以AI重构教育数据治理逻辑：任子行数安智鉴破解高校分类分级难题

《教育系统核心数据和重要数据识别认定工作指南（试行）》构建了“分类为基、分级为纲”的治理框架，高校落地过程中面临三重现实难题。

指南明确教育数据按内容属性分为机构数据、人员数据、业务数据三类。机构数据涵盖教育行政部门、学校的招生考试、经费预算等信息；人员数据包括教职工、学生等敏感个人信息；业务数据则是教育活动中的过程数据。实际场景中，教务系统的“学生成绩表”（含人员数据与业务数据）、科研系统的“实验记录”（业务数据向机构数据转化中）常混杂存储，传统工具难以精准划分分类边界，导致“人员数据当机构数据管”的防护错位。

在分类基础上，指南按重要性、安全风险等将数据分为核心、重要、一般三级。核心数据一旦被非法使用可能直接影响政治安全；重要数据泄露可能危害国家安全、社会稳定；一般数据则影响范围相对有限。某高校曾因将“100万+学生敏感信息”（应属重要数据）误判为一般数据，导致防护措施不足，这类分级失准问题源于缺乏分类与分级联动的智能支撑。

指南要求核心数据和重要数据目录实施动态管理，当数据的业务属性、使用场景变更时，需重新开展分类和定级。学生毕业导致人员数据向校友数据转化、科研项目结题使业务数据归档为机构数据等场景中，传统静态模式难以实时响应，易形成安全盲区。

AI如何精准对接指南规则？

数安智鉴以第三代大模型技术为核心，深度融合指南“分类为基、分级为纲”的逻辑，构建全流程智能分类分级体系：

内置教育行业分类知识库，精准匹配指南三类数据特征：

• 针对机构数据，自动识别招生计划、经费预算等结构化数据；

• 针对人员数据，智能提取学生身份证号、教职工薪酬等敏感字段；

• 针对业务数据，动态捕捉教学互动、科研实验等过程数据。

某综合大学通过数安智鉴，72小时内完成教务、科研、财务系统15万条数据的分类梳理，其中人员数据识别准确率达90%，机构数据与业务数据划分准确率超86%，彻底解决“数据属性模糊”难题。

某职业院校借助分类分级成果，将“学生资助信息”（人员数据-L3级）与“教学评价数据”（业务数据-L2）精准划分，前者强化脱敏防护，后者纳入教学改进分析库，既满足指南合规要求，又为教学优化提供数据支撑，年度资助管理效率提升40%。

任子行的差异化优势，在于对指南分类分级逻辑的深度解构：将机构数据、人员数据、业务数据的分类标准拆解为400+类特征标签，将核心、重要、一般的分级规则转化为1200+条可执行算法。这种“标准-场景-技术”的三层适配，让数安智鉴既能精准落地指南要求，又能贴合高校复杂数据场景。