和我的好友 Steve 共作此篇，本文基于《数据分类分级实践指南 2.0》进行解读，特别感谢天融信战略咨询中心总监艾龙老师的悉心审阅 & 指导。
本文投稿至：CSA 发布 | 数据分类分级实践指南 2.0
数据作为数字经济时代的核心要素，是国家基础性战略资源，其规模庞大、种类繁多、状态多变。我们在面对数据这一复杂性、抽象性的事物时，深入理解不同的数据属性，对其进行类型化分析，做好数据的分类与分级，是实现精细化数据安全治理的基础，是平衡数据安全保护和流通利用的必经之路。
CSA 大中华区发布《数据分类分级实践指南 2.0》从国内外数据分类分级管理现状、数据分类分级概述、数据分类分级能力建设、数据分类分级方法、数据分类分级实施方案、数据分类分级应用等六个方面展开探讨与分析，并提供了国内典型数据分类分级产品介绍、数据分类分级模板工具、数据分类分级参考资料、数据分类分级关键技术与方法、典型行业标准解读、数据分类分级词典示例、文件识别规则示例等参考性、资料性附录。
在指南的编写和实践验证中，多家企业贡献了他们的技术经验和产品支持，这些产品为推动数据分类分级的落地提供了宝贵的参考。在数字化与智能化交相辉映的时代，我们希望为数据治理、数据安全等领域的从业者及研究者提供有效参考和切实帮助。
指南 V2.0 的全新升级：理论与实践的深度结合#
《实践指南 V2.0》相比 1.0 版本有了显著提升，具体体现在知识覆盖范围的扩大、技术支持的深入以及应用模板的丰富。指南融入了更多的行业标准和政策解读，这一扩展帮助各行业各领域的数据处理者在多元化业务场景中找到适用的解决方案。指南还完善了理论方法，通过 “线分类法”“面分类法” 和 “混合分类法” 等多种方式，帮助企业灵活应对不同业务需求。在技术分析，指南详细探讨了自然语言处理（NLP）、机器学习和元数据分析等核心技术的应用价值。此外，指南通过提供大量实用模板和参考资料降低了实施难度。
主要内容导读#
数据分类分级是数据安全治理的基础性工作，是一项需要多角色协同的、持续的、复杂的、系统性的工程项目，建立成熟的数据分类分级能力体系是保障数据分类分级和安全分级管控工作能够常态化有效运行的前提，其能力建设包含数据分类分级职能架构、管理制度和流程、技术工具建设、持续运营机制等四个主要环节。
数据分类是按照数据属性和特征，建立分类体系以便管理和使用的过程；数据分级则是根据数据的重要性和可能造成的危害程度进行安全等级划分，确保针对性保护。分类分级不仅是数据治理和保护的基础，也是法律法规的核心要求。
数据分类分级的实施包括业务活动识别、数据资产发现、数据资产识别、规则制定和标识标记五个阶段。
当前常用的识别技术有 NLP、OCR、视频文件处理、音频文件处理等技术。
数据分类分级的成果广泛应用于合规监管、数据资产管理和数据安全保护领域。一是企业可通过分类分级满足法律法规要求，完成重要数据目录报送和跨境数据评估等合规工作；二是通过梳理数据资产，展示类别、级别及分布情况，为数据价值开发和安全管理提供支持。在数据处理活动中，分类分级成果可用于分域存储、敏感数据监测、审批流程差异化设置等环节，实现精准安全管控。三是分类分级是数据安全风险评估和事件管理的基础，能够提升事前预警、事中响应和事后整改能力。结合数据加密、脱敏、防泄漏等安全措施，分类分级成果还可联动优化企业安全防护策略，降低保护成本，全面提升数据治理水平。
未来，分类分级的技术应用将更加注重实时性和多样性，生成式人工智能和多模态学习的快速发展为这一领域带来了全新的可能性。生成式 AI 通过分析历史数据和行为模式，可以预测企业未来的数据分类需求，从而提前优化分级规则。这种技术的优势在于其预见性和灵活性，使得企业能够在面对突发的数据流动或政策变更时快速响应。多模态学习则通过整合文本、图像、视频和音频等多种数据形式，为分类分级提供了更全面的技术支持。