大模型知识库的功能

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模型知识库
模型知识库是一种基于规模预训练语言模型构建新型知识库系统,它将模型强大语言理解和生成能力与知识库知识储备和管理功能相结合,为用户提供更智能、高效和便捷知识服务。以下是具体介绍:技术原理。智能化程度:传统知识库智能化程度相对较低,主要提供信息检索功能模型知识库具有更高智能化程度,可进行知识推理、问答生成等,还能根据用户历史行为和偏好进行个性化推荐。功能特点多模态解析:能够处理图片信息,生成自然语言回答。与传统知识库区别知识表示与存储:传统知识库主要以结构化数据形式存储知识,如实体、属性、关系等;而模型知识库采用非结构化文本数据,能处理更广泛知识形式,如文本、图像、音频等。查询与检索:传统知识库依赖精确匹配或基于规则语义分析检索信息,用户需准确表达查询意图并使用特定查询语句或关键词;模型知识库则可自动识别和解析用户自然语言查询意图,无需考虑特定语法或关键词更广泛、更丰富信息,包括文本、图像、音频等多种形式。检索与生成:借助深度学习技术和自然语言处理技术,实现对用户查询意图自动识别和解析,将用户自然语言查询转化为模型可理解输入,并从知识库中检索相关

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知识库模型
知识库模型是通过机器学习、自然语言处理等技术手段,将海量信息进行深度整合与加工,形成具有智能分析、推理和预测能力知识库系统。它以模型为基础架构,融合了大量专业知识和数据,能够对各种问题进行使用预处理后数据对模型进行预训练和微调,使模型能够学习到语言基础知识和专业领域知识知识库融合:将专业领域知识库模型进行融合,使模型能够更好地理解和应用专业知识。可以通过知识图谱、实体链接等技术,将知识库知识模型语言知识进行关联和整合。性能优化与评估:通过不断调整模型参数、优化算法、增加数据量等方式,提高知识库模型性能和表现。同时,使用各种评估指标,如准确率、召回率、F1值等,对模型性能进行评估和测试,确保模型质量和可靠性。发展趋势跨领域融合:随着技术不断进步和应用场景不断拓展,知识库模型将实现跨领域深度融合,打破不同领域之间知识壁垒,为更多复杂跨领域问题提供综合性解决方案。与知识图谱深度结合:知识图谱能够以结构化方式表示知识,与知识库模型结合将使知识表示和应用更加丰富和准确。通过知识图谱实体、关系等信息,知识库模型可以更好地理
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模型知识库
模型知识库是基于语言模型智能系统,用于整合企业内部各类信息资源,如文档、数据、专业知识等,形成结构化知识体系。这些知识库能够支持智能问答、文档检索、决策支持等功能,帮助企业提高效率和决策质量。技术应用:模型知识库结合了人工智能技术,如自然语言处理(NLP)、检索增强生成(RAG)等,能够理解和生成高质量文本内容,适应企业特定业务场景。数据来源:知识库数据来源多样,包括企业内部文档:不同企业根据自身需求构建知识库,例如制造业企业通过收集高频问题和答案进行训练,以优化生产流程;金融企业则可能利用知识库提升风险管理和客户服务。平台支持:市场上有多种工具和服务平台支持模型知识库搭建和管理。、在线资料、行业报告等,通过文本拆分、向量化等处理方式转化为模型可理解形式。功能作用:除了提供快速准确查询服务外,还能用于培训、客户服务、内部协作等多个方面,提升员工工作效率和客户满意度。企业实践
