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文档简介

一种基于数据资源安全识别级别的数据治2通过数据采集模块，实时收集企业内部或外部的各种数据资源；采集的数数据分类与安全级别识别模块应用机器学习算法，包括分类通过安全策略配置与执行模块根据识别出的数据安全级别，自动生成通过风险评估与动态调整模块实时监控数据使用行为，包括频繁通过日志审计与异常检测模块实时记录所有数据操作，并对用户行2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所所述步骤4中风险评估模型通过机器学习模型进行动态训练和更新，以检测数据访问3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤53访问控制：使用基于角色的访问控制RBAC模型或基于属性的访问安全策略动态更新：定期通过安全策略库中的更新数据进行实时安全4异常检测与告警：通过AI模型分析日志数据中的异常模式，9.一种实施如权利要求1_8任意一项所述基于数据资源安全识别级别的数据治理方法安全策略配置与执行模块，用于根据数据分类和56[0018]通过日志审计与异常检测模块实时记录所有数据操作，并对[0030]访问控制：使用基于角色的访问控制RBAC模型或基于属性的7[0044]本发明的另一目的在于提供一种基于数据资源安全识别级别的数据治理系统包执行所述基于数据资源安全识别级别的数据治8[0062]传统的数据安全管理方法通常依赖于手动分类和权限分配，效率低下且容易出9发生率下降了60而且在处理敏感和绝密级数据时，安全违规操作的次数减少了90％以[0076]图3是本发明实施例提供的基于数据资源安全识别级别的数据治理系统结构框[0078]如图1所示，本发明实施例提供的一种基于数据资源安全识别级别的数据治理方[0088]通过日志审计与异常检测模块实时记录所有数据操作，并对[0100]访问控制：使用基于角色的访问控制RBAC模型或基于属性的[0114]如图3所示，本发明实施例提供的一种基于数据资源安全识别级别的数据治理系执行所述基于数据资源安全识别级别的数据治全级别。[0206]#4.风险评估与动态调整模[0218]技术效果：分类准确率达95对[0227]技术效果：日志审计准确率99.9系统在异常检测方面的识别准确率为98.和方法可以使用计算机可执行指令和/或包含在处理器控制代码中来实现，

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