高校数据安全：构建全流程监测体系，实现数字资产可视可控
发布时间 2025-11-27高校作为人才培养、科研创新和数据集中的重要场所，汇集了海量的师生个人信息、教学资源、科研资料等高价值数据。这些数据价值密度高、流转性强，极易成为不法分子的攻击目标，数据安全形势日趋严峻。
为应对这一挑战，国家及各省市主管部门陆续出台多项政策，明确要求高校加强数据安全防护能力、开展数据安全测评、构建完善的教育系统数据安全治理体系，全面掌握数据安全态势。
某高校积极响应政策要求，系统推进数据资产识别与分类分级，形成数据资源目录，聚焦敏感数据、核心数据及个人信息，构建数据流转监测与风险防控体系，实现全链路的数据安全监测。然而，在实际建设过程中仍面临诸多挑战：
挑战一：数据资产识别能力不足。现有数据资产梳理主要针对静态数据（如数据库、文件服务器等），高度依赖人工操作，效率低且易出现误报、漏报。尤其对于业务活动中的动态数据，其变化与流转缺乏可见性，致使资产底数不明，已成为安全管理的关键瓶颈。
挑战二：数据流转情况不明。目前学校缺乏有效的技术手段动态监测数据资产分布、重要/敏感数据流向、访问主体、访问行为及访问量，难以实现可视化呈现。
挑战三：数据风险识别能力薄弱。面对多场景数据流转（涵盖内部业务流转、跨域业务流转、对外业务流转、用户到数据等多种模式），现有手段难以主动、有效地识别敏感数据外发、异常访问及流量突变等安全风险。
挑战四:数据泄漏溯源能力缺失。发生数据泄露事件，难以快速定位源头、厘清责任，缺乏有效的取证和技术支撑手段。
深入高校业务场景
构建全流程监测体系
基于该高校业务系统特点、数据特性以及内外部风险压力，遵循《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规，启明星辰构建了“数据识别 - 流转监测 - 风险告警 - 泄露溯源” 的全流程监测体系，系统性地帮助高校应对日益严峻的数据安全挑战。
一、全面摸清数据资产底数，构建清晰管理基线
基于数据资产全面识别、梳理、分析等能力，实时探测、识别、风险评估和监控学校内部数据资产，掌握分布情况，及时发现并应对潜在安全威胁，保障资产安全和业务高效合规运行。
二、实时感知数据流转安全风险，变被动防护为主动预警
基于流量日志和协议解析，结合实体间的关系，构建用户、应用、设备间的数据实体流转图谱，精准刻画数据流动的复杂行为模式，高效识别异常流动，实现对安全风险的早期发现与预警。
三、强化事件处置与溯源能力，有效控制安全损失
对数据流转过程中的风险事件进行及时告警与处置，并通过任务调度自动执行告警规则，精准定位异常用户、设备及应用。同时，支持基于关键字的溯源分析，可检索指定时段内所有用户的访问请求，并关联展示匹配的日志、可疑IP、流量及访问路径，快速定位潜在泄露源，满足溯源取证需求。
以“合规”为核心
实现数据流转可视可控
本方案以 “数据流转合规” 为核心，通过构建 “全场景采集 - 多维度分析 - 智能化处置 - 全链路溯源” 的闭环监测体系，实现流转过程的全程可视与动态可控。
一、AI赋能数据识别与分类分级
方案融合传统规则与AI大模型技术，运用统计分析、自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域的先进机器学习模型（如Tesseract（OCR引擎）、Doc2vec、TextRank、分词技术及KS分布检验等），高效处理数据库、文件、图片等多种数据源，实现高精度的自动化分类分级，建立完善的数据资产台账。
二、全链路监测敏感数据流转
构建“全链路、多视角” 的流转监测体系，实现敏感数据流转全程可视化、可追溯，帮助高校管理人员及时全面掌握业务系统敏感数据流转的动态态势。
三、AI模型强化风险感知能力
构建高校数据安全可视化驾驶舱，依托AI模型全面提升数据风险分析准确率，并按照场景和安全事件分类、数据安全风险事件分布进行多维度态势展示，实现对整体数据安全风险的动态感知与精准分析。
四、智能化处置异常威胁告警
建立“智能识别 - 分级告警 - 快速处置”的响应机制，对系统异常/威胁事件及关联主体进行深度分析，追溯事件成因与触发分析模型，为高校安全团队提供有效处置依据，实现风险的闭环管理。
五、精准定位数据泄露源头
建立“精准定位 - 责任追溯 - 证据固化” 的溯源体系，一旦发生数据泄露，可通过输入泄露数据或者导入泄露数据模式进行数据溯源，展示可疑IP的访问路径及相关日志记录，有效固化证据。
在当前大模型深度赋能教育数字化转型的背景下，高校迎来发展机遇的同时，也面临多重数据安全挑战。启明星辰基于对教育行业数字化转型的深刻理解，持续完善数据安全建设能力，自主研发更多专业、可靠的数据安全产品与解决方案，为高校构建与智慧校园演进同步的安全屏障，助力教育数字化行稳致远。
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