近日，湖南省湘西州某所高校因監控系統在互聯網上未設置任何安全防護措施，導致包含大量師生行為軌跡的敏感視頻數據完全暴露而被網信辦依法開出罰單。雖然這是湘西州首例針對教育機構數據安全的行政處罰，但數據安全監管的觸角早已深入基層教育單位，此次事件再一次為整個教育行業敲響了警鐘。在教育數字化轉型的過程中，數據具有高流動性和強關聯性，如今更是教學與科研活動的核心資產，涵蓋學生隱私信息、教學資源、科研實驗數據等多維內容。學校一方面需要充分利用教學數據、管理數據與科研數據來提升教育質量、優化管理效率和推動智慧校園建設；另一方面，也必須確保數據在採集、存儲、傳輸和使用各個環節中的安全。隨着《數據安全法》《個人信息保護法》等法律法規的深入實施，教育行業數據以及涉及個人隱私的學生信息，已成為數據全生命週期安全治理的重中之重。教育數據安全不應再只侷限於監管部門對其合規性的監督和檢查，而是作為數據的處理者，應真正將視野擴展到數據在整個校園網絡中流轉的全鏈路，致力於構建全局性的防護與管理體系。構建全域賦能的數據流動安全管理體系針對教育行業的特殊性和其數據分佈分散、數據類型敏感等特性的深入剖析，以及對“智慧校園”建設中數據跨系統流轉、內外平台交互等關鍵場景安全訴求的深刻理解，全知科技構建的[教育行業數據流動安全管理體系]，以“零干擾部署、精準識別、閉環處置”為核心理念，幫助教育行業實現數據全生命週期的安全防護。

數據資產智能識別與分類分級由於教育行業的數據來源多樣、結構不一、流轉場景複雜，若信息中心無法清晰掌握數據資產的分佈與脈絡，就容易陷入“看不見、理還亂”的困境，導致數據安全建設要麼無從下手，要麼投入高昂卻收效甚微。因此，實現數據資產的全面可見，是教育行業邁出數據安全治理的第一步，也是所有防護工作的基石。

▸敏感數據的識別
學校涉及大量敏感數據，如師生信息、校園監控視頻、門禁通行記錄、升學成績、獎懲記錄等。對這些敏感數據進行識別和標記，以便在後續的數據處理和存儲中能夠得到特殊的保護和控制。全知科技採用先進的數據資產識別和人工智能技術，通過對學校數據的內容、格式、來源、使用情況等進行綜合分析，識別出其中的敏感數據。一旦敏感數據被識別，將建立相應的安全措施和權限管理，確保其被授權人員訪問和使用，從而避免數據泄露和安全風險。
▸數據分類分級
教育行業處理的數據類型，涵蓋了各個學校的信息，其重要性和敏感程度也不盡相同。知源-AI數據分類分級系統，藉助AI大模型實現自動化分類分級。通過主動學習技術，按照教育行業安全級別和保密程度進行劃分，制定不同的數據處理和存儲策略，以確保學校數據得到適當的保護和使用。智能化掃描打標完成後系統會生成一份完整的分析報告並通過可視化的方案呈現，整個發現過程實現數據口徑統一、數據管理依據的建立，確保得到數據機密性的保護和控制。該系統在不影響企業實際的數據服務環境的前提下，不僅能提高數據分類分級的工作效率，也保障了數據資產管理與梳理的質量，使其準確率提升至 95%+。

通過敏感數據識別和數據分類分級，教育行業可以對數據的安全性進行準確地管理和保障。這兩項內容的有效實施，是學校數據安全、提升服務質量、賦能學校工作的關鍵環節。應用數據流動風險實時監測學校數據庫中存在大量的敏感數據，當數據被前端應用系統調用並流向不同終端或第三方業務系統時，經常存在大批量查詢或導出數據的行為，管理員賬號一旦被盜用、濫用或借用，極易導致敏感數據泄露；此外，一些數據在API接口認證、權限管控、數據暴露、訪問行為以及安全規範等關鍵風險點均缺乏清晰識別和量化評估，往往缺乏有效防護，形成了建設盲區，造成潛在威脅難以及時發現和管理。

▸API風險監測
全知科技自主研發的API風險監測系統，基於流量分析與數據識別技術，能夠對全網API接口進行自動發現、分類分級和持續監測，構建完整的接口畫像與生命週期管理。系統依託大數據引擎與AI大模型，精準識別接口漏洞與弱點，實時感知數據泄露、Web攻擊、賬號異常等風險行為，並自動生成修復建議，幫助學校快速降低安全隱患。

系統具備資產梳理、弱點評估、風險監測、審計溯源和AI安全運營五大核心能力。通過AI大模型自動化研判與風險運營，可替代人工專家完成弱點驗證與風險分析，顯著提升安全運營效率。API風險監測系統還支持旁路部署，兼容互聯網出口、生產網、辦公網等多種環境，實現對API資產與數據流的全生命週期保護，幫助學校全面掌握接口現狀，滿足合規監管要求，構建“發現—防護—預警—溯源”的閉環防護能力。

通過實施數據接口風險流動監測，可以全面掌握數據的流動情況，及時發現潛在的安全風險，精準識別從師生終端到核心數據庫的各類潛在風險，採取相應措施進行預警和處置，實現從被動防護到主動預警的關鍵轉變，為教育數據的全域安全流轉構建堅實防線。

風險閉環處置與事件的審計溯源

學校在建立建全數據安全治理的同時，也應對各個環節設置數據安全風險閉環懲罰機制。當發現數據安全風險或安全事件時，需要及時報告和記錄，由專業團隊進行評估和分析，確定風險等級和處理優先級。然後採取相應措施，對風險進行有效懲罰，修復缺陷，阻止風險擴大。在風險處理完成後，還要對處理結果進行評估，總結經驗教訓，及時調整和優化安全措施，確保類似風險不再發生。為更好地防範和應對未來的安全風險提供經驗積累，數據安全風險全流程審計溯源在數據安全體系落地建設中更是必不可少。學校在建立風險閉環處置時，也應對數據安全事件進行記錄和追蹤，分析風險的起因和演變過程，查明安全事件的影響範圍。通過審計溯源報告，查找安全漏洞、人為失誤等問題，並提出相應的改進意見和措施。同時，將數據安全審計與績效評估相結合，對數據安全風險的發生過程和結果進行評估，併為以後改進安全管理提供依據。數據安全風險全流程閉環落實和數據安全風險全渠道審計溯源，可以幫助教育行業更好地及時掌控數據安全風險全流程，有效地應對安全事件，防範未來的風險。這些內容的實施將使教育行業的發展提質、服務能夠提供可靠保障，併為學校數字化建設工作賦予現代化的信息化支撐，適應信息化時代的發展需求。

全知科技也將繼續以自主可控的核心技術為核心驅動，秉持“數據在流動，可見才安全”的安全理念，深耕教育數字化的安全需求，打造更加智能、易用、貼合實際的安全產品與服務。面向校園教育場景提供更精細化、體系化的數據安全治理思路，幫助提升教育系統的數據安全治理能力。同時，也將與行業夥伴共同推動形成可信、安全、健康的教育數據生態，為教育數字化轉型注入持久動力。