​在《数据安全法》《个人信息保护法》及《电信数据分类分级方法》（YD/T 3767-2020）等法规标准驱动下，运营商作为数据密集型行业，需应对 “数据体量庞大（PB 级）、类型繁杂（用户隐私 / 网络配置 / 业务数据等）、流转场景复杂（跨部门 / 第三方 / 云端）” 的挑战。数据分类分级作为数据安全治理的 “基石”，需通过 “体系化设计 + 技术化落地 + 常态化运营” 实现从 “合规达标” 到 “安全赋能业务” 的升级。本文将从技术视角拆解运营商数据分类分级的落地路径，剖析关键技术环节与实践难点。​

一、运营商数据分类分级的核心体系设计：从 “合规框架” 到 “行业适配”​

运营商数据分类分级需先明确 “分类维度” 与 “分级标准”，既要符合国家通用标准，又要适配行业特殊场景（如核心网运行数据、用户通信记录等敏感数据），构建 “三级四类” 核心体系。​

（一）数据分类：按 “业务属性 + 数据来源” 双维度拆解​

基于运营商业务特性，数据分类需覆盖 “用户数据、网络数据、业务数据、管理数据” 四大类，每类下细分具体数据子类，确保无数据遗漏：​

1. 用户数据：核心为 “个人信息 + 关联行为数据”，包括：​

• 身份类：用户身份证号、手机号、生物特征（人脸 / 指纹，用于账号登录）；​

• 通信类：通话记录、短信内容、上网轨迹（IP 地址 / 访问 URL）；​

• 消费类：套餐订购记录、账单数据、充值记录；​

• 隐私类：位置信息（基站定位 / 物联网设备位置）、终端信息（设备 IMEI / 硬件指纹）。​
• 网络数据：支撑网络运行的核心数据，直接影响通信服务连续性，包括：​
• 配置类：核心网元（AMF/UPF）配置参数、基站频点 / 功率设置、传输网路由表；​
• 运行类：网络流量数据（实时吞吐量 / 时延）、设备告警日志（基站断连 / 网元故障）、资源利用率（CPU / 内存占用）；​

• 安全类：DDoS 攻击流量日志、异常访问 IP 黑名单、漏洞扫描报告。​
• 业务数据：运营与服务相关数据，包括：​
• 产品类：套餐规则（资费 / 有效期）、增值业务（云服务 / 物联网卡）配置；​
• 渠道类：线下营业厅办理记录、线上 APP 操作日志、代理商结算数据；​

• 客服类：工单记录（用户投诉内容 / 处理结果）、通话录音（含用户语音信息）。​
• 管理数据：企业内部运营管理数据，包括：​
• 财务类：营收数据、成本核算表、税务报表；​
• 人力类：员工身份信息、薪酬数据、绩效考核记录；​

• 合规类：等保测评报告、数据安全审计日志、用户授权协议。​

（二）数据分级：按 “影响范围 + 泄露风险” 分四级管控​

参考《信息安全技术 数据安全分级指南》（GB/T 35273-2020），结合运营商数据敏感性，将数据分为 “公开级（L1）、内部级（L2）、敏感级（L3）、核心级（L4）” 四级，明确每级数据的管控边界：​

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级别​	定义​	典型数据示例​	核心管控要求​
L1（公开级）​	可对外公开，无安全风险​	公开套餐宣传信息、企业官网介绍、客服热线​	无需特殊管控，可自由传播​
L2（内部级）​	仅内部访问，泄露无重大影响​	员工工号、非敏感工单编号、普通设备运行日志​	需内部账号登录，禁止对外传输​
L3（敏感级）​	泄露可能引发合规风险或经济损失​	用户手机号（脱敏前）、通话记录、基站配置参数、客服录音​	加密存储 + 访问审批 + 操作审计​
L4（核心级）​	泄露将影响国家安全 / 业务中断​	核心网元（UPF/AMF）核心配置、用户海量通信记录（未脱敏）、网络拓扑图​	多因素认证 + 专线传输 + 全链路加密 + 动态权限​

