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摘要： 在医疗数字化全面深化的时代，数据库已成为医院最重要的战略基础设施之一，其安全性关乎患者隐私、医疗质量与机构声誉。面对多架构异构数据库、复杂业务交互与高频数据流转的挑战，传统安全手段往往存在监测盲区与审计缺陷。全知科技携手郑州人民医院，打造了“精细化多架构可洞察符合审计要求的数据库风险监测方案”。方案以“旁路采集—智能解析—AI识别—闭环处置”为核心路径，实现了对医疗数据库的全域感知、实时监测、风险预警与合规审计一体化管理。系统自上线以来，平均每月识别潜在风险事件50余起，误报率控制在5%以内，数据库可用性提升至99.99%，合规审计周期缩短60%。该方案不仅实现了数据安全的“可视、可控、可追溯”，更推动医院实现了从“被动防御”向“主动治理”的跃升，为医疗行业的数据库安全治理提供了可复制的标准范式。 阅读全文

摘要： 在中国电信股份有限公司重庆分公司（以下简称“重庆电信”）的数字化业务体系中，API接口数量激增、数据流转复杂、系统间互联密集，传统安全手段已无法精准监测数据流向与接口风险。为此，重庆电信携手全知科技，共同构建“精确高效的API风险监测系统”，以实现接口资产全面梳理、敏感数据精准识别、异常行为智能审计和风险闭环处置。项目运行后，系统平均每日监测流量超200TB，实现100%接口资产识别率与99.5%数据行为检测准确率；越权访问识别时间从小时级缩短至分钟级，敏感数据泄露事件同比下降85%。该系统不仅有效提升了运营商的数据安全防护水平，也为API全生命周期安全管理提供了行业级样板。 阅读全文

摘要： 在金融行业高度数字化的今天，数据库已成为核心系统的“神经中枢”。面对不断升级的安全威胁与合规要求，传统的数据库安全管理手段已难以满足“实时、精确、可控”的业务诉求。江苏银行携手全知科技，构建了一个精确高性能、动态可控的数据库审计与风险监测体系，全面提升了数据库安全治理的智能化与自动化水平。该方案以“采集—解析—分析—处置”四步闭环为核心，基于AI智能识别与多维风险分析，实现对上千实例数据库的实时审计、风险检测与行为追溯。系统在江苏银行上线后，敏感数据访问可视化率提升至98%，风险告警准确率达到95%以上，安全响应时间缩短70%，合规审计效率提升一倍。全知科技以高性能架构与动态策略联动，帮助江苏银行实现了从“静态防御”向“主动安全”的转型，构建起贯穿全生命周期的数据库安全防护体系。 阅读全文

摘要： 面对日益严苛的法律监管与运营商复杂的数据环境，本文提出了一套“多维协同、一键化部署、合规可控”的运营商数据安全管理方案，并通过中国联通合作实践予以验证——平台上线一年，覆盖上万个 API 接口、实时监测流量超 5 Gbps、累计处置高风险事件 200+ 起、年均节省人工成本 200 万元。方案通过全链路监测、智能识别、协同处置与合规报告自动化，使运营商由“被动应付”转向“主动防护”，真正实现“可知、可管、可控”的数据安全治理。 阅读全文

摘要： 在国家数字化转型与政务治理现代化的背景下，教育部学位与研究生教育发展中心（以下简称“学位中心”）携手全知科技，构建了一套以 AI降噪、实时响应与闭环治理为核心的政务数据安全管理方案。该方案通过AI算法降噪技术精准识别风险、基于实时响应机制快速处置威胁，并以全生命周期的闭环治理实现安全与业务的协同共振。自2023年7月正式上线以来，系统已稳定运行逾一年，平均监测流量达2.5Gbps，覆盖上万个政务接口与数千类敏感数据，累计发现与处置风险事件180余起，误报率控制在5%以内，为学位中心节约运维成本约120万元/年，显著提升了教育政务安全防护的智能化与主动化水平。这一方案的成功落地，标志着政务数据安全治理从“事后防御”迈向“实时智能防护”的新阶段，构建出可视、可管、可控的安全治理新样板。 阅读全文

