用科技力量赋能安全用数据力量驱动管理
互联网行业网络环境健康的核心是杜绝不良信息传播，AI 治理管理系统通过多模态识别技术，实现对文本、图像、音频、视频等全类型不良信息的精准捕捉。系统内置千万级不良信息特征库，涵盖暴力、色情、仇恨言论、虚假信息、封建迷信等违规内容标签，同时整合《网络信息内容生态治理规定》《互联网信息服务管理办法》等法规...
AI 治理管理系统需建立 “算法开发 - 部署 - 迭代” 全生命周期的信息公示机制，消除算法 “黑箱”。在算法开发阶段，系统自动记录算法类型（如分类算法、回归算法）、核心参数（如决策树深度、神经网络层数）、训练数据来源与规模（如 “基于 2023 年 1-12 月生产数据，样本量 10 万条”）、...
AI 治理管理系统首先需构建覆盖全业务场景的合规风险识别体系，提前发现智能化运营中的潜在合规隐患。系统内置多维度合规风险知识库，整合《数据安全法》《个人信息保护法》《生成式 AI 服务管理暂行办法》等法律法规要求，以及行业特定合规标准（如金融行业的《个人金融信息保护技术规范》、医疗行业的《医疗数据安...
企业需先搭建覆盖 “数据采集 - 存储 - 使用 - 传输 - 销毁” 全生命周期的 AI 治理架构，为安全边界管控提供载体。数据采集层通过标准化接口对接企业内部业务系统（如 ERP、CRM、生产管理系统），自动归集结构化数据（如客户信息、生产参数）与非结构化数据（如合同文档、操作日志），采集过程中...
