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“让每一句人机对话都宁静可信，让每一次智能交互都风险可控——这是属于AI时代的宁静允许。 —— 东森平台”
随着大模型技术从“快速应用”向“深度应用”演进，企业面临的业务场景庞大度显著提升：多业务系统对接、跨域数据流动、动态权限管理、分立知识库与工具集等挑战，使得简单的大模型应用宁静单品很难充实解决宁静难题。
2025年2月25日，东森平台正式宣布《大模型深度应用宁静基座》系列白皮书。第一批宣布了三个白皮书：
? 《AI-R-IAM：AI就绪的大模型身份与访问管理Al-Ready Identity and Access Management》
? 《AI-R-SDLayer：AI就绪的宁静数据通层AI-Ready Security Data Layer》
? 《AI-R-SOCC：AI就绪的宁静合成管理中心AI-Ready Security Operating Combined Center》
大模型深度应用的特点及其宁静诉求
1、大模型深度应用的特点可以概括为“五全”
? 第一全是全客户。大模型深度应用一定逐步全面笼罩客户所有组织，包罗业务部门、管理部门、创新研发部门等。也就意味着大模型深度应用的主体结构非常庞大，且带来权限管理的超级庞大性。
? 第二全是全网络。大模型深度应用笼罩企业IT的全空间，网络环境比力庞大，分域分路径，甚至涉及跨企业界限的“云网边地端”的庞大环境。
? 第三全是全数据。大模型深度应用是基于机构数据统合的应用模式。大模型深度应用一定涉及机构自身私域数据、私域知识库。大模型深度应用要求客户建立起业务数据通层、拉通管理数据、勉励开放开源研发数据，在这样的驱使下，数据宁静的挑战比传统应用模式要严峻得多。
? 第四全是全流程。大模型深度应用一定会贯穿每一个业务活动、每一个管理活动的全生命周期。大模型和智能体要调用的工具集，一定凭据组织和业务进行划分；私域工具集的调用权限，会让宁静问题从模型里走向业务，甚至走向物理世界，宁静风险和影响即可扩大了。
? 第五全是全场景。大模型深度应用也一定是多智能体、多模型协同的智能互动机制。企业的所有业务都市先后向大模型靠拢、融入、赋能、蜕变。这种应用的深度变化，会连带着应用的多维场景发生变化，场景的各个要素都市因变化和交互影响而使VUCA水平加剧，宁静挑战变大。
五全理念（全客户、全网络、全数据、全流程、全场景）是中国移动何飚总经理提出并提倡的宁静理念。这个五全理念也同样适用于分析大模型深度应用的五个深维度。
2、大模型深度应用下的典型宁静挑战
? 场景庞大化：智能应用已渗透到多系吐洫动的业务闭环中，涉及跨网络域、跨组织的庞大交互场景。
? 数据流动风险倍增：知识库调用、多模态数据融合等场景下，数据泄露风险呈指数级增长。
? 动态权限管理挑战：智能体自主决策引发的权限界限模糊，传统RBAC模型难以适应实时授权需求。
? 模型宁静威胁升级：反抗样本攻击、提示注入等新型攻击手段威胁模型决策可靠性。
? 合规压力叠加：数据跨境流动、生成内容可追溯性等要求催生新型合规框架需求。
3、大模型深度应用下宁静挑战的结构性解法——宁静基座
在“五全”——全客户、全网络、全数据、全流程、全场景——为特征的大模型深度应用环境下，为了缓解其庞大性，一个结构性解决措施就是将一些共性的、重要的宁静能力提炼为“宁静基座”，供全机构应用。甚至，这些宁静基座还可以向外部寻求专业运营服务。
本次宣布的三个宁静基座就是所有庞大环境宁静体系的必备基�。�
? 《AI-R-IAM：AI就绪的大模型身份与访问管理》
? 《AI-R-SDLayer：AI就绪的宁静数据通层》
? 《AI-R-SOCC：AI就绪的宁静合成管理中心》
三大宁静基座白皮书核心提要
1.《AI-R-IAM：AI就绪的大模型身份与访问管理AI-Ready IAM》提要