知识检索与获取效率:企业知识库数据可能非常庞大和复杂,员工在查找信息时可能面临困难。对接模型后,利用模型强大自然语言处理能力和检索功能,员工可以通过自然语言提问方式快速获取准确知识,无需在企业知识库对接模型是指将企业内部积累大量知识数据与大型语言模型或其他类型模型进行集成和交互,以实现更智能、高效知识管理和应用,以下从对接目的、方式和价值等方面为你详细介绍:对接目的提升大量文档和数据中手动查找。增强知识理解与分析能力:模型能够对知识库知识进行深度理解和分析,不仅可以提供表面的信息,还能挖掘知识之间关联和潜在含义,帮助员工更好地理解业务知识,为决策提供更有价值支持。促进知识创新与共享:通过大模型交互功能,员工可以与模型进行对话,激发新想法和思路,促进知识创新。同时,也方便员工将自己知识和经验分享到知识库中,实现知识共享和传承。对接方式数据集成:将企业知识库数据以合适格式导入到模型中,让模型能够学习和理解这些数据。例如,将文档、表格、报告等数据进行预处理后,输入到语言模型中进行训练,使模型能够掌握企业特定领域知识和术语。API接口
智能问答、知识推理、内容生成等高级功能。与通用模型相比,企业级模型更专注于垂直领域知识深度,避免了通用模型中常见行业知识不准确问题。企业知识库模型核心优势体现在三个方面:首先,它能够理解企业内部知识库模型企业内部知识库模型是指基于规模预训练语言模型技术构建企业专属智能知识系统。这类模型通过深度学习海量企业文档、业务数据和专业资料,掌握了组织特有的知识体系和专业术语,能够实现指标。知识库模型在企业中有广泛应用场景。客户服务领域,它能实时检索知识库为客服人员提供标准话术和解决方案;研发部门可利用其快速查询技术文档和历史项目经验;新员工培训时,智能助手能解答各类制度流程问题;甚至在合规审查时,快速检索相关法规条款。这些能力使知识库从被动查询系统转变为主动决策参谋。未来随着多模态技术发展,模型还将能够处理图纸、视频等更丰富知识形态,进一步拓展应用边界。。例如当询问某产品常见故障解决方案时,模型可以整合维修手册、客服记录等多源信息,生成结构化处理指南。构建企业专属模型需要系统技术路线。基础模型选择是关键第一步,根据企业知识特点和数据规模,可以
理解识别查询意图;个性化排序优化结果展示;相似推荐发现关联内容。搜索性能优化确保规模知识库响应速度。协作工具促进知识共创共享。评论功能允许反馈和建议;批注工具支持内容讨论;关注机制跟踪兴趣内容企业知识库软件企业知识库软件是支撑知识管理实践技术平台,主要包含以下功能模块:内容管理是核心功能,支持多种知识形式存储和组织。文档管理处理Office、PDF等常见格式;富文本编辑器方便内容创作;审计日志记录关键操作。与企业目录服务集成实现统一身份管理。分析报表功能评估知识库价值。使用统计揭示热点内容;用户行为分析优化体验;内容质量评估发现改进点;ROI分析证明商业价值;定制报表满足管理需求;消息通知提醒相关更新;任务分配协调团队工作。社交功能增强用户参与感。权限控制系统保护敏感知识。角色权限矩阵定义不同用户访问范围;内容级控制精确到单个文档;操作权限区分查看和编辑;水印技术防止未授权传播;多媒体管理存储图片、视频等非结构化数据;版本控制跟踪内容变更历史;审批工作流确保内容质量。智能分类减轻人工整理负担。检索系统提供高效知识发现能力。全文检索支持关键词搜索;高级查询组合多个条件;语义
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知识库建设
内部知识库和外部知识库这两种常见类型,它们在功能和服务对象上有着明显差异。内部知识库主要服务于企业或组织内部员工,是员工之间协作和共享公司知识与信息重要平台。这里面存放着公司内部各种规章制度知识库,是什么?定义剖析从专业角度来讲,知识库是用于知识管理特殊数据,它将知识以特定知识表示方法进行表达、组织和存储,以便于有关领域知识采集、整理以及提取。早期,知识库主要应用于专家系统,是专家系统中存放应用领域问题求解知识集合,包含基本事实、规则和其它相关信息,这些知识多来源于领域专家或者从业者经验教训。比如在医疗诊断专家系统中,知识库就存储着各种疾病症状、诊断标准、治疗方法等知识,系统依据这些知识来对患者病情进行诊断和给出治疗建议。随着技术发展和应用场景拓展,如今知识库已经演变成一个更为广义概念,成为一种具有咨询性质共享知识库,是组织或企业知识资产集合地。它不再局限于专家系统规则集合,而是涵盖了各种结构化和非结构化知识,像操作指南、案例分析、常见问题解答等,旨在为用户提供全面的知识服务,支持决策、解决问题和促进学习。类型大观在实际应用中,知识库主要分为
