入侵 防范 恶意代 码防范 设备 防护 要点： 主要设备冗余空间、安全路径控制、整体网 络带宽、带宽优先级、重要网段部署 要点： 端口控制、防地址欺骗 协议过滤、会话控制 最大流量数及最大连接数 要点： 审计记录 审计报表 审计记录的保护 要点： 非授权设备接入 非授权网络联出 要点： 记录、报警、阻断 要点： 记录、报警、阻断 要点： 组合鉴别技术 特权用户权限分离 42 网络安全解读 控制 安全 审计 剩余信 息保护 入侵 防范 恶意代 码防范 资源 控制 要点：组合鉴别技术 要点： 管理用户权限分离 敏感标记的设置 要点： 审计记录 审计报表 审计记录的保护 要点： 空间释放 信息清除 要点： 记录、报警、阻断 要点： 记录、报警、阻断 与网络恶意代码库 分离 要点： 监控重要服务器 最小化服务 检测告警 48 应用及数据安全 应用安全 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 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

可信数据空间的“全生命周期可信”如何理解？ 7 二、数据治理类 7 11.数据资产化在可信数据空间中的合规要求有哪些？ 7 12.可信数据空间中数据分级分类的国家标准是什么？ 8 13.元数据管理在可信数据空间中的合规要点是什么？ 9 14.可信数据空间中数据质量的评估指标与合规要求？ 10 15.数据全生命周期管理的合规流程包括哪些环节？ 10 16.数据血缘管理对可信数据空间合规的意义是什么？ 11 17 16 24.隐私计算技术在可信数据空间的合规性验证要点？ 18 25.可信数据空间中安全审计的日志留存要求是什么？ 18 26.数据泄露事件的应急响应流程与合规要求？ 19 27.可信数据空间中数据安全风险评估的频率与内容？ 20 28.数据安全管理体系的认证标准（如等保2.0）如何应用？ 21 29.边缘数据在可信数据空间中的安全合规要点？ 21 30.可信数据空间中数据安全事件的报告义务与流程？ 可信数据空间的互操作性标准核心内容是什么？ 24 35.可信数据空间的可信认证机构与流程有哪些？ 25 36.可信数据空间中数据格式的合规标准要求？ 26 37.可信数据空间中接口标准的安全性设计要点？ 27 38.隐私保护技术（如差分隐私）的标准应用要求？ 27 39.区块链技术在可信数据空间的合规标准（如BSI）？ 28 40.AI技术在可信数据空间的应用标准有哪些？ 29 五、运营管理类

资金规模与来源 - 潜在风险点 3. 目标：全过程审计的总体目标与分阶段目标 4. 计划：详细的审计实施方案： - 立项阶段审计要点 - 设计阶段审计要点 - 招标采购审计要点 - 施工阶段审计要点 - 验收结算审计要点 5. 评估：审计评估体系设计： - 合规性评估指标 - 效益性评估指标 - 风险评估指标 - 创新性评估指标 SCOPE DeepSeek 拥有丰富的工 程审计 知识。知识越多，生成结果就越准确。 （2）反复修改和完善提问字词：向 DeepSeek 提问是一项非常重要的且有技 巧的工作。第四章的提示工程虽然给出了提问的方法和要点，但一次问答的结果， 未必就能满足应用的需要。此时， 可以通过反复修改问题的方式，来得到满足条 件的答案。同时，也可以在提问时，提交答案的方式，来提高正确率。 （3）人工审核结果：对于

0 万 + 视 频类 图 形类 数 据 类 音 频类 跨模态 Embeding 模型 知识图谱 构建 名词解释 政策对比 处理流程 规则规范 案例经验 指标计算 回答要点 ·… 114 国土资源部办公厅关于印发《土地权属争议案件文书格式… 2024/2/215:26 要素识别提取 图像理解扩写 视频分类 视 频 OCR 视频理解扩写 面 人 面 Y Tn . · rans enre. 四 暂股查询 Ai 智能体超市 资规文秘 融合智能检索与内容生成，确准查询政策业务，智能解读提炼要点 4 女画出平 专重留各 被 面 确 判 面 地 ) A 短 文 e 平 m 者 专业智能体 5 城心点，量顺储 天 a, n a ta n A g 门户首页 青是 文四器点匮然 2 管理员 I 提案答复助手 融合智能检索与内容生成，精准查询政策业务，智能解读提炼要点 智能体 通用 场景介绍 语义解析用户需求，搜集历史案 例，总结提案编写经验，通过大 模型与业务知识库深度融合，实 现提案解析、政策匹配、内容生 成、合规审查的一站式解决方案。

