其他： 接入的应用和用户访问过程中的网络传输支持加密，应用输入数据时，支 持去除敏感数据。应用数据写入之前进行数据分类和敏感数据识别，去除敏感 数据，对高级别的数据或者敏感数据进行加密。在多租户情况下，Hadoop 作 为整个数据平台基本的分布式存储组件，不可避免涉及到敏感性数据数据的存 储，如财务数据，敏感数据等。这些数据存储在不受保护的分布式存储中是非 常危险的，即使有完整的用户权限管理，还有具有潜在的数据泄露的风险 通信去除敏感数据，采 用加密措施保证内部通信安全。最后，外部安全机制应该与 kerberos 安全体系 保持一致。 4.2.3.3 安全审计 支持充分的审计管理能力，能与 4a 系统无缝集成，运维用户的登录成功失 败均支持纪录；用户运维访问会话均支持纪录；运维用户访问的数据支持访问 纪录，需要与会话日志关联起来；运维用户对敏感信息访问应纪录并特别标识； 对应用写入的敏感数据应支持日志纪录；应用查询的敏感数据应该支持日志纪 对应用写入的敏感数据应支持日志纪录；应用查询的敏感数据应该支持日志纪 录；任务管理命令应该支持日志纪录；每个模块运行和安全状况应该具备日志 或审计功能；当审计存储已满或失败时，应该有相应的保障措施，保证审计记 录不被破坏。 具体实现过程如下： 从各环节层次抽取的审计日志信息，按照 4A 管理平台的要求对其进行重 新过滤和格式化整理，并最终进行日志信息入库。整个过程需实现处理的流程 化及自动调度机制，以保证 4A 管理平台能够及时地获取日志数据。

大模型在政务平台中的具体应用 场景和用户的详细需求，为后续的系统设计和开发提供有力支持。 2.4 安全需求 在部署全省一体化政务平台并接入 AI 大模型的过程中，安全 性是核心需求之一。政务平台涉及大量敏感数据，包括公民个人信 息、政府内部数据以及公共服务相关数据，因此必须确保数据的机 密性、完整性和可用性。首先，平台需采用多层次的加密措施，包 括数据传输过程中的 SSL/TLS 加密以及数据存储时的 在数据安全与隐私保护方面，需严格按照国家相关法律法规， 制定并执行数据安全管理规范。包括但不限于数据加密、访问控 制、数据脱敏、日志审计等技术手段，确保数据在传输和存储过程 中的安全性。针对敏感数据，应采取分级分类管理策略，设置不同 级别的访问权限，防止数据泄露和滥用。 为提升数据治理的智能化水平，可引入人工智能技术，例如自 然语言处理和机器学习算法，实现数据的自动分类、标签化和关联 理，首先需要构建一个多层次、分布式的数据存储架构。该架构应 涵盖结构化数据（如关系型数据库）、非结构化数据（如文档、图 片、视频）以及半结构化数据（如 JSON、XML 文件）。采用混合 云存储模式，将核心敏感数据存储于本地私有云，而公开数据和非 敏感数据则可部署于公有云，以实现成本与安全的平衡。数据存储 应采用分布式文件系统（如 HDFS）和对象存储（如 Amazon S3 兼容存储），确保高可用性和扩展性。 在数据管

