终端安全检查是计算机终端入网的凭证，不安全的终端接入网络，将可能给网络带来 无 法估量的损失，例如病毒恶意传播，木马泛滥导致机密泄露，不安全策略配置导致对黑 客入 侵缺乏抵抗能力等。终端安全控制系统针对以上问题， 从终端安全加固做起，对终端 可能存 在的风险进行评估，并根据评估结果对终端存在的风险进行修复和加固。常见的加 固手段如 下： ⚫ 杀毒软件检查 ⚫ 共享资源检查 用户可以选择任何一种适合的认证机制来进行认证，且只需要通过一种方式的认证即可实 现 接入。 2.3.3 安全检测 2.3.3.1 复制分流器 IPS、流量分析、沙箱检测、数据防泄漏等各类检测设备针对流量的安全检测需求， 可 通过配置一台高性能的 TAP 复制分流器对重要的网络节点镜像的流量进行采集和复制，把 流量均衡分散到多个出接口， 转发给 IPS、流量分析、沙箱检测、数据防泄漏等各类检测设 法远程访问及各类违规接入。还可用于解析常见的各类网络层协议， 提取访问关系信息； 能够解析常见的应用层协议，能够识别通讯数据的具体内容。 2.3.3.4 沙箱检测 通过部署沙箱检测系统为警务应用提供降低未知威胁和针对性攻击风险所需的全网范 围的可见性、洞察力和控制力。通过实时监测和动态分析技术，提供侦测、发现、和抵抗 这 些攻击所需的深入分析和行动情报。 沙箱检测系统集成网络封包、应用内容、文件过滤、 云

通过分析网络层和应用层的通信 , 根据预先定 义的过滤规则和防护策略实现对网络内病毒防护的产品。 5 序号 产品类别 产品描述 13 统一威胁管理产品 (UTM) 通过统一部署的安全策略 , 融合多种安全功能 , 针对面向网络及应用系 统的安全威胁进行综合防御的网关型设备或系统。 14 病毒防治产品 用于检测发现或阻止恶意代码的传播以及对主机操作系统应用软件和用 户文件的篡改、窃取和破坏等的产品。 15 安全操作系统 电话：010-56380988 地址：北京市海淀区西北旺东路 10 号院 7 号楼博彦科技大厦 C 座 6 层 产品名称：天地和兴数据备份与恢复一体机 产品概述 天地和兴数据备份与恢复一体机是一种专门针对业务可持续性的容灾产品，支持一体化集 成容灾的全方位全架构保护，通过实时捕获磁盘 I/O 变化技术，实现块级实时数据复制，满足 用户生产业务的操作系统、数据库、应用、文件等完整保护和全一致性分钟级的本地及其异地 未来，天融信将始终以捍卫国家网络空间安全为己任，致力于成为民族安全产业的领导者、领 先安全技术的创造者和数字时代安全的赋能者。 产品名称：天融信数据安全管理系统 产品概述 天融信数据安全管理系统是一款主要针对数据的存放进行相应备份保护的软硬件一体化产 品，可为数据提供完整的备份保护综合解决方案。该产品支持各类服务器数据的备份恢复，包 括操作系统、文件、数据库、虚拟化平台等。一体机独特的 CDM 备份功能，“一次完全备份，

Language Model, MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP）。这些 任务使模型能够在不同语境下理解词语的含义和句子之间的关系。 在微调阶段，模型针对特定的电子政务领域进行有监督训练，以提 高在知识库构建和检索任务上的表现。 此外，DeepSeek 模型还引入了知识蒸馏（Knowledge Distillation）技术，通过将大型模型的知识传递给小型模型，既保 模型的要求，配置相应的硬件和软件环境，包括 GPU 支 持、操作系统版本、依赖库等。 2. 接口开发：开发与电子政务系 统对接的 API 接口，确保模型能够接收和处理系统发送的请求，并 返回相应的结果。 3. 数据预处理：针对政务数据的特殊性，设计 合适的数据预处理流程，包括数据清洗、格式转换、特征提取等， 以提高模型的处理效果。 4. 模型优化：根据实际情况，对模型进 行微调和优化，如调整参数、增加训练数据、采用迁移学习等技术， 训练集：80%的标注数据  验证集：15%的标注数据  测试集：5%的标注数据 针对政务领域的特殊性，进行如下优化： 1. 引入领域词典， 增强模型对专业术语的理解 2. 采用数据增强技术，扩展训练样本 多样性 3. 设计多任务学习框架，同时优化问题分类和答案生成任 务 模型性能评估采用准确率、召回率和 F1 值等指标，针对政务 场景专门设计场景化测试集。通过 A/B 测试验证模型在实际应用中