企业知识库管理平台企业知识库管理平台是比单一工具更全面的解决方案,采用平台化架构整合知识管理全链条功能。核心平台通常包含知识采集、知识加工、知识应用和知识分析四个功能层。采集层支持多源数据接入,包括中知识资源统一整合,使跨部门知识共享效率提升3倍,年度IT运维成本降低40%。现代知识库管理平台正加速向智能化方向发展。自然语言处理技术实现了语义搜索和智能问答,使知识获取更加精准便捷。机器学习算法,研究人员可直接在知识库中调取历史实验记录,新项目立项效率提升50%。完善运营体系是知识平台成功关键。需要建立专业运营团队,负责内容质量管控、用户支持推广和系统持续优化。内容运营要制定明确标准和流程具体业务场景,如客户服务知识库能缩短问题解决时间,产品知识库可减少技术支持成本,研发知识库则能加速创新过程。某服务企业将知识平台与客服系统对接,使平均问题解决时间从25分钟降至8分钟,客户满意度提升15个百分点。定期评估知识平台对业务指标的实质影响,是确保持续投入和优化重要依据。深度整合,使知识应用融入日常工作流程;与数据平台对接,支持对海量非结构化数据知识挖掘;区块链技术应用,则确保了重要知识资产真实性和不可篡改性。某研发机构知识平台整合了实验数据管理系统
企业知识库作用企业知识库是集中存储和管理组织知识系统平台,主要发挥以下重要作用:知识沉淀功能解决企业知识流失问题。系统记录员工经验技巧、项目案例和问题解决方案,将个人知识转化为组织资产。结构化任务推送相关内容;问答系统提供即时解惑;协作空间支持团队知识共创。权限管理确保敏感知识受控共享,平衡开放性和安全性。决策支持功能提升管理质量。案例提供历史参考,避免重复错误;专家网络连接问题与专家跟踪记录关键操作;电子存证满足法律证据要求。知识库本身也需符合信息安全标准,保护敏感数据。运营优化功能提升工作效率。问题解决方案减少重复劳动;流程知识标准化业务操作;专家定位快速找到问题负责人;智能助手自动处理常规咨询。知识复用避免重复发明轮子,集中精力解决新问题。文化塑造功能传承企业价值观。企业历史展示发展历程;文化故事传播核心理念;英雄人物树立行为榜样;仪式知识规范重要活动。知识库成为企业文化载体,增强员工认同感。,获取专业建议;数据分析揭示业务规律,辅助科学决策;最佳实践标准化工作方法,提高执行效率。情境感知技术根据当前工作场景主动提供相关知识。创新促进功能激发组织创造力。创意管理收集和评估创新想法;技术
团队,负责内容更新和质量管控。通过成功案例展示价值,设计激励措施促进使用。将知识库应用嵌入业务流程,形成制度化使用。定期收集用户反馈,持续优化系统功能。评估改进形成良性循环。建立科学评估体系,定期检查知识库使用效果。分析使用数据识别改进点,跟踪业务变化调整知识结构。持续优化用户体验,引入新技术增强功能。最终目标是使知识库成为企业核心竞争力重要支撑。企业知识库建立企业知识库建立是一项系统工程,需要科学方法和步骤:需求分析是首要环节。通过深入调研了解各部门知识需求,识别关键业务场景中知识痛点。分析企业知识资产现状,包括显性知识(文档、数据等)和隐性知识(员工经验)分布情况。明确知识库要解决核心问题,制定符合企业战略建设目标。体系设计阶段构建知识框架。采用科学分类方法(如职能、业务线、岗位等)组织知识内容,确保结构清晰、便于导航。设计标准化元数据体系,规范知识描述方式。建立权限管理模型,平衡知识共享与信息安全。知识体系应具备扩展性,适应未来发展需求。平台选型需综合考量。评估不同技术方案功能匹配度,重点关注知识采集、组织、检索
