由于证券行业数据较为杂乱，涉及的业务系统也较多，往往一个数据库表可能涉及多个系统的流转使用，数据的血缘关系较为冗杂，这往往给数据的分类及定级带来困难。

由于很多系统为不同的厂商开发，不同厂商所开发业务应用系统有独属于自有一套数据特性与结构，且由于未建立统一的数据标准，造成数据结构较为混乱，数据标识也存在差异。

针对数据字段的分类分级是一个耗时耗人力的过程，往往需要多个业务部门共同来完成相关工作，由于协调性问题，人员的认知差异性等，针对分类分级的判定结果上存在一定的偏差，且周期较长。

本次服务结合证券行业特性及实际业务情况，建立该证券公司自身并满足监管要求的分类分级规范，在规范中明确了当前分类分级的方法及定义，详细阐述了分类分级的原则、维度、实施方式等。

部署数据分类分级自动化系统，在证券期货业分类分级标准的基础上，通过结合证券行业特性，建立数据分类分级策略和分类分级任务模型，实现自动对字段级别的探测梳理和分类分级，形成数据资产分类分级清单，在满足合规监管的基础上，为后续数据分级管控建立了坚实的基础。

以分类分级策略为基础，进一步明确数据安全管理的相关要求，结合金融行业数据安全管理相关规范，针对不同等级的数据建立相应的管理措施，对数据全生命周期进行严格的管控要求，该管理规范也为后续数据安全治理体系建设提供依据和基础。

通过以上数据分类分级规划和自动化分类分级的建立，为后续业务数据应用提供安全关联接口，实现联防联控，对接多个数据安全防护模块，如数据脱敏，数据监测审计，数据防护等能力相结合，实现整体数据安全防护能力的提升。