够对国内的企业及各类机构的数智化审计现状有一个全面准确的了解，同时也是为行业协会、 政府部门在进行国内审计领域宏观规划时提供有价值的决策支持信息，中国内部审计协会联 合北京谷安天下科技有限公司于 2023 年 10 月初开展了针对数智化审计的问卷调查。本次 调查是通过网上渠道自愿报名方式参加，一共收到 191 名受访者（受访机构）的反馈，涉及 金融、制造、教育、医疗卫生、商业服务业等行业。本调研报告就是在本次调查问卷的统计 审计部门的中高层对数智化审计有着较高的关注度，反映了组织的中高层审计负责人对 新技术持开放态度，他们希望积极参与，了解最新的发展趋势，并确定如何最好地利用它们； 同时由中层高层审计负责人职业经验和管理视野，他们反馈的问题有较高的针对性和准确性。 9 数智化审计调研报告 另外，39.27% 受访者是一般审计人员，他们的参与是从普通从业者的角度，反映了对 调查问题的意见，增加了调查的全面性。 图表.2.受访者职级分布 10 21%。数据分析工具可以帮助审计人员对大量数据进行处理和分析， 从而发现其中的规律和异常；而数据可视化工具则可以将数据分析结果以图表等形式呈现， 更加直观易懂。 图表.8.传统审计相关工具 针对 IT 审计而言，IT 审计中使用频率最高的工具是数据库审计系统，占比 58.12%。接 下来是数据资产风险评估工具，占比 46.60%。数据库审计系统可以监控和审计数据库操作， 发现异常行为，

预测性维护是什么？ 我们为什么需要它？ 封面图片： koto_feja 01 / 运维服务的发展进程 从需求侧来看，完整的数字化运维服务将成为企业选择运维 服务供应商的主要考量维度之一。罗兰贝格针对全球领先制 造企业的调研结果显示，85%以上的受访者认为运维服务商 应更多地关注数字化方案规划能力，97%的受访者认为运维 服务商应提供主动、完整的数字化运维服务方案。随着先进 制造业对运维 发生在 设备故障后，具有高度不可预测性及突发性，且设备本身 的损伤程度较高，易造成修理时间及费用垫高等情况，还 容易造成停线时间成本高等副作用。 2.预防性维护：即基于设备厂商的保养计划或是针对操作规 程进行检修安排。此部分原理主要是根据设备厂商对部件 寿命的分析，但由于部件老化磨损的外力干扰因素过多导 致寿命预测不够准确，易造成过早、过度保养或是保养不 足等问题。 3.基于条件 预测性维护：预测性维护是运维服务的最新发展，主要得 益于工业互联网、大数据及人工智能的交互应用，具有主 动且针对性强的特征。预测性维护的核心思想是通过对设 备及系统运行状态进行故障预测，最大化部件的使用效 益，同时产线停工停线成本也会降低，并减少不必要的 浪费。 02 在数字化智能制造的环境中，数据以及围绕数据的智能化 处理活动均针对特定的生产和运营指标维度的达成和维持 进行构建。在现实场景中，时效、库存、成本控制、工艺控制、

预训练模型，具备强大的语义理解、推理和生成能力，能够有效支 撑政务领域的智能问答、政策解读、文档生成等场景。然而，由于 政务场景的专业性、特殊性以及对准确性和合规性的高要求，通用 大模型难以直接满足政务需求。因此，针对政务场景进行大模型的 微调，使其更好地适应业务需求，成为当前亟待解决的问题。 政府部门在日常工作中需要处理大量的法律法规、政策文件、 办事流程等文本数据，这些数据具有以下特点： - 专业性高：涉及 进行领域适配性微调，使其能够更精准地理解政务文本、生成合规 的政策解读、提供智能的决策支持。具体背景如下： - 技术需求： 政务场景对大模型的理解能力、生成能力和推理能力提出了更高要 求，需要针对性地优化模型结构、训练数据和微调策略。 - 业务需 求：政府部门需要通过智能化工具提升工作效率、优化服务质量、 降低人工成本。 - 政策支持：国家相关政策鼓励 AI 技术在政务领 域的应用，推动智能化政务系统建设。 法规、专业术语以及多样化的文本格式，如公文、报告、会议纪要 等。因此，目标是通过微调 DeepSeek 政务大模型，使其能够精准 理解政务文本的语义，并在生成内容时保持高度的准确性和专业性。 首先，针对政务场景下的语言理解能力，模型需要具备对政策 法规的深度解析能力。这包括对法律条文、政策文件中的关键词、 逻辑关系和上下文关联的精确捕捉。例如，在处理“乡村振兴战略” 相关文件时，模型应能够识别“农村基础设施建设”“农业科技创新”

