青骓 DDR × DeepSeek：当 DLP 遇上国产大模型

“数据安全的新战场，传统 DLP 为何力不从心？”

在数字化办公场景中，企业每天产生海量非结构化数据——从研发文档到商务合同，从用户反馈到会议纪要。传统 DLP 产品依赖规则库和关键词匹配的「机械式防护」，在面对语义模糊的敏感信息、嵌套隐藏的数据关联时，往往陷入「误报漏报」的困局。

如何让数据安全防护真正理解内容、读懂意图？

现青骓 DDR  AI 模块已全面接入 DeepSeek 大模型，为 DLP 装上「智慧大脑」，三大突破开启数据安全的新范式。

从“关键词”到“读心术”

深度语义理解引擎  

传统 DLP 的痛点在于：一份未标注「机密」却包含核心技术参数的文档、一封用隐喻方式传递商业情报的邮件，都可能成为防护盲区。  

而青骓 DDR 的 AI 引擎基于 DeepSeek 大模型能力，实现了三重进化：  

• 上下文推理：识别文本中的隐藏逻辑链（如技术文档中分散出现的参数组合）
• 意图分析：辨别看似中性的表述背后的真实目的（如伪装成客户咨询的竞品信息收集）
• 跨模态关联：结合文档属性、用户行为、数据流向构建立体风险画像

场景示例

某车企法务部对外合同中，青骓 DDR 可以精准识别出「单方面技术授权限制」条款，即使文本未出现「保密」「独家」等关键词，仍自动触发加密审批流程。

从“贴标签”到“价值洞察”  

提升数据分类分级效率

传统分类方式往往停留在基础标签维度（如“财务”“HR”），青骓 DDR 通过 AI 引擎实现了：  

• 五级数据价值评估体系：根据内容敏感度、影响范围、合规权重动态评级
• 场景化分类模型：针对行业特性定制分类逻辑（如金融业的客户信息分级 vs 制造业的工艺参数分级）
• 自进化知识库：基于DeepSeek的实时语料学习能力，持续更新医疗、法律、金融等垂直领域知识图谱

场景示意

某生物医药客户上线 1 个月内，AI 自动将 87% 的研发文档细化为「核心实验数据」「阶段性报告」「参考材料」三级，保护策略执行效率提升 300%。

从“人工值守”到“智能自治”

显著降低人工运营成本

传统 DLP 的"规则运维黑洞"让安全团队苦不堪言——DLP安全工程师需要耗费 80% 以上时间编写关键词或正则表达式、维护数千条规则，却仍难以实现低误报和漏报的目标。

青骓 DDR 彻底颠覆了这一局面：在支持传统的关键词和正则表达式配置外，青骓 DDR 更是基于大模型的语义泛化能力，可自动识别超过 200 种敏感数据类型。即使是首次出现的新型敏感信息，也能通过上下文语义理解实现精准捕获，大幅减少人工运维负担，让安全团队从繁琐的规则维护中解放出来，专注于更高价值的战略任务。

为什么选择青骓 DDR+DeepSeek？

更聪明的防护

拒绝“宁可错杀”的粗暴拦截，基于语义理解实现精准管控。

更低的运维成本

AI 自动优化规则库，告别频繁人工维护规则引擎。

面向未来的扩展性

支持私有化模型部署，满足金融、政务等场景定制需求。

即日起，已购买青骓 DDR 的企业用户联系销售可申请免费开通 DeepSeek AI 模块测试权限，即刻体验：

• 测试 AI 引擎对您行业专属文档的解析准确率；
• 获取当前数据资产智能分类诊断报告；
• 对比传统模式与 AI 模式的防护效能差异；

在 AI 重构一切的时代，数据安全不应成为业务创新的绊脚石。青骓 DDR 与 DeepSeek 的深度协同，正重新定义 DLP 的价值：不仅是风险管控的工具，更是释放数据价值的护航者。  

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