数据分类分级是高校数据安全治理的前提和基础。传统的分类分级方法往往依赖人工操作，不仅效率低下，还容易因知识缺失或人为错误导致分类不准确。为此，山石网科数据安全综合治理平台率先引入AI大模型技术，推出了基于DeepSeek大语言模型的数据分类分级解决方案，助力高校实现智能化、自动化的数据治理。

大模型赋能，效率 & 准确率双提升

山石网科数据安全综合治理平台利用DeepSeek大模型在数据分类分级中的应用，展现了显著的技术优势。DeepSeek拥有海量的知识储备，这使得山石网科平台的大模型凭借其丰富的先验知识，能够有效弥补传统机器学习模型在分类标注过程中因知识缺失而导致的错误标注问题。通过大模型的智能分析，平台能够快速、准确地为海量数据打上分类分级标签，极大提升了数据分类分级的效率和准确性。

在实际应用中，接入DeepSeek的山石网科数据安全综合治理平台展现出惊人的处理速度，能够在短短一小时内完成数千条数据的标注工作。这一速度远超传统的人工标注方式，为高校节省了大量时间和人力成本。

平台AI大模型依托DeepSeek强大的分析能力，能够根据字段名称、表信息等数据特征，逐步细化分类结果，确保每一类数据都能被准确打标。在实际应用中，平台对高校教务系统中的学生信息、课程数据等进行了分类分级测试，结合人工复核，准确率高达99%以上。无论是学生的学籍信息、成绩数据，还是科研项目的经费信息，平台都能实现精准分类，为后续的数据安全治理提供坚实基础。

自学习优化，分类分级更智能

接入DeepSeek的山石网科数据安全综合治理平台不仅具备高效的分类分级能力，还拥有强大的自学习功能。通过不断分析人工复核结果，平台能够自动提取标注逻辑，优化模型提示，进一步提升分类分级的准确性。此外，平台还借助DeepSeek对字段进行聚类分析，自动生成分类框架，确保分类标签的精准性和一致性。

大模型应用于高校教务数据分类分级的实践范例

高校的教务系统中包含了大量的学生信息、课程数据、科研成果等结构化数据。传统的分类分级方式往往依赖人工操作，效率低下且容易出错。而接入DeepSeek的山石网科数据安全综合治理平台通过AI大模型，能够快速识别并分类这些数据，确保学生信息、课程数据等被精准打标。无论是学生的学籍信息、成绩数据，还是科研项目的经费信息，平台都能实现智能分类，助力高校实现数据的高效管理和安全防护。

未来，山石网科将继续加大在AI技术领域的研发投入，不断优化数据安全综合治理平台的功能，为高校提供更加智能、高效的数据安全解决方案。数据安全治理的未来已来，山石网科愿与您携手共进，共创智能数据安全治理新时代！