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

却步的主要原因。根据《2023 年 AI 应用成本分析》，超过 60% 的企业表示他们在部署 AI 技术时遇到了预算超支或技术瓶颈的问 题。其次，数据隐私和安全问题也是企业关注的焦点。企业在使用 AI 智能体处理敏感数据时，必须确保数据的保密性和合规性，以避 免潜在的法律风险。 针对这些挑战，商务 AI 智能体应用服务方案在设计时充分考 虑了企业的实际需求和痛点。通过模块化设计和灵活的部署方式， 企业可以根据自身的业务需求和技术能力，逐步实现 析和市场洞察等功能，辅助企业做出科学决策。 安全与权限管理模块，涵盖数据加密、访问控制、防火墙配置 等技术，确保系统的安全性和隐私性。通过定期安全审计和漏洞扫 描，发现并修复潜在的安全隐患。对敏感数据进行加密存储和传 输，防止数据泄露和篡改。 各功能模块之间通过 API 接口实现数据交互和服务调用，确保 系统的灵活性和可扩展性。系统整体架构采用微服务设计，便于模 块的独立升级和维护。通过引入容器化技术，提升系统的部署效率 才能访问特定数据集。同时，定期进行数据审计和日志记录，以便 在发生安全事件时能够快速追溯和响应。 数据安全方面，必须采用多层次的安全措施，包括但不限于网 络防火墙、入侵检测系统（IDS）和入侵防御系统（IPS）。此外， 对于敏感数据，如个人身份信息（PII）和财务数据，应采用端到 端加密技术，确保数据在传输过程中的安全性。 数据备份与灾难恢复计划也是数据管理的重要组成部分。企业 应制定详细的备份策略，包括定期备份频率、备份数据的存储位置

。 4. 任务调度系统：对数据采集任务进行调度管理，确保数据定时 更新和实时传输，利用分布式系统提升数据获取的效率。 5. 数据安全模块：在数据采集过程中，确保数据传输及存储的安 全性，对敏感数据进行加密处理，制定访问控制策略。 这样设计的数据采集模块能够高效、准确地获取低空产业相关 的数据，为后续的数据分析和决策支持提供保障。 在实现方式上，数据采集模块可以采用多级采集策略，结合边 云架构，以便与现有的 IT 基础设施兼容，根据项目预算和安全需 求做出合理选择。公有云提供灵活的资源调度和经济的按需付费模 式，而私有云则在安全性和数据隐私方面提供更高的保障，适合存 储敏感数据。 云平台的部署可以分为以下几个方面：  计算资源：根据不同的业务逻辑和用户量动态配置 CPU、内 存等资源，同时通过虚拟化技术提高资源利用效率。  网络架构：设计高带宽、低延迟的网络架构，确保数据在平台 针对数据传输过程中的安全问题，所有的数据通信都应采用强 加密算法进行加密，如 AES-256。在数据传输过程中，通过虚拟专 用网络（VPN）技术可以再添加一层安全保护，确保数据的隐秘性 和完整性。对于存储在数据库中的敏感数据，应使用数据加密技 术，并定期进行数据备份。 另外，定期的安全审计和渗透测试也是必不可少的，通过模拟 网络攻击，检测系统的安全漏洞。这些测试应该由具备专业资格的 第三方机构执行，以确保客观性和准确性。

希望通 过开源或优价模式降低使用成本。  政府和公共部门 政府机构在提高公共服务效率、进行数据分析和决策支持等方 面越发依赖 AI 技术。它们需要安全性高、符合合规性的解决 方案来处理敏感数据，推动数字政府的发展。 市场规模方面，预计到 2025 年，全球人工智能市场将达到近 1900 亿美元，年均增长率超过 42%。在这一增长中，SaaS 模式的 渗透率将大幅提升，特别是在中小企业和政府部门，二者的需求将 数据的安全性也需要特别重视。后端设计中应实现用户身份验 证和授权机制，确保只有合适的用户能够访问相应的数据和功 能。OAuth 2.0 或 JWT（JSON Web Token）可以作为标准的身份 授权协议。此外，所有敏感数据在存储和传输过程中应采用加密措 施。 在数据处理和模型训练的部分，设计专门的任务调度系统来管 理异步任务，可以选择使用 Apache Kafka 进行消息队列管理，或 使用 Celery Learning 平台，支 持一系列机器学习的工具和与 Python 环境的无缝兼容，适合开发 者和数据科学家。同时，Azure 具有强大的企业级支持，特别是在 安全性和合规性方面，对于需要处理敏感数据的企业尤其重要。 在选择合适的云服务平台时，我们可以考虑以下几个因素：  成本：评估各个平台的定价结构，考虑长期的使用成本。  服务和支持：选择提供较好技术支持和文档资源的供应商。 

