覆盖云网端的立体化数据安全防护体系，“ 进 不 来、拿不走、看不懂、抓得住” , 保障数据共享 交换生命周期的安全可控 实现智能化分类分级，对敏感数据进行自动化、 智能化、动静结合的探查与梳理，生成敏感数据 分布地图以及多维度涉敏信息集合，大大提升用 户对敏感数据的全局掌控力度 可知 可视 安全运营体系建设 安全目标 基于 Al 和大数据分析技术为核心的 STP 可疑 第 三方检测模型，不在原始数据中嵌入任何标记，

攻击、0-day 漏洞攻击等。 典型应用包括：  数据分类、数据安全：机器学习可以通过学习不同类型数据的特征，实现对数据类型的自动识别。 这对于数据安全和数据治理非常重要，例如可以用于识别敏感数据、对数据进行分类分级等。  恶意软件检测、入侵检测：机器学习可以结合静态分析（例如分析文件结构、代码特征）和动态 分析（例如在沙箱中运行程序，观察其行为）的方法。该专利可能利用机器学习技术，从静态和 联通数科的“社工钓鱼专家”可以实现钓鱼主题定制化、邮件内容专业化、邮件编写自动化，模拟更真 实的钓鱼攻击场景。 46 第四章 ISOC 的典型应用场景 2）数据安全 面对数据资产不清、敏感数据识别不准、权限混乱、流动不可视、风险难评估等问题。ISOC 利用 AI Agent 进行自动化数据资产发现和分类分级（利用 NLP、机器学习）；通过知识图谱梳理数据访问权限；结合 NDR 和机器学习自动发现和绘制数据流地图；利用 调整策略。这实现了数据安全管理的全面性、 准确性、实时性、自动化和可视化。 智能化优势：  全面性：更全面地发现和识别数据资产，覆盖各种类型和位置的数据。  准确性：更准确地识别和分类敏感数据，减少人工标记的错误和遗漏。  实时性：实时监控数据访问和流动情况，及时发现数据安全风险。  自动化：自动化执行数据安全装载的各个部分，提高效率，降低成本。  可视化：以可视化的方式展

商业决策 ! 国家机密 城市 IoT 设 备 应用 用户 政府 公众 企业 物联网安全优势： xx 智慧灯杆管控平台通过数据归一，端，通道，云，数据安全 的层 层 防 护，确保城市治理的敏感数据不被篡改，不被外泄 设备统一接入 设备统一管控 服务请求 安全认证 内容加密 通信加密 动态加密库 服务端 - 通道 - 内容全 链 路安全 保障 内容安全 私钥加密 内容