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数字政府建设
近日,领先的IT市场研究和咨询公司IDC发布2022年数字政府百强榜,梳理出数字政府领域领先的技术供应商,评估了技术提供商的市场能力及市场份额。星环科技作为企业级大数据基础软件开发商,成功入选IDC数字政府百强榜“大数据及数据治理”模块。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务,形成了大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵。在政府领域,星环科技通过智慧政务数字底座为政府数字化转型建设提供计算、存储、算法等基础能力支撑,归集业务数据,优化业务流程,治理出有价值的数据资源,进行专题分析沉淀数据资产,服务部门之间数据共享与业务协同,服务领导决策与政策制定,服务公众、企业便捷办事。公司产品已被多个部委或省市机关部门使用,助力构建数字化政府,提升治理效率。比如星环科技基于数据云平台TDC为建设上海市数据资源平台提供了底层支撑,将70多个委办局以及16个区县业务库的结构化和非结构化数据进行归集,构建三级数据共享交换体系,保障数据安全,支撑“一网通办”等数据服务能力。此外,根据不...
企业选择合适的图数据库需要考虑多方面的因素,包括以下几点:数据集规模:如果需要处理大规模的图形数据,应选择支持水平扩展和集群部署的图数据库。查询需求:不同的图数据库对数据类型和查询需求的支持程度有所不同,应根据实际需求选择。性能和可扩展性:不同的图数据库性能和可扩展性有所不同,应选择性能和可扩展性良好的图数据库。支持程度:选择使用支持程度好的图数据库,可以得到更好的技术支持。维护和成本:选择维护成本低、方便使用的图数据库,能够降低维护成本和使用难度。在选择图数据库时,应根据具体需求进行综合分析、评估和选择。星环科技分布式图数据库是国内比较知名的图数据库产品之一。星环分布式图数据库StellarDB星环科技在图计算领域深耕多年,自主研发了分布式图数据库StellarDB,兼容openCypher查询语言,提供海量图数据的存储和分析能力,支持原生图存储结构,支持万亿边PB级数据存储。同时,StellarDB具备毫秒级点边查询能力,10+层的深度链路分析能力,提供近40种的图分析算法,具备数据2D和3D展示能力。StellarDB在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级,同时在易用...
星环SophonP²C是企业级隐私计算平台,拥有多项性能及安全认证,平台支持不同场景的隐私计算需求,包括横纵向联邦学习、多方安全计算、基于差分隐私的数据发布、匿踪查询等,为多方数据安全协作提供完整的平台底座。SophonP²C可用于解决跨组织协作时无法安全利用各方数据的难题,助力数据流通应用的合法合规。在保障隐私的前提下,围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期,提供多种开箱即用的工具,方便用户进行数据处理、分析、特征工程等工作,可快速进行多方数据统计、分析建模和应用工作。平台拥有的多种适应不同安全和通讯环境的加密安全手段和通信架构,为跨组织的数据协作提供安全、可靠、高效的平台支持。分布式隐私计算平台SophonP²C产品优势:支持多种隐私计算框架,平台易用易部署1.采用同态加密、差分隐私、秘密分享、不经意传输等隐私技术,覆盖联邦学习(FL)、多方安全计算(MPC)、匿踪查询(PIR)、隐私求交(PSI)等多种隐私计算功能。2.支持大数据规模的隐私计算场景,支持亿级数据进行联邦学习、多方安全计算和隐私求交。3.提供页面可视化安装部署,并支持实体部署、容器部署、...
