AI驱动教育安全升级,多所高校走进全知科技共筑数据安全新体系

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作者：微信文章


2025年6月5日，来自全国各地高校的信息化负责人莅临全知科技参观交流。双方围绕教育行业数据安全防护实践展开深入探讨，聚焦AI赋能下的治理新思路，共同探索高校数据安全体系建设的创新路径与可行方案。

在会议交流中，双方围绕教育行业在数据安全治理中的重点与难点问题展开深入探讨。不久前，某省教育厅发文，要求各试点单位重点推进数据分类分级管理和安全防护能力建设，进一步提升教育系统整体数据安全水平。

该政策的出台，折射出当前教育行业面临的共性挑战。在数字化转型不断加速的背景下，高校亟需构建更系统、更智能的数据安全防护体系。然而，落地实践中仍面临三大核心挑战：

数据资产梳理困难 分类分级效率低

教育系统数据类型庞杂，涵盖学籍管理、教学科研、人事档案等多个维度，缺乏统一的数据分类分级标准。各高校标准执行不一，人工梳理成本高，直接影响后续安全策略的精准部署与执行。               

敏感数据泄露风险 权限管控不精细

高校承载着大量师生个人信息和敏感科研数据，但当前的数据访问权限管理粗放，跨部门共享缺乏审计机制，关键数据流转过程缺少行为记录。传统防护手段难以覆盖API、第三方平台等新型交互场景，数据泄露风险持续上升。

合规落地难，标准理解存在偏差

尽管《数据安全法》及《教育系统数据分类分级指南》等法规政策已明确方向，但高校在标准理解、数据定级、技术落地等方面存在较大分歧。同类数据在不同学校的定级结果差异显著，导致安全防护措施难以统一执行。

AI赋能教育数据安全智能化升级

针对教育数据安全的关键痛点，全知科技重点展示了两项以AI驱动的核心产品解决方案：「知源—AI+数据资产地图系统」与「知影—AI+API安全管理平台」。两者分别聚焦“数据资产治理”和“数据流转防护”两大核心场景，通过“结构化资产治理 + 实时流量监测”的双路径协同，构建起覆盖数据静态结构与动态行为的全链路安全防护闭环，全面提升教育系统的数据治理智能化水平。

「知源—AI+数据资产地图系统」

全知科技推出的AI数据分类分级解决方案，融合行业知识积累与AI技术，实现数据资产的智能识别与自动化分类分级。通过标准模板与智能引擎双轮驱动，为教育数据要素流通筑牢安全根基，全面提升治理效率与合规水平。



数据资产接入

数据资产接入提供多样化方式并具备灵活数据源扩展能力。数据接入方式有三：主动扫描数据库含全量自动、定时/实时、选择性扫描三种模式，支持多种数据库；接口对接通过统一标准接口，无需直连数据库获取元数据与样例数据，与管理系统关联；文件导入可接入元数据，内置模板支持多格式文件。数据源类型快速扩展目标是满足多样数据源需求，系统默认支持众多数据库，若不支持可下载驱动上传扫描，整体能助力企业管理利用数据资产。



标签目录制定

分类分级标签目录制定方案旨在规范数据管理，通过明确分类分级原则、构建框架、梳理标签清单及制定识别规则，提升数据安全性与管理效率。系统依据国家标准和行业规范，内置多行业标签模板，并允许自定义增删改标签或导入已有模板。例如教育数据分类分级清晰，如学校概况、教职工信息、学生管理、教学管理等，覆盖高校核心业务场景。系统界面支持模板选择与标签管理，灵活满足行业需求。





执行数据分类分级

数据分类分级方案通过"系统+AI+人工"三重模式实现高效精准的数据打标。系统依托自主研发的数据标签引擎，支持基于库/表/字段多层信息联动识别，提供正则、关键字等灵活规则配置。AI模块创新性接入DeepSeek、豆包等大模型，通过RAG知识库和LLM大模型构建智能分类分级能力，自动过滤无效字段并输出结果，同时支持人工快速调整形成闭环。系统界面提供任务配置、分级模式等操作入口，实现从自动化到智能化的数据治理升级。



