敏感数据资产目录专门用于管理和呈现企业内所有包含敏感信息的数据资产。它的核心目标是识别、定位、追踪和管理那些可能因泄露而对企业造成重大风险的数据，从而为数据安全和隐私保护提供直接的支持。你可以将它理解为“总图书馆”中的“机密文件室”索引。

1.敏感数据发现

•自动化扫描：通过部署专门的扫描引擎，自动化地对企业内的数据库、文件、日志、API等进行扫描，发现其中可能包含的敏感信息。

•多维识别引擎：采用多种识别技术，确保识别的准确性，包括：

•规则匹配：使用正则表达式、关键字等规则，识别身份证号、手机号、信用卡号等。

•指纹识别：对核心敏感文件（如客户列表、合同模板）生成指纹，精准识别。

•机器学习：训练模型识别非结构化数据（如文档、图片）中的敏感信息。

•元数据识别：识别含有“姓名”、“手机号”、“银行卡”等关键词的表名或字段名。

2.敏感数据分级与标签

•统一分级标准：严格遵循国家法律法规（如《个人信息保护法》）和行业标准，建立统一的数据分级标准（如个人信息、重要数据、核心数据等）。

•自动化标签：扫描和识别完成后，自动为发现的敏感数据资产打上对应的分类和分级标签，并持续更新。

•可视化呈现：以直观的仪表盘或地图形式，展示敏感数据在企业内部的分布情况、数量、类型和风险等级，帮助安全管理员一目了然地掌握全局。

3.敏感数据血缘与流转追踪

•敏感数据血缘追踪：不仅展示数据的来源和去向，更要特别强调敏感数据在流转过程中的路径。例如，追踪一个包含用户手机号的字段从数据库A流转到数据仓库B，再被用于报表C的完整过程。

•风险流转分析：能够分析敏感数据在不同系统、不同网络区域之间的流转是否合规，一旦发现异常流转路径，立即发出告警。

4.安全策略联动与管控

•策略联动：敏感数据资产目录不是一个孤立的工具。它能与数据脱敏、数据加密、DLP等安全产品进行联动。当发现新的敏感数据时，可以自动触发脱敏策略，或更新DLP策略。

•权限管理：明确每个敏感数据资产的访问权限，并提供基于属性的访问控制（ABAC）等更精细化的权限管理能力，确保只有符合特定条件的用户才能访问。

如何构建

数据安全平台uDSP会集合敏感数据发现、识别引擎和分类分级工具，并支持接入本地化部署或公共大语言模型，帮助企业自动化完成数据资产盘点、数据分类分级等工作，快速构建统一视图的敏感数据目录，并且能够实现敏感数据目录与数据保护技术无缝衔接，快速落地敏感数据保护技术措施。

多源异构数据统一视图

屏蔽分散、异构数据源的差异和复杂性，全面覆盖敏感数据并形成统一的敏感数据目录可视化视图；可自定义的实时敏感数据分布地图，完整掌握敏感数据资产动态，满足监管上报等多样化的管理诉求。

“双模引擎”自动化识别

“被动发现+主动扫描”双模式敏感数据自动发现和识别引擎，保证敏感数据目录的完整性及新鲜度，及时发现新增、变化的敏感数据类型，自动标记并更新敏感数据目录。

数据分类分级模板

内置敏感数据通用识别规则，支持自定义识别规则和机器学习算法模型；提供多个行业敏感数据分类及分级标准模板，同时支持自定义分类分级模板。

大语言模型辅助分类

支持接入本地化部署或者公共大语言模型辅助数据分类标注，极大增强上下文语义理解能力，显著提升自动化处理效率，保障分类分级的准确性和持续优化。

业务人员协同打标

数据安全人员下发任务及规则，业务人员登录数据门户协同打标，打通不同业务组之间协作难点，让数据分类分级工作更便捷高效。

无缝衔接保护措施

以敏感数据目录为核心，无缝衔接数据安全保护技术措施，针对敏感数据配套差异化的安全策略，提供细粒度、精细化的数据权限管控、数据动态脱敏、数据安全审计、数据风险分析等安全能力。

再造一个万科需要多少年？前30多年，万科一直都被奉为行业偶像，被很多人崇拜，被很多人追捧，“招保万金”、“恒万碧”的群体里都有它，行业更迭了几代，它还在头部。截止目前，行业排名超过它的，结局都不是很美满：绿地控股2014年销售规模超了万科，现在是暴雷房企里，它是少数暴雷的国企之一，也是规模最大的国企；恒大最惨，直接清盘退市