文章总结： 教育部举办2026教育数据安全研修班，安恒信息苗春雨授课，指出教育系统存在资产看不清、风险防不住、运营跟不上三大痛点，提出动态数据安全理念，介绍AI驱动的智能防护成效，警示大模型带来数据泄露新风险，建议部署大模型安全围栏并分阶段推进建设。 综合评分： 60 文章分类： 数据安全,AI安全,安全建设,解决方案,软文广告

教育部教育管理信息中心举办2026教育数据安全专题研修班，苗春雨受邀授课

恒星EDU

2026年8月31日 11:03 浙江

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8月26日-27日，由教育部教育管理信息中心主办，黑龙江省教育厅、哈尔滨工业大学和教育信息安全等级保护测评中心联合承办的2026年教育数据安全专题研修班举行。

教育部教育管理信息中心党委书记、主任吴爱华出席并作题为“数据赋能、安全为要，以高水平数据安全支撑教育高质量发展”的专题报告，教育部科学技术与信息化司教育信息化与网络安全处处长任昌山、黑龙江省教育厅副厅长赵雅琴、哈尔滨工业大学副校长刘挺等出席开班仪式并致辞。开班仪式由教育部教育管理信息中心副主任刘臻主持。安恒信息首席人才官、高级副总裁、数字人才创研院院长苗春雨受邀授课。来自教育部直属单位、省级教育行政部门、教育部直属高校、其他部委所属高校、部省合建高校和特邀地方高校的网信工作者参加。

苗春雨在授课中系统分析了教育系统数据安全的现状与风险。他指出，当前学校普遍面临“资产看不清、风险防不住、运营跟不上”三大痛点：敏感数据散落在数十个异构系统中，分类分级靠人工且标准不统一；内部越权访问、外包运维行为不可控、AI工具投喂等多渠道泄露风险并存；数据安全专业人员缺失，告警量大、误报多，事件难以快速溯源。针对这一现状，他提出“动态数据安全”理念——借鉴“治水”思路，变被动防御为主动治理，以管理、技术、运营三位一体协同发力，推动数据安全从零散走向体系化。

在技术落地层面，安恒信息将AI能力注入分类分级、数据库审计、风险研判、行为分析等关键环节，形成覆盖数据全生命周期的智能防护体系。苗春雨重点介绍了AI数据分类分级的进展——“两年前，给客户做分类分级高度依赖人工，现在交付效率提升了60倍，30万字段的分类分级从5个月压缩到1个月，识别率近100%。”此外，AI数据库审计可智能解析SQL操作意图，精准识别违规指令；AI驱动的API风险研判实现综合降噪超80%，运营人效提升300%；UEBA行为分析引擎通过机器学习建立行为基线，及时发现内部异常访问。

苗春雨强调，AI大模型的普及正在催生新的数据泄露风险：如师生主动将学生成绩、学籍信息、科研数据粘贴至公共大模型分析，校内自建大模型将未脱敏的数据直接用于训练，其中包含大量敏感信息等风险行为，这些敏感数据在多工具间自动流转且难以追溯。他建议学校部署大模型安全围栏，实现输入脱敏、输出合规校验和会话日志审计，为教育AI应用构筑安全防线。

在建设路径上，苗春雨提出分阶段推进策略：资源充足的学校可从资产治理、数据库防护、防泄漏管控、安全运营四个域同步推进；基础薄弱的学校可先完成分类分级与制度梳理，再逐步完善防护与运营体系。“买了设备不等于安全，关键是要让安全能力真正运营起来，形成监测、分析、响应、优化的闭环。”

未来，安恒信息将继续以AI为核心引擎，构建覆盖数据全生命周期的动态防护体系，助力实现数据资产可视、风险可控、运营可持续，为智慧教育建设筑牢安全底座。

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