
由于規(guī)則的制定往往依賴(lài)人工對(duì)數(shù)據(jù)特征的預(yù)判,而企業(yè)數(shù)據(jù)類(lèi)型多樣
、格式復(fù)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(3)網(wǎng)絡(luò)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(lèi)型數(shù)據(jù)及其所在位置
二
面對(duì)傳統(tǒng)方案的局限
挑戰(zhàn) 1:字段注釋缺失或描述不清
部分?jǐn)?shù)據(jù)對(duì)象的元數(shù)據(jù)或字段注釋不完整
應(yīng)對(duì)策略:完善字段注釋規(guī)范
挑戰(zhàn) 2:多語(yǔ)種與縮寫(xiě)混雜
企業(yè)數(shù)據(jù)中可能存在中英文混雜、行業(yè)縮寫(xiě)(如“身份證號(hào)”簡(jiǎn)稱(chēng)為“ID card”“身證號(hào)” 等)的情況
應(yīng)對(duì)策略:通過(guò)多語(yǔ)種預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)增強(qiáng)模型的跨語(yǔ)言理解能力;構(gòu)建行業(yè)專(zhuān)屬縮寫(xiě)詞庫(kù),結(jié)合語(yǔ)義標(biāo)簽與知識(shí)圖譜
挑戰(zhàn) 3:業(yè)務(wù)邏輯復(fù)雜性
不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景下
應(yīng)對(duì)策略:基于企業(yè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)訓(xùn)練
挑戰(zhàn) 4:專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域理解不足
醫(yī)療
應(yīng)對(duì)策略:引入領(lǐng)域內(nèi)專(zhuān)業(yè)文本進(jìn)行二次預(yù)訓(xùn)練,構(gòu)建領(lǐng)域?qū)俅竽P?div id="jpandex" class="focus-wrap mb20 cf">;?lián)合業(yè)務(wù)人員標(biāo)注專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)樣本
三
針對(duì)上述風(fēng)險(xiǎn)與需求
(1)敏感數(shù)據(jù)智能識(shí)別
它能基于數(shù)據(jù)對(duì)象的元數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)樣例數(shù)據(jù)和企業(yè)的數(shù)據(jù)分級(jí)策略
(2)脫敏/加密規(guī)則推薦
智能體可依據(jù)數(shù)據(jù)對(duì)象的元數(shù)據(jù)
(3)數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)智能識(shí)別
它基于數(shù)據(jù)對(duì)象的元數(shù)據(jù)
四
敏感數(shù)據(jù)智能識(shí)別智能體憑借其強(qiáng)大的技術(shù)能力,解決了傳統(tǒng)基于規(guī)則系統(tǒng)的諸多痛點(diǎn)
在《數(shù)據(jù)安全法》《個(gè)人信息保護(hù)法》等法規(guī)日趨嚴(yán)格的當(dāng)下
五、未來(lái)展望
未來(lái)
免責(zé)聲明:市場(chǎng)有風(fēng)險(xiǎn)
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責(zé)任編輯:孫知兵
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