《报告》系统梳理了机器学习在数据安全领域的技术应用框架，深入剖析AI和机器学习技术在数据识别、分类分级、身份鉴别、访问控制、数据加密等15个安全技术领域的创新性技术与价值，重点突破传统规则依赖型防护的局限性，通过动态策略生成、多模态特征分析、智能溯源等技术提升数据安全防护的实时性与精准性。报告结合国内外标准进展，提出覆盖数据采集、算法选型、模型评估及安全审计的全流程标准化建议，为行业提供可借鉴的技术规范与实施路径，推动数据安全防护向主动智能防御体系演进。

该成果对促进人工智能与数据安全技术深度融合、支撑数据安全技术深度突破性进展具有重要指导价值，已被纳入多项未来的AI＋数据安全标准编制规划。目前在电信、金融等领域已经实现智能化数据安全技术落地应用，有效解决了用户侧的数据安全技术瓶颈，显著提升了防护水平。

AI+数据安全管控平台

基于人工智能算法检查、发现、预警以及溯源各类异常现象和违规行为，创造性地进行基线偏移管理，将人工智能、机器学习、用户/实体画像、行为分析、上下文关联等功能集于一身，具备更加深刻的行为分析、行为刻画和行为监控能力。目前已经成功落地应用至多个运营商省分公司，帮助用户提前感知异常行为、前置响应动作，保护数据免受潜在安全威胁的控制和影响，实现对整体业务系统及核心数据的全方位持续防护。

智能化非结构化数据自动分类分级系统

从企业现状出发，将AI能力融入平台，采用数据识别规则库+AI智能，模型驱动业务场景数据学习；采用无监督和有监督学习算法，设置学习样本和学习规则，实现识别和分类分级能力提升；以贯标方式构建跨行业“数据分类分级”标准方案采用能力集成和单独建设方式批量落地，以现网平台为切入点，目前已经在全国40多个电信行业省级公司和专业公司上线运行，切实提升用户非结构化数据分类分级应用防护能力，严格落实监管要求、有效节约建设成本。

基于AI+场景的数据异常监测及防护系统

以技术自主可控为基础，依托AI技术强化威胁检测，采用深度包检测（DPI）与行为分析技术，结合机器学习算法对网络流量中的用户及应用行为动态建模，实现从网络层到应用层的多层级AI驱动威胁检测，提升对高级持续性威胁（APT）的防御能力，同时自主研发了基于 textCNN 与多头注意力的流量分层表征模型（HMT-M），应用于加密恶意流量检测。以会话流为粒度挖掘时序特征，整合加密流量局部与全局特征优化检测效果，全面增强流量监测分析的智能性与安全性。

融合AI技术的隐私计算平台

在用户各方数据“不出域”的前提下，利用联邦学习技术联合建模，通过AI训练收敛模型，分析用户数据、刻画用户风险画像，完成反诈模型的计算，实现数据的可用不可见、可用不可取，安全合规地共享融合数据。联邦学习作为分布式的机器学习范式，是让多个参与方在各自原始数据不出私有边界的前提下，共同完成构建预测模型和机器学习任务；可在进行大数据合规合作的同时保护算法参数、模型参数和迭代梯度等中间结果，打破数据孤岛，实现AI协作。通过构建“数据不出域”的AI+隐私计算平台，联合建模后数据查得率高达90%+，参与联合建模、联合反诈的某银行涉案账户数量同业排名降至区域内前列。