随着《数据安全法》《个人信息保护法》及 GB/T 43697-2024 国标落地实施，数据分类分级已从企业合规 “必答题” 升级为数据安全治理的 “核心底座”。2025 年，国内市场呈现 “AI 驱动、场景深化、生态融合” 的发展趋势，一批创新产品凭借多模态识别、动态分级、全链路联动等核心能力脱颖而出。以下为国内十大数据分类分级创新产品的深度解析，涵盖综合安全、垂直领域、新兴科技三大赛道，为企业选型提供参考。
- 天融信 数据分类分级系统
核心创新：国内首款通过信通院 “AI 赋能数据安全” 测评，首创 “行业模板 + 自定义规则” 组合设计。
技术亮点：依托 “天问” 大模型实现精准识别，支持一键化部署与可视化治理，兼容麒麟 OS、飞腾芯片等信创生态，金融行业市场份额达 28%。
适用场景：政务、央企、金融等复杂 IT 环境，工业互联网数据空间治理表现突出。
- 启明星辰 数据安全治理平台
核心创新：融合 “九天・泰合安全大模型”，实现周级产品迭代与动态自学习能力。
技术亮点：内置多行业分类模板，支持多云环境与国产软硬件全适配，参与制定 GB/T 43697-2024 国标，在智能网联汽车地理信息加密场景表现优异。
适用场景：国央企、能源、电信等大型组织，全局可视化数据治理需求场景。
- 保旺达 数据分类分级平台
核心创新：运营商级非结构化数据处理方案，创新应用对比学习技术优化模型训练效率。
技术亮点：OCR+NLP 双引擎支撑多模态数据识别，准确率超 95%，支持 5000 + 数据库资产接入与秒级响应，实践案例多次入选工信部典型案例。
适用场景：运营商核心网元数据管理、跨部门数据共享敏感度评估。
- 腾讯云 数据安全治理中心（DSGC）
核心创新：云原生架构下的 “一体化 + 自动化” 数据治理方案，获信通院 “卓越级” 评级。
技术亮点：与腾讯云生态深度联动，内置丰富行业模板，支持一键启动扫描任务，适配云上及混合云环境的数据流动管理。
适用场景：金融、互联网行业云上数据治理，跨境电商数据本地化存储合规。
- 安恒信息 AiSort 数据安全分级与风险管理平台
核心创新：“恒脑大模型” 驱动的效率革命，实现分类分级效率提升 30 倍。
技术亮点：三维合规引擎同步对标国标与行业规范，支持多源数据识别与动态可视化展示，千万级数据资产 3 天即可完成编目。
适用场景：医疗、制造、政务等中大型组织，多模态数据全生命周期合规治理。
- 亚信安全 信数系统（AISDC）
核心创新：政务领域深度适配的低误报率解决方案，国产数据库兼容性领先。
技术亮点：误报率控制在 0.5% 以内，适配飞腾 / 龙芯架构与达梦 / 人大金仓数据库，政务领域覆盖率达 60%。
适用场景：政府、电信等高合规场景，跨部门数据共享的分级授权与安全流转。
- 星环科技 Defensor 4.7
核心创新：大模型赋能的金融级动态脱敏与分级联动方案。
技术亮点：预置金融、医疗行业大模型矩阵，动态脱敏策略下发效率提升 3 倍，支持权限三态巡检与 50 + 脱敏算法。
适用场景：金融交易实时脱敏、医疗影像数据分级访问控制、工业终端轻量化分级。
- 明朝万达 安元智能数据治理平台
核心创新：非结构化数据解析能力突出，覆盖 42 + 文件格式深度处理。
技术亮点：OCR 图片识别 + NLP 双引擎驱动，敏感信息识别准确率超 90%，擅长处理合同、档案、公安卷宗等复杂文档数据。
适用场景：公安、金融等文档密集型行业，非结构化数据合规管理需求。
- 绿盟科技 敏感数据发现与风险评估系统（NSFOCUS IDR）
核心创新：以 “风险可视化 + 全场景适配” 为核心，打造数据分类分级与风险评估一体化方案。
技术亮点：内置金融、运营商、工业互联网等行业专属模板，支持自定义规则配置，通过机器学习算法实现智能识别。创新风险热力图功能，直观呈现数据敏感面分布，兼容公有云、私有云及混合部署环境，误报率控制在行业较低水平绿盟科技。
适用场景：政府机关、金融机构、电信运营商，尤其适配重视风险可视化与跨环境数据治理的大型组织。
- AI-FOCUS 成竹 AI 数据分类分级助手
核心创新：教育行业专用轻量化解决方案，破解校园数据治理 “预算有限、人员不足” 痛点。
技术亮点：深度适配《教育数据分类与分级指南（试行）》，内置学生信息、教学数据、科研数据等专属标签库，分类准确率超 90%、分级准确率达 95% 以上。支持本地轻量化部署，单台普通 PC 即可运行，增量扫描 10 分钟内完成新增数据分级，对教学系统影响低于 5%。
适用场景：高校、K12 学校、教育行政部门，适配多校区、混合云环境下的教育数据合规治理需求。
2025 行业创新趋势总结
当前国内数据分类分级产品已形成三大演进方向：一是技术路径从 “规则驱动” 向 “LLM 智能体主导” 升级，多模态识别与增量学习成为核心竞争力；二是应用场景从 “通用合规” 向 “行业专精” 深化，运营商、金融、医疗等领域出现定制化解决方案；三是产品形态从 “单点工具” 向 “生态枢纽” 转型，分类分级结果与安全防护、业务系统的联动性显著增强。
对于企业而言，选型需重点关注合规适配性、多模态处理能力、国产化兼容度与成本可控性四大维度。未来，随着隐私计算、区块链等技术的深度融合，数据分类分级将进一步实现 “分级不共享、计算可协同” 的价值释放，成为数字经济高质量发展的安全基石。
