破局AI数据泄密风险:枫清科技以知识引擎+大模型构建企业本地数据智能安全底座

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近日,国家安全部披露的一则案例引发广泛关注:个别单位违规使用开源框架搭建联网大模型,致使攻击者可未经授权自由访问内部网络,最终引发数据泄露及安全风险。在企业加速 AI 落地的进程中,平衡技术创新与数据安全是绕不开的核心命题。而枫清科技凭借 “自研知识引擎 + 行业大模型” 的双轮驱动模式,聚焦企业本地数据安全与智能应用,构建起全链路安全闭环,成为其产品的核心竞争力。

针对企业数据安全防护需求,枫清科技现已推出企业级多模态知识中台,将数据安全贯穿产品设计与应用全流程。该产品以全自研多模态引擎为核心,搭建了云 - 边 - 端协同架构:云端整合公共知识与大模型能力的同时,通过权限分级机制筑牢安全防线;边端承载企业部门级共享知识库,实现跨部门数据可控共享,避免内部泄露;终端则保障个人数据本地存储,杜绝敏感信息外流。同时,知识中台具备友好的操作界面,可直接适配业务人员使用,既能通过隔离机制实现不同层级知识的安全隔离,又能支持合规场景下的灵活调用,为企业智能化转型提供了安全与效率兼具的坚实知识底座。

在终端数据安全层面,枫清科技现有的 Fabarta 个人专属智能体,实现了安全能力的精准下沉。产品基于国内主流大模型构建,支持纯本地化部署,能从根源上规避数据泄露风险。用户使用过程中,敏感数据仅存储于本地设备,与云端完全隔离,服务端不会留存任何原始文件、用户问题及问答内容。目前,这款产品已在数据安全要求严苛的行业中得到广泛应用,获得众多央国企与产业龙头企业的认可,并斩获多项行业奖项。

真正的智能革命,始于对数据主权的坚守。枫清科技始终坚持“以数据为中心” 的技术路径,将大模型能力与企业复杂业务场景的具体需求深度结合。其现有产品矩阵不仅为数据安全可控提供了系统化解决方案,更有效破解了大模型落地时面临的可解释性差、推理能力弱、模型幻觉等痛点,为企业智能化转型筑牢最坚实的安全屏障。