【鑫智奖】瑞数信息：应用数据安全分析AI智能体

获奖单位：瑞数信息

获奖项目：破解数据外发风险——DLP集群联动安全大模型的技术实践

来源：2026鑫智奖第八届金融数据智能优秀解决方案评选

在“2026鑫智奖第八届金融数据智能优秀解决方案评选”活动中，瑞数信息的“破解数据外发风险——DLP集群联动安全大模型的技术实践”得到评审专家的一致好评，获得了“专家推荐优秀解决方案”。

一、解决方案简介

应用数据安全分析AI智能体是瑞数信息面向金融行业API安全分析场景打造的智能化分析平台。该方案基于瑞数自研框架与大模型技术，聚焦于安全日志的精准降噪、漏报检测及智能运营，解决金融客户在海量告警中难以高效识别真实风险的痛点。

在应用场景方面，方案主要服务于金融机构的安全团队、安全运营中心及运维团队等，覆盖日志采集、日志分析、风险检测、风险研判、日常运营、报告输出等环节，适用于银行、保险等金融机构对数据安全与合规性要求较高的行业客户。

在部署架构上，方案采用私有化部署模式，支持在客户本地数据中心或私有云环境中构建，确保日志数据不出域，满足金融监管合规要求。系统采用瑞数信息自主设计的智能体工作流架构，以可视化工作流引擎为底层编排基座，将日志接入、大模型研判、专家知识库融合、报告生成等环节进行深度定制化编排，形成面向金融API安全场景的专有智能体平台。瑞数在标准工作流能力之上，针对金融合规要求自主开发了数据脱敏预处理模块、API攻击特征知识库及多模型协同研判机制，实现安全运营的标准化、自动化与智能化。架构具备低耦合、高弹性特点，既支持中小型金融机构快速上线，也适配大型机构多区域、多租户的统一运维管理需求。

二、应用场景痛点简介

随着金融行业数字化转型向纵深推进，API作为连接内外部业务系统、支撑敏态业务创新的核心接口，其数量呈现指数级增长态势。API安全分析已成为金融机构网络安全防御体系的关键环节。与此同时，监管机构对数据安全、个人信息保护、合规审计的要求持续趋严，金融机构在保障业务连续性的同时，面临API安全运营效率与风险识别能力的双重考验。在此背景下，金融机构安全运营团队普遍面临以下核心痛点：

1.告警噪音高

传统API安全防护产品为降低漏报率，往往采用相对宽松的检测规则，导致告警总量激增。据统计，在某金融客户环境中，误报及低优先级告警占比超过90%。安全分析师被迫在海量告警信息中进行人工逐条甄别，不仅耗费大量人力资源，更导致关键风险响应滞后，形成“告警疲劳”现象。当真实攻击发生时，其信号极易被海量噪音所掩盖，直接影响安全事件的平均检测时间（MTTD）与平均响应时间（MTTR）。

2.漏报风险多

传统基于静态规则和特征签名库的检测机制，本质上是一种事后响应的防御模式，无法有效识别业务漏洞利用、变种攻击、低频慢速攻击以及业务逻辑层面的异常行为。在API业务场景中，攻击者往往利用合法身份进行越权访问、参数篡改、批量数据爬取等隐蔽操作，此类行为与正常业务流量高度相似，传统检测手段难以有效区分。漏报风险的存在，使得金融机构在面临高级持续性威胁（APT）或有组织攻击时，防御体系存在显著盲区。

3.人工效率低

当前金融行业安全分析普遍依赖人工完成日志关联分析、风险事件研判、告警优先级定级、处置闭环跟进等系列操作。单个安全分析师每日需处理的告警数量远超其有效处理能力，且风险研判过程高度依赖个人经验积累，导致运营效率与质量参差不齐。与此同时，告警处置、工单流转、报告撰写等事务性工作占据了安全团队大量精力，使其难以聚焦高级威胁狩猎、安全策略优化、应急响应演练等高价值工作，造成人力资源的结构性浪费。

4.报告周期长

日报、周报、月报等周期性运营报告是安全态势感知与风险可视化的重要载体。当前，多数金融机构仍采用人工统计、手动汇总的方式完成报告编制，数据来源分散、统计口径不一、格式标准化程度低，导致报告输出周期较长，通常以天为单位计算。报告内容往往难以体现风险趋势的连续性变化，也无法满足管理层对安全态势实时、精准、可量化的掌握需求，限制了安全运营数据对管理决策的支撑能力。

