DeepSeek赋能数智可信计算平台：如何打通“数据流通-智能安全”双循环？
前言
数字化浪潮中，数据已成为核心生产要素，但数据流通中的安全风险与效率瓶颈问题愈发凸显。如何破解“数据要用却不敢用”的困局、如何让数据要素在安全可控的前提下释放价值等成为亟待解决的难题。网御星云推出数智可信计算平台（AI-R-DTCP），以AI原生技术重构数据安全体系，构建可信数据空间，打造集“智能、安全、高效”于一体的数据流通新范式，让数据流通既可信又高效。
DeepSeek驱动数智可信计算平台
针对数据流通的安全交互及可信计算问题，传统数据安全可信计算平台基于硬件可信执行环境及数据安全沙箱技术，突破验证启动、运行隔离、可信IO、加密通信及安全存储等技术，打造数据安全输入、高效计算、可信执行、加密传出的安全加工全链路安全能力，确保重要数据流通利用“可用不可见”，保障数据计算全程安全可信。
为了进一步提升数据联合计算的安全与智能化流程，网御星云推出数智可信计算平台（AI-R-DTCP），将DeepSeek技术作为核心引擎，在原有数据可信计算平台的坚实基础上，从业务和安全视角，打造数据智能流通新范式。
该平台通过对话的方式进行系统操作指引、数据智能推荐以及加工模型自动创建，并支持利用 GPU 算力，有效加速计算流程。在实际使用中，用户可根据自身需求，询问数据建模依赖的数据，并基于数据敏感等级，灵活配置安全加工组件，借助可信执行环境、数据沙箱及隐私保护等前沿技术，全面守护数据安全、语料安全与模型安全，推动数据要素的高效市场化流通，释放数据价值潜力。
AI破局数据加工全链路智能化升级
当前，传统数据可信计算平台普遍面临四大核心挑战：
一是操作门槛高。需要用户手动配置，容易出错，报错后定位复杂，业务人员需投入大量时间学习和运维；二是数据利用率低。受限于静态规则与人工经验，难以快速挖掘数据潜在价值，使得数据长期闲置；三是安全与效率失衡。业务人员要将需求转化于数据分析师，期间存在大量校对过程；四是硬件资源缺乏。针对于大模型的安全调参数，需要同时兼顾 CPU和GPU的算力。
针对上述痛点，数智可信计算平台（AI-R-DTCP）通过AI智能助手、数据推荐官、自动化模型画布、基于TEE的CPU直通GPU等四大创新能力，重构数据可信计算的全流程。
一、AI智能助手：让数据安全“听得懂人话”
传统数据安全产品常因操作复杂、规则繁琐而被诟病，数智可信计算平台（AI-R-DTCP）创新引入DeepSeek作为“AI智能助手”，将专业能力转化为“人人可用”的交互体验。
AI破局：
自然语言驱动：用户可通过对话直接下达指令，如“需要使用全量数据，都需要哪些人的授权”，系统自动解析需求，生成处理方案并支持功能跳转。
智能策略推荐：基于历史操作与行业最佳实践，自动推荐配置模板，减少误操作情况的发生。
系统问题定位：当系统在使用过程中出现报错时，可通过AI助手进行自动排查，协助用户自动筛查，减少运维压力。
二、数据推荐官：从“人找数据”到“数据懂人”
数据要素流通的核心痛点在于“有数不会用”，导致大量数据因未被发现或理解而无法发挥其价值。数智可信计算平台（AI-R-DTCP）结合DeepSeek形成数据推荐官，基于多模态AI实现数据价值的智能挖掘。
AI破局：
多维标签建模：系统能够基于样例数据、数据标签、元数据结构等数据信息，形成立体化数据推荐集，并结合用户常见操作形成贴合需求的集合。
语义感知推荐：用户输入“分析中小微企业信贷得分评估”需求，系统自动关联金融行业、资金情况、经营业绩等多维度数据，并标注数据来源与使用限制。
合规性预检：为用户推荐经授权后的样例数据，结合数据分级标签与用户权限，自动过滤不可用数据，避免数据滥用。
