近日，湖南省湘西州某所高校因监控系统在互联网上未设置任何安全防护措施，导致包含大量师生行为轨迹的敏感视频数据完全暴露而被网信办依法开出罚单。虽然这是湘西州首例针对教育机构数据安全的行政处罚，但数据安全监管的触角早已深入基层教育单位，此次事件再一次为整个教育行业敲响了警钟。

在教育数字化转型的过程中，数据具有高流动性和强关联性，如今更是教学与科研活动的核心资产，涵盖学生隐私信息、教学资源、科研实验数据等多维内容。学校一方面需要充分利用教学数据、管理数据与科研数据来提升教育质量、优化管理效率和推动智慧校园建设；另一方面，也必须确保数据在采集、存储、传输和使用各个环节中的安全。

随着《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规的深入实施，教育行业数据以及涉及个人隐私的学生信息，已成为数据全生命周期安全治理的重中之重。教育数据安全不应再只局限于监管部门对其合规性的监督和检查，而是作为数据的处理者，应真正将视野扩展到数据在整个校园网络中流转的全链路，致力于构建全局性的防护与管理体系。

构建全域赋能的数据流动安全管理体系

针对教育行业的特殊性和其数据分布分散、数据类型敏感等特性的深入剖析，以及对“智慧校园”建设中数据跨系统流转、内外平台交互等关键场景安全诉求的深刻理解，全知科技构建的[教育行业数据流动安全管理体系]，以“零干扰部署、精准识别、闭环处置”为核心理念，帮助教育行业实现数据全生命周期的安全防护。

数据资产智能识别与分类分级

由于教育行业的数据来源多样、结构不一、流转场景复杂，若信息中心无法清晰掌握数据资产的分布与脉络，就容易陷入“看不见、理还乱”的困境，导致数据安全建设要么无从下手，要么投入高昂却收效甚微。因此，实现数据资产的全面可见，是教育行业迈出数据安全治理的第一步，也是所有防护工作的基石。

▸敏感数据的识别

学校涉及大量敏感数据，如师生信息、校园监控视频、门禁通行记录、升学成绩、奖惩记录等。对这些敏感数据进行识别和标记，以便在后续的数据处理和存储中能够得到特殊的保护和控制。

全知科技采用先进的数据资产识别和人工智能技术，通过对学校数据的内容、格式、来源、使用情况等进行综合分析，识别出其中的敏感数据。一旦敏感数据被识别，将建立相应的安全措施和权限管理，确保其被授权人员访问和使用，从而避免数据泄露和安全风险。

▸数据分类分级

教育行业处理的数据类型，涵盖了各个学校的信息，其重要性和敏感程度也不尽相同。知源-AI数据分类分级系统，借助AI大模型实现自动化分类分级。通过主动学习技术，按照教育行业安全级别和保密程度进行划分，制定不同的数据处理和存储策略，以确保学校数据得到适当的保护和使用。

智能化扫描打标完成后系统会生成一份完整的分析报告并通过可视化的方案呈现，整个发现过程实现数据口径统一、数据管理依据的建立，确保得到数据机密性的保护和控制。该系统在不影响企业实际的数据服务环境的前提下，不仅能提高数据分类分级的工作效率，也保障了数据资产管理与梳理的质量，使其准确率提升至 95%+。

通过敏感数据识别和数据分类分级，教育行业可以对数据的安全性进行准确地管理和保障。这两项内容的有效实施，是学校数据安全、提升服务质量、赋能学校工作的关键环节。

应用数据流动风险实时监测

学校数据库中存在大量的敏感数据，当数据被前端应用系统调用并流向不同终端或第三方业务系统时，经常存在大批量查询或导出数据的行为，管理员账号一旦被盗用、滥用或借用，极易导致敏感数据泄露；此外，一些数据在API接口认证、权限管控、数据暴露、访问行为以及安全规范等关键风险点均缺乏清晰识别和量化评估，往往缺乏有效防护，形成了建设盲区，造成潜在威胁难以及时发现和管理。

▸API风险监测

全知科技自主研发的API风险监测系统，基于流量分析与数据识别技术，能够对全网API接口进行自动发现、分类分级和持续监测，构建完整的接口画像与生命周期管理。系统依托大数据引擎与AI大模型，精准识别接口漏洞与弱点，实时感知数据泄露、Web攻击、账号异常等风险行为，并自动生成修复建议，帮助学校快速降低安全隐患。

系统具备资产梳理、弱点评估、风险监测、审计溯源和AI安全运营五大核心能力。通过AI大模型自动化研判与风险运营，可替代人工专家完成弱点验证与风险分析，显著提升安全运营效率。API风险监测系统还支持旁路部署，兼容互联网出口、生产网、办公网等多种环境，实现对API资产与数据流的全生命周期保护，帮助学校全面掌握接口现状，满足合规监管要求，构建“发现—防护—预警—溯源”的闭环防护能力。

通过实施数据接口风险流动监测，可以全面掌握数据的流动情况，及时发现潜在的安全风险，精准识别从师生终端到核心数据库的各类潜在风险，采取相应措施进行预警和处置，实现从被动防护到主动预警的关键转变，为教育数据的全域安全流转构建坚实防线。

风险闭环处置与事件的审计溯源

学校在建立建全数据安全治理的同时，也应对各个环节设置数据安全风险闭环惩罚机制。当发现数据安全风险或安全事件时，需要及时报告和记录，由专业团队进行评估和分析，确定风险等级和处理优先级。然后采取相应措施，对风险进行有效惩罚，修复缺陷，阻止风险扩大。在风险处理完成后，还要对处理结果进行评估，总结经验教训，及时调整和优化安全措施，确保类似风险不再发生。

为更好地防范和应对未来的安全风险提供经验积累，数据安全风险全流程审计溯源在数据安全体系落地建设中更是必不可少。学校在建立风险闭环处置时，也应对数据安全事件进行记录和追踪，分析风险的起因和演变过程，查明安全事件的影响范围。通过审计溯源报告，查找安全漏洞、人为失误等问题，并提出相应的改进意见和措施。同时，将数据安全审计与绩效评估相结合，对数据安全风险的发生过程和结果进行评估，并为以后改进安全管理提供依据。

数据安全风险全流程闭环落实和数据安全风险全渠道审计溯源，可以帮助教育行业更好地及时掌控数据安全风险全流程，有效地应对安全事件，防范未来的风险。这些内容的实施将使教育行业的发展提质、服务能够提供可靠保障，并为学校数字化建设工作赋予现代化的信息化支撑，适应信息化时代的发展需求。