喻波，王志海，孙亚东，谢福进，安鹏

（北京明朝万达科技股份有限公司，北京 100876）

伴随大数据时代来临，数据同土地、劳动力一样列入生产要素之一，为加快培育数据要素市场，数据安全防护是基础保障[1]。由于业务场景复杂多变、数据量持续增长，基于数据流的信息化架构演进对数据安全防护提出了更高要求。传统的数据安全防护措施难以适应新时代架构复杂、场景多样、数据海量、交互频繁的“大物移云智”环境。在数据安全领域，可以把管控场景划分为强管控、中管控、弱管控3种场景。针对强管控场景，在数据传输、数据存储等环节采取全量数据加密手段，可以解决强管控场景的安全诉求。但是在更为普遍的中管控场景，敏感数据与非敏感数据混合使用，如果采用强管控，必然对操作效率造成影响，但如果弱管控，又会造成敏感数据泄露。因此中管控场景，识别敏感数据与异常行为是目前数据安全领域研究的重要问题。

1 研究背景

近年来企业内部人员窃取数据事件频发，如银行内部人员窃取、贩卖上万条用户信息，根据Gartner的调查结果[2]，内部人员窃取敏感数据、盗用账号等行为已经成为企业数据泄露的最主要原因。由于内部人员具备企业数据资产的合法访问权限，且了解企业敏感数据的存放位置，因此内部人员在合法外衣的保护下，自由地游走在企业内网，进行长期而隐蔽的数据窃取行为。

导致上述现象的根本原因是企业经营活动复杂、业务系统多、数据规模大，无法穷举人员、终端、应用、数据之间多对多的使用与访问规则，从而为内部恶意人员留下了巨大的非法活动空间。……