有效的数据安全建立在准确的目标定位上，教育行业要落实好数据安全保护，需要优先对教育系统中的数据进行分类分级，区分出不同敏感程度的数据，对数据实行分类分级保护。结合《数安法》要求，全知科技数据分类分级解决方案，能够全面盘点数据资产并开展敏感度评估和分级管理，构建清晰的数据资产目录，为后续企业建立覆盖数据全生命周期的安全管理和技术防护体系提供依据。

教育行业有着教务管理系统、教育考试系统、学生公寓管理系统等各类信息系统，存在大量的API接口，这是外部网络攻击的主要切入点，只有对其进行针对性的持续监测与有效防护，才能有效控制API数据安全风险。全知科技API风险监测方案，能够全面梳理教育系统中的API资产，建立全量的API清单；同时，系统能够发现API数据安全缺陷，消除数据泄露隐患；通过持续监测网络攻击和API滥用行为，及时响应避免引发安全事件。

教育系统存在人员流动性大、保护意识薄弱、职权交叉难管理等实际问题，容易出现有意无意的数据泄露行为；一旦出现泄漏事件，也很难对此进行本体溯源和追责。全知科技应用数据风险监测方案，能够自动梳理数据流动关系，定位敏感数据资产，关联产出账号-人员-组织架构的数据关系；同时，对正式员工、外包人员等制定行为规范，实时监测数据滥用、篡改、泄漏等异常行为。当发生数据泄露行为时，系统能够提供数据泄漏人员定位以及泄漏面的影响评估。