无最终用户访问  I/O 敏感，连续小批量的数据抽取和加载  少量量数据使用 Hive 的 Load 命令，大量数据使用 MR 程 序  与主题区 / 贴源区 / 集市区构成一个 Hadoop 集群 （ Hive ）  无单点故障， 7×24 小时 + 非工作日有限停机  主题数据区、集市数据区和沙盘演练数据区批量作业访问  无最终用户访问  I/O 敏感，日终批量 ETL   第三范式模型  保留长期历史，需要根据主题细化  主题区 / 集市区 / 沙盘区 / 增值产品区 / 归 档 区批量作业访 问  少量高级业务人员进行灵活查询、挖掘预测  I/O 敏感，日终批量 ETL （合并、拉链、关联、汇总等等）  以 ELT 形式通过 HiveSQL 执行，复杂处理使用 MR 定制 UDF  与大数据区 / 贴源区构成一个 Hadoop 集群（ Hive Hive ）  无单点故障， 7×24 小时 + 非工作日有限停机  集市区 / 沙盘区 / 增值产品区 / 归 档 区批量作业访问  少量高级业务人员进行灵活查询、挖掘预测  I/O 敏感，日终批量 ETL （连接、聚合、汇总等等）  以 ELT 形式通过 HiveSQL 执行，复杂处理使用 MR 定制 UDF  与大数据区 / 贴源区构成一个 Hadoop 集群（ Hive

密码质量差并不属于最大的密码相关安全威胁。 钓鱼攻击 恶意软件攻击 网络安全卫生薄弱 02 钓鱼攻击仍然是最常见的网络威胁之一。攻击者利用欺骗性的电子邮件、消息或网站诱骗个 人泄露敏感信息，如登录凭证或财务详情。在初期阶段，初创公司由于缺乏复杂的网络安全协议，特 别容易受到钓鱼攻击。钓鱼攻击对新兴企业构成重大威胁，这些企业通常缺乏全面的安全防护工具， 例如通过密码管理器访问专属资 用多因素认证。除了简单的凭证盗窃外，钓 鱼攻击还可能成为更严重网络犯罪的门户，包括部署勒索软件、建立未经授权的访问点以及策划供应 链漏洞。 03 内部脆弱性带来重大风险。员工可能有意或无意地泄露敏感数据或允许网络犯罪分子获取未授 权访问，导致数据泄露。缺乏定期软件更新和不足的安全措施创造了网络犯罪分子可以利用的漏洞。 01 恶意软件，包括病毒、蠕虫和特洛伊木马，会渗透系统以干扰操作、窃取信息或非法访问。 04 糟糕的密码使用习惯 密码被重复使用 - 使用单一密码登录多个账户的行为，使得黑客能够将窃取的电子邮件和密码组合 输入大量应用程序中，以获得未经授权的访问权限。 密码以明文形式共享。 分享敏感的个人数据，包括但不限于以明文形式呈现的登录凭证，可能导 致通过网络嗅探、中间人攻击和邪恶孪生攻击窃取此类数据。 密码频繁被遗忘并手动重置。 - 当您点击“忘记密码”按钮以通过第三方应用程序重置您的账户密码

