数据集与模型版本管理
训练样本、标注和模型文件混放，实验结果难以对应具体数据版本与授权范围。
处理方向
登记来源、用途、版本与责任人，分离原始、清洗和评测数据，保留标注规则、模型校验值与运行配置。
验证重点
从一次评测追溯数据、标注和模型版本，核对文件完整性、授权记录及实验配置。
人工智能与数据服务 · 人工智能
人工智能数据应用
连接数据集与知识库，支撑 AI 业务落地
面向 AI 研发与应用服务企业，管理数据集、模型文件、知识源文档、检索索引与调用记录，连接数据准备、权限治理、版本保护和业务恢复验证。
聚焦人工智能的典型数据应用
围绕实际业务动作，分别确认当前问题、处理方式与核验依据。
RAG 知识库权限治理
部门文档进入同一索引后，原目录权限未随检索生效，可能返回越权片段或过期资料。
处理方向
关联知识来源、访问角色、更新与删除规则，分别核对源文档、检索结果和工具调用的权限边界。
验证重点
以不同角色的授权样本验证检索范围、引用来源、文档更新与删除后的结果，记录越权或失效项。
AI 平台保护与恢复验证
只备份模型文件，遗漏知识源、向量库、应用数据库或配置，故障后无法恢复服务。
处理方向
区分可重建索引与必要数据，保护数据集、模型、应用数据和配置，按依赖顺序安排备用环境与恢复演练。
验证重点
恢复一个知识检索或推理任务，核对版本、权限和引用来源，记录服务恢复时间与实际数据恢复点。
构建人工智能的数据安全韧性
连接数据防泄密、业务存储、虚拟化与超融合底座、数据安全防勒索、数据保护与归档，让关键业务有稳定承载和可验证的恢复路径。
- 01
数据防泄密
客户语料、授权数据集、模型文件与访问凭据
访问权限 · 外发管控 · 行为审计 - 02
数据集与模型存储
训练与评测样本、模型文件与检索索引
按工作集、版本与调阅需求分层 - 03
关键业务系统底座
虚拟化 / 超融合 / 分布式存储
围绕 数据集平台 / 知识库 / 向量数据库 / 推理服务 核对资源、冗余与应用依赖 - 04
数据安全防勒索
终端与账号 · 关键系统 · 隔离副本
入口管控 · 异常响应 · 恢复验证 - 05
数据保护
备份 / CDP · 副本隔离 · 恢复演练
按业务恢复目标验证副本可用性与系统接续 - 06
数据归档
数据集版本 · 模型文件 · 知识快照
保留来源、配置与可复现条件
关键业务底座核验
平台适配 · 资源容量 · 故障切换 · 应用依赖
全程数据安全治理
分类分级 · 数据脱敏 · 数据库防泄密 · 权限与审计
数据安全防勒索
账号与入口管控 · 副本隔离 · 异常响应 · 恢复验证
虚拟化与超融合的可用性、独立备份和防勒索措施分别核验，结合业务系统容灾演练确认接管、业务操作与回切结果。
人工智能数据安全底座
围绕业务数据存储、虚拟化与超融合、备份容灾、跨网治理、企业 AI 和 AI 数据安全审计，明确建设路径与验证重点。
01 / 06
让数据、模型与实验结果保留清晰版本关系
训练 / 评测数据集与标注，与训练与评测样本、模型文件与检索索引分别明确来源、工作集和保存规则。
数据集来源与版本管理
登记原始、清洗、标注与评测数据的来源、授权和版本，分离工作区与批准使用区，保留标注规则及处理配置。
模型与数据工作集规划
按框架与平台支持方式规划数据加载、模型文件和检查点保存，区分可重建缓存与必要数据，用实际任务测量网络、存储和算力。
验证真实工作任务
从一次评测追溯数据集、标注、模型及配置版本，核对校验值与加载结果，记录实验环境和差异。
- 01
数据准备与授权
训练 / 评测数据集与标注
- 02
数据集与模型工作集
训练与评测样本、模型文件与检索索引
- 03
实验与版本取用
