山石网科谈大模型：数据安全的卫士

一、大模型带来的数据安全挑战

（一）数据泄露风险增加

在当前数字化转型和智能化办公的趋势中，大模型技术的普遍应用使数据泄露问题成为企业面临的重要挑战。研究显示，在使用大模型的员工中，有相当一部分人可能无意中泄露企业敏感数据，其中高达11%的信息可能属于企业的核心敏感信息。如将此类数据发布到公共网络进行大模型的二次训练, 企业的核心数据可能被恶意窃取导致商业机密泄露，严重威胁企业的生存和发展。

与此同时, 越来越多的办公软件和应用集成了大模型技术，员工在日常工作中频繁使用这些工具，使企业敏感数据泄露的风险也随之增加。因此，如何有效防控大模型在数据处理过程中的泄露风险，已成为当前企业信息安全亟需解决的关键问题。

（二）数据权限控制难

在数据安全管理中，数据权限控制发挥着至关重要的作用，确保仅有授权的企业内部人员才能够访问敏感数据是保障数据安全的核心环节。尤其在大模型应用的场景下，严格实施数据权限控制，不仅能够有效防止未经授权的访问，还能降低潜在的数据泄露风险。这就要求各企业必须严格限制敏感数据的访问权限，确保敏感信息的安全。构建完善的权限管理体系，成为保护数据安全的关键举措。

二、大模型与数据安全相辅相成

大模型在日常生活和企业运营中得到广泛应用，通过获取、收集和分析大量用户与企业数据，推动了语义分析、内容理解和模式识别等技术领域的优化。大模型能够高效地对海量数据进行快速分析与分类管理，实现对复杂数据的精准处理，并凭借其强大的学习和分析能力，协助检测和预防数据安全威胁。

此外，安全的数据环境是大模型训练的基础。只有确保数据在收集、存储和预处理过程中的安全性，才能保证大模型训练数据的质量。通过实施数据加密、访问控制等安全措施，可以防止数据在标注过程中被非法访问和修改，从而为大模型提供准确、可靠的训练数据，确保大模型输出的准确性。

三、大模型在数据安全的应用

（一）高效的数据分类分级工具

传统数据分类分级面临多个难点，包括手动标注耗时耗力、规则复杂性高、难以适应动态变化、多源异构数据处理难以及主观性强等问题。这些问题导致分类分级的效率低下且准确性不足。

大模型在数据分类分级方面发挥了重要作用。

首先，大模型通过机器学习和深度学习技术实现了自动化处理，显著提高了效率，减少了人工干预。

其次，大模型具备强大的模式识别和语义理解能力，能够更准确地识别和分类不同类型的复杂数据。

此外，大模型可以持续学习和更新，适应数据的动态变化，保持分类分级的准确性。大模型还能够处理多源异构数据，包括文本、图像、音频等多种类型的数据，提供统一的分类分级标准。通过算法和模型的客观判断，大模型减少了人为因素的干扰，提高了分类分级结果的一致性和可靠性。

最后，大模型具有可扩展性，可以在现有基础上不断优化，适用于不同规模和类型的数据分类分级需求。

（二）加强数据访问权限控制

大模型通过多种技术手段，如数据加密、访问控制、异常检测和入侵预防，显著提升了企业的数据隐私和安全管理能力。

1.自动化数据加密：大模型可以自动对敏感数据进行加密处理，确保数据在传输和存储过程中的安全性。这不仅防止了数据被非法访问，还减少了人工干预的需求，提高了效率。

2.智能访问控制：大模型利用先进的访问控制机制，能够精细化管理数据访问权限。通过定义复杂的访问策略和规则，大模型可以确保只有经过授权的用户才能访问特定的数据资源。这种动态的访问控制机制能够根据用户的角色、职责和上下文信息实时调整权限，增强了数据的安全性。

3.异常检测与入侵预防：大模型结合机器学习算法，能够实时监测和分析用户行为，识别潜在的安全威胁。一旦发现异常活动，大模型可以立即采取措施，如临时禁用账户、限制访问权限或触发警报，从而及时阻止潜在的攻击和数据泄露。

