.......................................................................................80 8.2.2 数据泄露................................................................................................... 选。这种灵活性为企业拓展人才库提供了强有力的技术支持。 然而，尽管 Deepseek 在技术上具备显著的可行性，但在实际 应用中仍需注意以下几点： - 数据隐私与安全：企业需要确保简历 数据的安全性，避免信息泄露。 - 技术培训：招聘团队需接受必要 的技术培训，以充分利用 Deepseek 的功能。 - 模型更新：定期更 新 Deepseek 的学习模型，确保其与最新的招聘需求保持一致。 综上所述，Deepseek 系统集成：Deepseek 提供 API 接口，方便与企业现有的 HR 系统集成，确保数据的实时同步和过程的自动化。  安全性：Deepseek 遵循严格的数据安全标准，保护候选人的 隐私信息不被泄露。 此外，Deepseek 的技术在实际应用中已经证明了其有效性。 例如，在某大型企业的试点项目中，Deepseek 成功地将简历筛选 时间从平均 5 分钟每份减少到 30 秒每份，同时提高了候选人与职

网络安全等级保护 制度的要求，履行下列安全保护义务，保障网络免受干扰、破坏或者未经 授权的访问，防止网络数据泄露或者被窃取、篡改。 第三十一条 • 国家对公共通信和信息服务、能源、交通、水利、金融、公共服务、电子 政务等重要行业和领域，以及其他一旦遭到破坏、丧失功能或者数据泄露， 可能严重危害国家安全、国计民生、公共利益的关键信息基础设施，在网 络安全等级保护制度的基础上，实行重点保护。 社会秩序、公共利益 第二级 第三级 第四级 国家安全 第三级 第四级 第五级 关键信息基础设施安全保护条例 第十八条 下列单位运行、管理的网络设施和信息系统，一旦遭到破坏、丧失功能或者 数据泄露，可能严重危害国家安全、国计民生、公共利益的，应当纳入关键 信息基础设施保护范围： （一）政府机关和能源、金融、交通、水利、卫生医疗、教育、社保、环境 保护、公用事业等行业领域的单位； （二）电信网 个防护节点，为用户提供零部署零运维云防护服务， 分钟级接入，完成防 DDOS 、防黑、防泄露等安全防护，并有 40 多名安全专家提供 7*24 小时保姆式服务，具 有使用便利、快速、性价比高、防护能力强等特点。 所有网站 云端 APT 预警平台 发现弱点扫描、命令执行、注入攻击、跨站脚本、信息泄露、邮件钓鱼等相关风险行为，并及时做到告警现场相 关专家确认后沟通局方人员确认是否要做封堵以及以何种方式去做封堵。

烟技员：生产指导靠个人能力，缺少在线专业指 导  稽查员：违法信息及时汇总分析难，影响打击力 度 现场信息交互不及时 严重影响工作效率  客户经理：纸质营销资料存在信息泄露隐患  国家三级等保要求 移动开展业务，存在关键信息泄露隐患 32 离线业务多解决之道：烟草四员移动互联方案 开放环境 3G/4G Internet GPS 四员移 动门户 安全接入网关 SVN MDM 服务器 设备安全功能，实现设备安全管理。 方案设计点 33 助力衡阳烟草四员业务在线开展，提高办公效率  烟技员到岗不到位普遍发生；  烟叶生产疑难问题解决需 4-5 个工作日；  离线营销关键信息存在泄露隐 患； 现 状 效 果  烟技指导保障及时足时；  远程诊断当场解决疑难问题；  营销信息安全在线交互； 湖南衡阳烟草信息化系统大多数只能在固定场所、 固定时间、固定设备上使用，无法第一时间满足人 车辆监控 信息 安全 统一安 全 基础 防护 安全 运营 服务 边界 防护 和谐烟草 34 打造安徽中烟安全运维平台，提高运维效率  不同系统各自运维，效率低下  运维入口多，信息泄露风险高  定位问题难，运维成本高  安全态势不直观，问题发现难 现 状 效 果  统一运维平台、统一流程、闭环管理  统一入口，权限控制  集中采集，关联分析，安全问题定位快

的安全性也是其核心功能之一。通过采用先 进的加密技术与访问控制机制，确保了中医药数据的安全性与隐私 性。所有数据在传输与存储过程中均经过加密处理，用户只能访问 其权限范围内的数据，有效防止了数据泄露与滥用。 综上所述，DeepSeek 通过其数据采集与整合、自然语言处 理、数据分析、智能推荐、可视化分析以及安全性等核心功能，为 中医药健康产业提供了强有力的技术支持，推动了中医药的现代化 在数据安全性方面，中医药健康产业面临严峻挑战。由于医疗 数据涉及个人隐私，数据泄露或滥用可能带来严重的法律和社会风 险。目前，大部分中医药机构的数据安全管理机制尚不完善，缺乏 统一的安全标准和防护措施。数据加密、访问控制、日志审计等安 全措施在大部分机构中仍处于初级阶段，难以有效应对日益复杂的 网络攻击和数据泄露风险。  数据来源广泛，格式不统一  中医药数据多为非结构化，传统数据库难以处理 此外，中医药数据的隐私和安全问题也不容忽视。中医药健康 数据涉及个人健康信息，如何在保证数据安全和隐私的前提下进行 有效的数据共享和利用，是目前面临的一个重要挑战。现有的数据 安全技术和法规尚不完善，数据泄露和滥用的风险较高，限制了数 据的开放和流通。 针对这些瓶颈，可以采取以下措施： - 推进中医药数据的标准 化和规范化建设，制定统一的数据格式和标准，促进数据的整合与 共享。 - 引入

