.......................................................................................80 8.2.2 数据泄露................................................................................................... 选。这种灵活性为企业拓展人才库提供了强有力的技术支持。 然而，尽管 Deepseek 在技术上具备显著的可行性，但在实际 应用中仍需注意以下几点： - 数据隐私与安全：企业需要确保简历 数据的安全性，避免信息泄露。 - 技术培训：招聘团队需接受必要 的技术培训，以充分利用 Deepseek 的功能。 - 模型更新：定期更 新 Deepseek 的学习模型，确保其与最新的招聘需求保持一致。 综上所述，Deepseek 系统集成：Deepseek 提供 API 接口，方便与企业现有的 HR 系统集成，确保数据的实时同步和过程的自动化。  安全性：Deepseek 遵循严格的数据安全标准，保护候选人的 隐私信息不被泄露。 此外，Deepseek 的技术在实际应用中已经证明了其有效性。 例如，在某大型企业的试点项目中，Deepseek 成功地将简历筛选 时间从平均 5 分钟每份减少到 30 秒每份，同时提高了候选人与职

12.3.1 系统故障应急.........................................................................254 12.3.2 数据泄露应急.........................................................................256 13. 项目管理与实施........ 乏智能化的支持，无法满足现代政务处理中对大数据分析、智能决 策支持等高级功能的需求。 在现代政务办公中，数据安全性和隐私保护是重中之重。然 而，现有的安全防护措施往往不足以应对日益复杂的网络安全威 胁，如数据泄露、黑客攻击等问题频繁发生，严重威胁政务数据的 安全。同时，由于缺乏统一的标准和规范，各部门在数据管理和信 息系统建设上各自为政，导致系统兼容性差，难以实现跨部门、跨 地区的高效协同办公。 敏感级数据：实施访问控制和日志记录，确保数据使用可追 溯。  普通级数据：进行基本加密和访问控制，确保数据不被滥用。 此外，平台应建立数据脱敏机制，在数据的使用和共享过程 中，对敏感信息进行脱敏处理，以降低数据泄露风险。例如，在数 据分析和模型训练过程中，对公民身份证号、手机号等信息进行部 分隐藏或模糊处理。 最后，平台应定期开展数据安全演练和风险评估，及时发现和 修复潜在的安全漏洞，并制定应急预案，确保在发生数据安全事件

.......................................................................................89 7.4.1 数据泄露与滥用................................................................................................ 信息保护 法》和《数据安全法》的相关规定。这意味着在收集员工的个人信 息、工作表现数据时，必须获得员工的明确同意，并且仅用于岗位 推荐的目的。同时，企业需要建立严格的数据保护机制，防止数据 泄露或滥用。 在伦理层面，系统的设计应避免任何形式的歧视或偏见。例 如，算法模型在训练时应确保数据的多样性和公平性，避免因为性 别、年龄、种族等因素导致的不公平推荐结果。此外，系统应具备 透明性 行为并采取相应措施。 为应对潜在的数据泄露风险，系统还应建立完善的数据泄露应 急响应机制。一旦发生数据泄露，应立即启动应急响应计划，通知 相关方并采取必要措施减轻损失。例如，可以通过以下步骤来处理 数据泄露事件： 1. 确认数据泄露的范围和影响。 2. 封锁泄露源头，防止进一步扩散。 3. 通知受影响的个人和相关监管机构。 4. 进行内部调查，查明泄露原因并采取措施防止类似事件再次发 生。

相关法律法规要求，通过区块链存证、联邦学习、差 分隐私等先进技术，确保数据 “可用不可见”。平台要 具备完善的安全管控体系，实现对数据访问、传输、 存储、使用等全流程的安全管控，有效防范数据泄露、 篡改、滥用等安全风险，保障政务数据的安全和隐私。 1.3 项目范围 1.3.1 平台功能 平台功能涵盖多个方面，包括国产算力资源池、 多模态大模型部署、数据治理工具链、可信管控系统、 合规审计等功能。确保数据的使用符合法律法规要求， 防止数据泄露和滥用，保障数据主体的合法权益。 2.2 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 可信管控：基于区块链服务网络（BSN）实现数 据操作的实时上链，确保数据操作的不可篡改和可追 溯。采用联邦学习框架（如 TensorFlow Federated）支持跨部门数据联合建模，在不泄露原 始数据的情况下，实现模型的协同训练。通过身份认 证、权限管理、安全审计等功能，构建全方位的可信 管控体系，保障数据的安全使用。 智能开发平台：提供低代码开发平台，支持部门 快速构建智能体，如智能审批机器人、智能客服助手。