4.实时调整访问权限：利用机器学习算法，大模型可以持续学习用户的行为模式，自动识别和响应新的安全威胁。基于这些分析结果，大模型可以实时调整访问权限，确保数据访问始终处于受控状态，进一步增强了数据的安全性和合规性。

通过这些技术手段，大模型不仅提高了数据访问权限控制的智能化水平，还为企业提供了更加全面和高效的数据安全管理方案。

（三）增强数据泄露风险监测和泄露事件分析与溯源能力

大模型通过其强大的数据分析和机器学习能力，在数据泄露风险监测和泄露事件分析与溯源方面发挥了重要作用。主要体现在以下方面：

1.数据泄露风险监测：

多源数据融合：大模型可以整合来自多种来源的数据，包括敏感数据发现、敏感数据外发事件、用户行为记录等，形成全面的数据视图。这种多源数据融合能力使得大模型能够更准确地识别潜在的数据泄露风险。

异常行为分析：利用先进的机器学习算法，大模型能够实时监测和分析用户及系统的异常行为。通过建立正常行为的基线，大模型可以快速识别偏离基线的行为，及时发现潜在的数据泄露风险。

2.泄露事件分析：

复杂事件处理：大模型可以处理复杂的事件链，分析多个事件之间的关联性。通过对事件的深度分析，大模型能够揭示隐藏在表面之下的复杂数据泄露行为。

上下文感知：大模型能够理解事件发生的时间、地点和背景信息，提供上下文感知的事件分析。这种能力有助于更准确地判断数据安全事件的性质和影响范围，为安全响应提供有力支持。

3.快速溯源能力：

多维度溯源：大模型可以从多个维度进行溯源，包括网络路径、数据流、用户行为等。通过综合分析这些维度的信息，大模型能够快速定位数据泄露途径。

历史数据分析：大模型能够分析历史数据，识别长期的攻击模式和趋势。这种历史数据分析能力有助于发现隐蔽的攻击活动，为溯源提供关键线索。

自动化溯源工具：大模型可以生成自动化的溯源工具和报告，帮助安全团队快速了解数据泄露事件的详细过程和影响范围。这些工具和报告不仅提高了溯源效率，还为后续的防御措施提供了科学依据。

通过这些技术手段，大模型不仅显著增强了数据泄露风险监测的能力，还能快速、准确地进行事件溯源，为企业提供了更加全面和高效的安全防护手段。

四、大模型促进数据安全发展

大模型通过其强大的数据分析和机器学习能力，显著提升了企业的数据安全水平。从自动化数据加密和智能访问控制，到实时威胁检测和深度溯源分析，大模型提供了一套全面且高效的解决方案。通过多源数据融合、异常行为分析和模式识别，大模型能够快速识别并响应潜在的安全威胁。

同时，其多维度溯源能力和自适应学习机制，确保了对复杂攻击的精准定位和持续优化。综上所述，大模型不仅增强了数据隐私保护和安全管理能力，还为企业提供了更加智能和可靠的防御手段，为数据安全保驾护航。

山石网科公司介绍:

山石网科是中国网络安全行业的技术创新领导厂商,由一批知名网络安全技术骨干于2007年创立,并以首批科创板上市公司的身份,在2019年9月登陆科创板(股票简称:山石网科,股票代码:688030)。

现阶段,山石网科掌握30项自主研发核心技术,申请540多项国内外专利。山石网科于2019年起,积极布局信创领域,致力于推动国内信息技术创新,并于2021年正式启动安全芯片战略。2023年进行自研ASIC安全芯片的技术研发,旨在通过自主创新,为用户提供更高效、更安全的网络安全保障。目前,山石网科已形成了具备“全息、量化、智能、协同”四大技术特点的涉及边界安全、云安全、数据安全、业务安全、内网安全、智能安全运营、安全服务、安全运维等八大类产品服务,50余个行业和场景的完整解决方案。