当大模型技术迈入规模化应用新阶段，数据作为核心生产要素的战略意义愈发凸显。训练推理对高质量数据的依赖持续加剧，但传统数据流通模式难以适配新时代需求。特别是在《数据安全保护法》发布之后，许多行业因数据流转难控制、共享后难追踪，对敏感数据泄露的担忧愈发强烈，直接导致 AI 模型训练与优化的数据供给不足，严重影响业务落地效果。
数据隐私泄露风险：敏感数据在传输、预处理、训练全环节面临未授权访问风险。
数据权属溯源失效：大模型共享数据 “管不住、查不清、难溯源”，阻碍数据流通与权益保障；
共享信任缺失：企业因担忧数据泄露或滥用拒绝共享，导致大模型训推数据广度不足、质量偏低，模型精度达标率受限，制约业务创新迭代。
针对上述挑战，数鑫科技携手超聚变，构建以“基础支撑+跨域交换+数据运营”的全栈解决方案。依托超聚变xRAY AI使能平台，实现“硬件根信任 + 软件细管控”的深度协同，为AI+数据安全高效流通注入强劲动能。
数据使用环节，构建核心硬件安全屏障
数据泄露风险降低90%
依托超聚变xRAY AI使能平台构建核心硬件安全屏障，提升执行环境的系统底座硬件安全性，可信风险降低，训练数据泄露风险降低90%。
硬件级加解密：提供专属硬件加解密方案，防护再增强，文件远程挂载，用后即焚；
系统级防窃取：提供 OS 级别的反文件拷贝、反内存窃取方案，杜绝数据在使用过程中被非法截取；
全流程可追溯：操作指令日志可追溯、操作过程可追查。
数据流通环节，跨域流通管控技术
共享数据提升60%
基于策略协商的跨域流通管控技术，构建100%授权管控体系，保障数据使用过程安全。
规范授权：据使用的环境、时间、频率、人员、数据的处理的过程（程序）均需要数据提供方批准，杜绝违规；
协商+追溯策略：双方在线协商使用策略，元数据同步保一致，使用审计追溯实现数据使用过程可查，数据提供方的共享意愿从17%提升至77%。
目前，该方案已成功落地金融、政务、医疗、AI科技等多个行业。有效规避数据泄露损失、实现数据可用不可见。训练数据规模扩大230%，模型准确率提升 18%-25%，接入周期缩短90%，有效降低企业运营及合规成本。同时，大幅加速数据流转效率，更通过优化模型训推效果，为企业筑牢核心业务竞争力，让数据要素真正成为驱动增长的关键引擎。
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