数据标准化：制定统一的数据标准和接口规范，以便于不同部 门和领域之间的数据互通与共享。 3. 数据安全保障：建立完善的数据安全管理机制，对数据的存 储、传输、使用等环节进行全方位的保护，确保数据不被滥用 或泄露。 4. 监管与合规机制：建立数据使用的监管机制，确保所有参与单 位在数据使用过程中遵循法律法规，保障数据的合法性与合规 性。 5. 推广与应用：通过典型案例的推广与应用，引导和鼓励各级单 情况下，数据还是被局限在各自的部门内部，缺乏有效的跨部门合 作。调查发现，约 70%的数据在产生后未能有效共享，利用率极 低。 数据安全性和隐私保护同样是现阶段数据管理中不可忽视的问 题。随着数据规模的不断扩大，数据泄露和滥用的风险也随之上 升。尽管一些数据治理政策已初步建立，但在实际执行过程中，仍 存在安全防范意识不足和技术手段薄弱的问题。 最后，技术能力不足制约了数据管理的现代化进程。许多省级 单位在数 求， 还应该具备一定的规范性和一致性，以便在不同部门或系统之间流 转。 其次，数据共享的安全性也是一个重要考虑因素。各参与方在 进行数据共享时，必须确保数据的隐私保护和安全防护，防止数据 泄露和滥用。因此，数据共享平台需具备强大的安全机制，如数据 加密、身份验证和访问控制等，确保数据在传输与存储过程中的安 全性。 接下来，交流效率是数据共享成功的关键因素之一。为提高信 息共享的效率，省级数据共享应采用开放的

问题，并根据教学需求的变化不断升级评价模型。例如，可以通过 设置 A/B 测试，对比不同算法或指标对评价结果的影响，优化系统 性能。最后，方案应重视数据的隐私与安全，严格遵守相关法律法 规，确保学生和教师的数据不被滥用或泄露。具体措施包括数据加 密存储、访问权限控制以及定期进行安全审计。通过以上原则的贯 彻实施，确保教学评价方案能够高效、科学地服务于教学实践，推 动教育质量的全面提升。 4.2 方案设计流程 定期进行权限审查，确保权限分配合理。  实施最小权限原则，即每个用户只能访问其工作所需的最少数 据。 此外，学校应建立数据泄露应急响应机制，以快速应对潜在的 隐私泄露事件。应急响应机制应包括以下步骤： 1. 发现并确认数据泄露事件。 2. 立即采取措施阻止进一步的数据泄露。 3. 通知受影响的用户和相关监管机构。 4. 对事件进行彻底调查，找出根本原因并采取纠正措施。 最后，学校还应定期组织数据安全与隐私保护培训，提高全体 并存 储在安全的离线或云存储中，以防止数据丢失。 在数据安全管理方面，建立数据安全审计机制，定期进行安全 审计和风险评估，及时发现并解决潜在的安全威胁。同时，制定详 细的数据泄露应急响应计划，确保在发生数据泄露时能够迅速有效 地采取应对措施，减少损失。 在技术层面，部署防火墙、入侵检测系统（IDS）和入侵防御 系统（IPS）等网络安全设备，实时监控和防御网络攻击。在系统 开发和应用

场环境。此外，模型的资源消耗需控制在合理范围内，以确保系统 的稳定性和可扩展性。 在安全需求方面，银行系统对数据安全和模型安全的要求极 高。需求分析中需考虑以下关键点：模型处理的数据需进行加密传 输和存储，以防止数据泄露；模型的访问权限需严格控制，确保只 有授权人员能够访问和操作；模型的输出需进行安全验证，防止恶 意攻击或误导性结果的产生。此外，模型的设计需考虑隐私保护问 题，确保用户数据的匿名化和合规使用。 常包括结构化数据（如交易记录）和非结构化数据（如客户反 馈），模型应能够处理这些多样化的数据格式，并从中提取有价值 的信息。此外，数据的安全性必须得到充分保障，模型在处理敏感 信息时应遵循严格的数据加密和访问控制策略，以防止数据泄露和 未经授权的访问。 在技术架构上，模型的部署应支持分布式计算和云原生架构， 以实现高可用性和弹性扩展。银行系统通常需要 24/7 不间断运 行，因此模型的部署方案应考虑到故障转移和自动恢复机制。同 gRPC 等多种通信协议。服务层还包括负载均衡、容灾备份和自动 扩展机制，确保系统在高并发场景下的稳定性。为提升安全性，服 务层集成身份认证、访问控制和数据加密功能，防止未经授权的访 问和数据泄露。 应用层面向银行系统的具体业务场景，提供定制化解决方案。 例如，在客户服务场景中，部署智能客服系统，通过自然语言处理 （NLP）技术实现智能问答和情感分析；在风险管理场景中，利用 大模型进