安全有效性验证 漏洞及数据泄露情报 资产管理 脆弱性及威胁识别 风险处置 运营设施 业务资产 平台同步 外部导入 主机 网络 应用 漏洞扫描 主机HIDS 安全能力 WAF …… 敏感信息 风险处置（工单） RASP 默认HTTPS 默认MFA 云资源覆盖 社工类情报 安全运营自动化（工作流平台） 事件处置（加白+拉黑） 事件恢复（记录+统计） 数据泄露情报 代码密钥硬编码识别 利用大模型的代码语意理解和泛化能力，从精确匹配规则转为泛化检测规则 (1) 首先，策略不再局限于严谨的精确匹配规则编写，可以通过宽泛正则、语法分析、数据流分析等识别代码中可能包含敏感密钥明文 的风险代码； (2) 其次，将识别的疑似密钥风险详情（文件、代码行）构造prompt后给到啄木鸟自动化运营助手进行判定； (3) 最后，若大模型判定为正报，则展示给用户进行推修；若判定为误报，则直接丢弃结果； 大模型安全思考：大模型的自身安全防御 场景描述 安全风险 应对思路 自建大模型 • 大模型对内提供服务 • 自建大模型调用公网大模 型接口 提问： • 不合规提问：黄赌毒政相关 • 指令攻击：角色扮演、反面诱导等 • 敏感话题：伦理道德、偏见歧视 • 数据安全：尝试获取个人信息等 大模型生成内容： • 内容安全：黄赌毒政等 • 数据安全：核心数据资产保护 • 价值观 • 知识产权 网络安全： • 系统漏洞、不合理API调用、越权访问、DDOS

知识提取 安全 YiLearning 训练平台 Hadoop/Spark/DB 大数据平台 YiServing 服务平台 风险等级 舆情分析 智能助手 会话意图识别 敏感信息识别 语义搜索 精准推荐 情感分析 推荐 聚类 搜索 回归 分类 生活服务 金融 出行交通 教育消费 电商零售 电信政企 智能告警 高可扩展 节点容灾 可视监控 前人工智能时代 搜索技术 机器与员工无缝协作 闭环全流程管控 最大化人工坐席效率 多元场景化服务支持 寒暄聊天 解答常见回答 结构化金融产品和服务查 询 业务办理 智能分析和知识库能力 热点、舆情、敏感等监控 定制化分析产品 构建专属知识图谱 精准打造用户画像 有效降低金融风险 全渠道触达 PC 网站 移动 APP 微信 手机 QQ H5 上线前 上线后 运维人力 模板配置工程师 市场竞争激烈 实时动态业务多 市场波动快 实时查询敏感 业务行情复杂 数据如何沉淀 同质化竞争激烈 数据闭环不足 需精细化运营 传统服务体验差 服务触达率低 电话和人工在线 覆盖深度不足 “ 狂欢”服务之痛 l 消费狂欢越来越多，密集大促是家常便饭； l 海量访问、精细化用户需求带来巨大挑战； l 稳定、可靠、安全的服务有敏感要求； l 业务增长已开始“断层” AI

其中，业务元数据涵盖流程图文档（BPMN 模型）、流程模型描 述、业务规则、业务属性描述、角色定义等信息；技术元数据涵盖 数据字段类型、数据长度、存储位置、数据源系统等信息；管理元 数据涵盖数据血缘、敏感数据等级、数据权限级别等信息。 3. 衍生数据层 衍生数据层主要记录由原始数据加工分析得出的数据，用于辅 助流程决策和优化。衍生数据层主要涵盖流程指标数据和衍生分析 数据等。 流程指标数据 预；依托数据中台构建流程数字孪生，模拟业务场景并预判优化路 径，显著提升资源调配效率。 流程数据安全强化企业风险防控。企业可以通过构建流程数据 安全数字化管理体系（如分级授权、加密脱敏、审计追溯）确保数 据全生命周期合规。例如敏感数据销毁采用“申请-审批-执行-核验” 机制与不可逆技术手段，降低泄密风险；流程元数据与事件日志的 完整留存，则为内外部审计提供可追溯证据，保证企业合规经营。 流程数据分析推动企业科学决策。流程数据的战略价值不仅在 以实现数据资源的标准化、资产化和价值最大化。 流程数据通过标准化入湖与分类分级管理，转化为可计量、可 复用的战略资源。例如，结构化数据（如流程实例、流程节点）依 托统一的数据治理平台进行资源管理，支持敏感数据分类分级，以 及资源订阅等数据共享方式。非结构化数据（如流程 BPMN 模型）依 托智能中台构建语义索引体系，支撑跨业务场景快速检索与复用； 中国联通 联通数科 中国信通院云大 信通院云大所

