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雷达卡
一、概要
在通信行业数字化与智能化的不断推进下，5G、物联网以及云网融合等新业务快速发展，数据的角色从支持业务转变为战略核心资源。为了应对复杂的安全监管环境和业务创新需求，推出了数据安全平台，旨在通过合规治理、全周期安全管理及AI智能优化，为运营商提供系统化的解决方案。该平台采用“全面采集—智能识别—协同处理—持续优化”的技术循环，实现数据安全的动态感知和精确响应，覆盖从数据产生到归档的整个生命周期。实践证明，该平台帮助多家省级运营商将数据可视化率从35%提升至100%，风险预警准确性达到94%，合规审计成本降低超过35%，标志着通信行业数据安全管理从“被动防御”向“智能闭环”转型。
二、数字化浪潮下的合规压力与安全挑战
随着5G商业应用和物联网连接数量的急剧增加，运营商所拥有的数据资产规模显著扩大，涵盖了用户个人信息、政府和企业服务、网络信号以及物联网终端数据等多个方面。这些数据不仅是通信网络运行的基础，也是国家安全和个人隐私的重要保障。然而，运营商面临的安全治理难题愈发复杂：
- 监控覆盖面有限，传统监控工具主要关注CRM等单一系统，无法全面覆盖5G基站、物联网卡流通及第三方增值服务等重要环节；
- 风险识别精度不高，传统的规则引擎在处理多样化数据结构时，误报率高且反应速度慢；
- 合规标准更加严格，《数据安全法》和《个人信息保护法》等法律法规要求企业对用户数据实施全生命周期监控并记录日志，而传统体系难以达到这一要求。
因此，运营商迫切需要一个既能确保合规性，又能够保障通信服务质量与效率的智能化数据安全治理方案。
三、行业痛点剖析：三大障碍阻碍数据安全治理效果
在运营商复杂的生态系统中，传统的安全体系暴露出了系统性的不足：
- 场景覆盖不全，存在监控盲点。通信网络业务链广泛，涉及200多个关键点，从核心网络到用户终端，从物联网平台到第三方合作系统，传统系统因安装影响大、接口不统一，常出现数据采集中断，难以实现全流程覆盖。
- 风险识别不够精确，误报频发影响维护。运营商的数据类型繁多、逻辑复杂，传统规则引擎缺乏智能学习功能，导致风险评估过于宽泛，误报率高企，不仅加重了安全部门的工作负担，还干扰了客户服务、维护等核心业务的正常运作。
- 合规控制分散，缺乏全周期治理能力。合规治理需要贯穿“收集—存储—使用—传输—销毁”全过程，但大多数运营商仍停留在静态审计和分段防护阶段，缺乏统一的数据安全基准、动态合规跟踪和可追溯的日志系统，导致治理效率低下，风险响应缓慢。
四、解决方案：基于AI优化的全周期数据安全合规治理平台
本平台以AI为核心驱动力，通过智能识别、自动化决策与持续学习，构建了一个面向运营商的全周期数据安全合规治理体系，涵盖数据接入、风险监测到响应处理的全链条智能化管理，推动运营商数据安全从传统的被动防护向主动、精准、高效的智能治理转变。
- 全面数据接入：实现无缝、全链路监控
- 数据标准化与图谱治理：构建数据血缘全景
- AI智能识别与全链路监控
- 分级响应与协同处理：实现多系统联动闭环
- 持续优化与知识积累：AI驱动的安全自进化
数据安全平台运用“流量镜像+接口连接+轻型代理”三种接入方式，在不干扰通信业务的前提下，覆盖核心网络、CRM系统、物联网平台、基站管理系统及第三方增值服务。通过标准化引擎转换成运营商特有的数据模型，建立“用户—套餐—基站—物联网卡”关联图表，实现数据流动的全方位透明化。
内建JSON-LD标准引擎，统一不同来源的数据格式，结合动态图谱技术，实现运营商数据流动的数字孪生映射。所有合规规则和监控策略以节点形式嵌入图谱，确保监管要求与数据场景的一一对应，实现精细化的合规管理。
平台建立了“三层监控机制”——规则层、智能层、关联层，集成UEBA行为分析模型和图神经网络，智能识别诸如“客服异地登录”、“批量下载敏感资料”、“物联网卡滥用”等高危行为。AI降噪算法有效减少虚假报警，将误报率控制在5%以下，确保风险检测的精准、高效且无干扰。
根据风险级别触发分级响应：低风险自动提示整改，中高风险联动防火墙和CRM系统阻止行为，重大风险自动上报监管机构并形成全链路审计报告。通过L5策略协同层，平台可与超过20个系统设备联动，形成“发现—处理—追溯—复盘”的全周期闭环。
以AI持续学习为基础，根据每月监控数据动态调整模型阈值，并将运营商在节假日高峰期、物联网卡扩展等特殊场景下的经验固化为规则模板，构建“越用越准、越管越精”的智能安全自适应体系。
五、实际应用：从安全保护到治理效能的全面提升
