11月2日，2026年世界互联网大会“互联网之光”博览会在浙江乌镇开幕。博览会期间，杭州美创科技股份有限公司（以下简称“美创科技”）正式发布
美创AI数据安全一体化平台（AIDSC）。平台面向大模型与智能体融入企业业务带来的数据安全挑战，将身份、权限、数据访问与审计处置相衔接，帮助企业在释放AI应用价值的同时，管好数据的访问与使用。
01 AI智能体带来数据安全新挑战
当AI智能体开始查数据、调工具、办业务，企业的数据安全管理也需要跟上新的业务方式。
在用户或系统授权下，AI智能体可以读取文档和业务数据、调用接口与工具，进而触发业务操作。对企业而言，关键是弄清楚：智能体代表谁执行任务、可以使用哪些数据和工具、执行过程是否符合授权。
这些问题贯穿任务输入、身份授权、数据访问、工具调用与结果输出，给企业带来新的治理挑战：
身份与责任关联更复杂
智能体代表用户跨系统执行任务，需要厘清发起人、执行账号与实际权限的关系，避免“账号有权限、使用者却未获授权”。
数据流转路径更加多样
提示词输入、知识库检索、MCP工具接入与Skill（技能包）扩展，让数据进入更多应用和工具，原有权限边界需要随之延伸。
任务执行链路更长
一次任务可能连续调用多个工具和系统，企业需要把分散的访问记录关联起来，看清数据如何被获取和使用。
风险行为更难识别
越权取数、异常批量查询、工具滥用与敏感数据外发，可能交织在正常任务中，需要结合身份、权限和任务上下文判断。
审计追溯要求更高
企业既要知道任务执行了什么，也要留存授权、审批与处置记录，为责任追溯、内部审计和合规管理提供依据。
企业需要在已有数据安全能力基础上，将安全管理延伸到智能体身份、动态工具调用和跨系统任务链路，让授权落实到每一次数据访问，让执行过程可检查、可追溯。
02 围绕AI访问数据构建四项核心能力
AIDSC以数据安全为核心，面向AI应用与智能体，将已接入的资产、身份、权限、访问行为和运行风险纳入统一管理。围绕智能问数、办公助手及业务智能体等场景，平台把“谁在使用、能够访问什么、实际做了什么”关联起来，帮助企业建立清晰的授权边界和可追溯的使用过程。
以统一策略贯通治理环节
AIDSC的一体化优势，在于将资产、身份、访问、内容与审计纳入相互衔接的治理流程。平台依托统一的身份管理、权限策略、加密脱敏与审计告警能力，将安全策略落实到已接入的数据访问、工具调用及输入输出环节，并汇聚日志与处置信息。企业可以围绕同一任务核对授权与执行情况，推动风险发现、处置与复核形成闭环。
统一资产与身份治理
平台统一纳管AI应用、智能体、模型、知识库、数据源、MCP工具及API，建立资产台账，关联资源依赖、访问权限与责任主体。通过关联人员、服务账号和智能体身份，企业能够看清“谁通过哪个智能体、访问哪些资源”。平台结合凭证与环境校验实施接入控制，按业务用途配置最小权限，并在应用变更、身份退役时更新资源关系、回收凭证与残留权限，减少权限长期累积带来的风险。
精细化访问与工具管控
平台通过账号托管减少真实凭证直接暴露，按身份、业务用途和数据敏感等级精细化授权，并在执行前校验SQL语句、接口请求及工具操作。敏感结果按策略脱敏，查看、下载和导出分别授权。对授权范围内的高风险操作按策略发起审批，批准后仍需通过执行校验；对越权请求予以阻断。企业由此可以将访问权限落实到具体操作和数据范围，降低高权限账号被不当使用的风险。
输入输出内容防护
平台对输入内容开展提示注入风险检测，结合权限与工具调用策略，限制不可信内容触发敏感操作；识别模型输入、生成结果和外发文件中的敏感信息，结合发送目的地与授权范围实施脱敏或阻断。通过内容检查与访问、工具管控协同，平台既关注AI接收了什么指令，也关注指令触发了什么操作、数据流向何处，降低越权操作和敏感信息泄露的风险。
全链路审计与风险处置