却步的主要原因。根据《2023 年 AI 应用成本分析》，超过 60% 的企业表示他们在部署 AI 技术时遇到了预算超支或技术瓶颈的问 题。其次，数据隐私和安全问题也是企业关注的焦点。企业在使用 AI 智能体处理敏感数据时，必须确保数据的保密性和合规性，以避 免潜在的法律风险。 针对这些挑战，商务 AI 智能体应用服务方案在设计时充分考 虑了企业的实际需求和痛点。通过模块化设计和灵活的部署方式， 企业可以根据自身的业务需求和技术能力，逐步实现 析和市场洞察等功能，辅助企业做出科学决策。 安全与权限管理模块，涵盖数据加密、访问控制、防火墙配置 等技术，确保系统的安全性和隐私性。通过定期安全审计和漏洞扫 描，发现并修复潜在的安全隐患。对敏感数据进行加密存储和传 输，防止数据泄露和篡改。 各功能模块之间通过 API 接口实现数据交互和服务调用，确保 系统的灵活性和可扩展性。系统整体架构采用微服务设计，便于模 块的独立升级和维护。通过引入容器化技术，提升系统的部署效率 才能访问特定数据集。同时，定期进行数据审计和日志记录，以便 在发生安全事件时能够快速追溯和响应。 数据安全方面，必须采用多层次的安全措施，包括但不限于网 络防火墙、入侵检测系统（IDS）和入侵防御系统（IPS）。此外， 对于敏感数据，如个人身份信息（PII）和财务数据，应采用端到 端加密技术，确保数据在传输过程中的安全性。 数据备份与灾难恢复计划也是数据管理的重要组成部分。企业 应制定详细的备份策略，包括定期备份频率、备份数据的存储位置

功能需求 2.2.1 数据治理 平台需要提供全面的数据治理功能，包括数据清 洗、脱敏、标注、知识图谱构建等。数据清洗要能够 去除数据中的噪声、重复数据和错误数据，提高数据 的准确性；数据脱敏要对敏感数据进行处理，确保数 据在使用过程中不泄露隐私信息；数据标注要为机器 学习模型提供高质量的训练数据；知识图谱构建要将 分散的数据关联起来，形成结构化的知识体系，为智 能应用提供知识支撑。 通 平台需要采用多层次的数据加密技术，确保数据 在传输和存储过程中的安全。传输层采用 SSL/TLS 加密技术，防止数据在传输过程中被窃取和篡改；存 储层采用 AES-256 加密技术，对存储的数据进行加 密保护；对于敏感数据，采用同态加密技术，实现数 据在密文状态下的计算和处理，确保数据 “可用不可 见”。 2.4.2 访问控制 基于角色的访问控制（RBAC）结合动态权限调 整，实现最小权限原则。根据用户的角色和职责，为 Talend）、 脱敏算法（差分隐私）、知识图谱构建工具（如 Neo4j），对采集到的数据进行处理，形成高质量数 据集。数据清洗工具能够去除数据中的噪声和错误， 提高数据的准确性；脱敏算法能够对敏感数据进行处 理，保护个人隐私；知识图谱构建工具能够将分散的 数据关联起来，形成结构化的知识体系，为智能应用 提供知识支持。 数据存储：采用金仓数据库和极易数据湖，支持 SQL 和 NoSQL

。 4. 任务调度系统：对数据采集任务进行调度管理，确保数据定时 更新和实时传输，利用分布式系统提升数据获取的效率。 5. 数据安全模块：在数据采集过程中，确保数据传输及存储的安 全性，对敏感数据进行加密处理，制定访问控制策略。 这样设计的数据采集模块能够高效、准确地获取低空产业相关 的数据，为后续的数据分析和决策支持提供保障。 在实现方式上，数据采集模块可以采用多级采集策略，结合边 云架构，以便与现有的 IT 基础设施兼容，根据项目预算和安全需 求做出合理选择。公有云提供灵活的资源调度和经济的按需付费模 式，而私有云则在安全性和数据隐私方面提供更高的保障，适合存 储敏感数据。 云平台的部署可以分为以下几个方面：  计算资源：根据不同的业务逻辑和用户量动态配置 CPU、内 存等资源，同时通过虚拟化技术提高资源利用效率。  网络架构：设计高带宽、低延迟的网络架构，确保数据在平台 针对数据传输过程中的安全问题，所有的数据通信都应采用强 加密算法进行加密，如 AES-256。在数据传输过程中，通过虚拟专 用网络（VPN）技术可以再添加一层安全保护，确保数据的隐秘性 和完整性。对于存储在数据库中的敏感数据，应使用数据加密技 术，并定期进行数据备份。 另外，定期的安全审计和渗透测试也是必不可少的，通过模拟 网络攻击，检测系统的安全漏洞。这些测试应该由具备专业资格的 第三方机构执行，以确保客观性和准确性。

