隨著數字化轉型的深入推進，安全工作體系正加速向智能化、主動化方向迭代升級。國網大數據中心扎實推進安全生產體系建設，針對新業務新技術帶來的未知威脅劇增、數據泄露風險增大等挑戰，探索構建了覆蓋“事前防控-事中監測-事后溯源"的全流程智能防控機制，基于人工智能技術驅動安全能力多維升級。

建立事前防控機制，利用人工智能技術賦能動態權限管控與行為監測。國網大數據中心研究基于人工智能的用戶信任度評價技術，構建融合數據等級和用戶信任度的動態數據權限管控機制，在數據訪問發生前實現細粒度、智能化的訪問準入控制。在運維專區和運營專區部署智能監控管理系統，對人員準入及異常行為進行監控識別，及時發現陌生人闖入、無許可作業、違規攝錄等行為，提前防控運維運營操作不規范帶來的安全合規風險。

建立事中監測機制，加強多維度異常識別與終端風險實時感知。強化數據中臺安全監測能力，基于人工智能技術構建多維度異常識別模型，精準識別數據違規流轉、數據異常操作等風險行為，有效防范中臺數據流轉全鏈條風險。設計形成由人工智能驅動的終端威脅監測方法，結合機器學習算法建立終端風險感知模型，實時計算終端風險，及時識別隔離異常終端，實現事中安全風險的及時發現和防范。

建立事后溯源機制，強化數字水印技術構建數據追蹤防線。基于數據完整性與認證性理論，向原始數據嵌入具有確定性、機密性的標識信息。在圖像水印方面，采用空域、頻域及優化算法架構；在文本水印方面，構建覆蓋格式信息、不可見編碼、文本內容及漢字結構等多維度算法模型。通過引入隱蔽嵌入機制，實現基于樣本庫的文件頭級與其關系表級的雙層水印部署，將數據防護邊界從原始數據層擴展至應用層，有效解決事后溯源的痛點問題。

簡介（LYWHX-8000國網標準新產品“遠距離無線核相儀"可靠解決了測試者的各種需求）

是專為高壓線路核相而精心設計制造的，突破傳統核相器電壓等級限制問題，可以在極低電壓線路中核相，全部實現從200V~220kV電壓自動核相(如400V、10kV、35kV、66kV、110kV、220kV)，無需根據電壓等級購置多套核相儀，節省成本，減少攜帶，省時快捷。對于高壓線路核相(電壓超過400V時)，可將探測器的金屬探鉤逐漸靠近導線，當感應到電場信號即可完成核相，無需直接接觸高壓導線，可靠！當裸導線電壓超過35kV，必須使用非接觸核相。本核相儀還具有測試相位、頻率、相序、驗電、變壓器組別判斷等功能。

由主機、探測器、伸縮絕緣桿、監測軟件、USB通訊線等組成，無線信號直線傳輸距離約30米，主機采用3.5寸真彩液晶屏，可以同屏顯示相位、頻率、相序及核相結果；向量圖指示、相位指示，清晰直觀；具有“X信號正常、Y信號正常、同相、異相"等語音提示功能，使測試更簡單輕松。

監測軟件具有在線實時監控、歷史數據查詢、向量圖指示、相位指示功能；具有歷史數據讀取、查閱、保存、打印等功能。

技術規格（LYWHX-8000國網標準新產品“遠距離無線核相儀"可靠解決了測試者的各種需求）

在公司人工智能規模化應用需求驅動下，國網大數據中心積極開展“人工智能+"專項行動，深化人工智能技術研發和應用落地。面對人工智能技術縱深應用中存在的樣本數據外泄、模型信息篡改、平臺網絡攻擊等多重安全風險，國網大數據中心布局覆蓋人工智能全生命周期的安全防護體系，圍繞“數據-模型-平臺"三大核心環節開展相關工作，切實保障人工智能技術應用的全流程安全運行、可管可控。

布局合成數據技術與投毒攻擊防御，確保樣本數據安全。國網大數據中心聚焦數據風險防控，構建全面的數據防護體系，布局合成數據技術。針對數據收集階段的臟標簽攻擊、清潔標簽攻擊等數據投毒手段，引入數據異常檢測技術、數據魯棒性聚合、數據消毒等預防措施，實現風險的精準識別與有效化解；針對樣本傳播范圍防控，自研通用數據合成工具，令樣本數據積累從原本的“純人工編撰"轉型為“模型合成+人工校核"范式，顯著提升樣本構建效率與質量穩定性，減少人員參與頻次與數量，有效控制樣本接觸范圍，預防數據外泄，筑牢樣本數據安全防線。

布局提示詞優化與敏感信息雙引擎攔截，確保模型安全。國網大數據中心嚴控模型推理應用安全，布局提示詞優化技術，構建敏感信息監測模型。針對大模型推理輸入安全，自研通用提示詞優化引擎，著力提升用戶意圖研判精準度，切實增強任務分解精細化水平，精準識別不良引導與欺騙性信息，筑牢防范提示詞注入攻擊的安全屏障；針對大模型推理輸出安全，創新構建針對敏感信息識別的高性能專用模型，與基于關鍵詞識別的敏感信息過濾引擎協同聯動，以大模型技術為依托，有力提升知識服務質效，同時主動監管模型推理輸出內容，切實保障模型推理結果的安全性與可信度，夯實模型應用安全根基。

加強合規審計與光明電力大模型應用管控，確保平臺安全。國網大數據中心依據國家法律法規和公司制度要求，定期開展漏洞掃描和安全審計，對系統平臺實施嚴格的數據訪問控制和全生命周期保護。針對基于大模型開展的智能體等相關應用，研究制訂大模型建設應用十項要求，規范大模型應用的研發和管理過程。聚焦大模型應用交互場景，對大模型輸入輸出內容進行監控審計，及時過濾違法不良信息，保障應用安全合規。

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