数据，从生产要素，到资产，再到AI技术的推动，正在历经运营管理、流转优化的变革，直接影响着数字经济的发展与升级。
数智时代，数据已成为新型生产要素。在快速融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各个环节的同时，更成为价值创造的重要源泉，引发了生产方式、治理方式和生活方式的一系列变革。
在新质生产力的驱动下，数据要素资产化成为了数字经济转型发展的关键。今年1月《企业数据资源相关会计处理暂行规定》正式施行，标志着数据资产“入表”，可在企业的会计和财务报告中确认、计量、报告和披露。曾经在硬盘中“沉睡”的数据，如今在财务报表里“流通”，转变并带来了切实的经济效益资产。
在 AI 浪潮的有力推动下，数据于千行百业中产生并流转，其规模呈现出爆炸式的增长态势，进而重塑了整个产业的发展模式。然而，随之而来的安全挑战也变得愈发复杂严峻，数据隐私保护、数据篡改和伪造、数据泄露风险、对抗性攻击、数据审查与透明度以及国家安全与意识形态安全等各类风险挑战日益凸显。
AI数智时代，数据安全四大新要求
数据本体
防护对象
注重对数据本身的防护，如格式化数据、非格式化数据等；
体系化
防护思路
“生态式”防护思路，适应“数据流动”的业务诉求的生态化体系化保护思路；
全生命周期
产品技术
数据生命周期运营平台、数据分类分级、数据流转监测、动静态脱敏、数据资产发现等；
协同防御
解决方案
体系化协同防御管理体系。
亚信安全：
乘势AI，数据安全完成“三维”突破
一维：数据全生命周期全覆盖
围绕数据本体的防护，放眼数据全生命周期的安全需求，全面覆盖数据采集、传输、存储、处理、交换、销毁全过程的管理和控制。
数据采集：需要确保数据来源的合法性和准确性。
数据传输：数据在不同系统或平台间的安全传输，防止数据在传输过程中被截获或篡改。
数据存储：数据存储阶段需要考虑数据的安全性和可访问性。
数据处理：对数据进行分析和加工，以提取有价值的信息，同时保护数据不被未授权访问。
数据交换：数据在不同实体间的共享和交换，需要确保数据交换的合规性和安全性。
数据销毁：数据不再需要时，需要安全地销毁，以防止数据泄露。
二维：国家战略要求全满足
在数字中国战略的推动下，数据已成为推动社会进步和经济发展的新质生产力。随着数据资产类型的不断丰富，其防护范围已经从传统的结构化数据和非结构化数据，扩展到了包括音频、视频、图纸等在内的多种形式的特殊文件。这种多样化的数据本体类型，对数据安全技术提出了更为严格的标准和创新的需求，要求我们必须采用更先进的技术和方法来确保数据的安全性和完整性。
三维：AI技术加持赋能
数据识别技术经历了显著的演变：最初依赖于静态规则和模式匹配的初级阶段，随后融合自然语言处理（NLP）技术和机器学习，实现了对数据进行更为复杂和深入的分析。现在，随着人工智能（AI）大模型的引入，技术已达到一个新的高度，利用深度学习和自适应预测的能力，极大地提升了对多样化和复杂数据源的识别精度。这一技术飞跃不仅加强了对异源异构数据的理解力，也显著推动了数据安全防护能力向更高层次的发展。
亚信安全信数数据安全运营平台
AI原生数据安全体系“突维”而来
亚信安全信数数据安全运营平台DSOP，以AI大模型为核心，以大数据分析为支撑，以数据安全策略统一管控为抓手，构建了集资产梳理、分析研判、响应处置、联动防控、安全可视于一体的综合化、全面化、场景化的解决方案。AI驱动下的数据安全运营平台不仅能降低数据泄漏风险，同时还能有效确保业务数据的安全合规应用。
AI大模型识别模型
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亚信安全的AI大模型识别模型具备数据资产发现、数据分类分级、数据流转监测、数据安全网关、数据脱敏、数据水印等功能。通过主动识别与被动识别相结合的方式，对结构化和非结构化数据进行高效处理，提高了数据识别的准确率和效率。
AI驱动的数据安全运营平台
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AI驱动的数据安全运营平台拥有全链路监测、AI赋能资产发现、数据分类分级、数据流转监测等能力，能够有效实现数据分级管控的落地，助力业务数据合法合规、安全高效地应用。
AI原生的企业数据防泄漏解决方案
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针对企业数据安全面临的触点多、场景多等痛点，亚信安全基于AI大模型的数据识别引擎，通过主动扫描和被动监测的方式，清晰地厘清企业数据资产，重点监测数据流转过程中的数据安全风险，有效解决企业数据防泄漏问题，保障企业数智化转型的安全。
AI数据安全治理体系
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数据安全治理始于数据分类分级，亚信安全创新性地应用AI大模型，对无明显特征的业务数据进行分类分级，提高了分类分级的覆盖率和效率，降低了人工成本，有助于在数智化转型过程中摸清资产家底。