定期更新和重新训练模型，以应对新的安全威胁。 此外，系统应具备灾难恢复和业务连续性计划（BCP），确保 在发生安全事件或系统故障时能够快速恢复服务。备份策略应采用 异地多副本存储，定期进行恢复演练，验证备份的有效性和可用 性。 最后，安全培训和意识提升也是不可忽视的一环。所有涉及系 统操作的人员应定期参加安全培训，了解最新的安全威胁和防护措 施，确保在日常工作中能够严格执行安全策略。 为满足监管要求，数据存储方案需支持日志记录和审计功能， 所有数据访问和操作记录需实时写入不可篡改的日志系统，如 Elasticsearch 或 Splunk，以便后续审计和追溯。 最后，定期进行数据备份和灾难恢复演练，确保在突发事件中 能够快速恢复业务。备份数据采用异地多副本存储，结合增量备份 和全量备份策略，减少恢复时间目标（RTO）和数据丢失风险 （RPO）。 通过上述方案，确保 Deepseek 大模型在银行系统中的数据存 为后续的模型更新和维护提供参考。日志系统应记录模型的启动时 间、推理时间、错误信息等关键数据，并定期进行备份以防止数据 丢失。 为了确保模型部署的顺利进行，建议定期组织培训和演练，使 相关技术人员熟悉整个部署流程和应急处理方案。培训内容应包括 模型的基本原理、部署步骤、故障排除等，演练则应模拟实际部署 过程中可能出现的各种场景，以提高团队的应急处理能力。通过以 上措施，可以确保 Deepseek 大模型在银行系统中的成功部署和稳

户操作，检测异 常行为  安全漏洞扫描与渗透测试：定期进行漏洞扫描和渗透测试，及 时修复漏洞  数据备份与恢复：增量备份与全量备份相结合，备份数据异地 存储  应急响应计划：制定并演练应急响应计划，明确安全事件处置 流程 为确保系统的长期安全性，还需定期对安全策略进行评估和更 新，使其能够应对不断变化的安全威胁。此外，应对系统操作人员 进行定期的安全培训，提高其安全意识和应对能力，进一步降低人  性能测试：模拟高并发场景，测试系统的响应时间和吞吐量。  安全测试：通过渗透测试和漏洞扫描，识别并修复安全漏洞。 最后，制定详细的系统维护计划，包括定期的系统更新、数据 备份和灾难恢复演练。定期更新系统和应用软件，以获取最新的安 全补丁和功能改进。数据备份计划应包括全量备份和增量备份，确 保数据在意外情况下能够快速恢复。此外，定期进行灾难恢复演 练，以验证系统的恢复能力。通过以上措施，确保人工智能数据训 培训方式应采用线上线下结合的形式。线下通过举办集中培 训、工作坊及实地演练，确保用户能够在真实环境中快速掌握操作 技能；线上则通过视频教程、在线答疑及知识库，为用户提供随时 随地的学习资源，同时建立用户交流平台，促进经验分享与问题解 决。 为保障培训效果，需制定详细的培训计划与考核机制。培训计 划应根据用户角色分阶段实施，确保培训内容的系统性与针对性。 考核机制则通过理论测试、实操演练及项目考核等方式，全面评估 用户对

域的变化进行评估，为后续改进措施提供了数据支持。 在另一案例中，针对城市轨道交通的建造项目，三维 AI 大模 型被用来设计和优化施工方案。通过对潜在问题的深入分析，具体 效果如下：  施工效率提升：借助模型进行仿真演练，施工单位能够精准把 握各工序的时间成本，有效规避了因施工调度不当造成的资源 浪费。  事故风险降低：通过三维可视化技术，施工过程中的每一步都 在模型中得到了模拟，显著提高了施工人员的安全意识，降低 确保模型对输入 数据的适应性。  每月更新：全面评估模型表现，根据用户反馈和运营需求进行 结构性改进。 在保障系统稳定性的同时，运营团队应定期开展应急演练，包 括系统故障、数据丢失及其他不可预知情况下的应急响应计划。这 些演练有助于提高团队对突发事件的应对能力，确保在实际遇到问 题时能够迅速有效地进行处理。 合理的数据安全和隐私保护措施也至关重要。在运营阶段，应 建立严格的数据  高级功能使用  故障排查与解决方案 形式：集中式培训与一对一指导 第三阶段（专项培训）： 目标群体：特定应用的用户（如监控人员、决策支持人员） 内容：  针对性案例分析  实战演练与现场操作 形式：结合实际应用场景的现场实训 为确保培训的有效性和质量，培训期间将提供相应的培训资 料，包括用户手册、操作视频及常见问题解答文档。同时，对培训 效果进行评估和反馈，将设置期末测试和实践操作考核，以验证用