许多情况 下，各部门之间的信息孤岛现象严重，导致数据无法实现有效共 享，信息传递的时效性和准确性都难以保证。这种低效的信息流转 不仅增加了管理成本，还可能因信息滞后性而导致决策失误。 其次，针对突发事件的应急响应能力不足也是现有管理模式的 一大短板。在事故发生时，相关数据的采集和处理通常需要耗费较 长时间，这使得应急措施的实施不够迅速，从而增加了事故对安全 的影响。根据不完全统计，过去几年中，由于信息响应延误而造成 接着，强化学习算法在铁路调度和资源优化方面具有显著的应 用前景。通过结合历史数据和实时反馈，强化学习能够在复杂的调 度环境中不断优化列车运行策略，提高运力利用率和运输效率。这 一方法将显著减少列车间的等待时间，降低能耗。 此外，针对环境监测的需求，使用机器学习算法分析环境监测 数据，例如气象数据、噪声水平等，可以实时评估对铁路安全的影 响。通过对这些数据的分类和回归分析，能够形成对环境因素影响 的全面评估，进而制定相应的安全防范措施。 在本方案中，我们将结合铁路沿线的特定需求，探讨深度学习模型 的具体应用，以及其在实际操作中的实现方式。 首先，要确定深度学习模型的主要任务，这些任务通常包括图 像识别、目标检测、语音识别以及视频分析等。针对铁路沿线三维 环境数据，我们特别关注以下几个方面的应用： 1. 图像与视频分析：通过卷积神经网络（CNN）对铁路监控视 频进行实时分析，有效识别铁路沿线的设备和障碍物，确保安 全运行。 2

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 或贝叶斯优化等方式自动寻找最优参数组合。 对于数据预处理，系统需支持常见的数据格式（如 CSV、JSON、图像、视频等），并提供数据清洗、归一化、特征工 程等预处理模块，确保训练数据的高质量。系统还应具备数据增强 功能，特别是针对图像和文本数据，支持随机裁剪、翻转、旋转、 噪声添加等操作，以提升模型的泛化能力。在训练过程中，系统需 实时监控训练状态，包括损失函数值、准确率、学习率等指标，并 提供可视化工具，如 TensorBoard 识别和一次性验证码（OTP），确保只有授权用户能够访问系统。 系统还需具备完善的访问控制策略，基于角色的访问控制 （RBAC）和基于属性的访问控制（ABAC）相结合，确保用户只能 访问与其职责相关的数据和功能。针对系统管理员，应实施最小权 限原则，限制其操作范围，避免因误操作或恶意行为导致的安全问 题。为防范内部威胁，系统应部署日志审计和异常行为检测功能， 记录所有用户操作并实时监控异常行为，如频繁登录尝试、非工作

对肿瘤治疗，可以通过模型生成多种治疗方案，并对每种方案的有 效性及可能的不良反应进行评估。 此外，在患者教育方面，生成式大模型也展现出良好的应用前 景。通过与患者进行自然语言交互，模型能够根据患者的具体情 况，提供针对性的健康指导和信息。这样一来，患者不仅能更好地 理解自己的病情，还能增强对健康管理的积极性。 生成式大模型在医疗场景的可行应用还包括：  医学文献的自动生成与更新，便于医生获取最新资讯  生成式大模型在提升医疗效率及改 善患者体验方面的作用。具体而言，将对比模型应用前后的各项医 疗指标，涵盖诊断速度、治疗精度、患者满意度等，量化 AI 模型 对医生工作效率及患者健康管理的影响。 最后，针对伦理问题和法规合规性，研究将探讨 AI 生成式大 模型在医疗应用中的伦理框架，以确保技术应用符合医学伦理规 范，促进患者信任与社会接受度。本研究希望通过对以下几个关键 点的讨论，提供切实可行的解决方案：  灵活性：根据具体需求进行调整，能够针对不同的应用场景提 供解决方案。  高效性：在某些情况下，生成的内容能够达到或超过人类专家 的水平，提高效率并降低误诊率。  个性化：能够根据用户特定的需求或者特征提供量身定制的内 容或建议。 通过这些特点，AI 生成式大模型在医疗场景中的应用展现出广 泛的潜力，能够大幅提升诊断的精确度、治疗的针对性以及医疗服 务的效率。这些特征也使得生成式大模型成为未来医学发展的重要

报告编号：XXXXXXXXXXX-XXXXX-XX-XXXX-XX 【2025 版】 重大风险隐患及整改建议 【填写说明：描述被测对象存在的全部重大风险隐患，并提出整改建议，整改 建议应具有针对性、全面性、整体性。既要保证相关整改建议能够落地实施， 又要能够全面的、系统性解决所面临的重大风险隐患。 对于在测评过程中所发现的重大风险隐患已完成整改的，需如实描述，同时注 明（已整改）。如 i)大数据平台应提供设置数据安全标记功能，基于安全标记的 授权和访问控制措施，满足细粒度授权访问控制管理能力要 求。 数 据 分 类 分 级的标识 h)大数据平台应提供数据分类分级安全管理功能，供大数据 应用针对不同类别级别的数据采取不同的安全保护措施； j)大数据平台应在数据采集、存储、处理、分析等各个环节， 支持对数据进行分类分级处置，并保证安全保护策略保持一 致； o)大数据平台应具备对不同类别、不同级别数据全生命周期 其他安全要求指标”中涉及的安全类，由已有安全控制措施汇总分析和主要安全 问题汇总分析两部分构成，单项测评结果汇总、单项测评结果记录参见报告附 录。 3.1 安全物理环境 3.1.1 已有安全控制措施汇总分析 【填写说明：针对测评结果中存在的符合项进行汇总和分析，建议按照控制点 正文 第 7 页 共 661451 页 报告编号：XXXXXXXXXXX-XXXXX-XX-XXXX-XX 【2025 版】 对被测对象采