然而，本研究也存在一定的限制。首先，由于 DeepSeek 技术 相对较新，其在人力资源领域的应用案例尚不充足，因此我们的分 析将基于有限的实践经验与模拟数据。其次，技术的引入可能会涉 及到数据隐私与安全问题，特别是在处理敏感的员工信息时，需确 保符合相关法律法规。此外，技术的实施成本与培训需求也可能成 为企业引入 DeepSeek 的障碍，尤其是在资源有限的中小型企业 中。 为更清晰地展示研究范围与限制，以下表格总结了关键点： 言信息，辅助面试官做出更准确的判断。  在线学习平台的使用，为员工提供灵活的学习资源和路径，支 持其职业发展。 尽管如此，技术的引入也带来了新的问题和挑战。例如，数据 安全和隐私保护成为人力资源技术应用中的敏感问题。此外，技术 的快速迭代要求人力资源专业人员不断学习和适应新工具，对其专 业能力和适应性提出了更高要求。 综上所述，人力资源领域正经历着深刻的变革，技术的发展为 人力资源管理带来了新的可能性，同时也提出了新的挑战。企业需 ，确保个人数 据的收集、存储、处理和传输过程合法合规。为此，系统应采用数 据加密技术，确保敏感信息在传输和存储过程中不被窃取或篡改。 例如，可以采用 AES-256 加密算法对数据进行加密，并定期更新密 钥以增强安全性。 其次，系统需实施严格的访问控制机制，确保只有授权人员能 够访问和处理敏感数据。可以通过多因素认证（MFA）和基于角色 的访问控制（RBAC）来实现这一目标。例如，人力资源部门的员

升拟稿效率。提供续写、扩写、改写、提炼功能，生成内容可二次编辑，满足不同场景需求。 可通过自然语言输入，快速生成符合规范的公文内容。 敏感词检测：自动提示，规避风险 除系统自带常见敏感词外，支持企业或单位自定义敏感词库，以适配不同场景需求。拟稿人 拟稿后，可对公文进行敏感词检测，一旦拟稿或者审批时出现敏感词，系统将会自动提示工 作人员，提升稿件的准确率与专业性。 智能核稿：多维审校，规避失误 从文种选用、格式 从文种选用、格式书写、行文规则、内容逻辑、语言文字、标点符号等角度对 15 种国标公 文进行审校。自动识别部门名称、固有表述、领导姓名/职位等敏感类信息，进行纠错。 智能排版：调用模版，灵活高效 基于 15 种国标公文模板与自定义公文模版，依据海量模型一键排版，自动调整行文格式、 字体样式与大小，确保排版高效规范。支持智能匹配历史办文，支持自定义模板库。 AI+流程管理 蓝凌企业大脑 LanBots. 施工案例可整 理入库，确保快速准确回答相关问题。 ▍知识接入：接入相关知识文档，进行切片处理，切片内容可进入向量库，方便用户搜 索时快速定位所需内容。 ▍敏感词库：构建敏感词库，自动过滤敏感词，保障企业知识安全和合规性，防止敏感 信息泄露。 三、核心价值 ① 企业知识中枢：打造企业知识网络智能中枢，将企业内部海量的知识数据转化为有 价值的资产，为企业的决策、创新和运营提供有力支持，提升整体竞争力。

