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<myfont margin="0" padding="0" font-family="NotoSansCJKsc" size="15sp" line-height="26dp" color="#2E323F" text-style="normal">
<p>主要介绍了<strong>数据安全大模型</strong>的构建及其在<strong>数据分类分级</strong>和<strong>风险检测</strong>两大核心方向的应用。该模型通过结合领域知识和先进的训练技术，从一个基础模型演变为能够直接应用于实战场景的智能体。在<strong>数据分类分级</strong>方面，阐述了利用大模型自动化识别、分类和定级数据的优势，尤其是在处理结构化和非结构化数据方面的能力。至于<strong>数据安全风险检测</strong>，强调了该模型如何通过整合业务属性、用户行为分析（UEBA）和弱信号关联等技术，显著提高风险识别的准确性和效率，有效减少误报并挖掘高价值安全事件。</p>
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