段，来提升智算网 络易用性。 四是高安全模型保障。在推理和训练的各个阶段，大模型都 可能成为网络攻击的对象，因此需要采取额外的安全措施来保护 模型不受侵害，保障数据的保密性和完整性，防止数据泄露和滥 用。此外，大模型基础设施在端到端供应链的安全性、稳定性和 坚韧性也存在巨大挑战，需加强AI大模型与自主可控芯片适配， 建设基于自主可控人工智能芯片、训练框架、交互网络的智算中 心。 （二）金融领域应用规划 智算网(内网)进行开发、训 练、测试。 数据导入：数据从外部导入， 数据外发操作等。 安全合规：满足等保、AI 安全 国标/行标规范要求。 数据资产安全：数据来源可追 溯，数据资产不泄露。 模型资产安全：模型内容符合 价值观要求。 算力开放出租场景 算力共用：算力出租方(如集 团总部)提供租户级算力、存 储资源，多租户(如三方、子 公司)在同一平台下训练。 数据私有：租户从私有网络 大模型训练需 要大量数据样本(包括集团 总部及租户数据)，送到算力 平台训练，涉及数据传输。 通过对如上典型场景及业务流分析，训练场景中模型样本即 数据，以及算力均属于高价值核心资产，数据被泄露、算力被盗 用或破坏，将是 AI 大模型场景面临的两大关键威胁。因此，构 建零信任连接、网存联动防数据泄漏、网算联动防入侵的体系化 安全架构，是打造高安全 AI 大模型智算网的关键。 一是基

络安全等级保护制 度的 要求，履行下列安全保护义务，保障网络免受干扰、破坏或者未经授权的访问，防 止网络数据 泄露或者被窃取、篡改。 第三十一条 国家对公共通信和信息服务、能源、交通、水利、金融、公共服务、电子政 务等重要行业和领域，以及其他一旦遭到破坏、丧失功能或者数据泄露，可能严重危害 国家安全、国计民生、公共利益的关键信息基础设施，在网络安全等级保护制度的基础 上，实行重点保护。 网络安全等级保护制度的 要求，履行下列安全保护义务，保障网络免受干扰、破坏或者未经授权的访问，防止 网络数据泄露或者被窃取、篡改。 第三十一条 • 国家对公共通信和信息服务、能源、交通、水利、金融、公共服务、电子政务等重要 行业和领域，以及其他一旦遭到破坏、丧失功能或者数据泄露，可能严重危害国家安 全、国计民生、公共利益的关键信息基础设施，在网络安全等级保护制度的 基础上，实行重点保护。 运营单位责任义务 保护和促进 附则 法律责任 第一章 第二章 第五章 第四章 第三章 第六章 第二条 本条例所称关键信息基础设施，是指支撑国家经济社会运行，一旦 遭到破坏、丧失功能、数据泄露，会严重危害国家安全、国计民生 和公共利益的网络设施、信息系统、数字资产等 第九条 根据对经济社会运行的重要程度、信息化水平，以及遭到破坏后产 生的危害影响，确定关键信息基础设施行业和领域范围如下：

性、基础性地位也愈发凸显，万里安全数据库软件V1.0具有完全自主知识产权，是自主意义全栈数据库解 决方案建设，可为工业领域提供强大的数据库安全和权限管理控制机制，保护数据不被未经授权的访问 和修改，有效地保护了敏感数据，防止工业数据泄露和误操作，可为工业领域的信息技术应用创新提供 强有力的支撑。 3. 未来发展潜力及对行业、产业的积极影响 此数据库建设方案所取得的成果被电信行业客户高度肯定，为万里数据库的“极致稳定、极致性 库）来筛查社保非正常使用状况，包括犯罪分子、注销人口在内的非正常人群仍在冒领社保等异常状 况。然而公安敏感数据虽然经过相关部门审批和签订保密协议，但仍以调接口的方式以明文形式跨域流 转到人社单位，敏感数据泄露风险极大。平台基于高通量机密计算技术，由原来公安千万级数据明文跨 域调用转变为数据全生命周期密态流转与使用，实现数据端到端的全密态安全。同时赋予公安一键远程 撤销共享后数据的权利，并由芯片派生密 于金 融、医疗等领域隐私数据的全生命周期保护场景中。 目前市场对于可信数据传输解决方案的需求持续增长，特别是在金融、医疗、政务等行业领域。客 40 年度技术创新类（前沿技术突破） 户对数据泄露和信息安全问题越来越敏感，亟需安全可靠的数据传输平台来保障其敏感信息的安全性。 基于本平台案例，团队正参与编写的国家标准包括《数据交易安全服务规范》、《机密计算框架》、 《可信人工智能框架》等以

