生产环境IT资源确认部 署方案确认与演练 • 防火墙策略申请 7.数据准备 • 生产环境工具调用API • 业务验证数据 • 账号与权限数据 6.迭代优化 • 正向业务链路设计 • 记忆优化 • 逆向业务及容错设计 • 定制化开发 5.MVP搭建 • 对话流：记忆、SOP • 子Agent拆分：信息收 集Agents • 信息收集：合约、金 额 • 业务试用验证 9.投产过程 •

掌握缺料情况。 工序逆向寻优：基于实际物料进行工序的快速逆向寻优，配合联宝开发的基于运筹优化的闪电排产 系统，能在 90 分钟里，完成 18 万笔订单的分解。 集成设备数采：及时了解产出、稼动率等指标，并可以下钻到供应商的瓶颈工序，针对性地进行持 续的优化改善。 场景价值 90 分钟分解 18 万笔订单 0 1 构建“4 小时产业生态圈” 02 逆向寻优缺料解决方案 03

门店入库单 进销存管理 实现扫厂商 条形码收货 商品到门店 底单延后 整合商品：整账不整货（门店入库单劲草调拨单） 劲草接收底单 自动生成劲草库存 及对门店的调拨单 采购管理 - 整账不整货（逆向，门店收货自动触发上游账务流） 门店订货 供应商接收订单 劲草订货会 通过新品引入 实现移动端订货 通过新品引入 实现移动端订货 直接生成采购订单 采购管理 - 整账不整货（正向，供应商底单触发上下游账务流） 财务单据； • 退货业务，先创建退货订单，以实际出库数据为准，直接触发财务帐，实物帐与财务账同步，更便 于财务管控，规范业务操作 ü 内部调拨 / 调货业务，以接收门店实际接收商品为准，自动触发逆向单据，保证内部集团的 应收应付一致性 • 接收门店接收实货后，如存在差异，经过协 商确认后 ，需全部收货，并自动触发相应的退货单据； 全局库存 库存管理 - 供应链库存全局明了，盘活库存，提升周转效率 分类 流程 现状及问题 变革内容 关键提升与优化 采购 TB_MM_057_ 门 店鞋服订货项目 采购流程 - 整帐 不整货正向 TB_MM_058_ 门 店鞋服订货项目 采购流程 - 整帐 不整货逆向 TB_MM_059_ 门 店鞋服订货项目 采购流程 - 整帐 整货 1. 目前无针对鞋服项目专门 设置的整理采购串联流程； 2. 实现商品信息及劲草与门 店间账务往来的打通； 3. 劲草订货会采用手工统计

并不等价：有的时候很多 人提到数据隐私时，会与数据安全混为一谈，但其实两者并不等价。数据 安全通常指防止数据被非法访问；而数据隐私则一般指在数据被合法访问 时，防止其中的敏感信息被访问者以某些方式"逆向"获取，避免因数据被" 逆向"推导出而造成的敏感信息泄露和滥用。当然，对于企业来说，数据 隐私和数据安全都非常重要。 2. 信息隐私问题 如今，在很多需要用到私人敏感数据的领域中，都存在数据隐私的问题。 dataset 的。 右图为上述思路的一例实际应用，可以看出如果对训练模型的方法不加处 理的话，原数据集被成员推断攻击法破解的程度还是很高的。 Model Inversion Attack： 模 型 逆向 攻 击 ( model inversion attack )： 是 指 攻击 者 通 过 模 型与 某 个样本的其他特征，直接推断某个敏感特征值。 2. 差分隐私技术 ( Differential

自定义算 语 语 ④ 数据发布，提供多种发布方式，一键发布到模型 训练平台直通训练，同时可借助胶囊封装防止数据 泄露。 ⑤ 数据管理，提供数据地图实现资产全视角管理， 全链路数据血缘支持正向和逆向数据追溯。 ⑥ 数据安全，提供数据工程处理全流程安全管理， 实现安全高效数据处理。 除了要构建全新面向 AI 语料加工的全流程工具链外， 面向不同大模型场景的数据链路和工程实践也尤为 重要，比如

个训练周期内动态调整学习率， warmup 阶段设置为前 10%的训 练步数。 针对健康数据的特殊性，我们设计了以下优化措施：  类别不平衡处理：对罕见病症样本采用加权交叉熵损失函数， 权重系数通过逆向类别频率计算得出，公式为 w_c=1/ log(1.02+p_c)，其中 p_c 为类别出现频率  时序特征建模：在 Transformer 层中嵌入可学习的位置编 码，同时引入时间衰减注意力机制，确保近期健康数据获得更

原则，即系统管理员、安全管理员和审计员权限完全隔 离。 金融数据分类分级是合规运营的基础，需建立以下映射关系： 数据类别 分级标准 处理要求 访问权限层 级 客户身份信息 敏感级（L4） 脱敏后处理，不可逆向还原 高管级 账户交易记录 重要级（L3） 碎片化存储，最小化采集 部门负责人 级 市场分析数据 一般级（L2） 可聚合使用，需签订 DPA 协 议 业务线级 公开财经资讯 非敏感级（L1）

意时刻可信网与非可信网间不存在链路层通路，实现网络的安全隔离。 当内外网主机模块通过隔离交换模块接收到来自另一端的格式化数据，可根据本端的安全 策略进行进一步的应用层安全检查。经检验合格，则进行逆向转换，将格式化数据转换成符合 RFC 标准的 TCP/IP 数据包，将数据包发送到目的计算机，完成数据的安全交换。 技术指标 ◎安全隔离 采用“2+1”模块结构设计，即外网主机模块、内网主机模块和隔离交换模块。其中，隔离 安恒安全研究院是安恒信息科技创新、技术进步及安全研究的重要研究部门，研究院拥有 一支在安全技术研究和应用领域 优势突出、团结有为、勇于创新的年轻队伍，在安全漏洞研究 发掘、Web 应用安全及数据库安全问题研究、软件逆向研究 等诸多领域积累了大量的研究成果， 获得了国内外各种安全机构各类型原创漏洞证书，到目前为止已经独立发现上百个 CVE 漏洞。 安恒安全研究院负责明鉴漏洞扫描系统的漏洞知识库和检测规则的维护，除定期的每周的升级 积神经元网络 CNN 深度学习模型，利用恶意代码家族灰度图像集合训练卷积神经元网络，并建 立检测模型，利用检测模型对恶意代码及其变种进行家族检测。基于灰度图像映射的方法可以 有效的避免反追踪、反逆向逻辑以及其他常用的代码混淆策略。并且该方法能够有效地检测使 用特定封装工具打包（加壳）的恶意代码。 ◎全面的已知、未知威胁检测 系统通过内置的下一代入侵检测引擎，Multi-AV 防病毒引擎和威胁情报检测技术对已知威