隨著大數據、云計算、人工智能等技術的快速發展，數據泄露事件頻繁發生，然而，傳統DLP技術在敏感數據管控方面卻暴露出諸多不足，面對不斷升級的合規要求，企業如何在不影響業務效率的前提下，實現敏感數據精細而高效的管控？

傳統方式的局限性

傳統DLP技術主要通過識別和監控敏感數據流動來保護企業信息資產，但在實際落地過程中，遭遇了諸多瓶頸：

數據識別難：企業內部文檔類型繁多，如合同、研發報告、客戶清單等，部分敏感文件難以被正確分類。

識別效率低：數據外發時，需實時對發送的文件進行內容識別，拖慢終端響應速度，影響辦公效率。

管控粒度粗：跨部門共享策略“一刀切”，無法滿足多樣化的業務需求。

審計追溯難：數據流向不透明，違規事件定位耗時費力。 

聯軟文檔標簽：數據保護更主動

聯軟科技的文檔標簽能力，為企業提供了一種全新的解決方案，實現了數據保護從“被動防御”到“主動治理”的跨越。企業可根據自身數據復雜度、合規要求和技術成熟度，靈活選擇DLP技術路徑，或采用“標簽+內容識別”混合模式，構建起多層次的數據安全防護體系。

智能標簽引擎：精準分類標記海量數據

借助智能標簽引擎，單個文檔可多維度分類，并基于標簽組合（如敏感度+部門+數據類型）制定動態策略。通過手動與自動打標雙模式，確保數據標識的準確性。自動標簽基于機器學習、文檔DNA等技術強制打標，手動標簽則允許用戶在審批后自行修改標簽。 

場景化策略模板：靈活管控密級數據

策略管理中心提供場景化的策略模板，針對不同敏感級別的數據實施差異化的管控措施：

絕密數據：禁止外發、水印溯源、操作審計。

機密數據：審批流管控、訪問日志留存。

秘密數據：免審快速流轉。

公開數據：不做管控。

這種精細化的管理方式能夠有效降低數據泄露風險，同時滿足多樣化的業務需求，讓企業敏感數據管控更加游刃有余。 

可視化監控平臺：實時跟蹤數據管理動態

可視化監控平臺實時呈現標簽分布、策略執行情況、風險事件趨勢等數據安全狀況，生成智能分析報告。

跨平臺協同：強化數據安全防護

跨平臺協同功能進一步強化了數據安全防護。通過與業務系統集成和透明加解密產品聯動，確保數據在流轉過程中的安全性和合規性。 

價值效果

精準識別數據：企業數據海量且多樣，文檔標簽能對不同類型、敏感度的數據精準標記，如將財務報表標為“高敏感”，市場調研報告標為“一般敏感”，便于系統精準識別和管理；

提升檢測效率：標簽使系統能快速定位和分析特定數據，大幅提升檢測數據異常活動和潛在泄露風險的效率，降低誤報和漏報率；

優化數據管理：幫助企業滿足行業法規和監管要求優化數據管理同時，讓企業清晰了解數據分布和使用情況，提高數據管理整體效率；

提高員工安全意識：避免無意識泄密風險，用戶很清晰知道文件密級及分類的變化。

實踐案例：數據安全與業務發展的雙贏

近期，某頭部ODM企業采用“試點先行、逐步推廣”的策略，結合自身業務場景進行定制化部署，最終實現了數據安全與業務發展的雙贏。目前，聯軟文檔標簽能力已在金融、制造、醫療、央國企等行業受到廣泛應用，成為企業數據安全體系的不可或缺的一環。