（26）审计工具是否适配业务系统？（如未对接核心银行系统的 API 接 口， 需要开发定制化数据抓取工具，确保覆盖核心系统（如信贷管理、资金交 易）） （27）审计证据是否满足充分性要求？（如仅依赖系统日志未保留操作截 图， 需要采用录屏工具固化关键操作步骤，并保存原始数据哈希值） （28）异常交易判定标准是否滞后？（如沿用三年前的反欺诈阈值，没有 根 据市场波动动态调整阈值） （29）访谈记 理”但无具体措施，需要 8 量化整改要求（如“3 个月内上线自动化反洗钱筛查模块”）） （35）整改效果评估是否滞后？（如一年后才复查问题是否解决，需要建 立 90 天闭环跟踪机制，通过系统日志自动验证措施执行情况） （36）审计报告是否缺乏风险预警？（如仅描述已发现问题未提示潜在风 险， 需要增加“风险前瞻”章节，基于历史数据预测未来 3 个月高风险领域） （37）知识库更新是否及 用跨部门联合复核，引入法律顾问与风控专家验证。 4、强化技术工具赋能：部署用户行为分析（UEBA）系统，实时监控审计 人 员操作合规性（如异常数据修改记录）。利用区块链技术固化审计证据（如 电子 审批记录、操作日志），确保不可篡改。 5、完善绩效考核体系：设置质量权重指标（如问题发现率、整改完成率占 绩效 40%），避免仅考核审计数量 12 对连续 3 个项目无重大发现的团队启动 反 向评估，排查程序执行漏洞。

构建智能问答AI助手：基于AI知识库积累以及RAG、GraphRAG等技术构建智能问答AI助手，提升 运维效率。 构建全维度的可观测能力：逐步完善数字化可观测能力建设，包括系统性能指标、等待事件、完整 日志与TRACE数据等，实现AI-Ready的数据基础准备。 AI Agent 的应用要由浅入深，循序渐进：在 AI Agent 等进行智能操作时，涉及数据库稳定性的 关键操作中需保持谨慎，优先采用成熟的经过验证的自动化方案，待 数据库智能管家提供了包含数据库在内的软硬件全链路可 观测能力，赤兔平台主要提供对 TDSQL 数据库的监控运维管理。 提升日志分析与异常检测能力： 通过日志分析工具实时分析数据库日志，检 测异常行为。日志中可能包含数据库的错误 信息、性能瓶颈、SQL查询的异常等，及时分 析日志有助于快速定位问题。 �� 银行行业历史原因导致的数据库生产环境杂乱，给国产数据库的应用推广和应急预案制定带来 管理、集群管理和资源管理三个维度开始 切入： 在基础设施能力支撑上，TDSQL管理平台提供了丰富的实例管理功能，包括实例列表展示、新建 实例、告警监控、节点管理、账号管理、参数配置、备份恢复、日志管理、性能分析、会话管理、任务 管理、数据同步。 在新建实例过程中，用户既可以选择Oracle模式，也可以选择MySQL模式，还可以选择MySQL、 Oracle双模式部署，同时每种模式形态又

用与数据集成、消息队列、应用运维中间件等服务 智能数据：数据湖、数据仓库、智能中枢、AI平 台、大模型等服务 18 安全服务：计算安全、漏洞扫描、日志审计、堡垒 机、应用防火墙等服务 云管系统：统一资源管理、用户和账号管理、日志 和监控、统一备份恢复等平台 运维工具：如网络拨测、巡检、部署/升级、数据 迁移等工具 3.2.2 运维组织 标准化运维组织架构围绕“统一一线、共建二线、 维业务效率低下，现代化运维平台是一个统一的运维平 台，可以针对运维场景进行统一管理。典型现代化运维平台架构如下图所示： 运维场景 数据采集 统一告警平台 （告警） 统一采控Agent （日志、调用链） 监控指标采集 （指标） 中间件采集分析 （指标） 统一链路监测 （网络链路） 运维平台 容灾备份管理系统（灾备切换） IT服务管理系统（流程） 运维大数据服务平台（北向） （资源信息，资源配置） 故障处理 （依赖拓扑，调用链） 统一自动化 （作业管理，作业调度） 统一展示 （数据运营，大屏展示） 运维数据平台 （指标，告警，日志，工单） 大数据平台（运维大数据接入和存储） 告警 日志 指标 指标 链路 基础设施 传统数据中心 云数据中心 云服务（弹性计算，网络服务，云原生服务，大数据服务等） OpenStack/VMware 中间件（Web服务器，消息队列，缓存等）

