1、演讲人：康缪建职位：保旺达 CTO基于AI+场景的数据安全管理平台目录CONTENTS1AI+场景驱动数据安全能力提升保旺达AI+场景数据安全管理平台基于AI的数据安全场景应用成功案例234AI+场景驱动数据安全能力提升Part 01保障数据要素流通，数据安全倍受重视27.239.250.232.90%38.60%41.50%10%15%20%25%30%35%40%45%01020304050602017年2020年2022年中国数字经济规模（万亿元）占GDP比重（%）2017 年-2022 年我国数字经济规模及占 GDP 比重数据来源：国家互联网信息办公室 数字中国发展报告（2022年）2

2、.35.18.18.8%9.6%10.50%8%8%9%9%10%10%11%11%02468102017年2020年2022年我国数据产量（ZB）我国数据产量全球占比2017 年-2022 年我国数据产量及全球占比情况 数字中国建设整体布局规划 关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见提出到2025年，数据安全产业基础能力和综合实力明显增强，数据安全产业规模超过1500亿元，加速数据要素市场培育和价值释放。需：数字经济成为稳增长促转型的重要引擎供：数据资源供给能力不断提升数据资源作为重要生产要素，数字经济发展核心引擎，保障数据安全至关重要。明确了建设数字中国对于推进中国式现代化的核心地

3、位，同时将数字安全屏障与数字技术创新体系并列为“两大能力”，凸显了数据安全在数字中国中的核心和底座作用。伴随数据在更多场景中被收集和利用，数据安全和隐私保护态势愈发严峻。应对各类数据风险，数据安全面临挑战数据处理流程防护能力不完善，存在数据不当使用或者非必要使用风险。数据使用风险 网络架构复杂导致的数据泄露风险，人为操作失误导致的数据泄露风险。数据泄漏风险API广泛应用，数据流动性增强，大大增加泄露及滥用风险。数据流转风险 更大量的非结构化数据内容难以识别，动态业务场景下管理有效性难以保持。数据资产管理风险多主体参与数据应用导致边界不清，责任不明。数据权限管理风险AI技术推广过程中出现的算法滥

4、用及数据伪造。数据新技术应用风险追求全面极致创新，人工智能快速突破A I人工智能算法算力数据未来将继续深入研究和发展深度学习技术，包括更加复杂的神经网络结构、更加高效的训练算法和更加智能的学习策略等。深度学习技术进一步发展与其他技术融合AI芯片技术创新多模态AI技术发展强化学习技术应用拓展与物联网、大数据、云计算等技术的融合将成为未来发展的重要趋势之一，实现更加智能化的数据分析和决策。未来将继续创新AI芯片技术，包括更加高效的计算架构、更加智能的算法设计和更加节能的功耗控制等。未来将继续发展多模态AI技术，应用于语音识别、图像识别、自然语言处理等领域。未来将继续应用强化学习技术解决更加复杂的问

5、题，包括自动驾驶、机器人控制、游戏策略等。12345AI驱动场景创新，提升数据安全能力自 然 语 言 处 理 技 术数据挖掘技术机器学习技术深度学习技术数据分类和分级数据质量控制数据安全保护异常行为自动化检测风险评估自动化风险决策与处置图 像&语 音 识 别 技 术AI+场景数据安全应用方向AI在数据安全保护中的应用关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见场景创新是以新技术的创造性应用为导向，以供需联动为路径，实现新技术迭代升级和产业快速增长的过程。推动人工智能场景创新对于促进人工智能更高水平应用，更好支撑高质量发展具有重要意义。AI技术可以通过自主学习和智能决策，对大

6、规模、高复杂度的数据进行分析和处理。数据量大复杂度高AI技术可以通过智能识别和自主防御，对各种攻击手段进行及时识别和防范。数据隐私保护需求增加AI技术可以通过数据加密、数据掩码等方式，对敏感信息进行保护。数据攻击手段多样化AI技术可以通过智能分析和智能决策，对不同场景下的数据安全保护需求进行定制化和个性化。数据安全保护需求多元化保旺达AI+场景数据安全管理平台Part 02风险驱动的数据安全动态管理逻辑主动发现信息同步人工录入资产目录资产信息校验、补全、关联敏感分类分级资产纳管推荐安全策略安全标准管理执行剧本实现防护效果生成安全事件处置安全事件识别异常行为流量采集日志采集监测数据行为评估&决策