录流程 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”（

无最终用户访问  I/O 敏感，连续小批量的数据抽取和加载  少量量数据使用 Hive 的 Load 命令，大量数据使用 MR 程 序  与主题区 / 贴源区 / 集市区构成一个 Hadoop 集群 （ Hive ）  无单点故障， 7×24 小时 + 非工作日有限停机  主题数据区、集市数据区和沙盘演练数据区批量作业访问  无最终用户访问  I/O 敏感，日终批量 ETL   第三范式模型  保留长期历史，需要根据主题细化  主题区 / 集市区 / 沙盘区 / 增值产品区 / 归 档 区批量作业访 问  少量高级业务人员进行灵活查询、挖掘预测  I/O 敏感，日终批量 ETL （合并、拉链、关联、汇总等等）  以 ELT 形式通过 HiveSQL 执行，复杂处理使用 MR 定制 UDF  与大数据区 / 贴源区构成一个 Hadoop 集群（ Hive Hive ）  无单点故障， 7×24 小时 + 非工作日有限停机  集市区 / 沙盘区 / 增值产品区 / 归 档 区批量作业访问  少量高级业务人员进行灵活查询、挖掘预测  I/O 敏感，日终批量 ETL （连接、聚合、汇总等等）  以 ELT 形式通过 HiveSQL 执行，复杂处理使用 MR 定制 UDF  与大数据区 / 贴源区构成一个 Hadoop 集群（ Hive

企业级知识底座 远程沟通 3 内容操作防泄漏 分享 、复制 、打印 、截屏提醒 、下载权限 内容显示防泄漏 页面水印 、成员信息展示 、搜索热榜管理 自定义敏感词 可设置敏感词库， 对平台内容进行脱敏处理 自选审查级别 敏感内容隐藏 、敏感内容 / 所有内容先审后 发 异常下载记录 个人单日超过 10 次触发 、可查看下载详情 内容移交记录 可查看移交详情 管理员操作日志 记录单个管理员行为记录 记录单个管理员行为记录 、按应用查询 、按 时 间范围查询 、按操作终端查询 知识底座｜企业级知识库， 不止是 ima 内容防泄漏 内容安全审查 敏感操作记录 权限设置 + 安全管理 + 私有化部署构建安全可控的本地 AI 知 识库 企业级 、部门级 、团队级知识库 细化到人的权限管理 合规和内容防泄露 4 知识底座｜员工个人知识库 知识创作 +AI 问答 + 团队分享帮助员工沉淀工作经

、不同应用之间需要进行数据关联性隔离，防止不同应用之间的数据关联分析，产生数据泄露。 2 、同一应用或同一用户在进行数据发访问请求时，也需要做好数据关联性隔离，防止不同的数据访问请求关联分析产生敏感数据。 数据展示 总体架构 应用场景 数据汇聚 数据分析 数据治理 数据安全 数据管理 可视化的集中用户权限管理 可视化的集中用户权限管理，易用、灵活、精细  可视化的多组件统一的集中用户权限管理，易用 数据汇聚 数据分析 数据治理 数据安全 数据管理 数据授权机制 等级 种类 数据表（元数 据） 涉密 秘密、机密、绝密 xxxx 表（ xx 列） xxxx 表（ xx 列）… 敏感 部门私有高度敏感 数据 xxxx 表（ xx 列） xxxx 表（ xx 列）… 公共数据共享清单 第二批 (2) xxxx 表（ xx 列） xxxx 表（ xx 列）… 公共数据共享清单 第一批、第二批 数据开放：数据开放范围权限 控制；敏感字段混淆处理，不 可还原；数据输出合规检查； 数据洞察：敏感字段密文关联分 析；需要明文用权限控制，业务 透明访问； 数据入库存储：敏感字段密文存 储 ； 数据采集：敏感字段进入即加密， 防线靠前部署 数据管理：数据资 源细粒度控制，分 角色控制好数据可 访问范围，操作类 型，隐私域与非隐 私域，敏感数据和 非敏感数据，可见 和不可见，明文与 密文等

气管道造成破坏，从而导致重大灾害事故。 4 01 引言 为了提升成品油管道保护能力，我公 三维地理信息系 统 司借智能化管道建设的契机，深入研究信 息技术，对所辖长输管道进行详细勘查后， 又针对性地选择管线沿线部分敏感区域， 展开二次精细探测（含成品油管道和市政 管道），建设地下管道标准数据库，利用 三维可视化技术进行孪生数字管道建设， 初步实现地下管道数字化、可视化，为进 一步加强成品油管道与市政管道交叉区域 技术路线及技术框架 技术路线 技术框架 基于国内自主产权 3D-GIS 平台，构建地下管 线管理系统。结合《 CJJ 61-2017 城市地下管线 探测技术规程》，采用先进的地下管道探测技术， 对敏感区域地下管线、周边环境进行探测及测绘 工作，并对结果数据进行标准化建库，将空间地 理信息、地下管线数据与城市基础数据进行融合 及数字化建设，形成虚拟现实的孪生管理场景。 结合互联网 / 物联网技术（远程视频监控、管 城市工程管线综合规划规范》标 准，明确规定各类地下管线的最 小垂直距离要求及安全阈值。系 统可根据探测数据结果，自动计 算成品油管线与第三方管线的垂 直距离和水平距离，为企业管理 部门提供预警信息，便于对敏感 区域、敏感管线重点监测。 15 目录 01 02 03 04 05 06 引言 技术路线及框架 系统主要功能 应用方向初探 数据更新机制 后期展望 16 04 应用方向初探