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二、数据分类分级落地的关键技术环节：从 “数据识别” 到 “动态管控”​

运营商数据分类分级落地需突破 “数据分散在 BOSS/CRM/ 核心网元 / 物联网平台等多系统”“非结构化数据（录音 / 日志）识别难”“数据流转中分级动态调整” 三大技术痛点，依赖 “自动化识别 - 标签化管理 - 分级化管控 - 持续化审计” 四大技术模块实现闭环。​

（一）第一步：数据资产自动化识别 —— 解决 “数据在哪、是什么” 问题​

运营商数据存储于结构化数据库（MySQL/Oracle）、非结构化存储（对象存储 / 文件服务器）、边缘设备（基站 / 物联网网关），需通过多技术融合实现全量识别：​

结构化数据识别：​

• 部署数据库扫描工具（如保旺达数据发现引擎），通过 “字段特征匹配 + 规则引擎” 识别数据类型，例如：匹配 “11 位数字” 识别手机号、“18 位字母数字组合” 识别身份证号；​

• 对接 BOSS/CRM 系统数据字典，自动关联 “字段名 - 业务含义”，例如将 “CUST_PHONE” 字段标记为 “用户手机号（L3）”；​

• 支持增量数据识别，通过数据库 binlog 日志实时捕获新增表 / 字段，避免 “数据新增后未分类” 漏洞。​

• 非结构化数据识别：​

• 针对客服录音：采用 ASR（自动语音识别）技术将语音转文字，再通过 NLP（自然语言处理）提取 “手机号 / 身份证号” 等敏感信息，标记为 “客服录音（L3）”；​
• 针对网络日志：通过日志解析引擎（如 ELK Stack）提取 “网元 IP / 配置参数”，结合规则匹配（如包含 “UPF_CONFIG” 关键词）标记为 “网络配置数据（L4）”；​

• 针对文档 / 表格：采用 OCR 技术识别图片中的文字，结合 TextCNN 文本分类模型判断数据类别（如 “财务报表” 归为管理数据 L3）。
• 边缘数据识别：​
• 在基站 / 物联网网关部署轻量化数据采集代理，实时采集边缘设备生成的日志 / 运行数据，通过 “边缘计算 + 规则过滤” 初步分类（如基站告警日志标记为网络数据 L2），再上传至中心平台二次校验；​
• 解决 “边缘数据未纳入分类” 痛点，某省运营商通过该技术将边缘数据识别覆盖率从 65% 提升至 98%。​

（二）第二步：数据标签化管理 —— 解决 “分类分级结果如何关联数据” 问题​

数据标签是分类分级的 “载体”，需构建 “业务属性 + 安全属性 + 生命周期” 多维标签体系，并实现标签与数据的动态绑定：​

1. 标签体系设计：
2. 核心标签包括：分类标签（用户数据 / 网络数据等）、分级标签（L1-L4）、权属标签（归属部门，如 “市场部 - 用户数据”）、生命周期标签（创建时间 / 失效时间）、脱敏状态标签（已脱敏 / 未脱敏）；​

• 示例：用户手机号 “138XXXX1234” 的标签为【分类：用户数据 - 身份类；分级：L3；权属：客服部；脱敏状态：未脱敏】。​
• 标签动态管理：​
• 支持标签自动更新，例如：用户数据从 “未脱敏” 转为 “脱敏后”（手机号中间四位替换为 *），标签自动从 “L3” 降为 “L2”；​
• 标签与数据强绑定，采用 “数据 - 标签” 一对一映射，存储于统一标签库（如基于 HBase 构建），支持通过标签快速检索数据（如 “查询所有 L4 级网络数据”）；​
• 对接业务系统，在 CRM/BOSS 系统中显示数据标签，例如客服人员在查看用户数据时，界面提示 “当前数据为 L3 级，禁止截屏”。​

