VPN， 以防止数据在传输过程中被截取。同时，定期进行安全审计，及时 发现并修复潜在的安全漏洞，进一步增强系统的整体安全性。 教育机构还应建立严格的访问控制机制，确保只有授权人员才 能访问敏感数据。这可以通过身份认证和权限管理系统来实现，例 如使用多因素认证（MFA）和角色基于访问控制（RBAC）。同 时，记录数据访问日志，定期审查这些日志，以发现任何可疑的活 动。 另外，应与用户 同级别隐私的 权利。 其次，应对数据进行分类管理。将数据分为敏感数据和非敏感 数据，敏感数据包括个人识别信息（PII）、成绩、行为记录等， 非敏感数据则包括匿名化的数据和非个人信息。这一分类将指导数 据处理和存储的策略，敏感数据需采用更严格的保护措施。 为了有效保护数据，以下措施应得到实施：  加密存储：所有敏感数据必须进行加密，并采取基于角色的访 问控制，确保只有授权用户才能访问相关数据。 在网络传输过程中的安全。  对敏感数据如个人身份信息（PII）和成绩信息等，实施端到 端加密，确保只有授权用户能够解密访问该信息。  设置 HTTP Strict Transport Security（HSTS），强制浏览器 使用 HTTPS 协议进行访问，降低中间人攻击风险。 通过上述措施，可以有效地减少数据泄露和被窃取的风险，确 保教育 AI 大模型在处理用户敏感数据时的安全性与隐私保护。针

- 身份验证接口：用于验证访问接口的用户和系统的身份信息。该接 口通过 OAuth 2.0 的 Authorization Code Grant 流程实现。 - 数 据加密接口：用于对敏感数据进行加密传输，防止数据在传输过程 中被窃取或篡改。该接口采用 AES 加密算法，确保数据的安全性。 在接口开发过程中，我们采用了敏捷开发方法，通过迭代开发 和持续集成，确保接口的高质量和稳定性。开发环境基于 等高级加密算法对存储数据进行 加密。 其次，学校应建立数据访问权限管理制度，严格限定哪些人员 可以访问哪些数据，并根据角色和职责分配不同的权限。所有数据 的访问操作均应记录日志，以便事后审计和追责。对于敏感数据， 如学生成绩、教师评价等，应采用分级保护策略，只有经过授权的 人员才能访问。 另外，学校还应定期对数据进行匿名化处理，去除能够直接或 间接识别个人身份的信息。例如，在统计分析中使用假名或编码代 评价涉及大量敏 感的学生和教师数据，一旦泄露，将造成严重后果。为应对这一风 险，需建立严格的数据安全管理制度，确保数据在采集、传输和存 储过程中的安全性。具体措施包括：  数据加密：所有敏感数据在传输和存储时均采用最新的加密技 术。  访问控制：明确数据访问权限，确保只有授权人员可以访问相 关数据。  定期审计：定期进行数据安全审计，及时发现并修复潜在的安 全漏洞。 此外

加载策略，减少页面加载时间。 数据交互层使用 Axios 作为 HTTP 客户端，与后端进行数据通 信。我们将采用 RESTful API 设计规范，确保接口的清晰和可维护 性。为提高安全性，前端将对敏感数据进行加密处理，并在请求头 中携带认证信息。此外，前端将实现接口的自动重试机制和错误处 理，确保网络波动情况下的数据可靠性。 在性能优化方面，前端将采用以下策略： - 代码分割（Code 时监控系统运行状态，及时发现并解决潜在问题。 在数据安全方面，系统采用了多层防护策略。首先，通过 SSL/TLS 协议对网络传输数据进行加密，确保数据传输的安全性。 其次，结合 AES 加密算法对敏感数据进行加密存储，防止数据泄 露。此外，系统还引入了防火墙与入侵检测系统，有效防范外部攻 击。 为了更好地支持个性化教育需求，系统集成了机器学习算法， 通过分析学生的学习行为数据，提供个性化的学习推荐与评估。例 等按照业务逻辑进行分库存储，避免单表数据量过大导致的性能瓶 颈。 此外，为了提升数据的安全性和可靠性，建议实施以下措施： - 定期备份：设置每日增量备份和每周全量备份策略，确保数据在 灾难情况下可快速恢复。 - 数据加密：对敏感数据（如学生个人信息）进行加密存储，防止 数据泄露。 - 访问控制：基于角色的访问控制（RBAC）机制，确保不同用户 （如学生、教师、管理员）只能访问其权限范围内的数据。 在存储性能优化上，可以采用

