[爱问学]数据泄露频发，爱问学本地 AI 如何守护隐私

在刚刚落幕的 315 晚会中, 聚光灯再次指向数据安全。315 晚会曝光的「信息黑洞」, 指出多家获客公司通过爬虫技术扫描短视频评论区, 强制抓取用户联系方式, 伪装成企业信息窃取公众号关注者数据, 甚至接入三网运营商系统, 实时监控用户上网行为。这些信息被非法收集、滥用, 甚至在未经授权的情况下被出售给第三方, 最终成为精准诈骗的武器。

无独有偶, 一场由追星引发的 "开盒" 素人风波, 也在以另一种方式印证着 315 晚会的警示。一网友利用 "社工库"非法获取他人身份证号、家庭住址等个人信息并进行网暴, 再次暴露数据治理漏洞带来的危机。

数据安全困局:技术狂欢下的隐私裸奔

不论是「信息黑洞」还是「开盒」事件, 仅是我国数据安全困境的冰山一角——据统计,2024 年因个人信息泄露引发的网络诈骗案件突破 10 万起, 直接经济损失超百亿元, 从云端 AI 工具到运营商系统, 数据泄露的暗网交易已形成黑色产业链。

面对大数据时代的数据安全挑战, 各国政府和国际组织纷纷采取措施加强保护。例如欧盟于 2018 年正式实施的《通用数据保护条例》(GDPR), 以及我国陆续出台的一系列政策法规, 如《网络安全法》《数据安全法》和《个人信息保护法》, 跟随《中共中央关于进一步全面深化改革、推进中国式现代化的决定》对网络安全、数据安全工作进行的专门部署, 中央网信办也提出要防范技术滥用带来的个人数据泄露、虚假信息生成、知识产权侵权等风险。

制度在快速追赶, 但在实际执行中, 仍然存在一定的适应期与空白区, 更需要建立全民数据素养, 提高企业和个人的数据安全意识, 守护数字时代的信息防线。

爱问学破局之道:零云端依赖的安全革命

在此背景下, 神州数码推出模型本地化部署应用产品——爱问学 Beta 版, 为解决数据隐私和安全问题提供了新的思路和解决方案。通过在本地部署大模型, 实现本地数据「零上云」, 从根本上避免数据在传输和存储过程中可能面临的泄露风险, 为用户的数据安全提供了有力保障。

• 一键部署本地大模型
爱问学通过模型蒸馏与优化, 将大模型压缩成轻量化版本, 实现了在本地环境下的高效部署。用户无需繁琐配置, 即可在个人电脑上安全启动专属大模型, 用户可选择所有数据均在本地运行, 避免了数据在网络传输中的泄露风险。

• 本地多模型自由切换
支持用户在 PC 端无缝切换多种可离线运行的模型, 确保在多场景下用户的数据始终不离开本地环境, 进一步降低数据安全隐患。

• 私密AI知识库构建
针对个人及企业敏感信息, 爱问学推出本地化知识库构建功能。用户可一键导入文档、笔记、图片等数据, 通过 Embedding 模型实现内容解析、标签分类与向量化存储, 形成结构化的知识网络, 帮助用户切实掌握个人数据主权。

• 开箱即用, 安全体验无缝对接
爱问学集成国内外主流 AI 工具和应用模板, 支持从文档生成到会议纪要自动化处理, 所有操作均可在本地环境中完成, 既提升了工作效率, 也确保数据始终处于用户的掌控之下。

无论是应对 315 曝光的 "信息黑洞", 还是防范 "开盒" 式网络暴力, 爱问学端侧部署都为个人数据主权提供了有效解决方案。目前, 爱问学已对外开放公测, 访问即可体验本地部署大模型带来的安全体验。未来, 神州数码将持续为用户打造安全、高效、便捷的 AI 使用环境, 为数字时代的隐私保护树立新标杆。

来源：互联网