三、 自动化模型画布：零代码构建安全分析流水线
数据分析与安全防护往往需要跨团队协作，DeepSeek自动化模型画布打破技术壁垒，可以使业务、安全、算法人员在同一平台无缝协作。
AI破局：
可视化编排：系统可根据用户模型需求，进行模型构建的流程拆解，基于内置分析模型，自动生成可解释的模型算子流水线。
安全原子能力集成：内置50+数据分析组件，支持低代码开发，用户可像搭积木般组合安全的数据加工分析模型。
参数自定义调整：按照系统最优解推荐模型算子流水线，每个算子都可进行自定义参数修改，切合用户配置需求。
四、CPU直通GPU：高性能安全计算空间
在大模型训练与调参场景中，算力效率与数据安全往往难以兼顾——传统GPU虚拟化技术存在内存窃取风险。数智可信计算平台（AI-R-DTCP）创新应用CPU直通GPU架构，通过硬件级安全隔离与智能调度，实现大模型调参“既快又稳”。
AI破局：
硬件级隔离：基于硬件信任根的可信执行环境技术（TEE），构建安全能力黑盒，杜绝侧信道攻击导致的模型参数泄露。
CPU直通GPU：系统采用基于国产化可信执行环境的CPU直通GPU技术，可联合调度CPU和GPU硬件资源。
零拷贝计算：绕过虚拟化层，允许GPU直接访问加密内存数据，将大模型训练速度提升3倍以上。
场景应用安全与效率的共生之道
数智可信计算平台（AI-R-DTCP）面向政务、医疗、工业等行业，构建安全可信数据空间，增强数据价值探查，通过AI与安全技术的深度融合，保障数据要素安全高效流通。以下为典型应用场景：
一、政务数据开放：让公共数据“活”得安全
痛点：公共数据开放面临数据量大、复杂度高、场景多等问题，使得数据使用方无法快速定位所需数据。此外，基于数据敏感程度和用户类型的差异化权限管理，导致审批流程长，数据利用率低。
数据推荐官+可信计算：数据使用方输入所需数据需求，系统自动推荐已脱敏的样例数据，并根据数据敏感等级推荐可使用的加工组件（数据沙箱、机密计算或隐私计算），在组件中基于样例数据进行价值探查，确定数据价值并搭建好模型后，可申请使用全量数据。在提升数据挖潜效率的同时，减少不必要的审批流程。
二、行业数据突破：守护隐私，探查数据价值
痛点：同行业数据因隐私限制难以共享，使得样本量不足，且人工脱敏易导致数据失真，影响研究结论准确性，这需要搭建行业数据空间。
可信计算空间+模型画布：通过搭建行业数据空间打通不同数据参与方，各方可通过数智可信计算平台（AI-R-DTCP）对数据进行授权使用，利用差分隐私、隐私求交等技术对数据进行模糊化处理，同时保留数据的关键关联。平台支持通过模型画布拖拽生成模型算子流水线，自动输出统计结论。
三、集团效率提升：从“人情世故”到“齐心协力”
痛点：集团内部不同子公司、组织机构及部门的数据普遍自成体系，当需要跨部门使用数据时，由于直接共享可能造成泄露，就需要依赖不同部门的内部关系获取，导致同一集团的数据只能内部为政，无法协同发挥价值。
数据授权管理+数据安全沙箱：不同部门的数据可上架到数智可信计算平台（AI-R-DTCP）进行授权管理，采用“一任务一授权”的方式加强数据授权管理和记录留痕，由私下交易变为可记录的线上授权。同时依赖集团公信力，采用数据安全计算沙箱，实现对业务的最小化改造，兼顾安全与效率。
基于DeepSeek驱动的数智可信计算平台（AI-R-DTCP）采用安全内生理念，将业务与安全融合，不仅解决了“安全”与“效率”的对立矛盾，更使数据加工利用从被动防护走向主动价值创造。
未来，网御星云将持续探索大模型与数据安全的深度融合，使每一份数据都能在可信空间中自由流通、释放潜能，形成智能数据加工流。
