自主访问控制、用 户数据完整性保护、恶意代码防范 包过滤、恶意代码 防范 数据传输完整性保 护 二级系统安 全保护环境 用户身份鉴别、 自主访问控制、系 统安全审计、用户数据完整性保护、 用户数据保密性保护、恶意代码防 范、客体安全重用 包过滤、安全审计、 完整性保护、恶意 代码防范 安全审计、数据传 输完整性保护、数 据传输保密性保护 全保护环境 用户身份鉴别、 自主访问控制、标 记和强制访问控制、系统安全审计、 用户数据完整性保护、用户数据保 密性保护、客体安全重用、程序可 信执行保护 区域边界访问控制、 区域边界包过滤、 区域边界安全审计、 区域边界完整性保 护 安全审计、数据传 输完整性保护、数 据传输保密性保护、 可信接入保护 系统管理、安全管 理、审计管理 四级系统安 全保护环境 用户身份鉴别、 自主访问控制、标 记和强制访问控制、系统安全审计、 用户数据完整性保护、用户数据保 密性保护、客体安全重用、程序可 信执行保护 访问控制、包过滤、 安全审计、完整性 保护 安全审计、数据传 输完整性保护、数 据传输保密性保护、 可信接入保护 系统管理、安全管 理、审计管理 2.1 功能机 制

安全区域边 界 边界防护 访问控制 入侵防范 恶意代码和垃圾 邮件防范 安全审计 可信验证 安全计算环境 身份鉴别 访问控制 安全审计 入侵防范 恶意代码防范 可信验证 数据完整性 数据保密性 数据备份恢复 剩余信息保护 个人信息安全 安全管理中 心 系统管理 审计管理 安全管理 集中管控 管理要求 安全管理制 度 安全策略 管理制度 制定发布 审计记录应包括：事件的日期和时间、用户、事件类型、事件是否 成功及其他与审计相关的信息； c) 应能够根据记录数据进行分析，并生成审计报表； d) 应对审计记录进行保护，避免受到未预期的删除、修改或覆盖等。 边界完整性检查 （ S3 ） a) 应能够对非授权设备私自联到内部网络的行为进行检查，准确定出 位置，并对其进行有效阻断； 接入认证、 IP/MAC 绑定 终端准入 b) 应能够对内部网络用户私自联到外部网络的行为进行检查，准确定 访问控制 访问控制 安全审计 安全审计 剩余信息保护 剩余信息保护 通信完整性 通信完整性 通信保密性 通信保密性 防抵赖 防抵赖 软件容错 软件容错 资源控制 资源控制 要点 身份鉴别 身份鉴别 访问控制 访问控制 安全审计 安全审计 剩余信息保护 剩余信息保护 通 信 完整性 通信完整性 通 信 保 密 性 通信保密性 防抵 赖 防抵赖 软 件 容 错 软件容错

.......................202 1. 项目概述 随着人工智能技术的迅猛发展，知识库数据处理及 AI 大模型 训练已成为推动智能化应用落地的核心环节。本项目旨在构建一套 完整的数据处理与模型训练方案，以满足企业在复杂场景下的智能 化需求。项目通过对多源异构数据的采集、清洗、标注和结构化处 理，打造高质量的知识库，为后续的 AI 模型训练提供坚实的基 础。同时，结合 现从海量异构数据中提取有价值的信息，并将其转化为可支持决策 和创新的知识资产。具体目标包括以下几个方面： 首先，实现知识库数据的高效清洗与整合。针对多源异构数 据，设计并实施数据清洗规则，确保数据的准确性、完整性和一致 性。同时，建立数据标准化流程，统一数据格式和语义表达，为后 续的模型训练提供高质量的数据基础。数据清洗的关键指标包括： - 数据准确率提升至 99% 以上 - 缺失值处理率达到 大模型的训练提供坚实的基础，最终为企业或组织提供 智能化解决方案，助力业务创新与决策优化。 1.3 项目范围 本项目旨在构建一个高效、精准的知识库数据处理流程，并结 合最新的 AI 大模型技术，设计并实施一套完整的训练方案。项目 覆盖的范围包括数据收集、清洗、标注、存储与管理，以及基于这 些数据的 AI 大模型训练与优化。具体而言，项目将处理多源异构 数据，包括但不限于文本、图像、音频和视频等，确保数据的多样

