主要介绍了数据安全大模型的构建及其在数据分类分级和风险检测两大核心方向的应用。该模型通过结合领域知识和先进的训练技术，从一个基础模型演变为能够直接应用于实战场景的智能体。在数据分类分级方面，阐述了利用大模型自动化识别、分类和定级数据的优势，尤其是在处理结构化和非结构化数据方面的能力。至于数据安全风险检测，强调了该模型如何通过整合业务属性、用户行为分析（UEBA）和弱信号关联等技术，显著提高风险识别的准确性和效率，有效减少误报并挖掘高价值安全事件。
