當前，數(shù)據(jù)已成為推動社會發(fā)展的核心引擎。南方電網(wǎng)《“十四五”大數(shù)據(jù)發(fā)展專項規(guī)劃》明確指出，要全面提升數(shù)據(jù)開放共享水平，充分激活平臺價值。然而，電力數(shù)據(jù)極具特殊性：它涵蓋了發(fā)電、輸電、配電、用電的全環(huán)節(jié)，不僅體量龐大、實時性高，更涉及關鍵基礎設施信息、商業(yè)秘密及用戶隱私。一旦發(fā)生數(shù)據(jù)泄露或濫用，不僅會導致經(jīng)濟損失，更可能威脅到國家安全。傳統(tǒng)“修圍墻”式的靜態(tài)防護，已難以應對數(shù)據(jù)在流動使用中的動態(tài)風險。當分類分級不清晰、權限管控不精細遇上海量數(shù)據(jù)，風險正呈指數(shù)級增長。

此背景下，某省電網(wǎng)啟動了“面向電力大數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)開放共享量化風險評估關鍵技術研究”項目。昂楷科技深度參與其中，憑借全鏈路安全解決方案，助力某省電網(wǎng)在數(shù)據(jù)安全與價值釋放之間，找到了完美的平衡點。

挑戰(zhàn)：電力大數(shù)據(jù)共享的三大痛點

某省電網(wǎng)積極承接南方電網(wǎng)大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，卻在實際推進中遇到三大“攔路虎”：

第一：敏感數(shù)據(jù)識別與定級困難 

電力業(yè)務數(shù)據(jù)種類繁多、結構復雜，且缺乏統(tǒng)一的分類分級標準與自動化工具。傳統(tǒng)的人工分類方式效率低下、一致性差，難以適應大數(shù)據(jù)環(huán)境下海量數(shù)據(jù)的快速處理需求。

同時，電力數(shù)據(jù)具有較強的領域特性，通用分類分級模型往往難以直接適用，導致敏感數(shù)據(jù)識別準確率低、漏報誤報率高，成為數(shù)據(jù)安全治理的首要瓶頸。

第二：權限管控碎片化與細粒度不足 

電網(wǎng)信息系統(tǒng)眾多，數(shù)據(jù)庫類型多樣，包括Oracle、MySQL、達夢、openGauss等，各系統(tǒng)權限管理體系獨立，缺乏統(tǒng)一的權限管控平臺。

傳統(tǒng)權限管理多基于角色粗粒度控制，無法實現(xiàn)對數(shù)據(jù)訪問操作的類型、時間、終端、內(nèi)容等多維度的細粒度管控，更難以應對臨時權限、動態(tài)權限等復雜場景，導致越權訪問、權限濫用等風險難以杜絕。

第三： 異常行為監(jiān)測滯后與溯源困難 

數(shù)據(jù)訪問行為復雜多變，尤其是在數(shù)據(jù)開放共享場景下，外部系統(tǒng)、合作單位、開發(fā)測試人員等多方接入，使得異常行為監(jiān)測難度大增。

傳統(tǒng)安全設備往往基于規(guī)則匹配，難以識別新型、變種的攻擊行為，更無法通過行為分析發(fā)現(xiàn)內(nèi)部人員的惡意操作或無意失誤。

一旦發(fā)生安全事件，由于缺乏有效的數(shù)據(jù)狀態(tài)記錄與操作審計追溯能力，事件調(diào)查與責任認定困難重重，嚴重影響應急響應與事后整改效果。

破局：昂楷科技“兩大支柱”構建安全基座

針對上述挑戰(zhàn)，昂楷科技為某省電網(wǎng)設計并實施了一套覆蓋數(shù)據(jù)全生命周期的安全治理與風險管控解決方案，圍繞“智能分類分級、統(tǒng)一權限管控、異常行為監(jiān)測、數(shù)據(jù)狀態(tài)保護”四大核心能力展開。

第一：智能分類分級，讓電力結構化數(shù)據(jù)“看得清、看得準”

• 多維度數(shù)據(jù)資產(chǎn)發(fā)現(xiàn)：自動掃描網(wǎng)絡中的數(shù)據(jù)庫資產(chǎn)，識別庫、表、字段、數(shù)據(jù)字典等多層結構，構建完整的數(shù)據(jù)資產(chǎn)地圖。  
• 智能分類分級引擎：結合關鍵字匹配、正則表達式、語義分析、內(nèi)容指紋等多種技術，實現(xiàn)對敏感數(shù)據(jù)的精準識別與定級。針對電力業(yè)務特征，內(nèi)置行業(yè)敏感詞庫與分類規(guī)則庫，支持動態(tài)更新與自適應優(yōu)化。  
• 采用深度學習算法：對復雜數(shù)據(jù)進行語義理解，提升分類準確率至95%以上。  
• 基于元數(shù)據(jù)與內(nèi)容數(shù)據(jù)的雙重匹配機制：減少漏報與誤報。

第二：統(tǒng)一權限管控+智能行為監(jiān)測，管得住又防得準

• 統(tǒng)一權限管控引擎：支持RBAC（基于角色的訪問控制）與ABAC（基于屬性的訪問控制）融合模型，實現(xiàn)對SQL操作類型、操作對象、操作時間、操作終端、返回狀態(tài)等多維度細粒度控制。支持實時阻斷、會話隔離、權限回收等多種管控手段。  

• 智能異常行為監(jiān)測：基于用戶實體行為分析（UEBA）技術，通過聚類分析、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡等算法，構建用戶行為基線，實時識別越權訪問、批量下載、SQL注入、異常登錄等安全威脅。  

• 內(nèi)置AI智能模型庫：支持已知威脅與未知威脅的雙重識別，提升監(jiān)測覆蓋范圍與準確性。