第二级信息系统：适用于县级某些单位中的重要信息系统；地市级以上国 家机关、企事业单位内部一般的信息系统。例如非涉及工作秘密、商业秘密、 敏感信息的办公系统和管理系统等。 等级保护 - 定级 31 第三级信息系统：一般适用于地市级以上国家机关、企业、事业单位内部重 要的信息系统，例如涉及工作秘密、商业秘密、敏感信息的办公系统和管理系 统；跨省或全国联网运行的用于生产、调度、管理、指挥、作业、控制等方面 的重要信息 47 主机安全解读 主机安全 主机安全 身份 鉴别 访问 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 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 组合鉴别技术 组合鉴别技术 敏感标记的设置 敏感标记的设置 审计报表及审计记录的保护 审计报表及审计记录的保护 敏感信息清楚、存储空间释放 敏感信息清楚、存储空间释放 加密技术 加密技术 整个报文及会话传输过程加密 整个报文及会话传输过程加密 原发证据的提供 原发证据的提供 出错校验、自动保护

知识提取 安全 YiLearning 训练平台 Hadoop/Spark/DB 大数据平台 YiServing 服务平台 风险等级 舆情分析 智能助手 会话意图识别 敏感信息识别 语义搜索 精准推荐 情感分析 推荐 聚类 搜索 回归 分类 生活服务 金融 出行交通 教育消费 电商零售 电信政企 智能告警 高可扩展 节点容灾 可视监控 前人工智能时代 搜索技术 机器与员工无缝协作 闭环全流程管控 最大化人工坐席效率 多元场景化服务支持 寒暄聊天 解答常见回答 结构化金融产品和服务查 询 业务办理 智能分析和知识库能力 热点、舆情、敏感等监控 定制化分析产品 构建专属知识图谱 精准打造用户画像 有效降低金融风险 全渠道触达 PC 网站 移动 APP 微信 手机 QQ H5 上线前 上线后 运维人力 模板配置工程师 市场竞争激烈 实时动态业务多 市场波动快 实时查询敏感 业务行情复杂 数据如何沉淀 同质化竞争激烈 数据闭环不足 需精细化运营 传统服务体验差 服务触达率低 电话和人工在线 覆盖深度不足 “ 狂欢”服务之痛 l 消费狂欢越来越多，密集大促是家常便饭； l 海量访问、精细化用户需求带来巨大挑战； l 稳定、可靠、安全的服务有敏感要求； l 业务增长已开始“断层” AI

流程编 排 知识采集 • 分级分类 • 文件上传限制 • 采集监控 • 文档权限八级管控 知识处理 • 敏感信息监测 • 云查杀 • 敏感内容智能脱敏 知识存储 • 多副本切片加密存 储 • 敏感文件审计 • 加密外发 • 文档预览水印 • 安全沙箱 • 风险行为监测 • 防截屏 / 防打印 • 文档下载水印 知识下架 知识应用 显示答案 + 文件源 返回端：内容安全检测 答案源头权限校验和输入输出内容管控 Embedding 服务 内容安全模型 输入端：敏感内容检测 大语言模型 提出问题 电力企业独有的高质量数据与 Know-how ，是通用 AI 模型进化为“行业专家”的关键燃料 ，是将企业智慧沉淀 为不可复制竞争优势的核心资产。 知识驱动

工业机器人的应用 • 工业机器人发展方向 敏感元件 转换元件 基本转换电路 电量 被测量 6 、工业机器人的传感系统 传感器是利用物体的物理、化学变化，并将这些变化变换成电信 号（电压、电流和频率）的装置，通常由敏感元件、转换元件和基本转 换电路组成。  敏感元件的基本功能是将某种不易测量的物理量转换为易于测量 的物理量；  转换元件的功能是将敏感元件输出的物理量转换为电量，它与敏 感元件一起构成传感器的主要部分；  基本转换电路的功能是将敏感元件产生的不易测量的小信号进行 变换，使传感器的信号输出符合具体工业系统的要求（如 4~20 mA 、－ 5~5V ）。 传感器的性能指标：  灵敏度  线性度  测量范围  精度  重复性  分辨率  响应时间  抗干扰能力 6 、工业机器人的传感系统 触觉传感器 视觉传感器 倾角传感器 力 / 力矩传感器

无最终用户访问  I/O 敏感，连续小批量的数据抽取和加载  少量量数据使用 Hive 的 Load 命令，大量数据使用 MR 程 序  与主题区 / 贴源区 / 集市区构成一个 Hadoop 集群（ Hive ）  无单点故障， 7×24 小时 + 非工作日有限停机  主题数据区、集市数据区和沙盘演练数据区批量作业访问  无最终用户访问  I/O 敏感，日终批量 ETL  以  第三范式模型  保留长期历史，需要根据主题细化  主题区 / 集市区 / 沙盘区 / 增值产品区 / 归档 区批 量作业访问  少量高级业务人员进行灵活查询、挖掘预测  I/O 敏感，日终批量 ETL （合并、拉链、关联、汇总等等）  以 ELT 形式通过 Hive SQL 执行，复杂处理使用 MR 定制 UDF  与大数据区 / 贴源区构成一个 Hadoop 集群（ Hive Hive ）  无单点故障， 7×24 小时 + 非工作日有限停机  集市区 / 沙盘区 / 增值产品区 / 归档 区批 量作业访问  少量高级业务人员进行灵活查询、挖掘预测  I/O 敏感，日终批量 ETL （连接、聚合、汇总等等）  以 ELT 形式通过 Hive SQL 执行，复杂处理使用 MR 定制 UDF  与大数据区 / 贴源区构成一个 Hadoop 集群（ Hive