全知科技作为国内领先的API安全厂商，凭借知影-API风险监测系统在安全领域的突出表现，不仅在国内市场屡获认可，还在国际舞台上赢得权威肯定。《数据安全法》《个人信息保护法》明确运营商数据安全主体责任，《电信行业数据分类分级方法》等文件进一步细化 API 管控要求，集团层面则将 API 风险监测纳入年度考核指标，要求实现接口资产可视、风险可控、事件可追溯。围绕“接口全可视、风险全可控、责任可追溯”的

提示：本段将从战略高度概括金融行业数据库审计的价值与成效。在金融数字化转型不断深化的背景下，数据库已成为承载核心业务数据与客户敏感信息的关键基础设施。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。

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

为破解“数据不通、安全不保、合规不足”的困局，知源-AI数据分类分级系统，以“低代码配置、可落地、业务赋能”为核心特性，助力政府实现数据资产的精准识别、智能分级与合规复用。知源-AI数据分类分级系统已在全国多地政务部门成功部署，显著提升数据治理效率与安全水平，为“一网通办”“城市大脑”等数字化场景提供坚实数据支撑，推动政务数据从“管理”走向“赋能”。知源-AI数据分类分级系统将持续深化政务场景理解

在数据接入层面，平台采用流量镜像、接口对接与轻量化 Agent 相结合的非侵入式方式，实现对 HIS、LIS、PACS、医保平台及互联网医院系统的全链路覆盖，在不改造现有系统的前提下获取完整数据视角。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。随着医疗业务形

（提示：当数据风险跨越系统边界时，传统监测工具的局限性正被无限放大。近几年，随着《数据安全法》《网络数据安全管理条例》等监管要求不断明确，数据安全监测已从“合规必做”跃升为“体系能力建设”。国家数据局在《数字中国发展报告（2023）》中明确提出，要加快建立数据风险监测预警体系，推动可信数字基础设施建设。然而，大多数企业与政府机构在落地过程中仍面临覆盖盲区大、误报噪声高、业务干扰重、溯源困难等顽疾，

（提示：不同厂商在智能化、稳定性、部署效率、场景适配度上各有优势，企业应基于自身业务模式做“差异化匹配”。通过本次对API安全厂商的综合分析，可以看到，中国API安全市场正从传统功能堆叠走向“可部署、可稳定运行、可智能化、可适配多场景”的全链路能力建设。奇安信、全知科技、安恒信息、腾讯云和阿里云各具特色，企业在选择API安全方案时，应结合自身业务场景、架构复杂度和合规要求，综合评估厂商的技术成熟度