【实战】deepseek分析用户操作记录

系统运营过程中会产生大量的操作日志，这些操作日志分析起来费时费力，但是有了大模型，这部分工作很容易搞定，只需要输入一些指令就可以生产专业的分析报告。

1.示例数据

数据均为模拟数据，注意敏感数据不要使用公网大模型，请使用本地模型分析。

2.AI分析报告

指令：作为我的数据分析师，请分析以上文档中的用户操作记录，找到其中的风险，生成报告。

用户操作记录风险分析报告

一、分析背景

对2023年9月10日至13日的系统操作行为进行审计，识别潜在安全风险与合规问题，并提出改进建议。

二、关键风险点分析

1. 异常登录行为

• 事件：2023-09-13 08:47:55，用户“陈敏_销售经理”尝试使用账号chenmin_sales登录失败（密码错误）。
• 风险：
  • 可能为内部员工账号共享或外部暴力破解尝试。
  • 若多次失败登录未被监控，可能导致账户被入侵。
• 数据支持：
  • 本次为孤立事件，但需排查同期其他账户的登录失败记录。

2. 敏感数据导出风险

• 事件：
  • 2023-09-10 销售周涛导出高净值客户名单（含联系方式）。
  • 2023-09-12 客服刘芳导出客户王美玲服务记录（含录音文件列表）。
• 风险：
  • 客户隐私数据（如电话、录音）未经脱敏或加密，违反《个人信息保护法》。
  • 导出操作未记录文件流向，增加泄露风险。
• 数据支持：
  • 2次导出均无审批记录，且操作者为非管理层角色。

3. 高权限操作集中化

• 事件：管理员“王建国”在3天内执行多项高危操作：
  • 数据库全量备份、导出操作日志、停用离职账号。
• 风险：
  • 权限过度集中可能导致内部滥用或误操作（如数据篡改、日志删除）。
• 数据支持：
  • 所有高危操作均由同一账号执行，缺乏分权制衡。

4. 非工作时间操作

• 事件