在数据安全与权限管理的实施过程中，还需建立完善的安全政 策和培训机制，确保所有相关人员了解和遵守安全规范。例如，定 期开展安全意识培训，提升员工对数据安全风险的识别和应对能 力。同时，通过安全演练和模拟攻击，检验系统的防护能力，及时 发现并修复潜在漏洞，从而构建一个全面、高效的数据安全与权限 管理体系。 3. AI 大模型训练设计方案 在 AI 大模型训练设计方案中，首先需要明确的是数据预处理 此外，需制定应急预案，明确不同级别故障的响应流程。例 如，对于一般性能问题，可由一线运维人员直接处理；对于严重影 响业务的核心故障，需立即启动多部门协作机制，确保问题在最短 时间内解决。应急预案应定期演练，确保团队成员熟悉流程。 对于服务的更新和优化，建议采用蓝绿部署或金丝雀发布策 略，以降低发布过程中的风险。在发布新版本时，先在小范围内进 行测试，确认无误后再逐步扩大范围。同时，需保留回滚机制，确 史数据的可访问 性。 在数据风险应对过程中，还需要建立应急响应机制。制定详细 的应急预案，明确各部门和人员的职责，确保在数据安全事故发生 时能够迅速响应和恢复。定期进行应急演练，测试预案的有效性， 并根据演练结果不断优化预案。 最后，通过建立数据风险管理平台，整合以上各项措施，实现 对数据风险的全面监控和管理。该平台应具备实时告警、风险评 估、应急预案管理等功能，帮助团队及时发现和处理数据风险，确

在数据恢复方面，制定详细的恢复流程与优先级。根据业务需 求，将数据库恢复分为关键系统恢复和非关键系统恢复两类。关键 系统需在最短时间内恢复，确保核心业务的连续性；非关键系统则 可以根据资源情况逐步恢复。恢复流程应文档化，并通过定期演练 （如每季度一次）确保相关人员的熟练度。 此外，利用冷备份与热备份相结合的策略。热备份适用于需要 高可用性的生产环境，支持在数据库运行过程中进行备份，最大限 度地减少业务中断时间。冷备份则适用于非生产环境或低峰时段， 此外，制定详细的灾难恢复计划和备份策略也是必不可少的。 定期备份关键数据，并测试恢复流程，确保在发生故障时能够快速 恢复服务。 最后，运维团队应定期进行培训和技术更新，以跟上快速发展 的技术趋势和最佳实践。通过定期的安全演练和性能优化，不断提 升系统的稳定性和用户体验。 11.1 部署环境准备 在部署 DeepSeek 智能体之前，首先需要准备一个稳定且高效 的部署环境。确保服务器的硬件配置满足项目需求，推荐使用至少 智能体的理解、操作熟练度以及在特定场景中的 应用能力。培训计划应分为几个阶段，包括基础培训、进阶培训和 实战演练。基础培训主要涵盖智能体的基本功能、系统架构和操作 流程，通过理论讲解和演示视频让用户快速入门。进阶培训则深入 探讨智能体的高级功能、定制化配置和性能优化，结合实际案例进 行模拟操作。实战演练阶段，用户将在真实环境中使用智能体解决 问题，通过实践巩固所学知识。 培训计划的时长应根据用户的基础水平和需求灵活调整，建议

行记录和审计。通过日志分析工具，及时发现异常行为并采取相应 措施。定期对日志进行备份，并确保日志数据的安全性和完整性。 以下是一些关键的安全措施：  使用多因素认证（MFA）增强账户安全性  定期进行安全培训和演练  部署入侵检测系统（IDS）和入侵防御系统（IPS）  实施数据脱敏技术，保护敏感信息 最后，与第三方合作伙伴签订严格的数据保护协议，确保其在 数据处理过程中同样遵守安全与合规要求。定期对合作伙伴进行安 审计链，确保所有数据操作记录的透明性和可验证性。通过智能合 约，系统可以自动执行数据访问权限的分配和回收，减少人为干预 可能带来的安全风险。 最后，DeepSeek 将定期组织数据隐私保护的培训和演练，提 高全体员工的安全意识。同时，与第三方安全机构合作，定期进行 系统安全评估和渗透测试，及时发现并修复潜在的安全漏洞。通过 这些切实可行的措施，DeepSeek 将确保在金融银行领域的应用 的容器中，且容器间的通信应采用安全的内部网络协议。 为了应对可能的数据丢失或系统故障，需实施全面的备份和灾 难恢复计划。每日进行增量备份，每周进行全量备份，并将备份数 据存储在异地安全设施中。同时，定期进行灾难恢复演练，确保在 真正发生灾难时，能够迅速恢复系统运行。 以下是一些关键的安全措施列表： - 数据加密：采用 AES-256 加密静态数据，TLS 1.3 加密传输数据。 - 访问控制：基于角色的