算力资源-网络路径”的智 能匹配体系，优先保障模型训练、实时交易等高优先级任务所需的低时延与高带 宽。结合数据分类分级管理，在网络边界部署数据围栏，并通过APN-ID标识与路径 可视技术，实现敏感数据全流程可溯、可管、可控，确保合规流通。 3�数安协同：筑牢数据流通的安全屏障 可信高速数据网以“内生安全、动态防护、合规监管”为核心，构建覆盖网络 传输全生命周期的安全体系。在传输与存储层面，部署量子加密、零信任接入、抗 时，高安数据传输仍存在痛点：偏远地区监测数据需量子加密保障，三方交互场景 需中立加密服务，创新企业需零信任认证、API安全与逐包检测能力以防范攻击。 此外，数据流通的合规审计压力持续加大。金融清算、能源统计等敏感数据要求 “不出市/省”“不出境”，需数网协同技术做边界策略控制，对传输路径可追溯 与存证能力提出更高要求。 四是法律规范与基础设施供给滞后，制约可信高速数据网规模化发展。在法 律层面，尽管 合规引领：强化监管能力与审计透明性 以《数据安全法》《个人信息保护法》为基准，以“数据围栏+路径可视”为 核心，构建全流程合规管理体系： 数据围栏在网络边界部署智能识别系统，基于数据水印、元标签等技术，实现 敏感数据“白名单”精准管理。对“不出域”“不出境”数据实施路径阻断，确保 数据流通范围可控。针对跨境数据流动，建立“安全评估+风险评估”双机制，动 态调整合规策略。 路径可视通过数网协同技术，实现数据流经节点、传输路径的全链路标记与可

通过未经授权的访问、泄露、复制等手段， 获取大模型权重、参数或训练数据 通过精心设计输入，绕过模型安全机 制，使其生成危险或不适当的输出 利用模型记忆训练数据的特点，通 过特定提问获取敏感信息 通过在训练数据中注入恶意样本， 误导模型学习 ，影响模型行为 数据 投毒 模型 窃取 对抗 攻击 隐私 泄漏 根 ：模型同质化 • 模型结构相似：依赖相似的基础模型（如 强化学习） • 数据来源相似：采用公开数据集进行训练 • 反应时机一致：信号到决策速度快，决策容 易同步 根2 因 2 : 黑箱脆弱性 • 噪声数据敏感： 深度学习模型对噪声数据 的 敏感性可能导致集体误判。 • 模型不可解释： 决策逻辑缺乏透明 ， 隐蔽 未 知风险容易叠加。 挑战 2 ：算法共振 金融市场中多个决策模型因算法同质化、数据源相似或逻 解决思路 联邦大模型（ FedLLM ） 旨在保障隐私的 同 时整合多源数据，突破数据壁垒。 通信效率问题：通过低秩适配器 LoRA 压缩通信 参数 ，提高效率。 隐私安全问题：通过自动化敏感数据检测机 制 ，识别隐私片段。 模型产权问题：通过动态水印技术 ，将水印嵌 入模型权重 ，减少产权纠纷。 研究实践 2: 隐私保护大模型 挑战 现有隐私保护大模型面临通信效率低、潜在的隐

便地 查看分类结果，并进行相应的管理和决策支持。用户反馈将成为系 统优化的重要依据，确保分类系统真正为用户所需。 最后，项目还会专注于数据安全与隐私保护，保障在流水分类 过程中不会泄露用户的敏感信息。综合考虑以上目标，我们将形成 以下的系统实施方案：  精确分类： 利用 AI 模型提升分类准确率，设定目标准确率为 90%以上。  自动化程度： 流水自动分类率达到 80%以上。 ，能够适应 多种数据的输入方式以及不断变化的业务需求。 首先，数据采集模块需实现多样化的数据源接入，主要包括：  传感器数据：通过物联网技术采集实时的环境和设备数据，确 保系统对外界变化的敏感性。  数据库接口：连接内部和外部数据库，定期或实时抓取相关的 历史数据和结构化数据。  API 对接：通过 RESTful 和 SOAP 等标准 API，与其他系统 （如 ERP、CRM 最后，用户管理功能将允许用户管理个人信息、权限和设置。 后台管理人员可以通过这一界面对系统用户进行管理，包括添加用 户、配置权限、查看用户操作记录等。这一部分需要保证信息的安 全性和隐私保护，用户的敏感数据应得到严格控制。 通过以上设计，用户界面模块不仅提升了系统的易用性，更保 证了用户在使用过程中的体验流畅与满意度。整体用户界面的设计 理念是以用户为中心，确保无论是技术新人还是资深数据科学家都