数据清洗与预处理 数据清洗与预处理是确保量化交易系统数据可靠性的核心环 节，其目标是通过规范化处理消除原始数据中的噪声、异常值和结 构性缺陷，从而为模型训练提供高质量输入。以下是关键实施步骤 与技术要点： 1. 缺失值处理 针对金融时间序列数据常见的缺失问题，采用分层修复策略： o 日内高频数据（如 tick 级）采用线性插值法补全，公式 为：xt=xt −1+ (xt+1− xt −1) 7% 实际部署时可采用混合架构提升可解释性： 1. 特征工程阶段使用白盒模型筛选有效因子 2. 信号生成层采用黑盒模型优化非线性组合 3. 风险控制模块强制使用逻辑回归等透明算法 关键实施要点包括：  黑盒模型需配备代理模型（Surrogate Model）进行近似解释  白盒模型应定期进行系数稳定性检验  混合架构中需建立严格的信号隔离机制 监管合规方面，欧盟 MiFID 稳定性和鲁棒 性的核心手段。压力测试通过模拟极端市场条件（如闪崩、流动性 枯竭、波动率骤增等）评估系统容错能力，而回测则通过历史数据 验证策略的统计显著性。以下是具体实施方案： 压力测试实施要点 1. 多维度场景构建：需覆盖黑天鹅事件（如 2015 年 A 股熔 断）、市场操纵模式（如订单簿欺骗）及硬件故障场景（如网 络延迟突破阈值）。测试数据应包含合成数据与真实事件数据 的混合，例如使用

AI人工智能管理体系，确定其适用方向及使用关键点，确保 其工作的顺利进行。 （二）加大 AI人工智能应用型人才培养力度 为了更好地将 AI人工智能用于建筑设计，设计人员需要对人 工智能技术有更为深入的认识，并把握其应用要点。而设计人员 对于 AI人工智能的运用能力，同样会直接关系到建筑设计的最终 质量。因此，建筑设计人员要主动地转变自己的思维方式，充分 认识信息化时代对建筑设计行业提出的新挑战，通过强化专业学 的专业素质。建筑设计是一项综合性的工作，它关系到工程的最 终质量。建筑设计人员要有精益求精的工作态度和严谨的工作作 风，不忘设计初衷，从而促进建筑设计工作的不断创新。最后， 建筑企业领导应针对 AI人工智能的应用要点，对建筑设计人员进 行系统性的专业培训，促进设计人员在工作中不断更新自己的工 作理念。 （三）强化数据储存与应用的安全性 随着人工智能技术的兴起，建筑设计领域也迎来了新的发展 机遇，但在提

更新频率 生存分析模型 客户流失预警 ≥88% 月度 模型类型 适用场景 精度阈值 更新频率 贝叶斯网络 产品推荐匹配度 ≥82% 季度 图神经网络 社交影响力扩散预测 ≥75% 半年度 关键实施要点包括： - 建立实时特征管道（Feature Pipeline），确保行为数据在产生后 15 分钟内进入分析系统 - 设置预测置信度阈值，当模型输出置信度<70%时自动触发人工复 核流程 - 系统集成方案的核心在于实现 CRM 系统与 DeepSeek 大模型 的无缝对接，同时保障数据安全性与业务连续性。采用分层架构设 计，通过 API 网关作为中间层，实现双向数据交互与协议转换。以 下是具体实施步骤与技术要点： 技术架构采用微服务模式，分为接入层、服务层和数据层。接 入层部署 RESTful API 接口，支持 OAuth 2.0 认证，确保每次请求 携带加密令牌。服务层通过 Docker 容器化部署模型推理服务，使 DeepSeek 大模型的核心通信 通道，需满足高并发、低延迟的业务需求。接口采用 RESTful 架构 设计，基于 HTTPS 协议保障数据传输安全，通过异步消息队列实 现请求缓冲与流量控制。以下是关键设计要点： 通信协议与数据格式 - 传输层使用 TLS 1.3 加密，通过 OAuth 2.0 进行身份鉴权，每个 请求需携带动态生成的 access_token - 请求/响应体统一采用 JSON