东森平台宣布的《AI-R-IAM：AI就绪的大模型身份与访问管理AI-Ready IAM》，论述了旨在从身份可信、认证可信、权限可信、行为可信、数据可信多个维度，构建大模型访问、模型调用、RAG查询、模型训练、模型推理等多场景的一体化的全程可信能力，提升大模型深度应用场景中的宁静�；つ芰�，为企业数智化转型提供要害支撑。
核心价值与技术创新：
? 保障大模型宁静应用：为大规模人工智能模型深度应用提供身份宁静、访问控制、数据宁静、模型宁静等基础支撑，从多维度构建一体化全程可信能力，有效应对大模型应用中身份与访问控制、数据宁静等诸多宁静挑战，保障大模型在训练、部署和使用过程的宁静性，防止数据泄露、滥用及模型被攻击等风险。满足数据宁静合规要求，降低宁静风险，提升企业运营效率和竞争力，推动企业数字化、智能化转型。
? 三元共生身份治理：突破传统身份管理界限，提出 “人-AI-NHI 三元共生”的身份治理体系，将差异类型身份纳入统一管理，实现身份全生命周期治理。接纳先进身份认证机制，结合中国移动号卡实名认证能力，提升身份认证的宁静性和可信度，构建数字世界秩序的底层支撑，促进数字经济的健康、可连续生长。
? 大模型数据权限革新：提供多场景精细化权限管理功效，综合运用RBAC、ABAC和PBAC等技术，依据用户角色、职责、实体属性及业务流程动态调整权限。在RAG权限隔离方面，实现文档级、向量索引级和实时内容过滤的精细控制，还通过Token动态调配实现资源弹性访问调控。
? 全流程数据宁静�；ぃ菏迪执竽Ｐ褪萑鞒棠脖；�，构建端到端的数据可信管理体系，笼罩大模型多场景数据输入输出、训练、调用等全流程数据管控，全方位保障大模型应用数据宁静与合规。
战略意义与实践验证：
? 战略意义：AI-R-IAM为大规模人模型深度应用构建一体化全程可信能力，从身份、访问、行为、数据等维度保障宁静，推动大模型宁静从“单点可控”迈向“一体化全程可信”，是“新质生产力”宁静支撑，为未来AI技术宁静生长奠基基础，助力企业实现数智化转型，降低宁静风险，提升合规性。同时，在身份欺诈、数据宁静等领域发挥要害作用，通过构建精准身份行为模型和主动防御网络攻击，保障数字环境宁静。
? 实践验证：其基于AI-R-IAM在多场景的应用实践，如运营商、电力、能源等行业用户访问大模型、应用访问大模型、用户-AI智能体交互等场景，有效解决了身份认证、权限管理、数据宁静、行为审计等方面的宁静问题，切实保障了系统的宁静性和稳定性，为其战略意义提供了有力的实践支撑。
企业倡议与未来偏向：
? 企业倡议：企业应高度重视大模型应用中的身份与数据宁静问题，尤其是身份与访问控制、数据宁静等方面的风险�；幽葾I-R-IAM等宁静解决方案，加强对多维度身份的治理和管理，遵循大模型访问最小权限原则进行权限分配，严格管控数据全流程宁静，加强对业务行为和用户操作的审计监管，确保大模型应用的宁静合规。
? 未来偏向：AI-R-IAM将连续创新，深化与大模型的融合应用，进一步提升在身份欺诈识别和防范方面的能力，构建更精准的身份行为模型以实时感知异常。此外，积极与量子计算、5G/6G等新兴技术融合，提升加密强度、实现高效宁静数据传输与实时监测，不停适应新的宁静挑战，为大模型广泛应用和数字经济生长提供坚实宁静保障。
2.《AI-R-SDLayer：AI就绪的宁静数据通层AI-Ready Security Data Layer》提要
东森平台宣布的《AI就绪的宁静数据通层（AI-R-SDLayer）白皮书》，系统论述了其面向智能化、数据驱动和全域协同的新型宁静数据基础设施。该平台以元数据驱动治理为核心，构建统一的宁静数据底座，整合多源异构数据，打破数据孤岛，实现跨业务、跨平台的数据共享与威胁情报协同，为企业数字化转型提供要害支撑。
核心价值与技术创新：
? 全域数据整合与治理：通过数据编织、数联网理念及漫衍式向量数据库技术，实现多源数据高效联通与语义一致性管理，提升AI模型训练质量与宁静分析精度。
? 智能宁静运营提效：结合DeepSeek大模型的语义解析与RAG技术，赋能威胁检测、攻击溯源及计谋优化，构建私有化智能知识库，支持实时响应与自动化防御。