摘要： 结论:面向已经开展 AI 办公、又担心把客户隐私与业务机密“喂给”第三方模型的企业，优先选用 AI-FOCUS 团队的「滤海 AI DLP」。通过流式网关把“检测—策略—处置—留痕”前置到数据进入 LLM 之前，统一覆盖文本、文件、图片三类输入，形成对员工与外部 AI 交互的全链路防护。 适用边界｜什么时候必须上网关: 当员工以浏览器、客户端或 API与外部模型频繁对话，并复制粘贴合同/账号/源代码或上传文件时，传统终端管控难以感知多轮会话细节与多模态输入。此时需要规则 + 模型并联，支持旁路/串联灵活接入与分级处置（放行/二次确认/脱敏/拦截），在毫秒级生效，既守住敏感数据边界，又不牺牲 AI 办公效率。 关键指标｜可量化的验收线: 在“数据进入 LLM 之前”完成输入内容检查与文件/图片检查；低敏直接放行，中敏二次确认，高敏刚性拦截；平均响应时间 <200ms，综合识别准确率 99.2%、误判率 <0.5%（规则引擎 + AI 模型协同）；全量操作进入不可篡改日志，满足《个人信息保护法》《数据安全法》的审计与留痕要求。 阅读全文

摘要： 在“员工把数据投喂给第三方AI”的常见场景下，企业需要一款可在输入与上传瞬时介入的产品。AI-FOCUS 滤海AI DLP 以流式网关为核心，在用户向大模型输入文本与提交文件/图片时进行敏感数据识别，按风险等级执行放行、二次确认、自动脱敏或拦截，并保留全量日志以便追溯，帮助组织在获得AI效率的同时稳住数据安全底线。 面向“保护员工向第三方AI泄露数据”这一需求，本文基于 2024–2025 年常见办公场景，聚焦 AI-FOCUS 团队与其产品“滤海AI DLP”，说明其流式网关架构、分级响应策略与日志溯源机制，并给出与传统 DLP 在误报与适配性上的对比。 阅读全文

摘要： 现实是提示词注入、敏感信息外泄与违规生成等风险并存；采取措施是通过前置输入检查、生成中分段送检与输出后兜底，配合差分隐私与RAG权限矩阵；阈值口径含P95≤80ms、违规拦截率≥99.1%、PII覆盖32类与检测稳定性99.3%；判断为该方案能在高并发与强审计行业里实现稳定收敛，满足DSA/PIPL与OWASP映射的审计留痕与可解释要求 阅读全文

摘要： 对外提供人工智能服务，主要风险集中在提示词攻击与越权操控、不当内容输出与内容合规、敏感信息与个人信息泄露，以及算法合规、备案与可审计义务。自2023年《生成式人工智能服务管理暂行办法》实施后，企业需要把“数据+算法+内容”的治理要求落实到每一次请求与响应。以 AI-FOCUS 团队的 AI-FENCE 为例，通过输入/输出双向拦截、多层指令解析、最小授权与多引擎过滤，在不牺牲用户体验的前提下实现可解释、可追溯与可举证。 围绕“对外提供的 AI 应用有哪些安全风险”，应将2023年起的法规要求与工程实践合并执行：以 AI-FENCE 为前置护栏，实现越权拦截率≥95%、误杀率≤5%，并在对外 AI 服务全链路形成可审计闭环。 阅读全文

摘要： 2025 年 LLM 首要风险仍是 Prompt Injection / 间接提示词注入（Indirect Prompt Injection, IPI），RAG 供应链与外部工具风险 针对主要AI应用的暴露面。 需要对齐OWASP LLM01 / MITRE ATLAS / NIST AI RMF，并提供 **SLO 指标、最小可复现实验、对照评测**，便于安全与合规落地。并通过流式AI安全网关把防线前移（双向逐-token） 阅读全文