星环科技数据底座方案已在多个场景落地应用:广西某水电企业工业大数据生态云平台按照“统一规划、统一设计、统一建设”原则开展适应电力能源需求的“云-雾-端”多级、多云协同云计算架构设计。形成电力能源企业计算云、存储云、网络云、安全云等多云架构体系。打造包含智慧运营中心、设备状态诊断中心、安全应急中心、气象资源中心、智慧营销中心与智慧电厂的核心智慧化平台,实现数字化业务管控、智慧化企业经营和生态化商业服务的完整生态,实现企业的数字化转型。工业大数据生态云平台实施分为平台构建、数据资产治理实施与基础门户建设三个部分。其中IaaS层提供计算资源、存储资源、网络资源等基础设施服务;PaaS层由容器云、微服务治理、DevOps、敏捷开发平台、大数据平台、数据资产管理、统一应用门户等组成,为上层智慧企业应用提供基础能力平台的支撑,未来可进一步扩展人工智能平台、元宇宙、区块链、数字孪生等新技术应用平台;SaaS层应用提供数字化业务管理、智慧化企业运营管控、生态化商业服务等应用,并基于统一应用门户为用户提供交互服务。新能源集控中心是实时数仓在新能源方面的应用,跟水电比较像,比如区域监控中心一体化大数据应用...
随着科技和信息技术的快速发展,时空数据已经成为重要的技术支撑和决策工具。与此同时,国内也出现了不少优秀的国产时空数据库产品,不仅在空间分析、时序分析等方面实现了卓越的表现,同时也在存储管理、可视化展示等方面有着出色的成果。不少时空数据库产品已实现了高可靠性、高性能和高稳定性的功能,在交通运输、城市规划、GIS和物流供应链等领域都有着广泛的应用。其中星环科技的分布式时空数据库-TranswarpSpacture就是其中一款优秀的时空数据库产品。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理,集计算与存储为一体的分布式数据库产品,支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算,具有完备的数据查询、分析和挖掘能力,可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景,广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。产品优势原生空间:时空数据类型,针对空间时空数据的特定优化。兼容OGC标准:提供丰富的分析函数,具备复杂分析挖掘能力。支持SQL:基于SQL完成空间分析和轨迹分析,降低产品使用门槛。兼容Po...
图数据库是一种用于处理图形数据的特殊类型的数据库。它们旨在存储和管理关系和连接,具有比其他类型的数据库更强大的能力。目前国内有众多优秀图数据库产品,星环科技图数据库产品StellarDB其中之一。TranswarpStellarDB是星环科技自主研发的企业级分布式图数据库,提供高性能的图存储、计算、分析、查询和展示服务。StellarDB支持原生图存储,千亿点、万亿边、PB级大规模图数据存储;具备10+层的深度链路分析能力,提供丰富的图分析算法和深度图算法;支持标准图查询语言并兼容openCypher,并具备海量数据3D图展示能力。可以帮助用户快速开发欺诈检测、推荐引擎、社交网络分析、知识图谱等应用。TranswarpStellarDB优势:原生图存储:StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构,优化查询性能,通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略,图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能:存储引擎和计算引擎结合,使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能,拥有卓越的数据读写能力,支持大规模并行处理,毫秒级的查询响应。高扩展性:完全的分布式架构,具有良好的...
利用星环科技数据云平台TDC打造的基于PaaS平台的绿色轨道交通线网指挥中心,为轨交集团打造技术中台、数据中台、模型中台、业务中台。与传统模式相比,PaaS模式采取集约化部署,能大大提高资源利用率;可为开发人员提供隔离的租户环境,灵活选择所需大数据与AI能力,进行探索分析和数据挖掘。技术中台:统一资源管控,灵活资源分配,快速资源申请与部署。数据中台:全量数据接入;面向应用主题的指标计算与规范化数据存储。模型中台:基于人工智能、深度学习的算法模型,支撑业务分析、评估、与决策。业务中台:采用微服务架构,串联系统功能,打通整合业务应用。通过采集实时能耗、电能质量、设备状态等实时数据和客流信息、列车运营信息、基础信息等非实时数据,基于星环科技智能分析工具Sophon进行建模预测,支撑上层能耗统计与监测应用、能耗综合评估应用,实现行车调度精细化,促进轨道交通绿色低碳发展。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据全生命周期提供基础软件与服务,形成了大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵。通过为企业搭建数字化转型的数字底座,星环科技助力政府、金融、能源、...