数据集 · 模型 · 配置 · 评测记录
来源与版本写入与并发容量与保留
以真实业务样本验证路径、权限与结果
02 / 06
通过业务系统容灾演练，验证业务接续能力
围绕 数据集平台 / 知识库 / 向量数据库 / 推理服务，将备份、CDP、防勒索与业务系统容灾演练纳入同一套恢复计划。
虚拟化与超融合底座评估
盘点计算、存储、网络、集群与管理平台，核对业务负载、兼容条件、资源余量和故障切换，明确应用与数据库依赖。
关键系统备份与 CDP 容灾
按业务恢复点、恢复时间及平台支持条件设计独立副本与 CDP 保护，覆盖虚拟机、数据库、日志、附件及必要配置，逐项验证一致性恢复。
业务系统容灾演练
按服务器、存储或站点故障设定场景，在隔离或约定的备用环境演练接管与启动，核对数据库、附件、账号、网络和业务接口。
业务验证、回切与演练报告
由业务人员验证数据版本加载、知识检索、推理调用与权限过滤，记录实际恢复点和恢复时间，核对新增数据同步与回切，形成问题清单和复演安排。正式业务切换需确认窗口与授权。
- 01
关键业务系统底座
虚拟化 / 超融合 · 数据集平台 / 知识库 / 向量数据库 / 推理服务
- 02
独立保护与备用环境
备份 / CDP · 应用依赖 · 接管条件
- 03
业务系统容灾演练
故障接管 · 业务核验 · 同步回切
实际恢复点实测恢复时间切换与回切
以真实业务样本验证路径、权限与结果
03 / 06
让数据跨网流通，也保留清晰的安全边界
围绕客户语料、授权数据集、模型文件与访问凭据，明确内部业务、外部协作、测试及 AI 的用数范围。
数据分类分级
建立数据目录、责任人和敏感等级，让访问、交换、脱敏、留存与销毁规则有明确依据。
跨网交换与受控交付
围绕授权数据集、模型文件与批准知识资料，确认流向、审批与接收范围，设置文件检查、版本核对和流转记录；按现有隔离要求评估接入。
数据脱敏与安全使用
测试、外发和 AI 用数前确认敏感字段与使用目的，选择适用的脱敏方式，验证敏感信息暴露范围和业务可用性。
数据库防泄密与访问审计
核对数据库版本、账号、查询与导出链路，评估权限、敏感访问和异常导出控制；与终端文件防泄密分别验证。
- 01
数据准备 / 研发环境
客户语料、授权数据集、模型文件与访问凭据
- 02
受控数据交换区
审批 · 检查 · 脱敏 · 流转记录
- 03
受控评测 / 应用环境
授权数据集、模型文件与批准知识资料
分类分级数据脱敏数据库防泄密
以真实业务样本验证路径、权限与结果
04 / 06
连接数据、索引与模型，构建可追溯的 AI 运行底座
分别规划知识源、检索索引、模型运行环境与应用数据，核对数据版本、访问权限和业务调用之间的依赖。
知识源与数据版本关联
保留授权文档、数据集、元数据和更新记录，关联分段、嵌入配置与索引版本，明确失效与删除后的处理范围。
存储、检索与模型环境适配
数据存储、向量检索与模型计算分别选型，按实际框架和部署方式核对接口、容量、访问角色及网络边界。
按实际 AI 任务核验
用授权样本执行检索与推理，核对引用来源、不同角色可见范围和版本一致性，记录响应时间及人工复核结果。
- 01
授权数据与知识源
来源 · 版本 · 访问角色
- 02
检索与模型运行环境
索引配置 · 权限过滤 · 模型版本
- 03
AI 应用与调用证据
检索 / 推理 · 来源引用 · 审计记录
数据版本检索权限部署边界
以真实业务样本验证路径、权限与结果
05 / 06
按数据价值留存，按授权范围销毁
将训练与评测样本、模型文件与检索索引、已完成项目与历史业务副本分层管理，兼顾成本、追溯和安全。
冷数据分层归档
按访问频率、保存要求和取回时间规划在线、近线与归档层，比较介质、副本、迁移、运维和取回成本。