定制 菜单可配置 子路由及页面替换 后端 API 会话中控 API 知识管理类 API WEBHOOK JS 组件 人机协作助手 聊天对话组件 NLU 分析 系统日志 会话日志 系统操作日志 系统集成合作伙伴 合 作 伙 伴 生 态 圈 互 联 互 补 互 惠

智能、自动地做出决 策。作为数据的抽象升级，知识能够更好地揭示策略生成的可解释性 和逻辑推理，并能够通过挖掘不同知识点之间的深层关系来推理探索 新的知识。算网知识的生成依赖不同类型的数据，包括日志、性能指 标、运维手册、业务需求、用户服务体验等，以及先验知识，例如拓 扑、专家规则、运维经验等。基于自动化或半自动化的知识抽取方法， 算网知识可以以结构化数据、知识图谱、AI 模型等方式进行表征，具 首先，传统 AI 算法在算力网络智能化中一直扮演着重要角色，通 过优化资源调度、提升网络感知能力及增强服务智能化水平，显著提 升了算力网络的运行效率与可靠性。例如，自然语言处理技术通过对 日志、配置指令及用户需求的语义理解与分析，实现智能化的网络管 理与调度，将用户请求自动转化为资源调度指令，减少人工干预，提 升响应速度，并优化用户服务体验。图像处理算法则通过高效处理和 分析网络中 度到系统运维的全方位智能化。通过自然语言理解用户意图，LLM 能 够将复杂需求转化为可执行策略，实现动态资源调度与故障自愈，大 幅提升系统的自适应能力与响应效率。在运维领域，LLM 可对海量 日志与告警信息进行语义分析，快速定位故障根因并生成修复方案， 显著缩短故障恢复时间，保障业务连续性。此外，LLM 还能从多源 异构数据中提取知识，构建算力网络知识图谱，支持跨域、跨平台的 第九届未来网络发展大会白皮书

CUDA 信息。 图 3-33 CUDA 应用调试 37 / 鲲鹏原生开发技术白皮书 鲲鹏原生开发能力介绍 步骤 2 通过查看 tee.log 查看调试结果，如图 3-35 所示。 图 3-35 日志文件 ---- 结束 3.1.5.1 调优介绍 鲲鹏原生开发在调优阶段提供了系统性能分析工具、Java 性能分析工具、系统诊断工具。通过通用性能调优和场 景化性能调优，可实现应用性能提升 5%-10%。 支持对产品和里程碑进行数据管理，支持和码云企业仓进行数据同步管理，提供版本质量看板以支撑质量看护， 使能测试可信。 » 支持管理测试任务数据，支持自动化测试触发执行，以及支持手工测试执行 IT 化管理。具备日志按测试步骤分 割和分析标注的功能。 » 支持自动化从 openQA、Compass-CI 等平台读取执行结果矩阵，并基于社区既定模板整合为版本测试报告。 77 / 鲲鹏原生开发技术白皮书 鲲鹏原生开发能力介绍 其他处理器 采集层 多维实时统计 并接封堵 XDR 数据定制 多协议内容还原 同源同宿数据分发 信令 / 数据深度解码 DPI 业务识别引擎 元数据提取引擎 账号关联 策略匹配引擎 多源数据汇聚传输 日志输出 应用层 维护中心 资产管理 配置管理 性能管理 故障管理 告警阈值设置 告警统计 告警消除 升级管理 探针升级 XDR 升级 资源升级 统计分析 决策统计分析 用户流量分析

于欧盟统 一立法范围的高风险人工智能系统准备一套技术文件，委员会可通过授权法案 修订技术文件要求。 ● 记录保存（第12条）：高风险人工智能系统必须能够在其整个生命周期 内自动记录事件（日志）。日志记录功能应能识别风险情况，便于上市后监控， 并监测高风险人工智能系统的运行。 ● 透明度和信息提供（第13条）：提供者必须确保高风险人工智能系统的 透明度，并向用户提供关于系统功能和局限性的相关信息。高风险人工智能系 注册商标以及联系地址。 ○ 建立质量管理系统，确保符合法规要求。 ○ 保存文档，包括技术文件、质量管理体系文件、由认证机构批准的 变更、认证机构发布的决定以及欧盟符合性声明。 ○ 将高风险人工智能系统生成的日志保存一段时间。 ○ 在将高风险人工智能系统投放市场或投入使用之前，执行相关的合 格评定程序。 ○ 制定欧盟合格声明并贴上CE标志，以表明符合法规要求。 ○ 遵守注册义务。 ○ 采取必要的纠正措施并提供所需的信息。 工智能模型之间的共享也受到限制，这阻碍了该领域的合作与进步。 ● 严格的访问控制、审计和追踪：《医疗电子交换法案》 要求对受保护 的健康信息的访问和使用进行严格的审计和追踪。这将延伸到生成式人工智能 系统，需要具备强大的日志记录和监控机制，以确保整个供应链符合《医疗电 子交换法案》 的规定。 2.模型训练、输出和使用: ● 对训练数据的限制：如上所述，《医疗电子交换法案》 限制了对受保 护的健康信息的访问和共享