数据库作为提供数据存储与处理能力的基础软件,是信息系统的基础、信息安全的基石,因此,数据库自主可控和国产化替代已经刻不容缓。兼容性是国产化替代关键,自研数据库更具潜力Oracle数据库发展较早,在国内市场内占领了一定先机,企业经过信息化的长期积累和革新,基于Oracle开发了大量的系统业务。为了能够适配新的国产数据库产品,必须对应用代码进行大量修改,各数据表的数据类型、函数、语法规则需要进行系统、全面的改造,这就要求新的国产数据库对原有数据库能够有很好的兼容性支持,降低迁移的代码改造成本。Oracle经过多年的发展,在SQL语言、性能、实例形态、容灾方案等方面有很多积累扩展。若要实现Oracle数据库的国产化替代,除了要能够提供在性能、容灾能力、安全能力等方面全方位提供对等的能力,首先要解决的就是如何兼容Oracle的大量SQL方言,尤其是Oracle的PL/SQL这一独特的广受欢迎的语法体系。中国信通院《数据库发展研究报告》中表示,“国内关系型数据库产品中多数是基于MySQL和PostgreSQL二次开发的”。因此,这些产品对MySQL、PostgreSQL兼容性较好,但没有体系化的...
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边缘计算平台
在边缘计算领域,星环科技研发了边缘计算平台Sophon。Sophon是解决多模态数据集成和治理过程中的边缘化、智能化的云端-边缘端融合计算平台,支持标准的视频和物联网协议接入,低代码的业务流程构建,高性能的数据处理和分析,企业级的云-边数据、服务治理,以及针对边缘嵌入式和云端服务器等异构硬件的适配。星环科技Sophon平台包括设备数据管理、模型训练迭代、边缘模型部署、应用构建分发、数据治理能力、边缘自治能力、云边协同能力七大能力。Sophon可以从两个层面实现效益价值:降低长尾应用的实施人力,降低从数据到模型,模型到应用的构建成本;改变长尾应用的落地模式,从粗放的一次性模型交付到精细化的模型持续运营。其主要技术创新包括:边缘可视化流处理构建、边缘数据采样驱动模型迭代、边缘实时数据可视化、边缘深度推理引擎。Sophon在智能制造、智能安防、智能工地、智能交通、智能城市、智能校园、智能加油站等城市治理、设备可预测性维护等云边一体场景有着广泛的应用。当前边缘计算作为产业数字化转型核心技术已形成共识,我国也高度重视边缘计算的发展,积极推进边缘计算在工业互联网等多个领域的技术、标准与产业发展。星...
近年来,随着数字经济的蓬勃发展,数据跨境活动日益频繁,数据处理者的数据出境需求快速增长。为规范数据出境活动,保护个人信息权益,维护国家安全和社会公共利益,促进数据跨境安全、自由流动,国家互联网信息办公室公布了《数据出境安全评估办法》,9月1日起施行。《数据安全出境评估办法》构建了我国数据出境安全评估的制度,然而企业在具体落地方面,还存在诸如数据分类分级;重要数据识别、存储、管理;数据安全监督;敏感数据防泄露等实际困难,国内迫切需要落实数据安全出境的企业。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务,构建明日数据世界。在数据安全与流通方面,星环科技具备一系列产品和解决方案。针对有数据跨境需求的企业,星环科技可以提供一套可落地的企业数据安全出境合规解决方案,为企业提供数据跨境一站式服务,助力企业高效、合规的开展数据流通业务。以某智能车企云端车联网全球化数据安全合规案例为例,针对客户面对的系统内存在大量个人隐私数据,但是没有资产地图;缺乏数据分类分级策略;缺乏个人隐私数据使用、流转的监测与防护;需要敏感资产风险评...