教育数据迎检压力陡增！迪普科技助力破解行业数据合规落地难题

迪普科技

2026年10月16日 11:35
浙江

在小说阅读器读本章

去阅读

在公众号小说中沉浸阅读

随着教育数智化持续推进，校园数据体量不断增长，数据安全合规已成为各院校信息中心的核心要务。依据《教育数据分类分级指南》相关要求，完成数据资产梳理、分类分级并落实等保相关检查，不再是优化提升项，而是教育行业必须落地执行的硬性合规任务。

一旦校园敏感数据发生泄露，学校轻则被通报整改，重则面临行政处罚。对院校来说，核心问题不是“要不要做”，而是“从哪做起、怎么快速落地”。

一

政策加码：数据安全已成硬要求

在国家层面，《数据安全法》《个人信息保护法》确立数据分类分级保护制度，《网络数据安全管理条例》（2025年1月1日施行）进一步细化落地要求。

在行业层面，教育部《教育数据分类分级指南》（JY/T 0661-2025）正式发布实施，学校数据划分为学生、教职工、教学管理、科研管理、校务管理、其他六大类别，按重要程度划分为核心（L5）、重要（L4）、一般（L3/L2/L1）三级，分级判定遵循“就高从严”原则。

与此同时，教育部统筹推进数据资源填报、系统定级备案、摸底排查与问题整改等系列工作。校园数据安全建设的重心，已从是否建立制度转向能否经得起合规查验。

二

学校之困：校园数据安全合规卡点

1

家底不清：学籍、成绩、科研、一卡通、人脸等数据分散存储于数十套业务系统之中，学校难以摸清数据资产全貌，无法甄别涉及学生隐私的敏感数据，“数据目录”难梳理。

2

通道失控：智慧校园各业务应用间依托API开展大量数据交互，接口与数据出口数量繁多，越权调用、批量爬取等安全风险隐蔽性强，难及时感知发现。

3

短板不明：当前数据安全防护水平如何、保护措施有没有效、风险隐患在哪、该优先补什么，缺乏客观依据。面对检查整改只能被动应对，无法实现系统性安全能力提升。

三

迪普科技数据安全解决方案

1

分类分级服务：把数据“家底”理清楚

《教育数据分类分级指南》要求：以数据集为对象，全面梳理数据资产，形成数据目录并实现动态更新——这也是合规检查中的首要核查内容。学校数据量大、系统多、时间紧，难以有效落地实施。

迪普科技提供适配教育场景的分类分级服务，服务团队将JY/T 0661-2025细化为学校可操作落地细则，推动分类分级深度适配联奕、希嘉等主流校园数据中台业务，助力学校高效完成数据分类分级合规性工作，并将分类分级成果落地到实际业务体系中。

2

API风险监测：监测“看不见的通道”

智慧校园里，API已经成为校园数据流转的“血管”。当前，高校教务、学工、科研、一卡通、图书馆、财务等核心业务系统已经全面API化。API接口成为数据价值与数据风险交汇的关键点，API接口越多，数据流出的通道就越多，安全态势越需要“看得见”。

迪普科技API风险监测系统采用旁路部署模式，通过镜像流量做数据分析，不侵入教务等核心系统。系统可自动测绘业务系统的API接口资产，实现“有多少接口、谁在调、传什么数据”一目了然，同时基于访问基线识别异常高频访问、越权调取、批量爬取等行为并实时告警，完成API接口资产自动盘点与安全威胁持续监测，让数据流转“理得清、看得见”。

3

数据安全风险评估：为迎检整改提供“体检报告”

《数据安全法》明确要求重要数据处理者定期开展风险评估，教育行业摸底排查与整改工作，同样以风险识别发现为前置基础。学校亟需一份“体检报告”，知道短板在哪、改什么。

迪普科技数据安全风险评估服务兼顾合规性评估与技术性要点评估，围绕敏感数据识别、数据操作审计、数据防泄漏、接口安全管理、个人信息保护等维度逐项开展安全体检，参照GB/T 20984实施，输出评估报告与针对性整改建议，构建 “评估 — 整改 — 再评估” 的闭环管理机制。

教育数据安全没有终点，只有新起点。随着政策在加码、检查在常态化，院校的当务之急，是由“被动应对”转变为“主动建设”。迪普科技依托专业服务与产品组合，助力院校快速补齐数据安全短板，高效落地《教育数据分类分级指南》等合规细则，筑牢教育数据安全屏障，赋能教育数智化建设。

END