（三）第三步：分级化动态管控 —— 解决 “不同级别数据如何管” 问题​

基于数据分级结果，需在 “存储 - 传输 - 访问 - 流转” 全环节部署差异化管控技术，避免 “一刀切” 管控影响业务效率：​

存储环节管控：​

• 3/L4 级数据：采用国密 SM4 算法加密存储（如保旺达加密存储模块），密钥由 KMS（密钥管理系统）统一管理，定期轮换（每 90 天）；​

• L4 级核心数据：部署存储双活（主备存储实时同步），防止单点故障导致数据丢失；​

• 示例：某省运营商将核心网元配置数据（L4）存储于加密数据库，同时备份至异地灾备中心，RTO（恢复时间目标）≤1 小时。​
• 传输环节管控：​
• L3/L4 级数据：采用国密 SSL（GMTLS）协议传输，或通过专线（MPLS VPN）传输，禁止公网传输；​
• 跨系统传输：部署数据传输网关，校验数据标签与传输通道匹配性（如 L4 级数据必须通过专线传输），不匹配则阻断；​

• 示例：用户通信记录（L4）从核心网元传输至数据分析平台时，通过专线 + SM4 加密，防止传输中被窃取。​
• 访问环节管控：​
• 基于融合 4A 平台实现分级授权：L1 级数据开放访问，L2 级需内部账号登录，L3 级需部门审批，L4 级需多因素认证（密码 + Ukey）；​
• 动态权限调整：结合用户场景实时调整权限，例如：运维人员在机房访问 L4 级网元配置时权限开放，远程访问时自动收回权限；​

• 权限最小化：通过 ABAC（基于属性的访问控制）模型，限制 “用户仅能访问所属区域的 L3 级数据”，例如北京客服仅能查看北京用户的通话记录。​
• 流转环节管控：​
• 跨部门流转：部署数据共享审批平台，L3 级数据需部门负责人审批，L4 级需公司安全部门审批，审批通过后自动脱敏（如手机号脱敏）；​
• 对外（第三方）流转：采用 “数据脱敏 + 水印” 技术，例如向合作金融机构提供用户数据时，将身份证号脱敏为 “110101********1234”，并添加动态水印（“仅供 XX 金融使用，泄露追责”）；​

• 数据降级流转：例如 L4 级核心网配置数据经脱敏（隐藏关键参数）后，降级为 L3 级供运维培训使用，标签自动更新为 “L3”。​

（四）第四步：持续化审计与优化 —— 解决 “管控是否有效、是否需调整” 问题​

运营商需通过审计技术验证分类分级效果，并根据业务变化（如新增 5G 专网业务）优化体系：​

分级管控效果审计：​

• 部署数据安全审计平台，记录 “谁（用户 ID）- 何时（时间）- 访问 / 传输 / 修改（操作）- 哪类数据（标签）”，例如审计 “运维人员 A 在 2025-09-26 访问 L4 级网元配置”；​

• 设置审计规则，例如 “禁止非工作时间访问 L4 级数据”“L3 级数据单日导出不得超过 100 条”，触发规则时实时告警（如短信 / 邮件通知安全团队）。
• 分类分级体系优化：​
• 定期（每季度）开展数据分类分级复核，结合新业务场景新增数据类别（如 5G 专网业务数据归为 “业务数据 - L3”）；​
• 基于审计数据调整分级标准，例如某类数据多次出现泄露风险，从 L3 升级为 L4；​

• 对接漏洞扫描平台，若某类数据对应的系统存在高危漏洞，临时提升其分级（如从 L2 升至 L3），直至漏洞修复。​

三、运营商数据分类分级落地的实践挑战与解决对策​

运营商在落地过程中面临 “多系统适配难”“legacy 系统改造成本高”“人员意识不足” 三大挑战，需通过 “轻量化部署”“制度与技术结合”“分阶段推进” 化解。​

