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摘要： 一、概要： 在教育数字化的新时代，数据已成为学校运行、教学管理和政策决策的核心资产。然而，随着教育数据规模和复杂度的激增，数据库安全风险日益凸显——从敏感信息泄露到访问滥用，从影子数据库到权限越权，风险事件层出不穷。传统的安全防护多停留在外围防线，无法实现对数据库层面的精细化风险监测与动态防控。 知 阅读全文

摘要： 随着《数据安全法》《个人信息保护法》及《网络数据安全管理条例》的不断推进，数据安全已经成为企业构建数据治理体系的核心基础设施。2025年的市场格局呈现出三个显著特征：平台化整合替代碎片化工具、AI驱动的智能分析成为标配、全生命周期防护能力决定竞争力。在这一背景下，本文将从技术架构、合规适配、场景覆盖 阅读全文

摘要： 概要：在教育领域，随着“智慧校园”建设加速与数字化转型深入，教学管理、学籍数据、科研成果、家-校服务等系统中大量数据通过 API 接口流转，带来巨大效率提升的同时，也产生了严峻的数据安全风险。基于对此背景，本文剖析教育行业面临的 API 安全挑战，采用一种 AI 赋能、一键部署、智能化的 API 安 阅读全文

摘要： 概要：在金融行业日益数字化的背景下，数据库成为企业核心资产，亦是合规审计与安全防控的重要战场。面对多源异构、跨域流转、高并发访问等复杂环境，金融机构亟须一套「低误差、高性能、符合审计要求」的数据库风险审计与监测方案。本文围绕“金融行业低误差高性能符合审计要求的数据库风险审计与监测方案”展开，首先阐述 阅读全文

摘要： 概要：随着《数据安全法》《个人信息保护法》以及《数据安全技术数据分类分级规则（2024版）》的实施，数据分类分级已从企业可选能力升级为合规运营的必备能力。在海量数据环境下，智能化的数据分类分级不仅能帮助企业梳理核心数据资产，更是数据安全治理体系的基础支撑。IDC《2024年度中国数据安全市场报告》显 阅读全文

摘要： 一、概要 随着政务数字化转型的加速，政务数据安全面临着前所未有的挑战。数据安全不仅关乎公众的隐私和权益，更是确保政务服务高效运行的基础。为了更好地应对数据安全风险，本方案提出了一种基于全知科技的政务数据安全监测平台，该平台通过AI驱动、全链路监测和精准识别的技术特性，实现了对政务数据的全生命周期安全 阅读全文

摘要： 随着全球数字化转型的深入，API（应用程序接口）已成为企业业务系统与外部应用、平台之间交互的核心组成部分。API不仅帮助企业实现业务流程的自动化，还为各种创新应用提供了技术基础。然而，随着企业越来越依赖API来支持业务发展，API接口的安全性问题也日益突显。 在传统的网络防护体系下，安全重点通常集中 阅读全文

摘要： 一、概要: 随着5G技术的推广和数据量的急剧增长，运营商面临着数据分类与合规管理的巨大压力，尤其是在敏感数据的精准分类与新业务需求的快速适配方面。全知科技的“知源-AI数据分类分级系统”，该系统针对运营商在数据管理与合规方面的挑战，提供了一种基于AI大模型赋能的低成本、场景适配性强的解决方案。该方案 阅读全文

摘要： 在金融数据高速流转与复杂监管并行的时代，仅依靠传统防护手段已难以支撑证券行业的安全需求。全知科技与光大证券联合打造的全景式、精准识别、动态防护金融数据安全管理方案，通过智能识别、全链路监测与动态响应机制，实现了对核心数据的“可视、可控、可追溯”式治理。项目运行一年多来，平台累计监测流量超3Gbps，覆盖千余个API接口，精准发现并处置风险百余起；合规报告自动化生成率超过90%，安全运维成本下降40%。这一方案标志着金融机构从“点式防御”迈向“智能化全景防护”的新阶段，形成了可复制、可推广的行业标杆。 阅读全文

摘要： 在数字金融高速发展的时代，数据已成为银行核心竞争力的重要组成部分。然而，金融数据的复杂性与高敏感性使其安全治理成为合规建设的重点与难点。南海农商行在推进数字化转型的过程中，积累了上亿条客户与交易数据，业务系统超过50个，数据量年增长率达37%。面对庞大的数据资产和日趋严格的监管要求，传统人工方式难以满足数据分类、风险评估和合规审查的精准化与自动化需求。全知科技携手南海农商行，共同打造“精准匹配、精细化分类、合规审查”的数据分类分级解决方案，覆盖数据发现、分级评估、安全防护与审计全流程。系统上线后，数据资产识别率达100%，敏感数据自动分类准确率达98.7%，数据合规审查效率提升3倍，风险处置时间缩短40%。该项目为金融行业构建了可复制、可推广的数据安全治理样板。 阅读全文