智能分类分级系列（二）：破解分类分级困局，安华金和给出答案

主要观点总结

本文介绍了安华金和智能分类分级系统（DICS）如何解决传统分类分级面临的难题，包括数据资产发现、敏感数据发现、智能分类分级和标签驱动联动等方面的内容。该系统融合了机器学习技术，实现了自动化分类分级，并提供了智能支持，解决了数据安全和风险管理的难题。

关键观点总结

关键观点1: 安华金和智能分类分级系统解决了传统分类分级难以应对的问题。

通过自动发现、智能分类分级、全景展示和安全策略联动等功能，实现了从“纸上标准”到“落地执行”的转变。

关键观点2: 数据资产发现解决了数据资产覆盖不全的问题。

通过主动探测和网络嗅探机制，不仅覆盖了存在的数据库，也锁定了活跃的数据库，形成了完整的资产清单。

关键观点3: 敏感数据发现功能能自动标记敏感数据。

通过识别数据内容，精准定位核心数据资产，为分类分级提供了精准依据。

关键观点4: 智能分类分级融合了机器学习技术。

实现了高精度、高效率的自动化分类分级，通过安知智能体的参与，确保了分类预测的准确性。

关键观点5: 标签驱动联动让分类结果真正“动起来”。

通过标准化API，实时推送安全策略，实现了从被动响应到主动联动的转变。