石油石化安全实践：以AI测绘技术 护航数字石油安全开采

　　在石油石化行业向“数字化勘探+智能化生产”的转型进程中，数据作为关键生产要素的价值日益凸显，加快新质生产力发展。但随之而来的安全威胁也与日俱增，且呈现出隐蔽性、复杂性、针对性更强的特点。

　　资产不清：在数字化转型过程中，某石油石化企业拥有数百套业务系统、数千台物联网设备以及数十PB的海量数据（603138），分散于勘探、生产、炼化、运输等各个环节，形成数据孤岛。传统的人工盘点方式不仅效率低下，更难以应对动态变化的数据环境。

　　流转失明：重要数据在流转过程中，常经由邮件、即时通讯、云盘等多种渠道，路径不透明、难以追踪。某石油石化企业曾发现，其核心技术资料在未获授权的情况下被第三方多次转发，安全团队却无法及时感知。

　　溯源困难：发生数据泄露事件后，企业常陷入定位源头、界定责任与遏制损失的困境。例如某海外数据泄露事件中，从发现异常到定位源头耗时达72小时，导致敏感数据持续外泄。

　　以录井数据为抓手

　　构建智能化数据安全体系

　　某油田企业在数字化转型中，将录井数据作为核心数据资产。启明星辰（002439）数据流转与风险监测平台以该油田企业的录井数据为切入点，通过智能分类分级、动态资产测绘、智能风险监测、精准泄露溯源等核心能力，构建了适用于石油石化行业的智能化数据安全防护体系。

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　　智能分类分级

　　平台依托AI驱动的自然语言处理与图像识别技术，自动识别录井数据中的地质构造信息、岩性特征、含油气显示等关键要素，并依据既定标准，进行智能分类分级。在该油田企业实际应用中，平台已完成超过10TB的历史录井数据的自动化处理，准确率高达90%，显著降低了人工标注成本。

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　　动态化资产测绘

　　通过部署轻量级数据资产测绘探针，平台动态测绘录井数据数据资产的位置、状态及流转关系，并以可视化形式呈现，改变以往数据位置与使用情况不明的状况。结合该油田企业的专属特征库，平台基于多引擎融合发现技术，能够识别超过100种数据资产类型，并基于流量识别技术，实现对全公司数据资产的自动化梳理，成功发现超过30%的“影子资产”，这些资产中包括多个包含核心工艺参数但长期未纳入管理的文件服务器。

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　　智能化风险监测预警

　　基于机器学习算法，平台构建了录井数据访问的基线模型，智能识别偏离正常模式的异常行为。通过AI风险模型分析用户行为序列，可提前24小时预警可能发生的工艺参数批量下载行为，有效阻止潜在的数据泄露风险。一旦检测到非工作时间批量下载、异常地理位置访问、敏感数据异常聚合等风险行为时，系统在30秒内便可发出多级预警，并通过工单系统自动分配处置任务。

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　　精准化溯源能力

　　在油田企业的实战演练中，平台展现了强大的溯源能力。借助“文件指纹+内容特征+流转路径”的多维溯源技术，平台在1小时内精准定位泄露源头，还原完整的泄露链条，为快速响应和处置提供了有力支撑。

　　随着智能制造与数字化转型的深入推进，石油石化行业在迎来发展机遇的同时，也面临严峻的数据安全挑战。启明星辰推出以AI为驱动的数据流转与风险监测平台，能够识别数据资产并自动分级分类，加强内容识别与标签管理，并通过监测数据流动、构建基因图谱及云原生数据地图，实现对数据资产的全方位动态监测。