多源数据接入方案的核心在于构建标准化、高可用的数据管 道，实现保险业务系统与外部数据源的自动化对接。本方案采用混 合架构设计，兼容实时流式数据和批量数据同步，通过统一接口规 范确保数据质量与安全。以下是具体实施要点： 1. 数据源分类与接入协议 o 内部系统数据：通过企业服务总线（ESB）对接核心业 务系统（如保单管理、理赔系统），采用 RESTful API 或 WebService 协议，每日全量同步基础数据+实时触发式 发预警 4. 持续学习机制 通过反馈闭环优化模型： o 记录人工核保员对系统建议的修正动作 o 定期用最新承保/理赔数据重新训练风险模型 o 对争议案例进行归因分析并更新规则库 实施要点： - 需建立医疗术语标准化体系，将不同医疗机构出 具的检查报告转换为统一编码 - 针对罕见病或复杂病例保留人工复 核通道 - 通过可视化解释功能展示核保结论的依据，例如高亮关键 风险因子 结论时同步提供依据清单，如「拒保原因：血糖值>9mmol/L 且未 提供近期糖化血红蛋白报告」 3. 灰度发布机制：新模型上线时采 用 AB 测试分流策略，确保核保通过率波动控制在±3%以内 实际部署中需注意三个要点： - 建立实时监控看板，跟踪「核 保结论分布」「模型置信度偏离度」「人工复核率」等核心指标 - 设置熔断机制，当系统检测到异常数据流（如同一 IP 高频申请） 时自动切换至人工审核通道

中，模块化设计原则是确保系统可扩展性、可维护性和灵活性的核 心。模块化设计通过将复杂系统分解为高内聚、低耦合的功能单 元，实现技术组件的即插即用和独立演进，同时降低系统迭代风 险。以下是具体实施要点： 1. 功能解耦与边界定义 每个模块需明确其业务职责和技术边界，例如： o 接口适配层：统一处理多协议接入 （HTTP/gRPC/WebSocket）和数据格式转换 （JSON/Protobuf），与核心逻辑隔离。 平均耗时(ms) 峰值 QPS 请求解析 8 1500 风控校验 15 1200 模型推理 210 800 结果组装 5 2000 2. 数据交互层 构建异构数据源统一接入方案，关键设计要点包括： - 采用 Flink CDC 实现实时数据同步，延迟控制在秒级 - 数据映射关系通过元数据中心管理，支持 200+种银行交易报文标 准 - 安全防护措施： - 字段级动态脱敏（账号/身份证等敏感信息） 强验证+人工复 核 00:00-24:00 RC- 035 1 小时内密码错误≥3 次 IP 归属地变更 临时锁定 2 小时 08:00-20:00 服务编排层采用微服务架构，关键设计要点包括： - 事务一致 性保障：通过 Saga 模式实现跨系统业务链路的最终一致性 - 熔断机 制：当下游系统响应时间超过 500ms 时自动切换备用通道 - 流量 控制：基于令牌桶算法实现

Spine-Leaf( 脊 - 叶 ) 物理拓扑构建的 Underlay 网络 ，叠加 EVPN 控制平面 +VXLAN 数据平面组成的 Overlay 逻辑架构 ( 大二层 ) 组合， 技术实现要点 • 端口聚合（ LACP ）： 管理节点→管理交换机： 2 条 10G 链路聚合，带宽 20Gbps ， 故 障切换时间＜ 50ms 。 Leaf → Core/Spine ：多条 400G 预审：与省大数据局沟通算力规模与技术创新性 l 正式申报（ 3-4 月） 线上：填报《申请书》 ，说明资金用途（ 60% 设备升级） 现场：机房核查 GPU 部署（机柜 U 位部署图） l 审核要点 算力真实性： nvidia-smi 验证 GPU 利用率≥ 70% 政策符合性：属于 “东数西算” 贵州枢纽节点 l 材料包装重点 产业链证明： 编制《产业融合白皮书》 ，含上游超微 融合成效量化：带动 50 + 就业 ，预计增收 1.2 亿元 l 申报技巧 《融合项目可行性研究报告》突出技术融合： AI 渲 染 与推理算力复用（利用率提升 30% ） 答辩要点： PUE=1.2 年省电 120 万度；对比传统渲 染 模式 ，项目效率提升 53% 政策适配性分析