多模态输入训练 ) 来解决当前系统的局限性，例如幻 觉 和逻辑上的缺陷。这也是想要 Al 接近人类智力水平， 需要 像婴儿一样学习世界运作的方式。 世界模型 / 数字孪生：让大语言模型能够低成本虚拟演练 58/80 Real-Time Autonamous Adaptive Conceptual Learning& Reasoning Cognitive Al 公众号

件故障时仍能快速恢复。备份数据同样需要加密存储，并定期进行 恢复测试，确保备份数据的完整性和可用性。 最后，提升员工的安全意识是数据安全策略中不可忽视的一 环。通过定期开展安全培训和模拟攻击演练，增强员工对潜在安全 威胁的识别能力，降低人为失误导致的安全风险。 综上所述，数据安全策略应涵盖数据传输、存储、访问控制、 审计、备份恢复以及员工培训等多个方面，通过多层次、多维度的 防护措施，确保商务 操作流程 - 数据输入与输出的标准化处理 - 常见问题诊断与解决方 案 - 系统升级与优化机制 培训形式可采用线上线下相结合的方式，线上通过视频教程、 互动课程等灵活学习，线下组织集中培训与实操演练，确保培训效 果。此外，应建立企业内部的 AI 知识库，汇集培训资料、操作手 册、常见问题解答等内容，便于用户随时查阅。 在支持方面，设立全天候的技术支持团队，提供即时响应与问 题解决服务。支持渠道包括： 沟通机制：建立内部和外部的信息传递渠道，确保问题及时上 报和解决。  事后复盘：对风险事件进行总结，优化风险管理流程，防止类 似问题再次发生。 最后，定期进行风险管理培训，提升员工的风险意识和技术能 力。通过模拟演练和案例分析，使员工熟悉风险应对流程，增强企 业整体的抗风险能力。这一系列措施将为企业提供强大的风险防护 屏障，保障商务 AI 智能体应用服务的可持续性和合规性。 15. 案例研究与成功经验 在实际应用中，商务

1 安全风险 跟踪分析与监测。协调相关研发者、服务提供者建立风险威胁信息通报与共享机制，及时 共享安全风险信息。同时，构建完善的人工智能安全事件应急处置机制，制定详细的应急 预案并定期开展应急演练活动。通过快速响应与有效处置各类AI安全威胁与事件，确保保 险行业人工智能技术的安全稳定运行。 （1）训练数据的违规采集与应用。在大模型训练数据的获取及服务交互过程中，存在 未经客户同意而收集 识别并引导代理人线上办理业务，极大提升队伍的服务专业性及合规水平，并有效支持平 安人寿在咨询人力方面的降本。在培训方面，运用GPT理解和对话能力，基于代理人技能 提升的需求，进行拟人化线上智能演练，同时，挖掘并生成个性化演练剧本，并模拟客群进 行对练；针对代理人具体演练情况，实时反馈亮点不足，主动指导能力长短板，给出下一步 建议。2024年已实现累计陪练40万人次。 未来，平安人寿代理人Askbob将持续借助大模型广泛应用的风口，借鉴国内外大模

除。 o 实施加密措施，保护存储和传输中的数据安全。 5. 应急响应与数据泄露管理：制作应急预案，以处理可能出现的 数据泄露事件，确保在事件发生时及时采取措施，降低影响。 需定期进行安全演练。 6. 审核与问责机制：建立内部审核机制，定期评估监控系统的合 规性、有效性及其对公众隐私的影响。同时，需设立问责制， 确保出现违规情况时能够追踪责任。 表 1：视频监控政策遵循要点 方面 确保遵循所有适用法律法规 合法监控目的 仅在必要范围内使用视频监控 信息透明性 明确告知公众监控存在及其目的 数据处理规则 限制访问权限、存储时限与数据加密 应急响应机制 制定数据泄露应急预案并定期演练 方面 具体要求 审核及问责机 制 定期评估合规性并确保违规问责 通过实施上述政策和措施，公共安全领域在引入 AI 大模型视 频智能挖掘技术时，可以有效降低对个人隐私的风险，确保数据的