API越权访问风险 API命令注入攻击 敏感数据泄露 安全 隔离专区 敏感数据 防外传/防删除 数据独立 隔离存储 主机操作 审计&监控 主机安全防护 代码安全扫描 Web漏洞扫描 云原生微隔离 账号风控安全 内外部安全众测 蓝军攻防演练 大模型威胁情报 核心技术 攻防对抗 模型引擎 密码学技术 机器学习 图计算分析 敏感数据识别 主机/容器安全 混元大模型安全防护方案

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。 只有合适的眼睛才能看到敏感数据。加密、访问控制和增强的认 证方法是你的数字保安，确保不受欢迎的访客无法窥视。 初创企业由于其有限的资源和快速扩张的环境，成为网络威胁的主要目 标。实施核心网络安全原则可以保护敏感数据，确保合规性，并与客户 和投资者建立信任。 x 网络安全操作手册，适用于初创企业 网络安全手册：面向初创 公司21 为了使这些原则得以体现： 加密静止或传输中的敏感数据。 考虑将通

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，尽管已 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

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。 流程指标数据是 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

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 工只能访问与其职责相关的数据，而 IT 部门则负责系统的维护和 安全监控。 在数据存 岗位推荐系统进行人力资源优化时，合规性 审查是不可或缺的一环。首先，系统必须严格遵循《个人信息保护 法》和《网络安全法》的相关规定，确保用户数据的收集、存储和 使用均在法律允许的范围内。特别是对于敏感数据的处理，如求职 者的学历、工作经历等，必须获得明确的用户授权，并采取适当的 加密措施以防止数据泄露。 其次，系统应建立透明的数据处理机制，包括但不限于数据收 集的目的、方式、范围及用户权利等，确保用户能够清晰地了解其 岗位推荐系统时，尽管其技术先进性和效率 提升潜力显著，但仍需关注潜在风险并制定相应的应对措施，以确 保项目顺利实施并持续优化。首先，数据隐私与安全风险是首要考 虑的问题。由于系统涉及大量员工个人信息和公司敏感数据，必须 建立严格的数据保护机制。建议采取多层加密技术，限制数据访问 权限，并定期进行安全审计。同时，确保系统符合《个人信息保护 法》等相关法律法规要求，制定详细的数据使用规范，并与员工签 订明确的隐私协议。

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 部署 作为一项重要的选择，具备诸多优势与可行性，特别是在数据隐 私、系统性能和企业控制方面。 本地部署意味着系统的所有组件与数据存储在企业内部的服务 器或计算设备上。这种部署方式可有效避免敏感数据在云端传输与 存储所带来的安全风险。同时，企业能够就本地硬件资源进行完全 的控制与管理，确保系统性能稳定，并且可以根据业务需求进行灵 活的资源调整。 在本地部署过程中，需要考虑以下几个方面： 全。针对数据的上传和下载，建议采用 TLS（传输层安全协议）来 加密网络通信，防止数据在传输过程中被窃取或篡改。此外，数据 存储时也应使用加密技术，例如 AES（高级加密标准），对存储在 云端或本地的敏感数据进行加密，确保只有授权用户能够访问。 同时，为了保证系统的整体安全性，建立严格的访问控制机制 是必要的。可以通过身份验证和访问权限管理来确保只有经过授权 的用户才能够访问系统和数据。建议使用多因素认证（MFA）来增

SIP 网关，连接到 CUCM • 远程专家协助功能 • 移动 App 共享桌面、远程控制和 Web 的护航浏览 • 专家电子白板 • 专家文档推送和 URL 共享 • 辅助填表 • 敏感数据隐藏 • 媒体处理 • STUN 外网 IP 接入 • 媒体加密 • Opus, G.711 & G.729 音频转码 • H.264 & VP8 视频转码 Cisco Remote

具，实时监控数据质 量，及时发现并纠正数据异常，避免因数据质量问题导致模型训练 结果的偏差。 在数据安全方面，需构建多层次的安全防护体系，确保数据的 机密性、完整性和可用性。采用加密技术对敏感数据进行加密存储 和传输，防止数据泄露。通过访问控制机制，限制不同角色的用户 对数据的访问权限，确保数据仅被授权人员使用。此外，部署入侵 检测系统和数据防泄漏解决方案，实时监控和防范潜在的安全威 大模型底座项目需 严格遵循相关法律法规及行业标准，确保数据的合规性和安全性。 首先，项目将实施数据分类分级管理，根据数据的敏感程度和重要 性，制定不同的保护策略。例如，个人隐私数据、财务数据等属于 高敏感数据，需采用加密存储、访问控制、日志审计等多重安全措 施；而公开数据则可根据实际需求采用较低级别的保护措施。此 外，项目将建立完善的数据生命周期管理机制，从数据采集、存 储、处理到销毁的每个环节，均需符合隐私保护要求。 在企业数字化转型过程中，数据安全策略是确保数据完整性、 可用性和保密性的关键环节。首先，数据分类与分级是数据安全管 理的基础。通过对数据进行分类和分级，明确不同类型数据的处理 方式和访问权限，确保敏感数据得到重点保护。具体实施时，可根 据数据的敏感程度、使用场景以及法律法规要求，将数据分为公开 数据、内部数据、机密数据和绝密数据四个等级，并为每个等级制 定相应的安全策略。 为确保数据在传输和存储过程中的安全性，需采用加密技术。

流程复杂多变：RPA需要适应频繁的流程变更。例如保险公司在自动化理赔流程中，需不断调整RPA脚本以适应新的理赔规则，导致维护 成本的增加。（2）高合规性与数据安全要求：RPA在自动化处理金融行业敏感数据时，必须确保符合严格的法规。此外，金融机构需要确保RPA流程符合监管要求，如AML（反洗钱）和KYC （了解客户程序）。（3）交易及时性与容错率低：金融机构的业务流程需要稳定、可靠地运行，RPA 算法的泛化能力有限；（3）智能体的自主性与反馈机制不足；（4）智能体的环境交互能力不足；（5）具身智能的感知与认知能力的局限性；（6）软硬件解耦与集成难题。 33 RPA与AI的结合需要处理大量敏感数据，数据安全 和隐私保护成为关键挑战，企业应通过技术手段 （如数据脱敏和加密传输）防止数据泄露。此外， 真实场景中的数据获取存在困难，且计算资源消耗 较大。 AI算法的复杂性可能导致与现有RPA系统的集成难

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