面向数据流通业务的数据安全合规风险评估方法和系统与流程

本发明涉及数据风险评估，尤其是涉及面向数据流通业务的数据安全合规风险评估方法和系统。

背景技术：

1、目前，行业内对数据流通业务进行安全合规审核的主流技术方案是串行、孤立的线下审批流程。具体表现为：

2、1）串行会签流程：业务发起后，申请材料以电子邮件或办公系统的形式，依次在不同部门之间流转审批。每个部门独立审核，审核意见分散在不同邮件或系统留言中，缺乏集中协同。前一个部门审核完毕，才能流转到下一个部门，流程周期极长。

3、2）会议评审模式：针对复杂业务，通过组织线下或线上会议进行集体评审。需要协调多方专家时间，会议效率低下，讨论过程难以结构化记录和追溯，决策依赖会议纪要，执行跟踪困难。

4、3）无预评估机制：审核流程启动前，缺乏对项目风险的自动化初步判断。所有业务无论风险高低，均进入完整的审核流程，无法实现风险分流，导致专家资源被大量低风险事务占用，审核效率整体低下。

5、现有的上述方案存在以下问题：

6、1、效率瓶颈突出：串行审批流程导致业务等待时间漫长，一个流程动辄数周，无法满足数据业务快速决策和上线的要求。

7、2、协同壁垒高：各部门审核意见分散，缺乏一个统一的协同平台进行实时交互和讨论，信息不同步，沟通成本巨大，容易形成决策孤岛。

8、3、资源分配不合理：缺乏事前风险判断机制，高风险和低风险业务混杂，均需要专家团队投入大量精力进行全面审核，导致宝贵的专家资源被严重浪费，无法聚焦于真正的复杂高风险场景。

9、4、过程不可视不可控：审核流程进度不透明，出现问题难以快速定位卡点，管理者无法进行有效的全局监控和干预。

10、数据流通业务具有急、难、险、重、新的特点，传统串行、孤立的审核模式无法满足其对效率、协同和风险前置感知的迫切需求。因此亟需一种能够打破部门墙、实现信息实时共享、并能根据风险智能分配审核资源的创新方法，以支撑数据业务的快速、安全开展。

技术实现思路

1、本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在传统串行、孤立的数据审核模式无法满足其对效率、协同和风险前置感知的缺陷而提供一种面向数据流通业务的数据安全合规风险评估方法和系统。

2、本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

3、一种面向数据流通业务的数据安全合规风险评估方法，包括：

4、预先构建用于对数据基本信息进行安全合规评分的风险规则库，该风险规则库设有多个按照不同评估维度进行评分的风险规则，所述评估维度包括评估问卷、第三方评估、大模型和项目背景记录；

5、获取待审核的数据流通业务的数据基本信息；

6、对所述数据基本信息进行分阶段评分，所述分阶段评分过程中，每一阶段分别选取不同的风险规则进行评分，若当前阶段的评分结果在预设的高风险范围内，则判断存在高风险并进行下一阶段的评分，否则对当前各风险规则的评分结果进行加权求和后，得到待审核的数据流通业务的整体数据安全合规风险评估结果。

7、进一步的，所述安全合规评分用于评估信息披露完整度、数据安全管理风险和网络安全风险；

8、所述数据流通业务为医疗数据、快递物流数据、考古数据、蛋白质工程数据、钢铁表面质量评估数据或无人机数据的流通。

9、进一步的，所述风险规则库中的风险规则包括：

10、di规则，用于基于评估问卷对所述数据基本信息中的主体信息、产品信息和流通信息进行收集，所述流通信息包括产品的流通量和区域限制信息；基于收集的评估问卷进行披露完整度的评估，对于收集的评估问卷中的每项填写信息进行数据安全管理风险和网络安全风险的评估；根据各项的重要程度赋予对应的风险值，综合各项的风险值得到评估问卷的风险评估值；综合披露完整度的评估结果和风险评估值，得到安全合规di规则得分；

11、api规则，用于通过第三方接口根据所述数据基本信息搜集对应企业的企业基本信息，从而进行企业失信风险和企业假冒诈骗风险的评估，得到安全合规api规则得分；

12、ai规则，用于基于所述数据基本信息设置智能问答对，将所述智能问答对输入ai大模型中，由ai大模型基于互联网公开渠道信息进行处理得到安全合规ai规则得分；

13、ri规则，用于在所述数据基本信息中提取主体信息关键词，根据该主体信息关键词在预先构建的高质量数据集中搜索正面加分项和负面减分项，得到安全合规ri规则得分；所述高质量数据集中存储有企业主体相关的荣誉、成果和通报处罚记录。

