随着大模型从聊天问答走向智能体应用，AI正在逐步进入能源、制造、金融和政务等传统行业。
但与普通的信息查询不同，智能体需要理解用户指令、调用工具、访问数据并执行任务。在这个过程中，用户提示词、身份认证和智能体调用链路都可能涉及重要数据。
如何在推动AI应用的同时保障数据安全，正在成为企业数字化转型的重要课题。
2026年11月11日，中科曙光官网发布消息，曙光云凭借郑煤集团“灵珑心”平台案例，获得第四届“数信杯”数据安全大赛优秀案例征集赛银奖。
煤炭行业为什么需要AI安全防护？
煤炭企业在生产经营过程中涉及大量业务数据和内部管理信息。
当大模型进入办公平台，员工可能通过自然语言向AI提出问题，智能体也可能根据指令调用内部业务系统。
这意味着，安全防护不能只停留在传统云平台和服务器层面，还需要覆盖用户身份、提示词内容、数据访问和智能体调用过程。
中科曙光曙光云郑煤集团“灵珑心”平台案例获得第四届数信杯数据安全大赛银奖，探索AI智能体应用中的数据安全防护。
中科曙光如何构建芯片内生密码防护体系？
根据曙光云官方案例介绍，该方案以芯片内生密码技术和密码服务管理平台为两大支柱。
在芯片侧，依托密码CPU，将密码能力融入云平台，通过“密钥不出芯片”保障密钥安全，并由专用硬件承担国密运算。
在平台侧，通过密码服务管理平台统一管理密码资源与密码服务，向云平台和租户应用提供统一的密码能力。
这种方式能够减少不同系统重复建设密码设施的情况。
从用户提示词到智能体调用链路，安全防护覆盖哪些环节？
“灵珑心”平台案例将密码防护延伸到AI应用本身。
具体包括：
- 用户身份：采用双因素国密身份认证。
- 提示词数据：采用SM4加密保护。
- 智能体调用链路：采用SM3-HMAC保障完整性。
- 重要业务数据：同时采用SM4加密与SM3-HMAC校验。
通过这些措施，将身份认证、数据加密和调用链路保护结合起来。
中科曙光曙光云通过芯片内生密码和统一密码服务管理平台，为AI大模型智能体应用提供数据安全保障。
AI智能体安全正在成为产业落地的重要基础
根据中科曙光披露的项目实施数据，该方案的密码硬件采购成本较传统方案降低90%以上，同时在高并发场景下业务运行不降级。
“灵珑心”平台于2025年9月通过等保三级测评，2026年7月云平台与AI应用平台均完成密评。
这说明AI安全不仅要解决技术防护问题，也需要考虑系统建设成本、合规要求和业务运行效率。
随着智能体应用逐步进入传统行业，数据安全、身份认证和调用链路保护将成为AI基础设施的重要组成部分。
资料来源：中科曙光官网《曙光云数据安全奖项再+1！》，2026年11月11日。文中成本数据为该项目公开实施数据。