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

需遵守严格的监管要求，包括数据保护法规（如 GDPR）、反洗钱 法规（如 AML）以及金融行业标准（如 Basel III）。需求分析中 需明确以下几点：模型的训练数据需符合监管要求，不得使用非法 或敏感数据；模型的输出结果需符合行业标准，确保其透明性和可 解释性；模型的部署和使用需经过合规审查，确保其符合相关法律 法规。 综上所述，部署 Deepseek 大模型在银行系统中需全面考虑功 能性 半自动标注：利用规则引擎或预训练模型对数据进行初 步标注，再由人工审核和修正。 o 数据增强：通过数据扩充技术（如 SMOTE、GAN 等） 增强数据多样性，提高模型的泛化能力。  数据治理与合规性： 银行系统涉及大量敏感数据，因此必须严格遵守相关法律法规 （如 GDPR、《网络安全法》等）。为此，建议建立数据治理 框架，涵盖数据分类、数据权限管理、数据生命周期管理等。 具体措施包括： o 数据分类：根据数据敏感程度和使用场景，将数据分为 在数据安全方面，采用多重加密技术，包括传输层加密 （TLS）和数据静态加密（AES-256），确保数据在传输和存储过 程中的安全性。此外，实施严格的访问控制策略，基于角色的权限 管理（RBAC），确保只有授权用户才能访问敏感数据。 为满足监管要求，数据存储方案需支持日志记录和审计功能， 所有数据访问和操作记录需实时写入不可篡改的日志系统，如 Elasticsearch 或 Splunk，以便后续审计和追溯。 最后

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。

在工业园区数字政府领域大模型底座的设计中，模型安全性保 障是核心环节之一。为了确保大模型在复杂环境中的稳定运行和数 据安全，我们采用了多层次的安全防护措施。首先，模型训练和推 理过程中均实现了严格的数据加密和访问控制。所有敏感数据在传 输和存储时均采用 AES-256 加密算法，确保数据即使被截获也无法 被破解。同时，基于角色的访问控制（RBAC）机制确保只有授权 人员能够访问特定资源和操作，有效防止未授权访问。 rphic Encryption），使得数据在加密状态下仍可进行必要的计算操作， 计算结果在被解密后与明文计算的结果一致。这一技术特别适用于 需要保护隐私的数据分析场景，例如在工业园区中对敏感数据进行 统计或机器学习模型训练。 此外，系统将建立多层次的数据访问控制机制，确保只有经过 授权的用户和应用才能访问特定的数据。访问控制列表（ACL）和 角色基于访问控制（RBAC）将被广泛使用，结合多因素认证 据安全的同时，提供高效、可靠的服务。 3.3.2 访问控制 在工业园区数字政府领域的大模型底座设计中，访问控制是确 保模型安全性至关重要的一环。通过实施严格的访问控制策略，可 以有效防止未经授权的用户或系统访问敏感数据和模型资源，从而 降低潜在的安全风险。以下是具体的访问控制方案： 首先，基于角色的访问控制（RBAC）将被作为核心机制。通 过定义不同的用户角色（如管理员、开发人员、数据分析师等）， 并为

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 块应支持查询、导出和分析，便于系统管理员快速定位和解决问 用高性能存储设备和优化的数据库查询算法。 安全性是系统设计的核心考量之一。系统需具备多层次的安全 防护机制，包括但不限于身份认证、访问控制、数据加密和日志审 计。具体而言，用户密码需采用 SHA-256 加密存储，敏感数据在 传输过程中需使用 TLS 1.2 及以上协议加密。此外，系统应定期进 行安全漏洞扫描和渗透测试，确保符合 ISO 27001 等国际安全标 准。 可扩展性和可维护性也是非功能性需求的重要组成部分。系统 在人工智能数据训练考评系统的建设中，安全性需求是确保系 统稳定运行和数据保护的关键要素。系统必须具备多层次的安全性 措施，以应对潜在的外部攻击和内部数据泄露风险。首先，系统应 采用加密技术对所有敏感数据进行传输和存储加密，确保数据在传 输过程中不被截获或篡改。建议使用 AES-256 加密算法对数据进行 加密，并结合 TLS 1.3 协议保障通信安全。此外，系统应部署严格 的用户身份验证机

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