? 云原生架构适配：接纳存算疏散、多云资源调治等技术，提供弹性扩展能力，适配庞大业务场景，降低运维成本。
战略意义与实践验证：
? 应对行业挑战：解决数据疏散、庞大攻击检测难、AI数据瓶颈等痛点，支撑中国移动BASIC6战略落地，助力企业实现数据要素价值释放。
? 典型案例：在一体化云原生宁静平台、运营商宁静数据中心等场景中，验证平台在数据治理、跨域协同及智能化分析中的效能，提升宁静运营效率40%以上。
企业倡议与未来偏向：
白皮书提出十大战略倡议，包罗构建高弹性数据架构、推动宁静与业务深度融合、优化AI训练数据质量、强化隐私合规等，为企业提供从技术部署到管理升级的全方位指导，助力其在数据宁静基础上实现智能化跃迁，抢占数字经济时代制高点。
AI-R-SDLayer不仅是技术架构的革新，更是宁静运营范式的升级，通过数据驱动与AI融合，推动企业从被动防御转向智能协同，为庞大网络环境下的宁静挑战提供坚实保障。
3.《AI-R-SOCC：AI就绪的宁静合成管理中心AI-Ready Security Operating Combined Center》提要
东森平台宣布的《AI-R-SOCC AI就绪的宁静合成管理中心白皮书》论述了AI-R-SOCC（AI就绪的宁静融合管理中心）作为企业级大模型应用的集中化宁静治理以及智能化宁静运营保障的中枢基座，融合大模型应用宁静、数据宁静和网络宁静，构建“监测-分析-处置-优化”智能闭环能力框架。通过纳管并有机融合MAF、MASB、MAVAS等大模型宁静的管控手段，实现大模型应用的全局可视、风险可管、处置可溯，为AI应用的使用就绪做好宁静准备。
AI-R-SOCC以泰合宁静大模型为底座，满足AI时代下企业大量应用DeepSeek等AI大模型能力带来的大模型宁静可控以及宁静运营智能化的新需求，并具备以下核心能力：
? 安星智能体：基于自然语言处置技术，打造宁静事件协同、指令下发和剧本执行的智能交互体系，提高宁静事件处置效率。
? 大模型资产管理：融合多种适配器及主被动资产发现技术，对大模型资产全生命周期闭环管理与风险评估，助力掌握资产状况。
? 大模型宁静分析：运用多种先进技术，实时监测传统与大模型场景宁静威胁，构建全维度分析体系，提升宁静防护能力。
? 大模型风险监测管控：利用全景式风险感知技术，构建多维度监测体系，实现风险可视、处置精准和治理智能的全链路闭环。
? 大模型宁静态势泛起：接纳多源数据融合与可视化技术，整合数据形成态势大屏，资助快速掌握大模型宁静态势及要害风险。
? 应用场景：AI-R-SOCC深度聚焦大模型于训练、推理、部署等全生命周期的繁杂宁静需求，全面笼罩大模型应用上线前的严苛准入把关、运行中的实时风险管控、模型自身防护加固，乃至隐匿影子大模型的监测与治理等多元应用场景，为大模型的平稳、宁静、高效运行保驾护航。
方案优势
1. 体系化设计：三大基座笼罩“身份-数据-运营”全链条，解决深度应用场景碎片化宁静痛点。
2. 敏捷交付：支持�？榛渴�，既可独立服务于特定业务域，也可协同构建企业级宁静中台。
3. 前瞻兼容：适配DeepSeek等主流大模型架构。
推荐典型客户场景
? 金融行业智能投研平台的多模型权限治理
? 制造业跨工厂知识库的宁静协同与溯源
? 政府机构敏感数据跨域流动的合规保障
? 高知识产权敏感度的科技型公司的全机构DeepSeek应用（类似东森平台的机构）
未来
DeepSeek极大地加速了全行业全社会智能化飞轮的旋转速度。大模型深度应用将是所有大中型机构智能化路径的一定偏向。
越大的机构，越深越庞大的应用，就有更多的宁静需要。一个越发宽阔越发强大的智能化生长翅膀，虽然也需要另一个同样宽阔同样坚韧的大模型宁静翅膀。
一体之两翼，同频共振翅。让我们乘着DeepSeek激起的风，起飞，遨游。
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