需要对高频交易使用分层抽样，按交易金额或渠道划分样本层级） （24）审计资源分配是否科学？（如资深审计师被分配至低风险业务线，需 要根据风险评级分配人力，高风险领域（如理财产品销售）配置经验丰富人员） （25）数据采集范围是否完整？（如忽略非结构化数据中的风险线索，需 要 整合客服录音、邮件等非结构化数据） （26）审计工具是否适配业务系统？（如未对接核心银行系统的 API 接 口， 需要开发定制化数据抓取工具，确保覆盖核心系统（如信贷管理、资金交 截 图， 需要采用录屏工具固化关键操作步骤，并保存原始数据哈希值） （28）异常交易判定标准是否滞后？（如沿用三年前的反欺诈阈值，没有 根 据市场波动动态调整阈值） （29）访谈记录是否客观完整？（如未记录受访者回避性回答，需要使用 双 人访谈机制，同步录音并标注关键矛盾点） （30）跨部门协作流程是否低效？（如业务部门拖延提供数据，需要设定 数 据提报时效 KPI ，逾期自动触发预警并扣减考核分） 既要分析数据又要保护隐私，怎么平衡？（ “ 比如用 联邦学习 ”技术（一 种不共享原始数据的方法）训练模型，只分析数据规律，不接触具体客户信 息； 结果输出时加入随机干扰，防止反向推测隐私） 5 、 如何让各部门按时提供完整数据？（比如用共享平台设定数据提交截 止 日期，自动检查数据质量（如是否缺漏关键字段），未按时提交的部门会自 动收 到提醒，并影响绩效考核） 6 、如何解决多源数据清洗效率低？（如不同系统数据格式混乱，制定统

硬件资源的动态分配与优化能力。系统应支持分布式训练，以提高 大规模数据训练的效率和模型性能。此外，系统还需提供训练过程 的实时监控与调试功能，便于开发人员及时调整训练参数和策略。 在数据考评方面，系统需要构建一套完整的考评指标体系，以 确保模型训练的有效性和科学性。考评指标应涵盖模型精度、泛化 能力、训练效率等多个维度，并结合实际应用场景进行动态调整。 例如：  模型精度：准确率、召回率、F1-score 备高效的数据采集能力，能够从多种数据源（如数据库、API 接 口、文件系统等）实时或批量导入数据。数据采集过程中应支持多 种格式（如 JSON、CSV、Excel 等）的解析，并能够自动识别和转 换数据类型，确保数据的完整性和一致性。 其次，系统需要提供强大的数据存储与管理功能。考虑到人工 智能训练数据的规模通常较大，系统应采用分布式存储架构，支持 海量数据的存储与快速检索。数据存储结构应设计为分层管理，包 同时，系统应提供可视化的数据预处理工具，方便用户直观地查看 和处理数据。 此外，数据安全管理是数据管理需求中的重要环节。系统需实 现数据的访问控制、加密存储和传输等功能，确保数据的机密性和 完整性。针对不同用户角色，系统应设置细粒度的权限管理，限制 对敏感数据的访问和操作。 最后，系统应具备数据监控与日志管理功能，能够实时监控数 据的采集、存储和处理过程，并记录详细的操作日志。日志管理模

此报告仅供客户内部使用。未经麦肯锡公司书面许可，其它任何机构不 得擅自传阅、引用或复制。本文件仅供麦肯锡公司简报之用；并非会议 之完整纪录。 设计企业未来架构 (EA) ， 构建业务信息化蓝图 企业架构 (EA) 设计咨询项目 企业架构治理 (EAM) 现状诊断 内部使用 文件 5 2 • < 文件 1> 目标业务能力架构 – 各种挑战及业务能力建设重点 – 业务能力重点对 IT 的要求 针对体改后的组织设置，设计所需角色、 岗位、职责，及项目治理流程 • < 文件 7> 数据治理的方向性建议 • < 文件 8> 现有 / 目标架构的 ARIS 模型说明 – 现有 / 目标架构在 ARIS 中被完整记录， 该文件为对建模内容的说明 本项目通过一系列的交付物，回答上海电力企业架构 亟需解决的核心问题 • 上海电力需要加强哪些业务能力建设以应对未来 5 年内各方面的挑战？这些这些能力建设的重点对 架构设计层面 数据架构 基础架构 9 评估结果从三个方面显示出上海电力 EAM 的主要差距 要素 •架构现状无公认文档 – 业务能力架构 – 应用架构 – 集成架构 – 数据架构 •目标架构不完整、展望近， 仅有限于未来 1-2 年的标准 – 基础设施标准（已颁布） – 应用、集成标准（在编） 流程 •EAM 工作尚未正式发起 •无跨项目跨业务的 EA 需求 设计和 EA 设计更新流程

网络出口部分设计 敏感信息防泄露 可视 双向 高效 智能 恶意流量识别 威胁情报预警 通用漏洞防御 信息收集防御 智能联动分析 融合安全设计框架 网络安全方面：整体安全 完整的 L2-L7 安全防护 • 更完整 防火墙 威胁 病毒 APT 更可靠 更低成本 网络安全方面：可视 网络安全方面：双向 网络安全方面：威胁预警 在线设备：数千台安全网关 未知威胁实时监测 月拦截： 点位需要配置一个电源插 板 1100 个 4 方案价值 方案价值 细致 精准 全面 完整 无线城市 及公共服务 平台方案 灵活 多样 高效 便捷 安全 可靠 扩展 性强 方案价值 全面 完整 提供全面完整的无线覆盖、接入方案； 提供完整的无线管理、运营解决方案； 提供完整的网络安全管理、预警处置解决方案； 提供完整的公共服务平台及安全解决方案； 灵活 有效 提供灵活的用户接入、管理、控制机制；

