敏感信息检查系统：重塑数据安全防线，引领自动化检查新时代 CNR219-206

项目背景

本文针对电力生产中的实际痛点，研发了敏感信息检查系统：重塑数据安全防线，引领，有效提升了作业效率与安全水平。大数据与云计算环境下，数据成为决策的关键驱动力，数据泄露事件频发，敏感数据保护需求突出。电力行业信息系统承载大量用户信息与业务数据，等级保护测评中敏感信息检查是合规管理的重要环节。

传统检查方式依赖人工逐条排查，面对共享目录与数据库中的海量数据，效率低、覆盖不全，难以适应实时监控与阻断要求。为此，项目团队研发敏感信息检查系统，实现自动化、实用、准确的敏感信息检查。

存在问题

• 人工排查效率低。共享目录与数据库数据量大，人工逐条检查耗时明显，难以覆盖全部数据。
• 敏感数据识别不准。缺乏统一内容识别分类规则，误报与漏报情况较多。
• 传输环节缺乏监控。数据使用过程中敏感数据传输无法实时监控和阻断，合规存储与使用难以保障。
• 检查结果难以汇总。检查数据分散，缺少直观的表格、图表展示与多格式导出手段。
• 复杂系统环境适配差。不同系统环境差异大，传统工具难以稳定应对大规模数据检查。

创新目标

建立一套可自动获取、深入识别、实时阻断、汇总分析的敏感信息检查系统，提高等级保护测评效率与数据安全管理能力，满足企业合规性管理要求，并支持在全国电力系统推广应用。

技术方案

系统由数据获取模块与敏感信息检查模块构成。数据获取模块从待检测系统获取待检测数据；敏感信息检查模块融合内容识别分类器、规则提供、合规检查及防护响应等单元，对数据进行深入识别和处理，准确识别并标记各类敏感数据。

操作流程上，系统先获取待检测数据，再通过内容识别分类器与规则库进行合规检查，标记敏感数据；在后续数据使用时，系统实时监控并阻断敏感数据传输，确保合规存储与使用。系统采用自然语言处理技术和多种深度内容识别算法，结合机器学习算法，降低误报率，提高检查准确性和效率。

创新亮点

• 自动化检查：从数据获取到识别标记全流程自动完成，减少人工介入。
• 实时阻断：数据使用环节实时监控敏感数据传输，发现违规即时阻断。
• 高吞吐能力：每日可检查共享目录存储数据量高达500G，数据库检查数据量超过1200万条。
• 算法融合：自然语言处理与多种深度内容识别算法结合机器学习，降低误报率。
• 结果可视化：支持汇总分析，以表格、图表展示，支持多种文件格式导出。

落地应用效果

系统已在检测项目中试点应用，表现稳定且功能完备，能够应对多种复杂系统环境，对大规模数据进行准确的敏感数据检查和判断。系统支持对检查数据进行汇总分析，以直观的表格、图表等形式展示结果，支持多种文件格式导出，方便用户使用。

未来该系统将广泛应用于全国电力系统，帮助产业单位提升等级保护测评效率，增强数据安全管理能力，确保企业合规性管理，并可与等级保护测评工作流程结合，制定匹配的管理和技术流程。预计推广将为电科院带来每年近200万元的收益，敏感信息检查服务推广另带来每年约100万元的额外收益。

产出物：敏感信息检查系统软件、检查规则库、汇总分析报表及多格式导出文件。

适用场景：电力系统等级保护测评、共享目录与数据库敏感数据检查、数据使用环节合规监控。

常见问题

Q：系统每日能检查多大数据量？

A：每日可检查共享目录存储数据量高达500G，数据库检查数据量超过1200万条。

Q：系统如何降低误报率？

A：采用自然语言处理技术和多种深度内容识别算法，结合机器学习算法，提高检查准确性。

Q：系统推广预期收益如何？

A：预计为电科院带来每年近200万元收益，敏感信息检查服务推广另带来每年约100万元额外收益。

数据来源：项目验收报告及现场应用统计，单位信息已脱敏处理。