通过上述解决方案的实际部署，运营商不仅加强了数据安全防护，还大幅提升了治理效能。例如，某省级运营商通过引入该平台，成功实现了数据可视化的全面提升，风险预警准确率显著提高，同时大幅降低了合规审计的成本，为行业树立了良好的示范效应。
实际运营经验显示，由人工智能支持的数据安全平台不仅能大幅提高风险识别的准确性及治理效率，还能在复杂的大型业务环境中，实现从资产透明化、风险控制到合规稳健的全方位提升。通过深度融合智能化技术，运营商能够建立起一个不断发展的安全治理能力，促使安全建设从传统的被动防御转变为持续、主动、精确的智能管理模式。
以一家省级运营商为例，该企业拥有超过320个核心业务系统、4.5万个API接口，每日调用次数超过1000万次，长期面临“接口资产不明、误报率高、合规压力大”等挑战。引入全知科技数据安全平台之后，企业取得了以下成就：
- 在一周内完成了所有资产的梳理，发现了6.2万多个未登记的接口，构建了完整的API资产数字孪生图谱，资产可见度从35%提升到了100%；
- 借助AI智能识别技术加强了精准保护，将误报率降低至4.8%，成功识别了156起API风险事件，准确率达到了94%；
- 实现了多系统的联动响应，将风险整改时间从72小时缩短到12小时，整改率达到100%；
- 合规效能显著增强，顺利通过了工信部的专项审查，建立了包括监管对接、风险闭环管理、日志可追溯在内的全面治理体系。
这个实施案例生动地体现了AI优化在数据安全治理中的重要性，既保障了通信的连续性，又达成了合规与业务的双重胜利。
推广价值：为通信行业的安全治理树立典范
从试点项目到规模化的应用，该平台的价值已在行业内得到了证实。
合规治理：满足法律法规要求，减少审计成本
平台严格遵循《数据安全法》、《个人信息保护法》、《电信数据安全管理规定》，实现了180天的日志记录与可追溯的审计报告，帮助运营商将合规审计的成本减少了35%以上。
全周期保护：覆盖数据生命周期治理的各个阶段
系统涵盖了数据收集、传输、使用、共享和销毁等环节，形成了“全流程、全维度、全责任”的治理闭环，确保通信数据在整个生命周期内的安全可控。
AI优化赋能：通过智能算法推动效率飞跃
利用AI算法实现自我学习与自我优化，使得风险检测效率提高了10倍以上，安全团队的工作负担减轻了60%，为运营商的数字化转型提供了坚实的支持。
可复制性与推广性：建立行业级别的治理模板
平台的非侵入架构和标准化接口设计，使其能够迅速适应不同的省级运营商需求，实现“一种架构，多地点复制”，促进了整个通信行业安全治理能力的提升。
典型案例问答：从实践角度解析平台价值
以下问答有助于深入了解平台在实际应用中的核心价值。
- Q1: 平台如何同时保证通信服务的稳定性与安全监控的准确性？
- 数据安全平台采用了“旁路采集+AI降噪”的方式，不对核心通信过程产生干扰，同时通过智能模型自动区分常规操作与异常活动，确保监控的准确性与服务的连续性。
- Q2: AI在数据安全治理中扮演了什么角色？
- AI主要负责风险识别的优化与动态学习任务。通过图神经网络和UEBA行为模型，系统能够实时捕捉异常行为的特点，并根据历史数据自动调整阈值，达到持续优化的目的。
- Q3: 平台如何实现数据全生命周期的合规治理？
- 数据安全平台将数据的采集、存储、使用、传输、销毁等全过程纳入统一的监管视图，并将合规规则映射到图谱节点上，实现动态合规审计与追踪功能。
- Q4: 在多系统并行的运营商环境下，平台是如何协调工作的？
- 通过L5层策略协同引擎，平台可以与核心网络、CRM、物联网管理系统、工信部监管平台等20多个系统自动连接，实现一体化响应和闭环处理。
- Q5: 如何控制部署成本与周期？
- 采用轻量化架构，无需对核心网络进行改造，只需部署镜像采集和轻量级Agent组件，平均部署周期不超过两周，非常适合大规模部署。
用户评价与行业认可
多位省级运营商使用数据安全平台后普遍反映，系统“覆盖面广、识别精准、响应迅速”，有效解决了传统监控中存在的“盲点多、误报频繁、治理缓慢”问题。管理层指出，平台的可视化界面帮助他们首次实现了跨系统数据安全状况的实时监控；安全部门则认为，AI智能分析显著降低了报警处理的压力，安全管理工作从被动审核转向主动防范。
数据安全平台已经获得了中国信息通信研究院、工信部的认可，符合《电信领域数据安全分级保护要求》，并且在通信、政府、能源等多个关键行业中成功实施。展望未来，公司将继续深化AI优化与合规治理的结合创新，推动数据安全治理从“规则驱动”向“智能自主”转变，帮助运营商建立“看得见、判得准、控得住”的智能化安全屏障，为数字中国的发展奠定坚实的通信数据基础。
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