历史版本可追溯、可取回
保留数据集、模型、知识版本和实验编号，关联处理配置与授权说明，抽查历史任务的必要文件及读取条件，记录取回效果。
到期与设备更换的数据销毁
先复核保留义务、授权与介质清单，再选择适用方法；按约定记录处理范围、验证结果与交接，不直接按到期时间批量删除。
- 01
在线工作数据
在用数据集 · 模型 · 知识版本
- 02
历史数据归档
保存规则 · 索引 · 取回验证
- 03
授权数据销毁
复核范围 · 适配方法 · 结果记录
保留期限存储总成本销毁结果验证
以真实业务样本验证路径、权限与结果
06 / 06
厘清 AI 用数边界，让访问与输出可核验
围绕企业知识检索、数据集查询或内部模型应用，核对客户语料、授权数据集、模型文件与访问凭据进入 AI 工具与知识库的授权范围，验证访问权限、输出边界与调用记录。
AI 应用与数据流向盘点
梳理本地模型、在线工具、API 和业务助手，记录文件上传、知识检索、工具调用及输出流向，核对部署位置与数据留存方式。
敏感数据识别与用数边界
针对客户语料、授权数据集、模型文件与访问凭据，核对来源授权、敏感等级与使用目的，明确允许接入、需要脱敏和禁止外发的数据范围。
RAG 权限与异常调用验证
核对知识库权限是否随检索生效，检查插件、工具与服务账号的调用范围；使用授权样本验证越权检索、敏感输出和异常外发。
审计证据与整改复核
按约定范围形成问题清单、整改建议与复核记录，关联访问、检索与调用证据；明确日志脱敏、保留周期和访问权限，验证整改效果。
- 01
AI 用数入口
客户语料、授权数据集、模型文件与访问凭据
- 02
模型、检索与工具调用
部署位置 · 来源授权 · 权限过滤
- 03
审计与整改复核
调用记录 · 问题清单 · 样本复验
来源授权最小权限审计追踪
以真实业务样本验证路径、权限与结果
网络接入、数据库适配、脱敏策略与模型部署，先核对现有环境并以样本验证；业务审批、内容版权和软件发布由客户及原系统方按既有职责管理。
结合现有环境，明确服务范围
围绕本页场景，选择需要进一步了解的服务或解决方案。
把需求落实为验证清单
梳理数据与业务基线
列出训练 / 评测数据集与标注等关键数据，确认网络分区、系统依赖、敏感等级、增长与责任人。
选取样本，验证实施路径
围绕数据集与模型版本管理选样，核对写入、跨网、访问、脱敏与恢复条件，明确适配限制。
记录结果，安排分阶段交付
记录恢复时间、归档取回、权限与越权测试等结果，形成问题清单、切换窗口及回退安排。
常见问题
从现有环境开始，把适配与交付范围逐项说清楚。
存储、计算与模型运行环境需要分别规划。按框架和平台支持方式承载数据集、文件或副本，用真实数据加载和推理任务测量网络、存储与算力需求，不把文件存储等同于完整 AI 平台。
索引通常不能替代完整知识源。应保留授权源文档、版本、分段与嵌入配置、权限映射和必要应用数据；是否备份索引或重建，依据平台能力、成本与恢复时间要求验证。
先划分内部工作区、测试环境与外部交付范围，确认允许的流向、批准版本与责任人，再评估交换区、白名单、内容检查和审计记录。客户与敏感业务数据按用途脱敏，避免用长期共享账号开放整个目录。
围绕 数据集平台 / 知识库 / 向量数据库 / 推理服务 梳理依赖，在隔离或约定的备用环境演练故障接管、启动与业务查询。核对数据库、附件、账号及接口，记录实际恢复点、恢复时间、新增数据同步和回切结果；不能只看备份成功或虚拟机启动。
先核对资料授权、目录权限、敏感字段与模型部署位置。知识库及 RAG 需验证来源引用、更新和越权访问，数据库接入另行核对只读账号与查询范围；不能把“本地存储”直接等同于数据不会外发。