流程 税务敏感数据泄露风险管控平台 www.leagsoft.com LeagSoft 平台功能 联软介绍 平台简介 目录 案例介绍 www.leagsoft.com 平台介绍 www.leagsoft.com 建设税务敏感数据防泄露平台的必要性 3.4“ 税务业务数据是税务信息系统所处理的税务业务的数字化表现形式。 平台建设目标 平台优势：业务免改造、易实施、见效快 建设目标： 以税务业务系统为目标，以合规为目的，对静态数据、动态移动数据 及使用中的数据进行发现、识别、分类、分级、监控、保护，进而保护税务 敏感数据的安全。 。 www.leagsoft.com 联软税务数据防泄露平台特点 自动化流程管理 以征管系统为中心 主被动结合式防护 联 软 科 技 传 统 厂 商 被动文件防护 传统设备管理 核心功能 登录审计 业务管理帐号登录 审计告警 业务防护 业务 / 数据库资料 防护 数据发现 数据识别、分类、 分级、移动 数据流转 数据流转内 / 外部 规则 管理视图 敏感数据可视化 www.leagsoft.com 数据发现 对终端上的数据按策略条件进行扫描，对扫描的数据进行业务 分类和分级并上报至后台服务器，并根据策略动作将数据移动 到本地“虚拟安全受控盘”（

大模型在政务平台中的具体应用 场景和用户的详细需求，为后续的系统设计和开发提供有力支持。 2.4 安全需求 在部署全省一体化政务平台并接入 AI 大模型的过程中，安全 性是核心需求之一。政务平台涉及大量敏感数据，包括公民个人信 息、政府内部数据以及公共服务相关数据，因此必须确保数据的机 密性、完整性和可用性。首先，平台需采用多层次的加密措施，包 括数据传输过程中的 SSL/TLS 加密以及数据存储时的 在数据安全与隐私保护方面，需严格按照国家相关法律法规， 制定并执行数据安全管理规范。包括但不限于数据加密、访问控 制、数据脱敏、日志审计等技术手段，确保数据在传输和存储过程 中的安全性。针对敏感数据，应采取分级分类管理策略，设置不同 级别的访问权限，防止数据泄露和滥用。 为提升数据治理的智能化水平，可引入人工智能技术，例如自 然语言处理和机器学习算法，实现数据的自动分类、标签化和关联 理，首先需要构建一个多层次、分布式的数据存储架构。该架构应 涵盖结构化数据（如关系型数据库）、非结构化数据（如文档、图 片、视频）以及半结构化数据（如 JSON、XML 文件）。采用混合 云存储模式，将核心敏感数据存储于本地私有云，而公开数据和非 敏感数据则可部署于公有云，以实现成本与安全的平衡。数据存储 应采用分布式文件系统（如 HDFS）和对象存储（如 Amazon S3 兼容存储），确保高可用性和扩展性。 在数据管

毒数据在训练过程中不被使用。有毒数据包括但不限于：事实错误、涉恐、涉黄的敏感数据、 不符合伦理道德的数据等； b) 应具备数据来源可追溯性的能力，确保数据来源有据可依，避免使用恶意或有意篡改的数据； c) 宜具备评估政务大模型训练、部署、推理时数据的完整性和一致性，防止数据被篡改或恶意注 入潜在的安全漏洞； d) 宜支持敏感数据处理能力，对敏感数据不宜使用弱加密，不宜采用明文形式存储或网络传输敏 感数据； 录和操作行为，并可以进行集中分析并生 成审计报表。 e) 应支持数据分级分类管理要求，支持建立与数据分级等级相匹配的访问控制机制，确保不同级 别的数据具备差异化的访问授权策略和安全控制措施，保障敏感数据在访问过程中的风险隔离 与合规使用。 9.4.3 可靠性 a) 应支持政务大模型服务多方调用的统一流量管控能力； b) 应支持政务大模型服务历史日志监控与持久化能力； c) 应支持政务大模型服务运行状态的监控能力；

