文章总结： 教育部发布教育数据分类分级指南，明确分类分级规则与实施流程，强化行业数据安全合规。绿盟科技已适配该指南，推出智能化数据分类分级平台，利用大模型技术提升精准度，助力教育机构高效合规落地。 综合评分： 75 文章分类： 政策法规,数据安全,解决方案,产品介绍

聚焦！《教育数据分类分级指南》出台，为教育数据“精准定位”

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2026年1月30日 18:10 北京

2026年1月，教育部正式发布《教育数据分类分级指南》（JY/T 0661-2025），该《指南》为落实教育数据全生命周期的安全保护要求奠定了坚实基础，对提升教育系统数据安全防护能力具有重要意义。

核心规则出炉！四大要点明确 “怎么分、怎么定、怎么落地”

教育数据作为教育行业的核心资产，其分类分级是数据安全合规、精准管控的基础前提。为解决教育行政部门与学校在数据分类分级中“边界模糊、标准不清、流程不明”的痛点，该《指南》明确四大核心规则：

一是明确教育数据分类分级基本原则。阐述了教育数据分类分级应遵循的界限明确、就高从严、动态更新基本原则；

二是详细说明了教育数据的分类规则。将教育行政部门数据分为教育基础数据、教育业务管理数据、教育行政管理数据、其他数据四类；学校数据分为学生数据、教职工数据、教学管理数据、科研管理数据、校务管理数据和其他数据六类；

三是细致明确了教育数据的分级规则。把教育数据级别分为核心数据（L5）、重要数据（L4）和一般数据（L3、L2、L1），并明确了各级别的定义和识别规则；

四是给出了教育数据分类分级流程参考。包括数据资产梳理、数据分类分级、数据目录报批、数据目录审定和动态更新管理，同时，附录部分提供了教育行政部门和学校数据分类参考。

《指南》发布后，各级教育行政部门及其直属单位、各级各类学校需提前谋划准备，对照标准梳理本单位数据资产，组建专项工作团队，以官方分类为蓝本，完成分类分级试运营；同时，准备目录报批材料建立动态更新机制，将数据分类分级嵌入业务流程，确保其持续有效。

适配全新指南！绿盟数据分类分级平台破解 “怎么合规、怎么提效、怎么精准”

当前，绿盟数据分类分级平台已适配《教育数据分类分级指南》模板内容，能够满足教育数据的自动化分类分级、数据资产目录管理、重要数据管理等各类要求。

绿盟数据分类分级平台支持自动化的数据分类分级，内置金融、运营商、教育、医疗、证券、工业互联网等17类行业的分类分级模板，支持自定义行业模板及自定义规则。当前依照该《指南》配置规则10大类33子类，涵盖教育行政数据、学校数据5个级别的数据内容，可以更准确更高效更全面的发现数据资源中的敏感信息，为教育数据的合规管理提供重要的依据。

平台集成机器学习模块，支持SIM 、MLP、NB、RF、NN等多种检测技术，实现数据智能分类分级，人员投入成本降低50%以上。目前支持调用风云卫、兼容Open-Api的DeepSeek-R1、Qwen2以及Ollama等通用大模型进行分类分级及行业模板的优化，预计初始模板提高20%准确率；提供置信度和可解释性，可降低50%人工复核时间。

为提高非结构化数据的扫描与分类分级准确性，平台通过采用图像增强、数据降噪等图像技术将非结构数据识别准确率提高至93-95%；采用大规模预处理、样本微调等大模型技术将数据分类分级应用模型的准确率提升至95-96%。

绿盟科技在数据安全领域沉淀了显著技术优势，不仅拥有了深厚的技术底蕴，还具备大量的实践经验。多年来，我们已为国内诸多高校提供了精准、全面的数据分类分级技术支撑服务，有效助力高校提升数据安全管理水平。截至目前，绿盟科技服务范围已覆盖政府、金融、运营商、能源、教育、医疗、烟草等关键行业的众多政企客户，依托多样化的数据、丰富的场景，大量的项目沉淀，绿盟科技构建了覆盖全场景的敏感数据识别规则库，进而打磨出更贴合行业需求、更具实战价值的数据分类分级模板，持续迭代优化其精准度与适用性，形成了“实践反哺技术、技术适配场景” 的良性循环。

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