14、进一步的，所述di规则在进行安全管理风险和网络安全风险的评估过程中，预先对评估问卷标记有危险项，若收集的评估问卷中存在危险项对应的信息存在数据安全管理风险或网络安全风险，则直接赋予最低的安全合规di规则得分。

15、进一步的，所述分阶段评分的过程中设置有两个评分阶段，在第一个评分阶段中，选取di规则和api规则进行安全合规评分，若di规则和api规则的评分结果均在对应的低风险评分阈值以下或触发中高风险项，则进行第二个评分阶段；否则，将di规则和api规则的评分结果进行加权求和后，得到整体数据安全合规风险评估结果；

16、在第二个评分阶段中，选取ai规则和ri规则进行安全合规评分；将di规则、api规则、ai规则和ri规则的评分结果进行加权求和后，得到整体数据安全合规风险评估结果。

17、进一步的，所述方法还包括对整体数据安全合规风险评估结果根据外部因素进行修正，该修正过程包括：

18、通过ai大模型对所述数据基本信息对应类型项目的外部公开信息进行监测，从而设置动态的项目风险调优系数，对所述整体数据安全合规风险评估结果进行修正；

19、所述修正过程还包括：

20、根据所述数据基本信息所在的公司发生的内部数据安全事件和风险通报事件，设置动态更新的公司风险调优系数对所述整体数据安全合规风险评估结果进行修正。

21、进一步的，所述方法还包括根据所述整体数据安全合规风险评估结果确定所述数据基本信息的风险程度，若为低风险项目，则发出告知承诺的简易程序或直接推送负责人进行确认；若为中风险项目或高风险项目，则通过预设的一体化协同审核流程由多个专家协同同步进行审核。

22、进一步的，所述一体化协同审核流程包括：

23、根据所述数据基本信息评估过程中提示风险的评估维度，创建多个审核任务，分别推送至评审公司内的安全、合规、法务和/或财务部门的专家工作台；

24、为每个待审核的数据基本信息生成协同工作空间，用于所有专家工作台进行同步评审、讨论和提问；

25、聚合所有专家工作台的审核意见，生成决策结论，触发后续的处理动作。

26、进一步的，所述推送至评审公司内的安全、合规、法务和/或财务部门的专家工作台包括：

27、若为中风险项目，则将审核任务推送至评审公司内的安全和合规部门的专家工作台，并将分阶段评分过程中确定的风险点标注；

28、若为高风险项目，则将审核任务推送至评审公司内的安全、合规、法务和财务部门的专家工作台，并提高任务处理的优先级，标注需重点审核；

29、所述一体化协同审核流程还包括：

30、若评审公司内的安全、合规、法务和财务部门的专家工作台无法处理，且达成一致意见，则将审核任务推送至评审公司外的律师或专家工作台。

31、本发明还提供一种面向数据流通业务的数据安全合规风险评估系统，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，处理器调用所述计算机程序执行如上所述的方法的步骤。

32、与现有技术相比，本发明具有以下优点：

33、（1）本发明从评估问卷、第三方评估、大模型和数据质量等多种评估维度，对数据基本信息进行安全合规评分，且分阶段进行；若第一阶段的评估结果为低风险以上，则进行下一阶段的安全合规评分，最终以各风险规则的评分结果进行加权求和后，得到整体数据安全合规风险评估结果；该过程通过自动化的自动化预评估机制，实现了业务的智能分流。将低风险业务从复杂审核中解放出来，无需后续的复杂流程，极大提升了整体效率；同时让中高风险业务能提前暴露问题，使后续协同审核更具针对性。

34、（2）本发明对中高风险项目，则通过一体化协同审核流程通过多个专家协同进行审核，该一体化协同审核流程改变了传统串行流转模式，实现了审核任务的并行发起。系统能根据风险类型智能判断需参与的部门，并自动、同时地将任务推送至所有相关专家，消除了部门间的等待时间，将审核周期从各部门用时累加缩短为最慢部门的用时。

35、（3）本发明构建了一个支持多部门实时交互与意见聚合的在线协同工作空间，为每个审核项目提供了一个统一的、上下文共享的协作环境。解决了意见分散、信息不同步的痛点，降低了沟通成本，提高了跨部门评审的决策质量和效率。所有交互过程留痕，确保了审核过程的规范性和可追溯性。

36、（4）本发明还基于ai大模型根据项目的外部公开信息进行监测，形成动态的项目风险调优系数，对整体数据安全合规风险评估结果进行修正，由此实现根据项目的实时外部情况对项目风险进行修正，自动定期动态调整；若存在严重显著的风险信号，则触发重新的补充评估，避免在评估时间内没有更新企业的最新的动态，导致的企业风险评估误差；通过ai大模型的方式无感评估也能避免对企业的打扰。