的数据挖掘和可视化分析工具。  智能决策支持：基于大模型的预测分析能力，为政策制定和资 源配置提供精准建议。  网络安全与隐私保护：确保 AI 系统的安全性和合规性，采用 加密技术和访问控制机制，保护敏感数据。  用户体验优化：通过自然语言交互和个性化推荐，提升公众和 政府工作人员的满意度。 在具体实施过程中，政务办公大模型 AI 的建设需结合地方实 际需求，分阶段推进。初期可通过试点项目验证技术可行性，逐步 传 输安全：所有 API 调用强制使用 HTTPS 协议，确保数据传输的机 密性与完整性。 - 认证授权：采用 OAuth2.0 协议实现统一的身份 认证与授权管理。 - 数据脱敏：对敏感数据在存储和传输过程中进 行加密处理，确保数据安全。 - 入侵检测：部署 WAF（Web 应用 防火墙）与 IDS（入侵检测系统），及时发现并阻断潜在的安全威 胁。 为确保系统的持续演进能力，应用服务层设计遵循以下原则： 整个数据生命周 期，包括数据传输加密（如 TLS）和数据存储加密（如 AES）。平 台实施严格的访问控制策略，基于角色（RBAC）和权限（ABAC） 的访问控制模型，确保只有授权用户才能访问敏感数据。此外，平 台部署数据脱敏、数据审计和灾难恢复机制，以应对潜在的安全威 胁和数据丢失风险。 综上所述，数据架构设计通过存储优化、管理规范、流通高效 和安全保障，为政务办公大模型 AI 公共支撑平台提供了坚实的数

80%+ 政策匹配率 强化基础支撑能力： 构建政策库 - 核心特 性 4 政策匹配推荐 2 基础 AI 模型设 计 知识图谱 智能搜索 3 1 数据自动分级 数据自动分类 敏感数据自动识别 数据标准自动推荐 数据质量规范性检查规则 政务事项智能匹配 相似目录识别 数据血缘自动识别 数 据 数据资源 目录基本信息 目录信息项 资源信息 业 务 规则标准 敏感 机密 一级 二级 三级 四级 脱敏显示 数据级别： D 人员安全级别： 共享资源目录信息项定级 敏感数据传输加密 数据安全开发 数据分级分类 共享流程管控 数据定级 自动扫描 30 源端 增强数据安全保 障 ： 脱敏保 护 动态 脱敏 静态 脱敏 开发环境 测试环境 对外开放 001010100101010010101 010100100101010101001 一级 二级 三级 四级 识别脱敏同步一体化 数据分级分类 敏感数据发现 数据脱敏 数据抽取 数据装载 开发人员 31 脱敏算法 住址仿真算法、号码仿真算法 工商注册号仿真算法、号码仿真算法、 姓名仿真算法、时间仿真算法、 email 仿 真算法、企业名称仿真算法、数值型数

缺乏基于密码技术的身份鉴别机制，服务器有被非法用户 入侵的风险，特别是通过互联网进行远程运维时管理数据 缺乏机密性、完整性保护，管理流量中敏感数据有被非法 窃取和篡改的风险。 3、用户在访问协同办公平台时采用明文传输方式，缺乏 密码机制保护敏感数据在传输过程中的机密性、完整性保 护机制，关键数据在通过互联网传输时有被非法篡改、非 法窃听的风险。 4、在公文发布、流程审批等关键交易环节，缺乏密码技