希望通 过开源或优价模式降低使用成本。  政府和公共部门 政府机构在提高公共服务效率、进行数据分析和决策支持等方 面越发依赖 AI 技术。它们需要安全性高、符合合规性的解决 方案来处理敏感数据，推动数字政府的发展。 市场规模方面，预计到 2025 年，全球人工智能市场将达到近 1900 亿美元，年均增长率超过 42%。在这一增长中，SaaS 模式的 渗透率将大幅提升，特别是在中小企业和政府部门，二者的需求将 数据的安全性也需要特别重视。后端设计中应实现用户身份验 证和授权机制，确保只有合适的用户能够访问相应的数据和功 能。OAuth 2.0 或 JWT（JSON Web Token）可以作为标准的身份 授权协议。此外，所有敏感数据在存储和传输过程中应采用加密措 施。 在数据处理和模型训练的部分，设计专门的任务调度系统来管 理异步任务，可以选择使用 Apache Kafka 进行消息队列管理，或 使用 Celery Learning 平台，支 持一系列机器学习的工具和与 Python 环境的无缝兼容，适合开发 者和数据科学家。同时，Azure 具有强大的企业级支持，特别是在 安全性和合规性方面，对于需要处理敏感数据的企业尤其重要。 在选择合适的云服务平台时，我们可以考虑以下几个因素：  成本：评估各个平台的定价结构，考虑长期的使用成本。  服务和支持：选择提供较好技术支持和文档资源的供应商。 

MySQL、PostgreSQL）用于结构化数据存 储  NoSQL 数据库（如 MongoDB、Cassandra）用于非结构化 数据存储  区块链平台（如 Hyperledger Fabric）用于敏感数据的可信 存储 数据管理层负责对存储后的数据进行清洗、整合及分类，确保 数据质量与一致性。通过数据治理机制，对数据进行全面管理。该 层的主要职能包括数据标准化、数据访问控制、数据生命周期管理 基于属性的访问控制（ABAC）：除了角色外，根据用户属性 （如部门、项目、时间等）和资源属性来进一步控制访问权 限。例如，在特定时间段内，只有特定项目组成员可以访问某 些数据。 4. 细粒度访问控制：对敏感数据实施细粒度的访问控制策略。可 以使用标签或标签集对数据进行分类，只有符合特定标签要求 的用户才获得相应的访问权限。 5. 动态访问控制：基于实时上下文（如用户位置、网络安全状态 等）来动态 在实施具体的存储策略时，需要考虑以下要素： 1. 数据分类与标签：根据数据的敏感性和重要性进行分类，明确 存储要求。 2. 存储冗余：为关键数据设置存储冗余，避免因单点故障导致的 数据丢失。 3. 数据加密：对敏感数据实施加密存储，确保数据在存储过程中 的安全性。 4. 版本控制：对存储的数据进行版本控制，以便于数据的追踪与 恢复。 5. 访问控制：针对不同用户设置存储数据的访问权限，确保数据 的安全访问。

