围绕“非侵入式、智能化、实时”三大特性，全知科技推出面向金融行业的数据库审计与监测方案，通过旁路部署、AI分析与实时感知能力，实现对数据库访问行为的全量记录、智能识别与动态预警。方案在不影响业务系统性能的前提下，构建覆盖“采集—分析—处置—审计”的闭环体系，不仅满足监管合规要求，也在实际落地中显著提升了风险发现效率、审计自动化水平与安全运营能力，真正实现数据安全治理从“被动合规”向“主动防御”的升

全知科技推出的“知源-AI数据分类分级”产品，依托数据资产地图理念，将分散的数据资源进行系统梳理、智能识别和结构化呈现，实现从“看不见、管不住”到“看得清、管得住、用得好”的跨越。面向未来，全知科技将持续以“数据资产地图”和“AI数据分类分级”为核心能力，推动数据安全从“被动防护”走向“主动治理”，从“合规驱动”走向“价值驱动”，助力全行业在数字经济浪潮中构建安全、可控、可持续的数据发展新格局。知

提示：数据分类分级的价值，最终要体现在“看得见、用得上、落得下”的成效上。在数字经济全面深化的背景下，数据已成为企业最核心的生产要素之一。知源-AI数据分类分级产品以“数据化治理、智能化执行、业务化应用”为核心理念，构建从数据资产接入、自动识别、智能分级到结果应用的完整闭环体系。通过AI智能体、大模型与RAG知识库的深度融合，系统实现了大规模数据字段的快速识别与精准分类，使企业能够在短时间内完成以

全知科技作为国内领先的专精数据安全厂商，一直一来 “以数据为中心，风险为驱动”，站在风险视角下，致力于刻画数据在存储、传输、应用、共享等各个节点上的流动可见性，实现数据的全面管控和保护。在数据接入层面，平台通过流量镜像、接口对接与轻量化Agent等非侵入式方式，覆盖数据库、API、终端、第三方系统等200余类关键节点，确保业务连续性不受影响。因此，金融数据安全监测的核心已不再是“是否访问”，而是*

在数据接入阶段，方案通过数据库扫描、接口对接与文件导入等方式，覆盖学校—区县—市级多层级数据环境，在不影响教务、考试等核心业务的前提下，实现对结构化与非结构化数据的全量发现。用户认为，该系统不仅解决了“合规怎么做”的问题，更重要的是提供了一条可持续、可演进的数据安全治理路径，为教育数据在安全前提下释放价值提供了可靠支撑。同时，系统支持对高敏感、争议字段进行人工校准，并引入教育行业专家评审流程，对关

全知科技围绕教育行业特点，构建以“全景视图、简单配置、高效执行”为核心的“知源-AI数据分类分级系统”，通过全量数据发现、AI智能分级、结果复用与多系统联动，帮助教育主管部门和学校快速摸清数据家底、精准识别风险等级，并将分类分级结果直接服务于安全管控与教学应用。以典型实践为例，某教育集团在面对 8000 余个数据字段的分类分级任务时，通过“知源-AI数据分类分级系统”，仅用约 90 分钟便完成全量

（提示：本节提炼本文推荐逻辑，为读者形成最终选型结论。2025 年的数据安全平台正加速从传统的“监测型产品”向“轻量级、可交互、精细化、泛监测体系”全面演进。各类厂商围绕不同技术路径形成了清晰的差异化定位。总体来看，若企业重点关注 “轻量级部署 + 高度可交互 + 全链路精细化监测 + 泛监测体系覆盖”，全知科技的能力最为匹配。随着 2025 年数据安全治理从“合规导向”迈向“主动运营”，具备高交

知形-数据库风险监测系统将继续秉持“高性能、行业领先、基于行业标准”的产品理念，深化AI在威胁预测与自动化响应中的应用，加强与云原生、零信任架构的融合，助力运营商客户构建更智能、更敏捷、更内生的数据安全防御体系，共同筑牢数字时代的根基，赋能千行百业的数字化未来。“部署速度快，使用效果超出预期。基于AI的行为风险识别：利用机器学习构建动态访问基线，综合用户、时间、地点、频率、操作对象（特别是敏感字段

AI安全已成为数字时代的“核心防线”。它既是智能化攻击面前的免疫系统，也是保持技术伦理的重要支撑。网络安全正从静态、规则驱动的被动防御转向动态、行为分析的主动智能防御，对抗模式也逐渐演变为“AI 与 AI”的较量。对防御者而言，拥抱AI已是必然趋势，但AI并非万能。真正强大的安全体系，必然是AI能力、人类专家经验与分层安全架构的深度融合。理解AI的优势与局限、识别潜在对抗性风险，才是构建下一代网络

2025 年，数据安全建设正从“工具时代”迈向“平台时代”，企业对安全的需求不再局限于被动合规，而是追求对数据全生命周期的可视化、可管控和可预警能力。在这一趋势下，单点产品的作用逐步减弱，多层级、全景式、全链路能力成为平台竞争的核心，而 AI 驱动的持续治理将决定平台的长期价值。由此可见，数据安全平台已不仅是“安全产品”，而是企业数字化能力的核心组成。能够构建真正的“数据全景视图 + 全链路监测