数据安全进入AI时代:多模态小模型如何重构风险识别?

2026-07-09 14:17:56
作者:中孚信息
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问财摘要

1、随着数据跨境流动成为企业运营常态,数据泄露、违规出境等安全风险也随之而来。中孚信息提出构建“多模态数据安全大脑”技术体系,通过融合网络流量、报文载荷、日志数据、资产信息及安全知识,实现从数据感知、风险识别、关联分析到智能决策的全链路安全能力。 2、该技术架构有三大核心创新:多模态融合、知识图谱推理和大模型教会小模型。其中,多模态融合技术通过统一关联流量、报文、日志、资产等多源异构数据,将原本分散在不同系统中的安全线索进行统一理解和关联分析,从而显著提升敏感数据泄露、异常数据出境以及高级威胁行为的发现能力。知识图谱技术将用户、资产、应用、数据以及网络行为构建成统一的关系网络,并融合威胁情报、攻击战术、行业知识和法规要求。当系统发现异常行为时,不仅能够识别“发生了什么”,还能够分析:为什么发生、涉及哪些数据、可能影响哪些业务、风险传播路径、违规数据出境链路。最后,系统采用Teacher-Student知识蒸馏架构,由大模型持续学习安全知识、攻击模式和专家经验,再将核心能力迁移至轻量化领域小模型。经过蒸馏优化后,小模型既继承了大模型的认知能力,又具备网关级实时分析性能,能够在海量网络流量中持续识别敏感数据泄露、违规出境和未知威胁行为,实现“专家级分析能力”与“实时在线决策能力”的统一。
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导读

面对数据跨境流动带来的安全挑战,传统规则检测正逐渐难以满足复杂场景需求。本文围绕多模态数据安全(885942)小模型,重点介绍其技术架构、三项核心创新及典型应用案例,解析新一代智能数据安全(885942)体系如何实现从风险发现到智能决策的能力升级。

随着跨境电商(885642)、全球供应链协同及云服务的广泛应用,数据跨境流动已成为企业运营常态,在创造业务价值的同时,也带来了数据泄露、违规出境、隐蔽传输和高级网络攻击等安全风险。与此同时,《数据安全(885942)法》《个人信息保护法》《网络安全(885459)法》等法规相继实施,对数据安全(885942)治理和跨境流动监管提出了更高要求。监管侧不仅需要发现风险,更需要具备风险识别、影响评估和处置能力。面对海量、高速、异构的网络环境,传统基于规则的数据安全(885942)产品已难以满足复杂场景需求。构建具备多模态感知、语义理解、知识推理和实时决策能力的新一代智能数据安全(885942)体系,正成为数据安全(885942)建设的重要方向。

业务价值

构建具备理解与决策能力的“多模态数据安全大脑”

针对数据跨境流动监测、数据泄露防护以及网络威胁检测等核心场景,中孚信息(300659)提出构建“多模态数据安全(885942)大脑”技术体系,通过融合网络流量、报文载荷、日志数据、资产信息及安全知识,实现从数据感知、风险识别、关联分析到智能决策的全链路安全能力。让监管人员不仅能够“看见风险”,更能够“理解风险、处置风险”,推动数据安全(885942)体系从传统规则驱动向智能认知驱动升级。

核心技术架构

七层智能分析体系,实现风险发现、理解、解释与决策的完整闭环

中孚信息(300659)创新性的构建了面向数据安全(885942)场景的“多模态数据安全(885942)大脑”,形成从数据感知、语义理解、知识推理到智能决策的完整技术闭环,通过建立数据、表征、语义、知识、图谱、决策、解释七层智能分析体系,让系统不仅能够发现风险,更能够理解风险、解释风险,并辅助完成风险处置,具体设计如下图:

三大核心创新

1

多模态融合:基于分散的数据还原完整风险真相

传统安全产品往往只能分析单一数据源,例如网络流量、系统日志或数据库审计记录,难以全面还原风险。多模态融合技术通过统一关联流量、报文、日志、资产等多源异构数据,将原本分散在不同系统中的安全线索进行统一理解和关联分析。系统看到的不再是一条孤立的告警,而是完整的用户行为链、数据流转链和攻击活动链,从而显著提升敏感数据泄露、异常数据出境以及高级威胁行为的发现能力,实现从“单点检测”向“全局感知”的能力升级。

2

知识图谱推理:让系统像安全专家一样思考

发现异常只是第一步,真正困难的是理解风险背后的原因和影响。知识图谱技术将用户、资产、应用、数据以及网络行为构建成统一的关系网络,并融合威胁情报、攻击战术、行业知识和法规要求。当系统发现异常行为时,不仅能够识别“发生了什么”,还能够分析:

为什么发生

涉及哪些数据

可能影响哪些业务

风险传播路径

违规数据出境链路

实现从风险发现到风险理解、影响评估和辅助决策的全面升级。

3

大模型教会小模型:让安全专家能力实时在线运行

大模型拥有强大的理解和推理能力,但难以直接应用于高吞吐的网络环境。为兼顾分析精度与实时性能,系统采用 Teacher-Student 知识蒸馏架构,由大模型持续学习安全知识、攻击模式和专家经验,再将核心能力迁移至轻量化领域小模型。经过蒸馏优化后,小模型既继承了大模型的认知能力,又具备网关级实时分析性能,能够在海量网络流量中持续识别敏感数据泄露、违规出境和未知威胁行为,实现“专家级分析能力”与“实时在线决策能力”的统一。

案例说明

背景描述

某医疗机构内部人员利用合法权限访问电子病历、检验检查系统和住院管理系统,批量查询患者姓名、身份证号、手机号、住址、病历号、住院号、检查结果、诊断结论、处方记录、医保信息等敏感医疗数据,并通过HTTP接口向境外服务器持续传输。

传统检测方式

传统基于正则表达式和关键字匹配的监测系统存在以下局限:

只能识别身份证号、手机号等固定格式字段;

难以识别字段拆分、JSON封装、Base64编码等复杂数据形式;

无法理解医疗业务语义;

只能关注单个报文内容,缺乏全局关联分析能力。

而多模态数据安全(885942)模型不仅能够从明文流量中识别“病人姓名”、“诊断记录”、“住院号”、“医保信息”等医疗语义特征,还能够结合接口访问频率、上传数据量、境外传输目标等行为特征进行综合分析。通过关联流量报文、访问日志、主体资产等信息,系统能够自动识别:

√ 传输了什么数据

√ 是否涉及敏感医疗信息

√ 是否存在违规出境风险

实现从内容识别向语义理解、从单点检测向全链路风险研判的能力升级。

在数据成为核心生产要素的今天,中孚信息(300659)相信,真正的数据安全(885942)能力,不仅是守住数据边界,更是让每一次数据流动都可感知、可理解、可追溯、可决策。

这,正是下一代智能数据安全(885942)体系的发展方向。

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