应用场景

数据安全柜的核心应用场景聚焦于高价值数据的交易、托管与共享，以下是三大典型场景的详细说明：​

场景一：数据产品交易（核心场景）​

适用对象​

行业数据服务商、数据交易平台、数据交易所、数据经纪机构，以及拥有行业高价值数据（如金融交易数据、医疗健康数据、消费行为数据等）的企业或机构。​

应用背景​

传统数据交易中，数据以文件拷贝的方式交付，交付后数据拥有方失去控制权，极易出现泄露、转卖等问题。数据安全柜通过 “受控使用” 模式，让数据交易更安全、合规。​

详细交易流程​

1. 数据拥有方将待交易的数据进行加密处理后，发送给数据使用方；​
2. 数据使用方将加密数据导入本地部署的数据安全柜，系统在使用方环境中构建独立的安全域（安全策略由数据拥有方制定）；​
3. 原始数据仅在安全域内解密运行，全程无法被复制、下载、外传，所有操作均受系统监控；​
4. 数据使用方在安全域内进行查询、分析、建模、计算等合规操作，系统对所有访问行为（如操作人、操作时间、操作内容）实时留痕，形成不可篡改的操作日志；​
5. 若使用方需要导出计算结果或阶段成果，需向数据拥有方发起导出申请；​
6. 数据拥有方审核通过后，授予导出权限，使用方才能完成成果导出；未授权的导出操作会被系统自动终止。​

核心价值​

数据拥有方全程掌控数据使用状态，确保数据仅用于约定用途，避免泄露和非法转卖；同时，操作日志可作为数据使用的计量依据，有效解决尾款拖欠问题。​

场景二：AI 模型安全托管​

适用对象​

拥有核心 AI 模型（如大语言模型、行业专用模型）的科技企业、科研机构、AI 服务商等。​

应用背景​

AI 模型的权重参数、推理逻辑是企业的核心资产，若在部署、调用过程中出现泄露，将导致核心竞争力丧失。数据安全柜为 AI 模型提供 “受限运行环境”，保障模型安全。​

核心功能与价值​

• 模型加密存储：AI 模型导入安全柜后，全程加密存储，防止模型文件被非法窃取；​
• 受控调用：授权用户仅能在安全域内调用模型进行推理计算，无法获取模型的原始参数、结构或代码；​
• 操作留痕：所有模型调用行为、计算结果导出均被记录，便于追溯审计；​
• 核心价值：确保 AI 模型在使用过程中不泄露核心能力，保障企业的技术壁垒和竞争优势。​

场景三：跨域数据共享​

适用对象​

需要进行跨机构、跨部门数据共享的政府机构、医疗体系、金融行业、科研联盟等（如医院之间共享病例数据、银行之间共享风控数据、科研机构之间共享实验数据等）。​

应用背景​

跨域数据共享中，数据往往涉及敏感信息（如个人隐私、商业秘密），且共享双方可能互不信任对方的 IT 环境，传统共享方式存在巨大的安全风险。数据安全柜为跨域共享提供 “安全中间层”。​

核心功能与价值​

• 安全存储：共享数据加密存储在安全域内，不受共享双方 IT 环境安全状况的影响；​
• 权限管控：根据共享协议，为不同机构的用户分配差异化权限，确保数据仅被授权人员访问；​
• 合规使用：限制数据的使用方式，禁止超出共享目的的操作（如二次传播、商业利用）；​
• 核心价值：在保障数据安全和合规的前提下，实现跨机构、跨部门的数据高效共享，支撑联合分析、协同科研等场景的开展。​