平台关联已采集的用户输入、模型与工具调用、数据访问及输出处置记录，还原任务执行过程，核对授权、审批与实际执行是否一致。结合行为基线和资产敏感等级，识别异常取数、工具滥用及行为偏离，汇聚告警并由安全人员研判，通过策略调整、访问阻断与工单推动处置。企业可以沿任务链路定位问题、复核处置效果，并据此持续优化规则与行为基线。
03 面向两类典型业务场景
智能体取数与问数安全治理场景
在经营分析、客户洞察与报表生成中，业务人员通过自然语言提出需求，由AI生成SQL语句或调用取数接口，访问业务数据库和数据仓库并输出分析结果。这让业务取数更加便捷，也带来一个直接问题：如何让AI只获取当前用户有权使用的数据，避免共用高权限账号、取数范围不清或敏感明细直接输入模型引发风险？
AIDSC将身份、查询、结果与审计关联起来，在已接入的取数链路中落实管控，让自然语言问数同样遵循企业的数据权限：
身份与权限控制
关联用户、智能体与任务，依据用户授权限定操作类型、取数范围和数据规模，避免智能体借助执行账号获取超出用户权限的数据。
查询执行约束
在查询执行前检查SQL语句及接口请求，配置只读、查询量和访问频率限制，拦截不符合策略的写入操作及异常取数请求，降低误操作和过量取数风险。
敏感数据保护
在结果进入模型前，按策略限定敏感明细的提供范围并实施动态脱敏；对明细查看、下载和导出分别授权，减少敏感数据在分析和结果交付中的暴露。
审计与风险处置
关联业务问题、查询、审批、执行和输出记录，将异常访问纳入告警、工单与复查流程，帮助企业追溯“谁提出问题、查询了什么、输出了哪些数据”。
办公智能体安全治理场景
员工借助办公智能体整理资料、分析表格和生成报告，并通过Skill、MCP工具或本地脚本扩展办公能力。随着任务涉及本地文件、工具调用和外部服务，企业需要管清AI组件的来源与权限、智能体的操作范围，以及敏感资料能否发送到外部，降低越界读写、凭证泄露和资料外发风险。
围绕已纳管的办公智能体、终端与数据通道，AIDSC将治理落实到组件准入、任务执行和数据外发环节，帮助企业为办公提效建立明确的安全边界：
AI组件准入控制
登记AI组件来源、版本与权限，检查相关指令、脚本及依赖，在安装和更新时复检，限制未获批准的组件接入，减少来源不明或权限不当的组件带来的风险。
智能体行为约束
关联使用人员与终端，对纳管范围内的任务目录、命令、子进程及外联行为实施策略控制，高风险操作按授权与审批流程执行，将办公智能体的操作限制在业务需要和授权范围内。
敏感数据防泄漏
识别文件、模型输入及生成结果中的敏感信息，在纳管的数据发送环节开展检查，按策略实施脱敏或阻断，降低敏感资料流向外部模型、邮件或网盘的风险。
审计与风险处置
关联人员、组件版本、进程与数据流向记录，帮助安全人员定位异常来源；发现异常后启动告警与工单处置，按策略撤销组件准入权限，并复查处置效果。
04 为企业AI应用落地提供数据安全支撑
AI应用深入业务，企业既需要提升效率，也需要让数据使用有边界、任务执行有约束、异常行为可处置。清晰的安全治理机制，是AI应用持续落地的重要基础。
AIDSC围绕AI数据访问与使用过程，以统一的资产与身份治理厘清责任，以精细化访问和内容防护约束数据使用，以全链路审计与风险处置支撑持续治理。通过这些相互衔接的能力，平台帮助企业将安全要求落实到智能问数、办公助手和业务智能体的实际使用中，为AI应用落地提供数据安全支撑。
如果您正在推进业务智能体、AI智能问数或办公助手应用，欢迎联系美创科技。我们期待结合您的业务场景，交流数据访问授权、敏感信息保护与任务审计需求，探讨AIDSC的适用方式与实施路径。
400-811-3777
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