（一）挑战 1：多系统适配难 —— 数据分散在 BOSS/CRM/ 核心网元等 20 + 系统​

解决对策：​

• 采用 “代理 + API 对接” 混合模式：对新系统（如 5G 核心网元）通过 API 直接对接数据字典；对老系统（如传统 BOSS 系统）部署轻量化代理，无需改造系统即可采集数据；​

• 构建统一数据中台（如华为 FusionData），将多系统数据汇聚后再分类分级，减少 “多系统重复识别” 工作量；​

• 某省运营商通过该方案，将系统适配时间从平均每个系统 15 天缩短至 5 天，适配效率提升 67%。​

（二）挑战 2：非结构化数据（录音 / 日志）分类准确率低​

解决对策：​

• 采用 “规则 + AI 模型” 双校验：先通过规则匹配（如含 “身份证号” 关键词）初步分类，再通过预训练的 BERT 模型二次判断，将准确率从 75% 提升至 92%；​

• 建立行业数据样本库：收集运营商典型非结构化数据（如 10 万条客服录音、100 万条网络日志），用于训练 AI 模型，提升行业适配性；​

• 支持人工校正：对 AI 识别错误的数据（如误将 “普通日志” 标记为 “核心配置”），允许安全人员手动修改标签，并反馈至模型进行迭代优化。​

（三）挑战 3：人员意识不足 —— 业务人员不理解 “为何分级、如何遵守”​

解决对策：​

• 技术层面：在业务系统中嵌入 “分级提示 + 管控强制”，例如客服人员试图导出 L3 级用户数据时，界面弹出 “需部门经理审批” 提示，未审批则无法操作；​

• 制度层面：制定《数据分类分级管理办法》，明确 “业务部门负责人为数据分类第一责任人”，将分类分级合规性纳入绩效考核；​

• 培训层面：定期开展培训（每季度 1 次），通过 “案例教学”（如某企业因未分级导致数据泄露被罚）提升意识，同时提供操作手册（如 “如何申请访问 L4 级数据”）。​

四、实践案例：某省运营商数据分类分级落地效果​

某省运营商（用户数超 5000 万）通过上述技术路径落地数据分类分级，实现三大核心目标：​

1. 数据识别覆盖率：从项目初期的 62% 提升至 99.3%，覆盖 BOSS/CRM/ 核心网元 / 物联网平台等 32 个系统，识别出 L4 级数据 23 类、L3 级数据 45 类；​

1. 管控效率：L3/L4 级数据访问审批时效从 24 小时压缩至 2 小时，数据泄露事件从月均 3 起降至 0 起；​

1. 合规达标：通过等保 2.0 三级测评中 “数据分类分级” 专项检查，满足《个人信息保护法》中 “敏感个人信息特殊保护” 要求。​

五、未来趋势：数据分类分级与零信任 / AI 的融合​

随着运营商 5G 专网、算力网络业务发展，数据分类分级将向 “动态化、智能化” 演进：​

1. 与零信任架构融合：将数据分级作为零信任 “访问决策” 的核心依据，例如 “访问 L4 级数据必须满足‘设备可信 + 身份可信 + 环境可信’”；​
2. 与 AI 动态分级融合：通过 AI 模型实时分析数据流转场景（如 “用户数据传输至境外”），自动提升分级（从 L3 升至 L4），无需人工干预；​
3. 与数据安全中台融合：将分类分级结果作为数据脱敏、漏洞扫描、应急响应的输入，例如对 L4 级数据优先进行漏洞扫描，实现 “分类分级驱动全链路安全”。​

运营商数据分类分级落地不是 “一次性项目”，而是 “技术持续迭代 + 制度持续完善” 的长期过程。需以 “合规为底线、业务为导向”，通过自动化识别突破数据分散痛点，通过动态管控平衡安全与效率，最终实现 “数据可管、可控、可用”，为运营商 5G 转型、算力网络建设提供安全的数据底座。​