基于迪康端点安全一体化管理系统的 AI 工具使用审计实战
一、项目背景
公司里大家都在用 AI：写东西用豆包、问答用千问、写代码用 Deepseek，还有元宝、Mimo。效率确实高了，但也带来了一个让我们头疼的问题——有人把合同、图纸、源码直接复制进 AI 对话框，问完就走，公司完全不知道。
这些内容一旦提交给 AI，就等于出了公司的边界，事后想查都查不到。
这次我们基于迪康端点安全一体化管理系统（原迪康 Defender），把员工对 AI 工具的使用审计起来，目标是：谁用了什么 AI、粘贴了什么、有没有外发，全都能查、能拦、能追溯。 这篇把落地过程记录下来。
二、整体思路
把一次 AI 交互到一条审计记录拆成四步：
资料粘贴：敏感资料进入 AI 对话框；
模型调用：使用具体 AI 工具处理；
审计记录：文件操作、外发行为、屏幕过程留存；
阻断追溯：违规外发实时阻断，事后查到人。
三、落地过程
第一步：识别资料粘贴
迪康端点安全一体化管理系统的终端代理识别 AI 对话窗口，监控剪贴板粘贴和文件拖入，对合同、图纸、源码等敏感内容做标记，记录输入来源。
第二步：识别 AI 工具
按进程和窗口识别豆包、千问、Deepseek、元宝、Mimo，不同产品的会话分开记录，同时记录工具对本地程序的调用。
第三步：生成审计记录
每次 AI 交互都记录终端、使用人、工具、时间、会话和关联文件操作，关键操作配合屏幕记录，日志按会话归集。
第四步：外发阻断与追溯
检测到通过 AI 外发敏感内容时实时阻断，记录阻断行为，事后可按人、按工具、按时间检索，追溯到具体责任人。
四、工具承载
整个方案都在迪康端点安全一体化管理系统上完成，AI 工具审计复用终端代理，按产品识别和归类，策略统一在管理端配置下发，存量环境授权升级即可启用，无需额外部署服务器。
五、实施过程
先盘点企业实际在用的 AI 工具，按产品开启审计；
重点监控敏感资料粘贴和外发行为；
阻断策略先观察、后强制，避免误拦；
上线后按工具使用和阻断记录优化识别规则。
六、实施效果
迪康端点安全一体化管理系统上线后：
豆包、千问、Deepseek、元宝、Mimo 等工具的使用全部可查；
粘贴了什么文件、做了什么操作全留痕；
违规外发实时阻断，出事能反查到人；
把"看不见的 AI 对话"变成了"看得见的审计记录"。
总结
AI 工具审计的核心，是把 AI 场景下的数据流向管起来。基于迪康端点安全一体化管理系统的资料粘贴识别、模型调用区分、审计记录、外发阻断和行为追溯，可以让员工正常用 AI 提效，同时守住敏感数据的边界。落地时建议先盘点工具、分产品审计，阻断先观察后强制，最后用日志持续巩固。