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这些企业用大模型加持数据安全防护，开启“开挂”模式！

在数字化转型和智能化升级的时代浪潮中，数据安全已成为企业和社会发展的基石。然而，随着数据资产流动性的加剧、数据处理场景的多元化，传统的数据管理模式正面临着前所未有的挑战。政企单位迫切需要在数据的各个流转节点与阶段部署全方位的安全防护，以应对复杂多变的业务场景。

作为率先将AI技术应用于数据安全实战的企业之一，360基于安全大模型能力，面向数据合规、数据资产分级分类、数据风险监测等场景，提供数据安全监测与运营一站式、智能化服务，实现了对数据安全生命周期的智能化跟踪保护，为政企单位筑起一道坚不可摧的安全防线。

那么，在360安全大模型的赋能下，这些企业的数据安全防护成效如何？让我们一探究竟！

案例一

助力某市数据湖（数据银行）示范工程

政务数据管理提效75%

升级背景

随着《个人信息保护法》与《数据安全法》的颁布实施，国家层面对数据安全的合规性提出了更为严格的要求，并指明了未来数据高效应用的发展方向。该单位积极响应国家政策号召，但在数据合规保障（包括客户隐私协议、委托共享协议、授权鉴权管理等关键环节）以及数据资产管理、数据资产分级分类等复杂任务上仍面临着诸多挑战。

建设方案

基于360安全大模型打造数据安全全生命周期合规解决方案

AI应用场景

数据资产管理、数据合规管理等

升级成效

在360安全大模型的赋能下，方案助力该用户构建了数据资产智能化分级分类、数据安全风险自动化监测等安全能力，形成以数据安全管理平台为核心，贯穿“管理、技术、运营”的数据全生命周期安全能力体系，在提升了数据处理的效率和准确性的同时，降低了合规性风险。

具体来说：在数据合规管理层面，360安全大模型凭借其基础问答、检索、分类摘要等能力，对各类合规材料进行精准解析和智能审核，有效提升了审核效率，并给出了初审建议；在数据资产管理层面，360安全大模型在面对复杂含义和多样化的数据类型时，相较于传统的人工打标分类方法，其分类效率和准确率提效75%。通过对数据的智能化分类分级，满足了用户对数据精细化管理的需求，为数据的高效利用提供了坚实基础。

案例二

助力某市区政府网络安全&数据安全一体化

安全运营提效100%

升级背景

面对区内大数据业务错综复杂、用户群体庞大的现状，传统的安全体系已难以适应实际应用场景的需求。数据在共享交换、使用、开发及维护等多个环节中的流动、存储及外泄状态，难以得到有效的监控和管理。与网络安全攻击相比，数据安全风险更加贴近业务实际，且缺乏显性的攻击特征，这使得数据安全风险的检测变得极为困难，告警的研判也远比网络攻击研判复杂得多。这种“盲目防御”的策略，不仅未能有效抵御外部威胁，反而因内部监管缺失而潜藏巨大风险。因此，对该区现有的安全系统进行全面而深入的升级，已成为当务之急。

建设方案

基于360安全大模型的数字政府一体化安全运营保障方案

AI应用场景

数据安全风险监测

升级成效

在360安全大模型的赋能下，该用户成功构建了“人机结合、持续监测”的数据安全智能化运营新模式。这一模式不仅实现了对数据安全风险的全面、持续监控，还通过现场服务团队与360数据安全管理平台的紧密配合，有效落实了一系列智能化运营工作。数据显示，该方案的实施助力企业运营人效平均提效70%，安全运营指标平均提效100%！

在智能化识别风险方面，360安全大模型凭借其强大的数据处理能力，通过提前训练形成的安全规则库，对已知安全风险场景的数据内容、数据访问/操作/流转情况等进行实时安全分析，感知数据安全合规状态。对于未知安全风险场景的行为或操作，360安全大模型则通过机器学习、统计分析、特征关联分析等方法建立动态模型，结合身份信息、过往告警等做出准确、高效的分析研判。这不仅大大提高了数据安全风险的检出率和研判的准确率，还显著提升了数据安全管理的效率和效果。

截止目前，在360安全大模型的赋能下，360已为国内多个城市和国家关键基础设施提供智能化、体系化的数据安全管控和监管支持。未来，360将继续深耕安全大模型在数据安全领域的创新，重塑数据安全新防线，为数据的流动和共享提供安全保障！