学术论文与研究报告：关于法律和政策的研究文献，以获取专 业术语的理解和应用。 在数据收集过程中，需要明确数据的合法性和隐私保护。所有 数据源均需遵循相关法律法规，确保所收集数据的合规性。尤其是 在处理个人信息及敏感数据时，必须采取相应措施以保护数据主体 的权益。 数据收集完成后，需进行数据预处理。预处理的步骤包括：  数据清洗：去除重复项、修正错误和填补缺失数据，以提高数 据质量。  数据标注：根 数量的增加，模型需具备良好的扩展能力，以适应新数据的快速融 入。这要求模型在设计时应支持增量学习或在线学习，方便后续的 更新。 数据安全性是政务 AI 应用中不能忽视的关键因素。评估模型 在训练和推理过程中对敏感数据的处理能力，包括对数据隐私保护 的遵循情况，将直接影响政务应用的合规性及公众信任。 最后，社区支持和生态系统的健全性也是选取模型的重要参 考。开源模型通常伴随活跃的社区，这为模型的后续维护、bug 体验。 9. 安全与隐私保护 在政务 AI 法制员大模型的设计中，安全与隐私保护是至关重 要的环节。首先，应对数据进行严格的分类与管理，建立清晰的数 据访问权限控制机制。所有用于训练和支持模型的敏感数据必须经 过加密处理，并在存储和传输过程中保证其安全。我们可以采用端 对端加密技术，确保数据在被使用时不会被未经授权的第三方访 问。 其次，针对数据使用的透明度，必须建立完善的审计机制，以

DeepSeek 一体机 ， 既能处理敏感数据 ， 又 能提升 工作效率 符合国家数字化战略 中国“十四五”规划强调政务服务智能化转型 ， 一 体机通过硬件集成化、 软件定制化 ， 帮助政府破解 数据孤岛和运维复杂难题 ， 契合“安全可控、 集约 高效”的转型原则 本地化部署满足安全需求 政府机构和央国企涉及大量敏感数据 ， DeepSeek 一体机支持私有化部署 侵权与泄密处置 n 发现侵权或泄密风险时 ， 立即保存网页链接、 截 图、 录屏等证据 ，并向法律机构咨询维权途径 技术防护措施 n 部署本地化安全网关 ，通过流量审计和 DLP 系 统 拦截敏感数据外传 n 定期监测模型漏洞 ，通过技术手段修正数据漂移 和算法偏差 8.1.6 政府工作人员使用 AI GC 工具的注意事 项 n 风险防范与应急处置 完善内部机制 n 建立信息公开审查制度

确率≥90%，智能问答首次解决率达 85%以上，这需要深度整合人 社、税务、市监等 8 大部门知识库，建立超过 50 万条标准问答对 的知识图谱。 数据安全方面需满足三级等保要求，智能体必须实现全链路国 产化加密，支持敏感数据自动脱敏处理，建立双通道审核机制：高 频业务（日处理量＞1 万笔）采用实时风控模型拦截异常请求，低 频重要业务（如不动产登记）强制人工复核。系统需兼容现有政务 云架构，在麒麟 OS+飞腾 CPU 三级审批流程（申请-复核- 授权） 操作审计 区块链存证日志，保留原始操作快照 月度权限使用情况复盘机制 应急管控 实时熔断机制，异常操作自动触发权限 冻结 7×24 小时安全值班制度 对于敏感数据操作，实施阶梯式授权流程： 1. 初级申请：提 交数据使用事由及范围说明 2. 中级验证：完成数据安全知识测试 （正确率≥90%） 3. 高级授权：临时授予 2 小时操作窗口并同步录 像审计 响应时间是否低于 500ms，错误率小于 0.1%。测试数据应包含 1000 条真实政务问答样本。 所有测试用例需通过 Jenkins 集成自动化执行，并输出覆盖率 报告（目标≥85%）。对于涉及敏感数据的模块，需在隔离的政务 开发环境中使用脱敏数据测试。 6.1.2 集成测试方案 集成测试方案聚焦于验证 DeepSeek 智能体与政务系统各模块 间的数据交互、接口兼容性及业务流程连贯性。测试采用灰盒方法，

数据接入管理 1. 物理安全及数据传输安全（如：数据采集服务器非法连 接） 2. 生产环境导出到开发测试环境的数据未经脱敏处理，存在泄露风险 1. 数据明文保存 2. 重点保护的数据不明确 1. 敏感数据明 文展示 2. 数据发布 服 务违规外联 3. 数据泄露后， 无法溯源和追 责。 数据输出的合法性没有审核 标准 ，缺乏有效合法性审核。  数据安全风险无处不在，现对数据安全风险进行详细分析，具体包括