的数据挖掘和可视化分析工具。  智能决策支持：基于大模型的预测分析能力，为政策制定和资 源配置提供精准建议。  网络安全与隐私保护：确保 AI 系统的安全性和合规性，采用 加密技术和访问控制机制，保护敏感数据。  用户体验优化：通过自然语言交互和个性化推荐，提升公众和 政府工作人员的满意度。 在具体实施过程中，政务办公大模型 AI 的建设需结合地方实 际需求，分阶段推进。初期可通过试点项目验证技术可行性，逐步 传 输安全：所有 API 调用强制使用 HTTPS 协议，确保数据传输的机 密性与完整性。 - 认证授权：采用 OAuth2.0 协议实现统一的身份 认证与授权管理。 - 数据脱敏：对敏感数据在存储和传输过程中进 行加密处理，确保数据安全。 - 入侵检测：部署 WAF（Web 应用 防火墙）与 IDS（入侵检测系统），及时发现并阻断潜在的安全威 胁。 为确保系统的持续演进能力，应用服务层设计遵循以下原则： 整个数据生命周 期，包括数据传输加密（如 TLS）和数据存储加密（如 AES）。平 台实施严格的访问控制策略，基于角色（RBAC）和权限（ABAC） 的访问控制模型，确保只有授权用户才能访问敏感数据。此外，平 台部署数据脱敏、数据审计和灾难恢复机制，以应对潜在的安全威 胁和数据丢失风险。 综上所述，数据架构设计通过存储优化、管理规范、流通高效 和安全保障，为政务办公大模型 AI 公共支撑平台提供了坚实的数

需遵守严格的监管要求，包括数据保护法规（如 GDPR）、反洗钱 法规（如 AML）以及金融行业标准（如 Basel III）。需求分析中 需明确以下几点：模型的训练数据需符合监管要求，不得使用非法 或敏感数据；模型的输出结果需符合行业标准，确保其透明性和可 解释性；模型的部署和使用需经过合规审查，确保其符合相关法律 法规。 综上所述，部署 Deepseek 大模型在银行系统中需全面考虑功 能性 半自动标注：利用规则引擎或预训练模型对数据进行初 步标注，再由人工审核和修正。 o 数据增强：通过数据扩充技术（如 SMOTE、GAN 等） 增强数据多样性，提高模型的泛化能力。  数据治理与合规性： 银行系统涉及大量敏感数据，因此必须严格遵守相关法律法规 （如 GDPR、《网络安全法》等）。为此，建议建立数据治理 框架，涵盖数据分类、数据权限管理、数据生命周期管理等。 具体措施包括： o 数据分类：根据数据敏感程度和使用场景，将数据分为 在数据安全方面，采用多重加密技术，包括传输层加密 （TLS）和数据静态加密（AES-256），确保数据在传输和存储过 程中的安全性。此外，实施严格的访问控制策略，基于角色的权限 管理（RBAC），确保只有授权用户才能访问敏感数据。 为满足监管要求，数据存储方案需支持日志记录和审计功能， 所有数据访问和操作记录需实时写入不可篡改的日志系统，如 Elasticsearch 或 Splunk，以便后续审计和追溯。 最后

Talend，实现数据的自动化清洗和转换，确保输入模型的数据具有 一致性和准确性。 在数据安全方面，除了上述的访问控制措施外，还需实施加密 存储和数据脱敏技术。对于敏感数据，应采用 AES 或 RSA 等加密 算法进行加密存储，确保即使数据被非法访问，也无法直接获取原 始信息。对于非敏感数据，可采用数据脱敏技术，如数据泛化或数 据掩码，在保护隐私的同时，保留数据的分析价值。 最后，为了确保数据存储与管理的持续优化，建议建立数据质 在资产配置规划中引入 DeepSeek 应用方案时，确保数据安全 和系统稳定性是首要任务。为达到这一目标，我们采取多层次、多 维度的安全策略，涵盖数据加密、访问控制、网络安全和应急响应 等方面。首先，所有敏感数据在传输和存储过程中均采用 AES-256 加密算法进行加密，确保即使数据被截获也无法被解读。其次，系 统采用基于角色的访问控制（RBAC），明确划分用户权限，确保 只有授权人员才能访问特定数据或功能模块。 全方位、高质量的安全性保障，确保用户数据和系统运行的安全可 靠。 5.5.1 数据安全策略 在资产配置规划中引入 DeepSeek 应用方案时，数据安全策略 的设计与实施至关重要。首先，数据加密是基础，所有敏感数据在 传输和存储过程中均采用 AES-256 加密算法，确保数据在传输过程 中不会被窃取或篡改。同时，静态数据在存储时采用分片加密技 术，进一步降低数据被破解的风险。其次，数据访问控制采用基于