数字经济的安全基石
AI智能体专区
AI智能体专区业内首个落地的自主安全智能体(AI Agent)，预置数百个原子级安全智能体，革命性采用任务驱动多智能体协同模式。
恒脑安全智能体以硬核实力为网络安全、数据安全保驾护航。让工具更睿智，让知识更智慧，让安全更智能!
AI安服数字员工融合人工智能与网络安全的专业服务体系，为企业提供全方位的Al安全咨询、威胁检测、安全运营等一站式解决方案，让安全防护更智能、更高效、更可靠。
全生命周期安全防护，智能体驱动效能提升，场景化联动管控。
多云一体、融合安全、闭环运营
多场景应用提升安全运营能力
安全态势感知与管控
全方位守护工业信息网络安全
AI数据分类分级，让分类分级快人一步！
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有效实现数据“供得出、流得动、用得好、保安全”的数据流通利用基础设施
7×24 小时全维度托管模式实现企业网络安全无忧化管理，全方位满足企业业务安全运行与合规监管的双重需求。
构建大模型全生命周期防护架构，强化多维度安全能力
对本地AI服务提供者开展日常监督、备案审查工作
智算全栈安全方案，算网安协同，合规高效
监控感知应急全套流程的安全监管机制
一站式意识教育解决方案
行业解决方案
技术解决方案
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场景解决方案
构建大模型全生命周期防护架构，强化多维度安全能力
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政务领域公有大模型使用现状
智能化转型势在必行
随着人工智能技术的飞速发展，大模型（如DeepSeek、文心一言、豆包等）正成为推动政务数字化转型的核心引擎。据统计，2024年我国政务大模型市场规模突破40亿元，省级以上政府部门部署率达78%，形成以华为云、浪潮云等国产厂商为主导的财产格局，典型应用场景包括：
智能知识管理：广州某区基于希姆九州大模型构建政务服务智能体，整合37个部门2000余项政策法规，实现办事意图识别准确率95%、群众咨询响应时间缩短80% 。
流程自动化：辽宁某市部署DeepSeek大模型，12345热线智能派单流程缩短至10秒，工单分拨准确率提升至96% ，安徽省政府会议纪要生成效率提升15倍 。
决策支持：深圳某区融合23万路摄像头与DeepSeek大模型，半年内成功找回走失人员300余次，实现城市治理全域感知 。
从技术路径看，政务大模型呈现“基础大模型+行业大模型”的融合趋势；从使用主体看，公职人员、政策研究机构、政务服务窗口是大模型的主要用户群体。45%的省级部门已部署行业大模型，30%的基层单位采用通用大模型辅助办公。
风险与挑战：
当效率遭遇安全“暗礁”
尽管大模型显著提升了政务效能，但其交互特性与政务数据的敏感性叠加，导致风险隐患日益凸显。大模型的双刃剑效应需警惕三类核心风险：
无意识泄露：某市政务人员为撰写工作报告，将包含居民身份证号、户籍信息的文件上传至公有大模型，导致数据被第三方留存，引发群众投诉；
提示词泄露：某部门员工在咨询政策解读时输入“某重点工程预算明细”，模型生成的回答中暴露涉密信息，造成不良社会影响；
第三方后门风险：某县使用未认证的大模型工具处理信访数据，后被发现该工具默认上传用户输入内容至境外服务器，威胁国家安全。
据统计，因大模型使用不当导致的数据泄露事件年增长率达120%，直接经济损失超千万元，更对政府公信力造成严重损害。
解决方案：
技术防护与政治自觉双轮驱动
不管是公有大模型还是私有化部署垂域大模型，均可通过安恒办公智盾在政务办公终端上安装Agent，实现对 AI 应用资产、资源访问控制、AI敏感信息保护等多方提供安全应用保障，构筑AI应用安全防线。
（一）构建安全可控的大模型应用生态
推荐安全工具，建立应用白名单 为政务部门建设“大模型应用商店”，基于国产化适配、合规认证、功能可靠性等维度筛选工具，为政务部门推荐安全模型，限制未经验证的大模型应用运行。
管控本地权限，阻断越界访问 采用终端管控技术，禁止大模型工具访问敏感目录（如涉密文件存储路径），动态限制数据交互范围。
（二）智能拦截：筑牢提示词“防火墙”
引入多模态语义风控引擎，基于自然语言理解技术实时分析交互内容：
关键词拦截：预设“身份证号”“机密”“预算”等敏感词库，触发即拦截告警；
上下文关联分析：利用BERT模型识别隐蔽风险，如“请生成某地区信访数据统计报告”类指令，即使不含敏感词，也可通过关联政务数据库字段特征判定风险。
（三）文件过滤与动态脱敏：守好数据出口关
上传过滤：通过文件内容识别技术，自动拦截包含敏感标识（如“机密”“内部资料”）的文件上传；
动态脱敏：对必要上传的非涉密文件，采用掩码、泛化等技术处理关键信息。例如，某市政务系统在用户上传居民信息表时，自动将身份证号后四位替换为“****”，既满足数据分析需求，又规避隐私泄露风险。
针对私有化部署垂域大模型，不想在政务终端上安装客户端，可采用安全代理方式。
大模型安全代理通过对互联网上的大模型应用统一代理入口，提供针对大模型输入输出内容的合规审核、敏感数据识别、数据脱敏、访问控制、限流限速、审计溯源等安全能力，防止大模型应用带来的数据泄露和法律风险。
终端管控与安全代理两种方案，并非互斥关系，而是通过分层防护机制实现能力互补。
终端管控，聚焦本地安全管控，从源头上阻断敏感数据外传，适用公有大模型和私有化部署模型；
安全代理通过统一入口管控所有大模型请求，执行敏感数据动态脱敏、合规内容审核、全量审计溯源等操作，适用本地私有化部署情况。对于高敏感数据场景（如政务机密），政务用户可选择组合方案，最大化降低数据泄露风险。
总结：
安全是政治责任，需工具与觉悟并重
习近平总书记在党的二十大报告中强调：“没有网络安全就没有国家安全。”政务领域的大模型应用，既是技术命题，更是政治任务。防范数据安全风险需坚持“政治自觉、思想自觉、行动自觉”：
政治自觉：牢记“数据主权是国家安全的重要组成部分”，将大模型安全纳入党建工作考核；
思想自觉：通过常态化培训，强化公职人员“数据即资产、泄露即失职”的意识；
行动自觉：党员干部需带头遵守安全规范，做到“用AI不越界、提需求不涉密”。
技术手段筑牢“防护网”，政治觉悟把稳“方向盘”。唯有二者协同发力，方能实现效率与安全的动态平衡，为数字政府建设保驾护航，让大模型真正成为服务人民的“红色智能助手”。
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