，提升平台的可靠性、可 扩展 性、可维护性 ，从容应对海量非结构化数据挑战。 高效洞察文档 利用领域认知智能精准提取文档特征， 利用 One-Pass 技 术高效提取，实现数据知识化；智能识别敏感数据，保障内 容安全合规 提升搜索体验 基于领域认知智能的问答式搜索、专家搜索， 自动提取答案， 高效推荐知识和专家；集成式的认知助手 ，享受随手可得的搜 索体验 赋能业务与人 通过集成式的认知助手、

利用大模型，分析教育海量教学网络数据，能够优化教育专网资源分配，显著降低高校在线实验平台的网络延 迟；构建跨学科知识图谱，可以为国家智慧教育公共服务平台用户智能推荐个性化学习路径，让学习更高效； 帮助建立风险评估模型，精准识别敏感数据泄露风险，推动数据安全防护从被动应对转变为主动预防。 区域层面的建设重点在于打破高校间的资源壁垒，实现协同创新。通过建设区域教育城域网，实现高校之间的 高速互联，为跨校联合开展虚拟仿真实验等创 学完善的数据治理体系。核心在于 平衡数据利用与隐私保护的关系，既要充分挖掘教育数据价值，又要严格保护师生个人隐私和敏感信息。应建 立分类分级的数据保护机制，对个人身份信息、学习成绩、心理健康等敏感数据实施严格访问控制和加密保护， 同时通过数据脱敏、差分隐私等技术手段，在保障隐私前提下实现数据价值最大化。 建立多主体数据共享与安全保障机制。推动高校、政府、企业间建立互信共赢的数据协作生态，制定统一的数 规范层面，学校 或教育机构在与第三方合作伙伴（如教育科技企业、科研机构）进行数据共享时，应严格遵循相关法律法规与 数据安全标准，尤其是在教育大模型训练或优化过程中所需的学生学习行为、课堂互动等敏感数据共享时，必 须坚持最小必要原则，并通过签订数据共享协议明确约定用途限制、安全责任与退出机制。在技术保障层面， 学校需对合作公司的数据安全防护能力进行严格审核，要求其采用加密传输、访问控制等技术手段保护数据安

和 加强数据分析能力。学校会根据反馈持续改进，确保数字化校园建设更好地满足 师生需求，为学校高质量发展提供支撑。 （二）技术架构创新与应用成效 1. 混合云部署：学校采用混合云部署模式，将敏感数据存储于校内私有云， 公共服务依托公有云，既保证数据安全，又充分利用云服务灵活性与可扩展性。 2. 智能中台：通过数据中台实现业务系统互联，消除信息孤岛，提高数据 共享与利用率，提升系统整体性能。 业务协同” 三位一体的治理体系，实现了从数据基础建设到应用场景创新的全面突破。依托 数据质量管理体系、分类分级安全机制及数据中台能力，解决了数据可信度不足、 流通效率低下等核心痛点，既保障了敏感数据的合规使用，又通过标准化接口与 统一目录体系消除了信息孤岛。这种以“标准先行、技术筑基、业务牵引”为核 心的治理模式，为构建智慧校园提供了可持续演进的范式支撑。 四、复旦大学数据治理对技术与业务融合的积极影响及典型场景 层次防护。 主动闭环管理体系和纵深防御技术体系构成了“两位一体”的网络安全核心体系， 有效提升了学校应对各种网络安全风险的能力，通过管理和技术双管齐下，能行 之有效地实现应用和数据安全，确保敏感数据看不见、核心数据拿不走、运维操 作能审计，实现“攻击能防护、问题能追溯”的目标。 网络与系统资产是校园网络安全管理的对象。主要包括网络资产、系统资产、 数据资产和物联网资产等。体制机制与人员是实现学校网络安全的基本保障。主