发现 AI 资产， 理清数据通路， 治好敏感暴露。
模型、智能体、知识库散落在各处，谁在读敏感数据、用哪个凭据，没人说得清。 AI-SPM 把它们连成一张可治理的图：资产是对象，通路是链接，治理是动作； 人对策略可审计，Agent 越线即命中风险。
AI 资产
下载AI 资产风险趋势 近 90 天
AI 资产按来源
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26 AI 资产企业引入 AI 需要理清的问题
有哪些 AI 资产
员工私用哪些 AI 工具、团队自接哪些 AI 应用、跑着哪些自建 Agent，安全团队手里没有清单，影子 AI 成为默认状态。
- 持续发现五类接入面：平台管理 API、日志、端点探测、浏览器扩展、代码钩子
- 七类 AI 资产尽入一本台账：模型、智能体、应用、端点、知识库、管线、数据集
- 各项资产连着什么数据、用什么身份，Agent 关系图谱一图可指认
数据分布在哪里，敏感度如何
数据散落在数据库、对象存储、网盘与文件共享里，哪些是敏感数据、分布在哪里，缺少一本可依循的底账。
- 22 类数据源只读盘点：数据库列级、对象存储、企业网盘、文件共享与配置中心
- DataBrain 引擎完成值级、文本、图片与文档分类，按 GB/T 43697-2024 就高定级，行业框架并行打标
- 近重复文档按簇抽样、簇内传播落账，传播覆盖附 95% 置信区间
AI 资产如何访问敏感数据
敏感数据经过哪条路径、流进哪个 AI 资产，安全团队手里没有这张图。
- 通路落在一本图账上：数据源、链路、AI 资产逐段可回溯
- 数据到 AI 的链路可指认、可审计
- 未批准 AI 资产 × 敏感数据 × 暴露通路，毒性组合直接命中风险
AI 资产以什么身份访问数据
服务账号、API 密钥、令牌随 AI 应用成倍蔓延，越权无人过问，休眠凭据无人轮换，更没有生命周期。
- AD、K8s、云平台、配置中心等 10 路身份与事件源，跨源归一本账
- 身份 → 凭证 → 资源 → 敏感度档，四链一视图
- 收敛候选直达处置，权限向最小收敛；凭证只入指纹，明文不入库
风险如何治理
评估报告持续产出，暴露面却不见收敛：发现止于文档，处置没有闭环。
- 风险判定由确定性规则驱动：可复现、可解释，不靠人工回填
- 处置按严重度分诊，先治最痛的
- 处置效果由下一扫描周期确定性验证，全程留痕至闭环
33
未处置
0
跟进中
0
风险接受
0
误报
类型分布
合规条款怎么对齐
分类分级、安全审计等框架条款，需要逐条说清 AI 用了哪些数据、敏感在哪里；靠人工拼台账，一次检查一次折腾。
- 知识库与数据库资产并入同一本合规台账，敏感列与分类结果直接引用
- 台账与框架报告同源，条款对应到资产与发现
- 分类分级按 GB/T 43697-2024 就高定级，结果沿用不重标
常见问题
什么是 AI-SPM？
AI 安全态势管理（AI Security Posture Management）：在同一个平台上持续发现企业内的 AI 资产，映射它们与敏感数据、机器身份的连接，评估风险并推进处置。AI-SPM 也是我们的 AI 安全治理平台的产品名。
与云 SaaS 方案有什么不同？
AI-SPM 是私有化单制品，部署在客户环境内，可气隙运行；数据、判定、报告全在环境内完成。适合对数据留存与网络隔离有硬性要求的场景。
覆盖哪些 AI 平台与数据源？
编程智能体、办公智能体等企业内的 AI 使用面持续自动盘点；AI 族源另含 Dify、RAGFlow 等平台，vLLM、Ollama 推理端点与主流向量库；数据源 22 类、身份与事件源 10 路，均为只读对接。
敏感数据会出我们的环境吗？
不会。分类判定在客户环境内完成，敏感值本体不落库、不出域；凭证只入指纹，明文不入库。
部署形态与资源要求？
私有化单制品，单机最低 8 GB 内存、4 vCPU 即可运行全栈；支持离线激活。
谁该用 AI-SPM？
正在引入 AI 平台与智能体、又需要回答「AI 碰了什么数据」的团队：CISO 与安全架构师、数据治理与合规负责人。