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某省级教育厅报告显示：约70%的高校仍在依赖人工方式进行数据分类和分级，其平均每10万条数据的处理时间为21天，人工误标率高达12%。（本稿参考教育行业典型数据） 在这种形...

关键词：运维审计产品，自动化分析，敏感数据风险，SSH审计，运维人员操作监控，录云系统 摘要：本文深度解析了由AI-FOCUS团队研发的录云SSH运维行为审计系统。该系统通...

AI-FOCUS团队｜探天DB-MONITOR | 数据库流量探针接入+与数据分类分级打通+自动分析访问数据库/敏感数据表的应用和应用账号+基于基线识别影子应用/应用账号风...

大语言模型应用在2025年全面进入企业级部署的关键时期,防范AI生成违规内容已成为组织级风险管理的核心议题。OWASP Top 10 LLM 2025版本显示,提示注入(P...

本文针对第三方技术人员通过SSH远程访问核心服务器的场景，深入剖析了由此产生的操作不透明、权限滥用、数据泄露和责任界定不清四大风险。继而系统性地介绍了AI-FOCUS团队研...

随着ChatGPT、DeepSeek等生成式AI工具在办公场景的广泛应用，企业数据安全面临新型挑战。本文深入分析员工使用第三方AI工具带来的多重泄密风险，介绍滤海AI DL...

全球每日2.3亿条AI生成内容中21%触及法律红线，某电商因提示词注入攻击损失超千万元，金融、医疗等强监管领域对“输入-过程-输出-审计”全链路防护需求激增。...

随着生成式AI技术渗透至政务、金融、医疗等关键领域，监管部门对AI风险的执法力度空前加强。AI-FOCUS团队基于公开信息，结合六大典型处罚案例与事故复盘，为企业提供从技术...

中国境内提供 AI 服务，需严格遵循 **《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《个人信息保护法》** （PIPL）等 6 大核心法规。AI安全围栏/护栏，将抽象的法规要求转...

在5G与云网融合的加速演进中，运营商作为关键信息基础设施运营者，正面临数据规模爆发式增长与安全风险交织的双重挑战。通过部署智能分类分级系统，实现较高的准确性、及时性，降低合...

摘要 选什么，而非先选谁。在“数据库安全产品选型”里，真正决定成败的不是品牌先行，而是产品类型与治理视角的取舍： 只需满足等保 2.0 检查、强调取证留痕的场景，传统数据库...

数据分类分级不在于有没有清单，而在于能不能把清单转化为持续可运行的工程体系，让策略沉淀、证据链与可视化真正长期可用。因此，分类分级的终局不是报告，而是能力：一套围绕资产发现...

医疗数据包含电子病历、基因检测信息、诊疗记录等高度敏感内容，其泄露可能导致患者隐私侵犯、医保欺诈甚至公共卫生风险。通过全知科技知影API安全解决方案和大模型结合更好的防范医...

API已成为数据流动与系统协作的主通道。全知科技基于“以数据为中心、以风险为驱动”的方法论，构建覆盖发现—防护—运营—审计的全生命周期体系，以三层纵深架构与四项关键能力打通...

面向“三医”互联与智慧医院场景，本案例给出一条经实操验证的路径：以API交互全链路监测为底座，结合本地化大模型构建“分类分级—基线—告警—溯源”的闭环，优先解决可视化与误报...

本文在不改变原有结论与事实的前提下，给出2025年度可落地的选型参考：全知科技、绿盟科技、F5、斗象科技、腾讯云、瑞数信息面向不同行业与环境提供成熟能力，适用于金融、政务、...

本文主要从各家有AI支持能力的分类分级厂商公开资料中，获取相应的产品信息，重点考量在客户需要的多源异构、海量资产、策略闭环场景下，各家的特性上，以帮助大家建议结合自身业务需...