数据安全与隐私保护是方案设计中不可忽视的重要原则。我们 应采用先进的数据加密技术和访问控制机制，确保企业的人力资源 数据在传输和存储过程中的安全性。同时，严格遵守相关法律法 规，保护员工的隐私权益，避免数据泄露和滥用。 方案的实施应注重成本效益，确保企业在投入与产出之间达到 最佳平衡。通过采用模块化设计，企业可以根据自身需求选择相应 的功能模块，避免不必要的资源浪费。此外，方案应具备良好的用 户体 问系统；数据层则通过加密技术保护敏感数据，防止数据泄露。 其次，系统应实施严格的访问控制和权限管理。通过角色基础 的访问控制（RBAC）确保用户只能访问其权限范围内的数据和功 能。同时，实施审计日志功能，记录所有用户的操作行为，以便在 发生安全事件时进行追踪和分析。 此外，系统应定期进行安全评估和漏洞扫描，及时发现并修复 安全漏洞。应建立应急响应机制，一旦发生数据泄露或其他安全事 件，能够迅速采取措施，减少损失。 用柱状图展示各部门的绩效分布，用折线图展示员工的绩效变化趋 势。这种可视化的方式不仅能提高数据的可读性，还能为管理层提 供直观的决策支持。 在数据分析过程中，需注重数据的保密性和合规性，确保员工 隐私不被泄露。企业应制定严格的数据访问权限，仅允许授权人员 查看和处理绩效数据。同时，定期对数据进行分析结果的审核，确 保分析结论的准确性和可信度。 通过以上措施，企业可以实现绩效数据的科学收集与分析，为

程中仍存在 诸多障碍。例如，AI 模型的训练需要大量的高质量数据，而保险公 司在数据采集和标注方面往往面临资源和技术上的限制。此外，如 何确保 AI 模型的可靠性和安全性，避免因算法偏差或数据泄露导 致的声誉风险，也是保险公司亟需解决的问题。 为了应对这些挑战，保险公司需要采取切实可行的措施，尤其 是在 AI 大模型的应用方面。通过引入先进的 AI 技术，保险公司可 以实现业务流程的 理，提升客户满 意度和品牌形象。 在数据隐私和安全方面，必须严格遵循相关法律法规，如 GDPR、CCPA 等，确保客户数据的合法使用和存储。同时，采用 数据加密、访问控制等技术手段，防止数据泄露和滥用。 最后，模型的可解释性和透明性是保险公司 AI 应用的关键要 求。通过使用如 LIME、SHAP 等解释性技术，确保模型决策过程 的透明性，增强客户和监管机构的信任。 通过以上技术与 Transform, Load）工具（如 Apache Airflow 或 Talend）完成。 5. 数据安全与权限管理：在数据整合过程中，必须确保数据的安 全性和隐私保护。通过加密传输和存储数据，防止数据泄露或 篡改。同时，建立严格的权限管理机制，确保只有授权人员可 以访问和处理敏感数据。例如，客户个人信息只能由有权限的 理赔人员访问，而财务数据只能由财务部门处理。 通过以上策略，保险公司可以实现多源数据的有效整合，为后

HDFS）中，并建立元数据管理系统，记录数据 的来源、更新频率、格式等信息。 5. 数据安全与权限控制：在整合过程中，需确保数据的安全性。 通过加密传输（如 TLS/SSL）、访问控制（如 RBAC 模型）和 审计日志，防止数据泄露或未经授权的访问。 以下是一个典型的数据源整合流程示意： 通过上述步骤，可以有效整合多源数据，为后续的深度分析和 模型训练提供高质量的数据基础。同时，该方案具备良好的扩展 性，能够适应未来新增数据源的快速接入与管理。 务增长。 8. 风险管理 在引入 DeepSeek 大模型应用于客户关系管理的过程中，风险 管理是确保系统稳定性和业务连续性的关键环节。首先，必须识别 潜在的技术风险，包括模型偏差、数据泄露和系统故障。为此，建 立一个多层次的数据安全框架是必要的，该框架应涵盖数据加密、 访问控制和定期的安全审计。同时，实施模型监控机制，实时检测 模型的性能和偏差，确保模型输出的准确性和公平性。 在隐私保护方面，需遵循相关法律法规，如《个人信息保护 法》和《数据安全法》，确保客户信息的合法收集、使用和存储。 为此，建议实施数据匿名化和脱敏技术，在处理客户数据时去除或 替换敏感信息，以降低隐私泄露的风险。同时，应建立数据泄露应 急响应机制，一旦发生数据泄露事件，能够迅速采取措施，控制影 响范围，并及时通知相关客户和监管机构。  实施多因素认证（MFA）以增强账户安全性。  定期进行安全漏洞扫描和渗透测试，及时发现并修复潜在的安