5.合规要求严

金融行业属于强监管行业，《个人信息保护法》《数据安全法》及行业监管机构对日志数据出境、访问权限控制、操作行为审计、数据留存期限等均有严格规定。传统基于云端的SaaS化分析工具难以满足私有化、合规化部署要求，而自研智能化分析系统又面临技术门槛高、建设周期长、模型迭代难等多重挑战，使得金融机构在引入AI能力时面临合规与效率的两难困境。

综上，金融机构亟需一种能够精准降噪、智能研判、自动化报告，且满足私有化部署要求的API安全智能分析方案，以系统性提升安全运营效率与风险响应能力，实现从被动响应向主动防御的跨越。

三、解决方案亮点介绍

瑞数信息应用数据安全分析AI智能体深度融合大模型语义理解能力，构建了面向金融场景的API安全运营新范式。方案从降噪、研判、运营、合规、增效五个维度，系统性解决金融机构在API安全分析中的核心痛点。

应用数据安全分析AI智能体架构

（一）告警降噪与未知威胁挖掘

1.告警降噪

传统规则引擎基于正则匹配，误报率超90%。本方案引入大模型语义理解层，对API请求内容进行深度解析：

意图识别：识别"正常业务查询"vs"异常数据爬取"的语义差异（如同样调用/api/customer/info，区分"客服正常查询"与"批量信息窃取"）

上下文关联：通过32K长上下文窗口，关联分析单次请求的前后置操作序列，识别业务逻辑漏洞利用（如"查询→修改→越权访问"的异常链路）

降噪效果：经某头部保险集团实测，日均10万+原始告警经AI研判后，真实风险告警压缩至800条以内，降噪率98.5%，安全分析师聚焦高价值事件

2.未知威胁挖掘针对0Day漏洞、变种攻击、业务逻辑缺陷等传统规则无法覆盖的盲区：

异常模式自发现：基于大模型的In-ContextLearning能力，对历史日志进行无监督聚类，自动识别偏离正常基线的"未知异常模式"

攻击链重构：利用多步推理（Multi-hopReasoning），将分散的试探行为（端口扫描→接口探测→参数fuzzing）关联为完整攻击链，提前预警APT攻击

实测案例：在某国有大行部署期间，AIAgent从日常日志中自主识别出一种新型API参数污染攻击模式（利用JSON解析差异绕过校验），该模式未被任何已知规则库收录，从发现到生成防护策略仅需15分钟

（二）自动化智能运营

瑞数信息自主设计面向金融API安全场景的智能体工作流平台，将日志接入、风险研判、专家知识库调用、报告生成等环节无缝串联，形成端到端的自动化运营闭环。平台底层集成开源工作流引擎能力，并在其上针对金融行业运维特点进行了深度二次开发，实现告警自动分派、风险自动定级、处置建议自动推送，以及面向不同金融机构运维规范的定制化流程配置，极大提升安全运营的标准化水平与响应效率。

（三）报告快速生成

方案内置可扩展的专家知识库，沉淀瑞数资深安全工程师的专家经验与项目最佳实践，形成结构化的安全知识体系。结合大模型对风险事件的语义理解与文本生成能力，系统可自动生成符合不同受众需求的个性化风险报告，包括面向技术人员的详细事件分析报告、面向管理层的安全态势摘要，以及日报、周报、月报等常规运营报告，大幅降低人工撰写成本，报告输出周期从天级缩短至分钟级。

（四）满足金融合规要求

方案采用本地私有云部署模式，所有日志数据全程不出域，访问权限、操作行为、数据留存等环节均严格遵从金融监管要求。系统架构轻量化，支持中小型金融机构快速上线，同时具备多租户、多区域扩展能力，可适配大型金融机构的统一分析管理需求。全流程审计追溯功能满足内控与合规检查要求，为金融机构引入AI能力提供安全可靠的合规底座。

（五）降本增效

通过自动化研判与报告生成，方案显著减少安全分析师在告警筛选、日志分析、报告撰写等重复性工作上的投入，使其能够聚焦于高级威胁狩猎、应急响应、策略优化等高价值工作。根据2025年已上线客户实测数据，方案可降低安全运营人力成本30%以上，整体安全运营效率提升超50%，有效缓解机构安全团队长期面临的“告警疲劳”与“人才短缺”双重压力。