用系统的用户进行授信访问，或是下发零信任安全策略， 既能保证业务的必要使用，又可以加强安全防护效果。 在零信任框架中，所有的访问行为及系统自身运行 日志都会被详细记录下来，与传统的安全审计不同，零 信任框架不仅会记录用户的 IP、账号、访问时间、访 问详情等基本信息，还将日志打上了身份标签，方便安 全管理员快速定位识别访问者的身份。 零信任平台通过统一身份认证中心（SSO）构建标 准化认证体系，实现应用系统单点登录（SSO）接入。 通过智能运维平台实施及智能算法场景的建设，取 得了显著的成果。平台结合大数据分析及人工智能等功 能，监控范围覆盖网络设备、服务器、应用系统、虚拟 化、存储、动力环境、安全设备等，通过收集业务日志、 监测指标以及业务链路关系等相关数据进行融合，构建 业务拓扑链路。快速对故障进行分析、定位、快速恢复 业务，保障业务的稳定性、安全性。项目通过全方位的 系统监控和智能分析，优化了银行运维流程，提高了故 DevOps 及微服务技术平台的建设，从手动、落后的研 发模式逐步迈向自动、弹性、高效、先进的研发模式， 提升交付质量，更好的支撑业务发展。 ①通过建立可观测体系的建设，完成调用链统一整 合、日志统一采集、告警统一配置，数据链路一体化展 示，当前完成 10 大类数据源及 30% 的应用的接入， 监控指标高达 20 种以上； ②实施成效 问题提前发现率提升 20%；告警触达秒级；问题

CKafka版 消息队列 Pulsar版 数据库与存储 分布式对象存储 CSP 云数据库 Redis 分布式数据库 TDSQL 平台即服务 自动化运维 运维报表 链路跟踪 日志分析 监控告警 平台巡检 滑动升级 自动部署 租户控制台 运维控制台 用户管理 权限管理 开放 API 登录认证 操作审计 云原生底座 云资源管理 公有云(腾讯云或第三方) 务垂直拆分，实现渠道、产品、核心等主要业务系统的端到端全景单元化。单元化管理平台支持智能路由、灰度发布及故障隔离，可实现以单元为单 位整体扩缩容、分钟级单元级切换能力； 3.一体化可观测：基于全局流水号机制，整合日志、指标和链路追踪数据，实现交易端到端透视。观测维度丰富，大幅降低了采集复杂性，提高了故 障定位效率。 4.云原生安全：构建三级安全域VPC，结合包括ddos、硬件防火墙、天幕、ssl、云waf 一站式计算开发平台：集开发、测试、部署和运维于一体的一站式可视化实时开发平台，集成了应用管理、计算引擎、在线学习和资源管理等功能， 提供了三种不同的应用开发方式，包括画布、SQL和JAR，用于满足不同用户的开发需求，同时通过日志、监控、运维等周边服务打通了应用的整个生 命周期。 4.一站式开发治理平台：提供一站式数据采、建、管、用、治全生命周期大数据能力。 成果及价值 国产数据处理分析体系 中信建投证券 国产数字化升级标杆实践报告

同应用。​ 面向 Web3.0 的数字实体互联白皮书 21 数字实体网络为 AI 智能体协同提供了系统性支撑路径：为每个 AI Agent 配置独立数字身份与属性数据集，记录其连接关系与行为日志；基于语义化协议 实现智能体间的自动交互与任务协同；利用不可篡改的分布式账本对 Agent 行 为进行全程登记与审计。​ AI 智能体的自治协同场景包括：智慧城市中，交通、能源等领域的智能体 维度 传统互联网 语义网 Web3 数字实体网络 基本单元 主机 语义三元组 区块链账户 数字实体 寻址方式 IP 地址 URI 公钥地址 数字实体 ID 数据模型 字节流 RDF 图 交易日志 状态对象 信任机制 CA 中心化 集中式标准 分布式共识 混合验证  相对于 Web2.0 的突破性优势 数字实体网络重构了 Web2.0 的中心化交互模式。在传统 Web2.0 架构中，