现潜在风险点，并生成精准的稽查报告。 在实际应用中，DeepSeek 可以通过以下方式优化税务稽查流 程：  数据整合与清洗：将分散在不同系统中的涉税数据进行整合， 并通过智能算法清洗数据，确保数据的一致性和完整性。  异常检测：利用机器学习模型，自动识别异常交易模式，例如 频繁的大额交易、关联方交易等，帮助稽查人员定位高风险纳 税人。  风险评估：基于历史数据和行业特征，构建风险评估模型，对 保税收 征管的公平性和有效性。 具体而言，DeepSeek 技术在税务稽查中的应用主要体现在以 下几个方面：  数据预处理：通过自动化工具对原始财务数据进行清洗和标准 化处理，确保数据的完整性和一致性。  异常检测：利用深度学习算法识别财务数据中的异常模式和风 险点，如不合理的交易金额、异常的账务处理等。  风险评分：根据预设的风险模型，对每笔交易或每家企业进行 风险评分，帮助稽查人员优先处理高风险案件。 险，帮助企业规范税务行为，减少因税务问题引发的法律纠纷和经 济损失。 具体实施过程中，DeepSeek 的应用将围绕以下几个方面展 开： - 数据整合：将税务部门内部的各类数据源进行统一整合，确 保数据的完整性与一致性。 - 智能分析：利用 DeepSeek 的机器学 习算法，对税务数据进行深度分析，自动生成稽查报告。 - 风险预 警：建立风险预警机制，实时监控税务行为，及时发现异常情况。 -

日，习近平在中共中央政治局第十一次集体学 习时强调“高质量发展需要新的生产力理论来指导”。传统的 ISO/OSI 等经典网络理论，虽然涵盖了联网设备之间，从物理连接、 数据传输、会话管理到应用服务的完整通信功能，但并未纳入网络用 户交互所需的身份识别、行为交互、数据解析等能力。针对当前互联 网在数据互联互通中面临的架构性与基础性瓶颈，本白皮书在参考借 鉴 OSI 网络七层模型的基础上，通过在网络传输层之上构建新型互 论是早期的文件传输，还是现代的视频流媒体，在传输过程中均需保持信息的完 整性。信息完整性（Data Integrity）是一个严格的技术概念，特指数据在采集、 处理、存储和传递过程中保持完整且未被篡改、遗漏或损坏的特性，这一特性 主要通过校验和（Checksum）、数字签名（Digital Signature）等密码学机制 予以保障。 近年来，除了信息的完整性，ICT 技术在追求的另一个重要特性是信息的时 效性。 效性。时效性指信息在特定时间段内具备使用价值的特性，其核心在于信息能否 在需要时及时传递并发挥作用。时效性直接影响信息的决策价值——过时的信息 如同“失效的药品”，即使内容完整准确，也可能导致判断失误或机会丧失。 互联网基于"尽力而为"（best-effort）的数据传输机制，能够满足大多数常 规信息传输需求，例如电子文档传输、门户网站新闻资讯等典型的 Web1.0 和 Web2.0 应用场景

模型的高效学习和推理能力， 实现对政务信息的高效索引、查询和推荐，提升政务服务的响应速 度和用户体验。 - 通过知识图谱技术，实现政务知识的关联分析和 可视化展示，为政策制定和决策提供数据支持。 - 建立一套完整的 知识库管理和维护机制，确保知识的时效性和安全性，为电子政务 的长期发展提供可靠的知识保障。 为实现上述目标，项目将分阶段推进，首先进行政务数据的收 集和预处理，然后利用 DeepSeek 的地位。电子政务的核心目标是通过信息技术手段提升政府工作的 效率和透明度，而知识库则是实现这一目标的关键基础设施之一。 首先，知识库能够系统地整理和存储各类政务信息，包括政策法规、 公共服务流程、历史案例等，确保信息的完整性和一致性。这不仅 有助于政府内部的信息共享和协同工作，还能为公众提供权威、准 确的政务信息查询服务，提升公众满意度。 其次，知识库在电子政务中扮演着智能决策支持的角色。通过 深度学习和自然 及外部数据源，实现 数据的统一存储与管理。这包括但不限于政策文件、法律法规、办 事指南、常见问题解答等结构化与非结构化数据。通过数据清洗、 标准化和分类，确保知识库中的数据具有一致性、准确性和完整性。 其次，知识库应支持高效的智能检索功能，能够根据用户输入 的自然语言查询，快速定位相关知识点。这需要引入先进的自然语 言处理（NLP）技术，结合语义分析和上下文理解，提升检索的精 准度和