分类分级结果评审

分类分级评审流程采用"提交-评审-修订"闭环机制，确保数据分类分级结果的专业性和准确性。流程始于提交数据分类分级清单，由专家组进行评审；若未通过，则根据专家建议修订后重新提交评审，直至通过后最终输出《数据分类分级结果清单》。该流程通过多轮专家评审与修订的迭代机制，保障了数据分类分级结果的权威性与合规性，为后续数据治理工作奠定基础。



分类分级应用

该方案构建了以数据分类分级为核心的闭环治理体系：首先开展数据分类分级，基于结果进行安全风险评估；根据评估发现制定完善数据安全管理制度；进而实施包含"本体保护”、"数据管控"和"风险监测"的技术防控措施；最终将执行效果反馈至分类分级环节实现持续优化，形成"评估-制度-技术-反馈"的完整治理闭环。



「知影—AI+API安全管理平台」

全知科技推出AI+API数据安全解决方案，以AI技术为核心，构建涵盖API到多协议的数据安全治理能力，助力教育行业应对API资产繁杂、风险运营困难等核心问题，通过AI技术实现API资产智能梳理、数据风险精准降噪和业务自动打标，为教育行业构建一体化数据安全防护体系。



智能梳理与业务标签识别

全知科技基于AI技术打造了API资产智能化治理方案。系统通过深度学习算法自动分析上网流量特征，过滤干扰数据；结合扫描流量识别技术，持续净化API资产台账；利用API合并学习能力，智能分析请求与响应的相似度，实现接口自动合并与拆分，输出高纯净度的真实API资产清单。在业务标签方面，方案通过自然语言处理技术解析API上下文信息，自动研判接口业务属性，为业务风险基线建立提供支撑。



风险智能降噪与弱点分析

通过AI技术实现API风险的精准识别与高效降噪。系统基于深度学习算法，持续学习风险上下文信息，大幅度提升风险识别准确率。同时，AI引擎持续学习新型攻击模式，动态优化监测规则，结合业务标签实现风险场景化研判，使安全团队能够聚焦真实威胁，显著提升运营效率。



API安全可视化报告生成

智能化的API安全报告生成功能通过直观的拖拽操作即可快速创建专业报告。系统内置丰富的可视化组件，包括数据概览统计、资产等级分布环形图、风险类型TOP10条形图等，支持自定义模板配置。报告清晰展示API安全态势，涵盖资产分布、风险趋势等关键指标，满足教育行业等场景的合规审计需求，大幅提升安全运营效率。



在本次会议中，全知科技产品经理裴向南还介绍了数据安全监测防护体系 -“泛监测系列”产品，泛监测”是全知科技在数据安全纵深防护方向的重点布局，旨在覆盖教育场景下的数据交换全路径、风险全链条。该体系以API风险监测为核心，向下拓展支持HTTP、FTP、数据库、邮件、VPN等多种协议，实现对多终端、多协议、多业务系统的风险统一感知与响应能力。



会议中，某高校信息化负责人围绕“大模型的应用安全”分享了实际应用中的安全挑战与应对策略。全知科技CEO方兴则结合“注意力机制绕过”、“代码指令调用”等AI模型潜在风险，深入探讨了AI系统在数据治理中的安全边界。他指出：“AI技术在教育安全领域的应用，必须建立在可验证、可管控的基础之上”。

本次技术交流，不仅展现了全知科技在教育数据安全领域的技术深度与实践经验，也为高校信息化负责人提供了落地可行的防护方案与治理参考。未来，全知科技将持续深化技术创新，携手高校与合作伙伴，探索教育数据安全建设新路径，共建可信、安全的教育数据生态。

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