在数字化转型加速的今天，企业数据已成为核心资产，但随之而来的数据安全管理挑战也日益严峻。在日常办公场景中，不经意间的操作就可能导致敏感数据泄露，给企业带来难以估量的损失。

企业日常办公中的典型数据泄露场景

1．场景一：无心之失的误发送

财务部门的李经理在发送季度报告时，误将包含公司核心财务数据、供应商信息及未来战略规划的加密文件发送给了错误的收件人。虽然文件有密码保护，但密码却通过微信单独发送给了对方，导致敏感数据面临泄露风险。

2．场景二：第三方协作的隐患

研发部门与外包公司合作开发新产品，通过云盘共享了大量设计图纸、专利文档和技术规格书。几个月后，公司发现类似产品出现在竞争对手的产品线中，却难以追溯数据泄露的具体环节。

3．场景三：离职员工的数据携带

市场总监张先生在离职前，将自己工作电脑中近五年积累的客户资料、市场分析报告和合同模板拷贝到个人移动硬盘中。这些数据随后被带入竞争对手企业，导致公司客户资源大量流失。

4．场景四：跨部门数据共享的失控

人力资源部门需要与各部门协作进行人才盘点，将包含员工薪酬、绩效评估和个人信息的文件在内部群组中传播。由于缺乏分级管控，这些敏感信息最终在公司内部被广泛传播，甚至外泄。

这些看似平常的办公场景，实则暗藏数据安全风险。传统的数据防护手段往往“一刀切”，要么过度限制影响工作效率，要么防护不足留下安全漏洞。企业需要的是既能精准识别数据价值，又能智能管控数据流向的解决方案。

敏捷科技：让数据安全管理“有的放矢”

针对这些企业痛点，敏捷科技推出基于多模态大模型的智能数据分类分级治理方案，为企业提供精准、智能、高效的数据安全防护。

多模态大模型智能定密系统：让数据真正“看得懂、管得住、用得好”

敏捷科技的多模态大模型智能定密系统是一款专为海量数据管控打造的智能分析设备，深度融合了先进的DeepSeek技术，帮助企业实现数据的智能分类、精准分级与安全管控。

核心功能解析：

1. 多模态数据智能分析能力

系统支持对文档（Word、PDF、Excel等）、图片（JPG、PNG等）、视频（MP4、AVI等）、音频（MP3、WAV等）等多种数据类型的全面解析与内容提取。基于强大的大模型技术，能够精准识别数据中的关键信息（如人名、地点、财务数据、专利信息等），并自动生成结构化标签。

这意味着无论是财务报告中的敏感数字，还是设计图纸中的专利技术，系统都能准确识别并打上相应的安全标签，从源头上解决“数据看不清”的问题。

2. 智能文件分类分级

通过简单的文件上传功能，企业可以将各类文档（.pdf、.doc、.docx、.xls、.ppt、.pptx、.txt等格式）上传至系统。AI大模型将智能识别文档内容，根据预设规则与先进算法，将数据智能划分为绝密、机密、秘密、非密四个敏感级别，确保数据分级精准可靠。

例如，当业务经理准备发送财务文件时，系统会自动识别文件内容，将其标记为“机密”级别，并触发相应的传输控制策略，防止误发送风险。

3. 全生命周期追溯管理

系统支持显示文档分类分级历史记录，支持通过文件名查询分类分级结果。这一功能使得企业能够对数据流转过程进行全程追溯，一旦发生数据异常访问或传输，可快速定位问题源头。

在人员离职前数据拷贝的场景中，系统会记录所有敏感数据的访问和复制行为，及时发现异常操作并告警，有效防止核心数据被非法携带。

4. 灵活可定制的大模型微调

针对不同行业的特殊需求，系统支持通过LLaMA-Factory新建大模型微调任务，允许企业根据自身业务特点设置大模型微调参数。即使微调任务不满足预期效果，系统也支持大模型微调任务回退，确保企业在探索最适合自身的数据分类模型时，能够灵活调整、风险可控。

从场景到解决方案：敏捷科技如何化解企业数据安全危机

回到前述的四个典型场景，敏捷科技的解决方案能够提供针对性的防护：

ü 针对误发送场景：系统自动识别敏感文件内容，在用户尝试通过邮件或即时通讯工具发送时，根据数据级别实施不同的控制策略。对于机密级以上文件，可强制要求二次确认或限制外部发送。

ü 针对第三方协作场景：在数据对外共享前，系统自动对文件进行分类分级，并根据分级结果自动添加水印、限制编辑权限、设置访问有效期等，确保即使数据被不当传播，也能追溯源头并限制使用。

ü 针对离职员工场景：系统对敏感数据的访问、复制、传输等行为进行全程监控和智能分析，一旦发现异常模式（如大量下载、非工作时间访问等），立即触发告警并采取阻断措施。

ü 针对跨部门共享场景：基于数据分类分级结果，系统实施精细化访问控制策略，确保员工只能访问与其职责相关的数据，实现“最小权限原则”，防止数据在公司内部过度扩散。

在数据成为核心生产要素的时代，企业数据安全管理必须从“粗放式”向“精准化”转变。敏捷科技的多模态大模型智能定密系统，通过深度学习与智能分析技术，让企业真正实现了对数据的“看得懂、管得住、用得好”。