当大模型技术迈入规模化应用新阶段,数据作为核心生产要素的战略意义愈发凸显。训练推理对高质量数据的依赖持续加剧,但传统数据流通模式难以适配新时代需求。特别是在《数据安全保护法》发布之后,许多行业因数据流转难控制、共享后难追踪,对敏感数据泄露的担忧愈发强烈,直接导致AI模型训练与优化的数据供给不足,严重影响业务落地效果。
● 数据隐私泄露风险:敏感数据在传输、预处理、训练全环节面临未授权访问风险。
● 数据权属溯源失效:大模型共享数据“管不住、查不清、难溯源”,阻碍数据流通与权益保障;
● 共享信任缺失:企业因担忧数据泄露或滥用拒绝共享,导致大模型训推数据广度不足、质量偏低,模型精度达标率受限,制约业务创新迭代。
针对上述挑战,超聚变携手数鑫科技,构建以“基础支撑+跨域交换+数据运营”的全栈解决方案。依托超聚变xRAY AI使能平台,实现“硬件根信任+软件细管控”的深度协同,为AI+数据安全高效流通注入强劲动能。

数据使用环节,构建核心硬件安全屏障,数据泄露风险降低90%
依托超聚变xRAY AI使能平台构建核心硬件安全屏障,提升执行环境的系统底座硬件安全性,可信风险降低,训练数据泄露风险降低90%。
● 硬件级加解密:提供专属硬件加解密方案,防护再增强,文件远程挂载,用后即焚;
● 系统级防窃取:提供OS级别的反文件拷贝、反内存窃取方案,杜绝数据在使用过程中被非法截取;
● 全流程可追溯:操作指令日志可追溯、操作过程可追查。
数据流通环节,跨域流通管控技术,共享数据提升60%
基于策略协商的跨域流通管控技术,构建100%授权管控体系,保障数据使用过程安全。
● 规范授权:据使用的环境、时间、频率、人员、数据的处理的过程(程序)均需要数据提供方批准,杜绝违规;
● 协商+追溯策略:双方在线协商使用策略,元数据同步保一致,使用审计追溯实现数据使用过程可查,数据提供方的共享意愿从17% 提升至 77%。
目前,该方案已成功落地金融、政务、医疗、AI 科技等多个行业。有效规避数据泄露损失、实现数据可用不可见。训练数据规模扩大 230%,模型准确率提升18%-25%,接入周期缩短 90%,有效降低企业运营及合规成本。同时,大幅加速数据流转效率,更通过优化模型训推效果,为企业筑牢核心业务竞争力,让数据要素真正成为驱动增长的关键引擎。