敏感数据识别与处理
- 精准定位敏感信息 ：运用多模态识别引擎技术，快速扫描上传文件与输入内容，精准识别身份证号、银行卡号、商业合同关键信息等各类敏感数据，并支持金融、医疗等行业定制化规则库，满足不同行业的特殊需求。
- 高效数据脱敏 ：采用数据替换、加密、泛化、扰动、删除等多样化技术手段，根据数据类型和业务需求灵活制定脱敏规则。在脱敏的同时，利用生成对抗网络 GAN、变分自编码器 VAE 等技术生成与敏感数据相似的合成数据，并通过上下文补全技术恢复因脱敏导致的语义缺失，既保障数据安全，又不影响数据的可用性和大模型分析效能。
数据访问控制与权限管理
- 严格的访问权限分配 ：基于用户的角色和职责，通过界面或 API 限制用户对数据的访问权限，实现最小权限原则，确保只有授权人员能够访问相应数据。
- 动态调整访问权限 ：结合 AI 技术动态调整访问权限，根据用户的行为模式、操作环境等因素实时评估风险，并相应地调整权限级别，防止 APT 攻击中的数据窃取。
- 限制搜索内容与接收数据 ：企业可根据安全策略，通过关键字过滤功能，限制用户通过 DeepSeek 搜索结果或接收的数据内容，防止用户主动或被动地接触到敏感数据。
数据安全防护与监测
- 构建数据安全防护体系 ：利用分布式防御架构、智能基线学习和暴露面收敛技术，实现自适应防护策略，在攻击初期拦截流量，并自动调整安全策略以应对变种攻击。
- 内容智能阻断 ：运用 NLP 技术与算法，实时深度扫描输入内容，一旦精准检测到高风险敏感信息，便毫秒级触发内容输入阻断功能，拦截敏感内容，从源头杜绝数据泄露风险。
- 全链路审计 ：构建大模型访问过程中全链路审计体系，精确记录操作时间、执行人员、操作内容及结果等关键信息，生成详尽的行为审计日志，为安全事件溯源与处置提供可靠依据，有效支撑安全体系持续优化。
数据分类分级与合规支持
- 数据分类分级管理 ：依据《生成式人工智能服务管理暂行办法》等法规要求，结合自身业务场景，对数据进行清晰的分类分级，如公开数据、内部数据和敏感数据等，并根据不同的数据级别实施差异化的安全防护措施。
- 保障数据处理活动的合法性 ：通过对数据存储、使用等环节的规范管理，确保数据收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开等处理活动的合法性，符合相关法律法规和监管要求。
提升数据管理效能
- 自动化数据盘点与分析 ：对企业海量的数据资产进行自动化的盘点和分析，帮助企业清晰了解数据资产的现状和分布情况，为数据安全管理提供决策依据。
- 智能审核与风险监测 ：将知识库沉淀下来，通过多模态的方式实现智能审核，对数据使用过程中的风险进行实时监测和报警，提升工作效率，降低数据安全风险。
