Argus：结果审核引擎，保障敏感数据安全和可追溯性

背景

信息时代，数据已经成为国家基础性战略资源，数据交易规模在不断扩大。但数据流通中存在着数据泄露和滥用等风险，像 AI 预训练模型和 BI 分析报告等产出结果的价值交易、大规模的数据采集和处理分析，都增加了数据安全风险。此外，随着 ChatGPT 这种自然语言处理技术的广泛应用，越来越多的企业和组织需要在数据交易中使用预训练模型。然而，不同机构之间的模型交换和共享涉及到数据隐私和商业机密等敏感信息的保护，而且模型也可能被恶意篡改，从而影响数据安全和交易可靠性。Argus 结果审核引擎应运而生，为数据出域安全这一问题提供全面的保障。

简介

Argus 是一个强大的结果审核引擎，它是数据出域的最后一道防线。它的功能丰富，操作简便，可以有效地保护数据隐私，并确保数据出域的可追溯性。无论是企业还是个人用户，都可以信赖 Argus，享受安全、可靠的数据出域服务。

主要特性

AI 模型和出域数据检测

Argus 将具备可视化的 AI 模型结构和出域数据检测功能，使用户能够深入了解 AI 模型的组成和出域数据的分析报告，通过各项指标来对比原始数据和出域数据的相似度，从而分析出域数据是否安全。未来，Argus 将支持机器学习和深度学习模型结构审核，并能够审查多种人工智能模型结果解析。此外，Argus 还将能够检测 AI 模型和出域数据中可能存在的隐私数据，例如个人身份信息和银行账号等，并及时发现和提醒这些隐私数据的存在，以便用户采取相应的措施来保护数据的安全性。

数据的可追溯性

未来，Argus 将具备数据水印技术，为每个数据添加唯一标识以确保数据的合法性和溯源性，用户可以追踪数据的来源和拥有者。此外，Argus 还将利用 AI 模型水印技术，为 AI 模型添加水印，以追踪模型的使用情况和授权范围。当模型被部署、使用或共享时，Argus 将能够追踪模型的使用者和使用情况，以确保模型的合法性和可控性。

数据识别与脱敏

Argus 将在未来提供一系列强大的功能，助力用户保护数据的隐私和安全。其中包括对结构化和非结构化数据的敏感数据的识别功能，基于遗传算法的敏感数据识别规则自动生成算法，以及支持自定义敏感数据类型的识别。此外，Argus 还将采用多种方法对敏感数据进行识别和脱敏