网易智企斩获UbiComp/ISWC 2026金奖，AI安全技术获国际认可-新闻中心

随着大模型、智能体等 AI 技术加速融入企业业务流程，数据安全与隐私保护成为可信 AI 发展的关键基础。如何在复杂场景下精准识别敏感信息、降低隐私泄露风险，成为全球 AI 安全领域持续关注的重要议题。

近日，易盾 AI Lab 亮相 CCF-A 类国际学术会议 UbiComp/ISWC 2026旗下TCSAUC Workshop（可信智能体AI相关研讨会），围绕可信 AI 安全治理方向展开技术交流，并在 PII-PolicyBench Track 2（个人隐私信息检测赛道）中取得优异成绩，获得赛事官方颁发的 Gold Award（金奖），以技术实力获得国际学术与产业社区认可。UbiComp/ISWC 2026 作为国际知名学术会议，聚焦普适计算、智能交互等前沿技术方向，其 Workshop 为相关领域研究者与产业实践者提供交流平台。

TRUSTED AI

聚焦可信 AI 安全治理，分享大规模隐私检测技术实践

本次活动中，易盾 AI Lab 研究团队发表主题分享《Policy-First PII Detection at Scale》，介绍易盾在大规模个人隐私信息（PII）检测方向的技术探索与实践。

针对 AI 应用快速落地过程中产生的数据安全挑战，分享围绕“如何构建高可靠、可规模化部署的隐私检测体系”展开，提出以风险策略优先（Policy-First）为核心的检测方案。

在技术方案上，易盾团队通过风险感知的小模型与大模型协同机制，构建了一套面向复杂数据环境的隐私识别体系。该方案并非简单追求单一指标提升，而是从真实业务安全需求出发，将隐私风险等级、检测覆盖能力以及误报控制纳入统一评估体系，实现更加符合实际应用场景的安全治理能力。

分享中，易盾重点介绍了面向复杂数据环境的技术方案：

风险感知的小模型-大模型协同架构

结合不同模型能力优势，在保证检测效果的同时提升系统效率。

策略驱动的风险评估机制

将隐私风险等级、检测覆盖能力和误报控制纳入统一评估体系，提升安全治理准确性。

可规模化部署的检测流程设计

通过模型融合、结果修正和动态路由等机制，提高复杂场景下的检测稳定性。

该技术方案最终在 PII-PolicyBench Track 2 测评中取得第一名成绩，满足覆盖率、关键隐私识别以及误报控制三项策略要求。

GLOBAL BENCHMARK

以国际测评验证技术实力，持续提升 AI 安全治理能力

在本次竞赛中，易盾 AI Lab 方案不仅关注模型效果，更关注 AI 安全技术在真实业务环境中的可落地性。

PII-PolicyBench 测试任务围绕大规模隐私信息识别展开，涵盖大量异构文本数据与多类型隐私实体检测需求。赛事要求参赛方案在保证高覆盖率的同时，有效控制误报风险，对 AI 安全系统的稳定性、泛化能力和工程化能力提出了更高要求。

网易智企旗下易盾团队通过风险加权训练、自动化修正流程以及模型动态路由等技术手段，实现检测能力优化。此次获得 Gold Award，不仅是国际测评赛事对易盾 AI 安全技术能力的认可，也进一步体现了易盾在隐私保护、内容安全、大模型安全治理等方向持续积累的技术实力。

SECURITY FOUNDATION

构建可信 AI 安全底座，助力企业安全拥抱智能化未来

随着企业进入 AI 规模化应用阶段，安全能力正在从传统内容审核向覆盖数据、模型、应用和智能体全生命周期的综合治理体系演进。

作为网易旗下企业级 AI 安全服务品牌，易盾持续探索 AI 时代的新型安全体系建设，围绕大模型安全评测、安全围栏、内容安全、数据保护等方向打造系统化解决方案，帮助企业实现 AI 应用过程中的风险识别、实时防护与安全治理。

未来，易盾将继续推动 AI 安全技术创新，与全球产业、学术社区开展更多交流合作，以更可靠、更智能、更具规模化能力的安全方案，为企业 AI 应用提供坚实保障。

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