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

此背景下，某省電網啟動了“面向電力大數據中心的數據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，助力某省電網在數據安全與價值釋放之間，找到了完美的平衡點。

挑戰：電力大數據共享的三大痛點

某省電網積極承接南方電網大數據戰略，卻在實際推進中遇到三大“攔路虎”：

第一：敏感數據識別與定級困難 

電力業務數據種類繁多、結構復雜，且缺乏統一的分類分級標準與自動化工具。傳統的人工分類方式效率低下、一致性差，難以適應大數據環境下海量數據的快速處理需求。

同時，電力數據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，導致敏感數據識別準確率低、漏報誤報率高，成為數據安全治理的首要瓶頸。

第二：權限管控碎片化與細粒度不足 

電網信息系統眾多，數據庫類型多樣，包括Oracle、MySQL、達夢、openGauss等，各系統權限管理體系獨立，缺乏統一的權限管控平臺。

傳統權限管理多基于角色粗粒度控制，無法實現對數據訪問操作的類型、時間、終端、內容等多維度的細粒度管控，更難以應對臨時權限、動態權限等復雜場景，導致越權訪問、權限濫用等風險難以杜絕。

第三： 異常行為監測滯后與溯源困難 

數據訪問行為復雜多變，尤其是在數據開放共享場景下，外部系統、合作單位、開發測試人員等多方接入，使得異常行為監測難度大增。

傳統安全設備往往基于規則匹配，難以識別新型、變種的攻擊行為，更無法通過行為分析發現內部人員的惡意操作或無意失誤。

一旦發生安全事件，由于缺乏有效的數據狀態記錄與操作審計追溯能力，事件調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，昂楷科技為某省電網設計并實施了一套覆蓋數據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、統一權限管控、異常行為監測、數據狀態保護”四大核心能力展開。

第一：智能分類分級，讓電力結構化數據“看得清、看得準”

• 多維度數據資產發現：自動掃描網絡中的數據庫資產，識別庫、表、字段、數據字典等多層結構，構建完整的數據資產地圖。  
• 智能分類分級引擎：結合關鍵字匹配、正則表達式、語義分析、內容指紋等多種技術，實現對敏感數據的精準識別與定級。針對電力業務特征，內置行業敏感詞庫與分類規則庫，支持動態更新與自適應優化。  
• 采用深度學習算法：對復雜數據進行語義理解，提升分類準確率至95%以上。  
• 基于元數據與內容數據的雙重匹配機制：減少漏報與誤報。

第二：統一權限管控+智能行為監測，管得住又防得準

• 統一權限管控引擎：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，實現對SQL操作類型、操作對象、操作時間、操作終端、返回狀態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。  

• 智能異常行為監測：基于用戶實體行為分析（UEBA）技術，通過聚類分析、循環神經網絡等算法，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，提升監測覆蓋范圍與準確性。