瑞数信息应用数据安全分析AI智能体可协助金融机构构建以下核心能力：

精准降噪与未知威胁识别能力

基于大模型的语义理解与深度分析能力，实现告警的自动降噪与优先级排序，将安全分析师从海量告警中解放出来。同时，通过大模型对历史日志的持续学习与模式挖掘，识别规则引擎无法覆盖的未知威胁、变种攻击及业务逻辑漏洞，构建覆盖已知与未知风险的全方位检测能力。

2.智能体驱动的全流程自动化运营能力瑞数信息自主构建面向金融API安全场景的可视化智能体工作流平台，将日志接入、风险研判、专家知识库调用、报告生成、处置闭环等环节无缝串联，实现安全运营从人工驱动向流程驱动的转变。平台深度整合瑞数API安全检测引擎的原生数据接口，支持工作流的灵活编排与定制化配置，可快速适配不同金融机构的运维流程与管理规范。

3.私有化部署与全栈合规保障能力方案采用本地私有云部署模式，所有日志数据全程不出域，访问权限、操作行为、数据留存等环节严格遵从金融监管要求。全流程审计追溯功能满足内控与合规检查需求，为金融机构引入AI能力提供安全可靠的合规底座。

4.专家知识库与大模型协同的智能研判能力内置可扩展的专家知识库，沉淀资深安全工程师的专家经验与项目最佳实践，形成结构化的安全知识体系。结合大模型对风险事件的语义理解与关联分析能力，实现风险事件的智能化定级与处置建议自动生成，提升研判结果的准确性与一致性。

5.降本增效与团队价值释放能力通过自动化研判与报告生成，显著减少安全分析师在告警筛选、日志分析、报告撰写等重复性工作上的投入，使其能够聚焦于高级威胁狩猎、应急响应、策略优化等高价值工作。有效缓解安全团队“告警疲劳”与“人才短缺”的双重压力，实现人力资源的结构性优化。

6.个性化报告与态势感知能力结合大模型的文本生成能力，自动生成符合不同受众需求的个性化风险报告，包括面向技术人员的详细事件分析报告、面向管理层的安全态势摘要，以及日报、周报、月报等常规运营报告。报告输出周期从小时级缩短至分钟级，为管理层提供实时、精准、可量化的安全态势感知数据。

7.可扩展的智能分析平台能力方案采用瑞数信息自主设计的模块化平台架构，具备低耦合、高弹性的特点，支持中小型金融机构快速上线，同时适配大型金融机构在多区域、多租户环境下的统一运维管理。平台支持安全检测规则、专家知识库、大模型版本的独立迭代升级，并预留与瑞数信息其他安全产品线（如Bot防护、API网关、WAF）的联动接口，为金融机构构建面向未来的一体化智能安全运维体系提供坚实技术底座。

总而言之，瑞数信息应用数据安全分析AI智能体实际应用效果显著，可为金融机构构建主动防御能力，实现安全运营、业务发展与合规保障的多方共赢。对于金融机构，显著降低告警噪音与漏报风险，提升安全运营效率，缩短风险响应周期，有效保障API业务连续性与数据安全；对于安全团队，将人力从重复性事务中解放，聚焦高级威胁狩猎与策略优化，实现人力资源的结构性优化与核心价值释放；对于监管合规，方案采用私有化部署，满足数据安全、审计追溯等严格监管要求，为金融机构在强监管环境下引入AI能力提供安全可靠的合规底座。

四、金融行业客户名单

某头部保险集团、某大型国有商业银行、某全国性股份制商业银行、某长三角头部城商行、某头部证券公司。

五、客户评价

某保险集团安全运维团队评价：

“引入瑞数信息应用数据安全分析AI智能体前，我们安全团队每天面对10万+告警，分析师陷入'告警疲劳'，真实攻击响应滞后严重。部署三个月后，瑞数应用数据安全分析AI智能体接管了70%的常规研判工作，团队得以聚焦高级威胁狩猎。

让我印象深刻的是一次未知攻击的自主发现：AI从看似正常的日志中识别出一种新型API参数遍历攻击，这种攻击模式极其隐蔽，传统规则完全无法识别。Agent不仅发现了攻击，还自主关联了攻击者IP历史行为、生成了完整攻击链分析报告、并给出了WAF防护策略建议，整个过程仅15分钟。如果是人工分析，这类攻击很可能淹没在海量日志中。

现在我们的日报、周报完全由AI生成，分析师只需审核关键结论，报告时效从天级缩短到分钟级，管理层对安全态势的实时掌握能力大幅提升。”