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

传统规则模式调整滞后，无法实时适配新业务场景，而AI驱动的分类分级系统通过持续学习和模型优化，可动态理解数据语义与使用场景，实现分类规则的智能迭代，保证数据管理的灵活性与精准性。在此背景下，企业需要构建“规则为基、AI为翼”的混合策略：利用规则提供稳定可审计的管理框架，以AI实现动态适配与智能化分析，最终达到高效、合规、成本可控的数据分类分级目标。总之，未来趋势显示，智能化、自动化和法规适配将成为

未来，公司将持续深化AI优化与合规治理的融合创新，推动数据安全治理从“规则驱动”向“智能自驱”演进，助力运营商构建“看得见、辨得准、控得住”的智能化安全防线，为数字中国的高质量发展筑牢通信数据底座。AI降噪算法有效过滤无效告警，使误报率降至5%以下，确保风险检测精准、高效、无干扰。（提示：以AI为核心引擎，通过智能识别、自动决策与持续学习，构建面向运营商的全周期数据安全合规治理体系，实现从数据接入

为了更好地应对数据安全风险，本方案提出了一种基于全知科技的政务数据安全监测平台，该平台通过AI驱动、全链路监测和精准识别的技术特性，实现了对政务数据的全生命周期安全管控。传统的规则引擎往往依赖固定的规则和模型来进行风险识别，但在复杂的政务数据中，这些规则的适应性较差，容易出现较高的误报率。因此，如何在保障数据安全的同时，避免对政务服务产生干扰，并符合合规要求，是当前亟待解决的问题。通过这些具体的技

一、概要:随着5G技术的推广和数据量的急剧增长，运营商面临着数据分类与合规管理的巨大压力，尤其是在敏感数据的精准分类与新业务需求的快速适配方面。全知科技的“知源-AI数据分类分级系统”，该系统针对运营商在数据管理与合规方面的挑战，提供了一种基于AI大模型赋能的低成本、场景适配性强的解决方案。该方案通过深度学习和知识图谱技术，显著提高了数据分类的效率和准确性，确保了数据在全生命周期中的安全与合规。