1.数据分类
           数据分类是指根据组织数据的属性或特征，，，，将其按照一定的原则和方法进行区分和归类，，，，并建立起一定的分类体系和排列顺序，，以便更好地管理和使用组织数据的过程。。
。
           

           2.数据分级
           数据分级是指按照公共数据遭到破坏(包括攻击、、、、泄露、、、篡改、、、非法使用等)后对受侵害各体合法权益(国家安全、、社会秩序、、公共利益以及公民、、、
、法人和其他组织)的危害程度
，
，，对公共数据进行定级
，，，为数据全生命周期管理进行的安全策略制定。
。

           1.企业用户应用场景
：梳理企业数据资产、、、分类分级、
、根据分类分级记过制定数据管控策略，，
，，实施管控措施
，，，全景展示数据安全态势，，持续运营改进。。。
。
           2.高校用户应用场景：专业数据分类分级设备由学校的网管中心统一负责维护，，，，具体敏感数据识别则由各个学院自行完成，
，各学院数据互相隔离。。。
           3.云端用户应用场景：业务系统部署在云环境，，，，需要支持云端数据资产分类分级。。。
           4.监管机构应用场景：监管机构需要对大数据企业、、、、单位做综合数据安全风险评估。。。

零信任技术架构、、、数据全生命周期加密
、
、数据审计、、、API安全防护

我国数据安全基础产业仍处于起步和探索阶段
。。。。据《中国大数据发展报告》显示，，我国在数字创新、、数字经济、、、数字治理、、数字服务等方面位居前列，，，而数据安全略微落后。。。

随着“十四五”规划推行，
，，数据要素概念与意识全面铺开
，，国家、、
、
、政府机构、、、、企业数据安全意识愈发强烈。。2021年9月1号，，，《数据安全法》正式生效
，，数据资产安全进入“有法可依”时代。。

如何基于数据安全五大原则（数据隔离、、
、、风险识别、、数据生命周期保护、
、维持合规、、、事件响应），，，构建安全领域“三道防线”（技术防线、、、
、管理防线、、法律防线），，，是国家
、、、政府机构、、、、企业的关注重点。
。
。。而数据分类分级是数据安全的必由之路，
，也是让数据真正用起来的首要前提。。