一、数据分类分级：从“混沌”到“有序”

1. 智能分类引擎：
   • 利用NLP技术自动识别敏感信息（如身份证号、银行卡号），并标记数据等级（公开、内部、机密、绝密）。例如，在医疗场景中，系统可自动区分患者基本信息与诊疗记录，实施差异化保护。
   • 支持自定义分类规则，满足行业合规要求。金融行业客户可通过该引擎，将客户数据分为20余类，并关联《个人信息保护法》条款。
2. 分级防护策略：
   • 根据数据等级动态调整防护措施。例如，对机密级数据实施加密存储、访问审计与脱敏处理，对公开数据仅需基础访问控制。
   • 在政务云场景中，通过“数据沙箱”技术隔离不同安全级别的数据，防止敏感信息泄露。

二、全生命周期管理：从“被动应对”到“主动防控”

1. 采集阶段：
   • 采用数据加密、匿名化处理等技术，从源头保护隐私。例如，在物联网场景中，对设备采集的原始数据进行脱敏处理后再传输至云端。
   • 通过AI监控数据收集行为，及时发现违规操作。某企业通过该技术，拦截了内部员工违规导出客户数据的操作，避免经济损失超百万元。
2. 存储阶段：
   • 分布式密文存储技术结合SM4算法，确保数据静态安全。密钥由专属硬件安全模块（HSM）托管，防止密钥泄露。
   • 多副本备份与跨区域冗余存储，抵御单点故障与自然灾害。例如，某金融客户的数据在3个数据中心同步备份，业务连续性达99.999%。
3. 使用阶段：
   • 动态水印与细粒度权限控制防止数据截屏泄露。例如，在法律文档共享场景中，系统可为不同用户添加唯一水印，追踪泄露源头。
   • 基于属性的访问控制（ABAC）根据用户身份、环境风险动态调整权限。某医院通过该技术，限制医生仅能在工作时间访问患者病历，防止数据滥用。
4. 传输阶段：
   • SSL/TLS协议建立安全通道，结合量子加密技术保护高敏感数据。例如，在跨境数据传输场景中，通过量子密钥分发确保数据不可窃听。
5. 销毁阶段：
   • 提供物理销毁、逻辑覆盖等多级数据擦除方案。例如，对退役硬盘实施消磁处理，确保数据无法恢复。
   • 自动化销毁流程符合GDPR、等保2.0等法规要求。某跨国企业通过该流程，每年安全销毁数据超10PB，避免合规风险。