作用。通过区块链技术与深度学习结合，可以实现病历数据的加密 存储和分布式管理，确保数据的不可篡改性和可追溯性。同 时，DeepSeek 的异常检测算法能够实时监控病历访问行为，识别 潜在的数据泄露或非法访问风险，并及时发出预警。 在档案管理方面，DeepSeek 技术还能够实现大规模医疗数据 的自动化归档和分类。通过训练深度学习模型，系统能够根据病历 内容、时间、科室等特征，自动将病历分门别类地存储，并生成索 私保护水平。首先，DeepSeek 采用先进的加密算法，确保数据在 传输和存储过程中的安全性。通过使用 AES-256 加密标准，病历数 据在传输过程中被加密，且仅在授权用户的设备上解密，从而防止 中间人攻击和数据泄露。 其次，DeepSeek 还引入了多层次的身份验证机制，包括双因 素认证（2FA）和生物识别技术，如指纹和面部识别。这些措施显 著增加了未经授权访问的难度，确保只有经过严格验证的医疗人员 CPU 内存 64GB 128GB 存储 1TB SSD 2TB SSD 网络带宽 1Gbps 10Gbps 第三，安全性评估是医疗健康场景中尤为重要的环节。医疗数 据涉及患者隐私，任何数据泄露都可能引发严重的法律和道德问 题。因此，必须确保现有系统的安全防护措施能够满足 DeepSeek 的需求。这包括但不限于数据加密、访问控制、日志审计等。此 外，还需要评估系统在面对网络攻击时的防御能力，确保集成

用户满意度 | ≥90% | | 运营成本 | 人力资源节省比例 | ≥30% | | 决策支持 | 数据分析准确率 | ≥95% | | 数据安全 | 数据泄露事件发生次数 | 0 | 本方案的实施将为全省政务服务体系的智能化升级提供有力支 撑，为政府治理能力现代化和营商环境优化奠定坚实基础。 1.1 项目背景 随着数字化转型的深入推进，政务服务的智能化需求日益凸 运行，避免因负载过高导致的宕机或延迟。 2. 安全性与合规性需求： o 数据安全：用户数据需要严格加密，确保在传输和存储 过程中的安全性。 o 隐私保护：AI 模型的训练和应用必须符合相关法律法 规，避免泄露用户隐私信息。 o 合规性：AI 模型的应用必须符合国家和地方的法律法 规，确保其决策和建议的合法性和合规性。 3. 用户体验需求： o 界面友好：政务平台的前端界面应简洁直观，便于用户 快速上手操作。 模型的滥用或 恶意攻击，平台需部署模型监控机制，实时检测模型的输入输出是 否异常，并对异常行为进行预警和阻断。同时，平台应定期进行安 全审计和漏洞扫描，及时发现并修复潜在的安全隐患。为应对潜在 的数据泄露事件，需建立完善的应急响应机制，包括数据备份和灾 难恢复计划，确保在发生安全事件时能够快速恢复服务并减少损 失。 以下为具体的安全措施列表： - 数据传输加密：采用 SSL/TLS 协议，确保数据在网络中传输的安

信数据空间建设，可信数据空间建设目前还处于发展 初期面临诸多堵点问题与挑战： · 挑战一、数据供给意愿不足 ① 权属不清与价值分配难：数据产权界定模糊，数 据供给方担心共享后失去控制权或收益被稀释。例 如，担忧数据泄露导致核心竞争力丧失； ② 合规成本高：数据分级分类标准不统一，敏感数 据（如医疗、金融）脱敏处理需专业团队，数据供给 方难以承担人力与资金成本。 · 挑战二、数据流通效率低 ① 跨域系统数据协议不统一：政府、企业、行业数 比如每日互动公司推出的 GAI Station 智能工作站， “ 采用 本地小模型 + ” 云端大模型 架构，通过将企业内法 务、财务等数据进行向量化处理，并结合联邦学习 技术，使得跨机构数据协同合作的数据泄露风险降 至 0.001% 以下。 2.2 人工智能大模型语料主要挑战 当前随着模型尺寸及模型场景的不断发展，语料的端 到端建设与工程化能力也面临着挑战，具体展开为 公开数据即将耗尽、领域数据流通困难、多模态对 回收机制，身份信任链断裂。 · 数据来源不可信，数据完整性受损及责任追溯 困难。一方面，数据易篡改，数据生产链权责模糊， 多主体参与导致源头数据被伪造或污染。另一方面， 追溯机制缺失，缺乏全链路审计技术，数据泄露或 滥用后难以定位责任主体。 · 数据使用过程不可信：也是根源性技术瓶颈之 一。现有的 CA 体系仅能验证机构实体的身份，无法 对数据应用实体（如虚机、容器）、计算环境进行 可信认证，导致参与方对数据使用过程中执行环境