从数据边界，到交付全过程
围绕客户数据保护、软件研发质量与 AI 合规应用，制定覆盖开发、交付及运维的管理规范，为客户项目的稳定运行与长期维护提供保障。
我们将客户数据保护、软件研发质量与服务连续性纳入统一的管理要求。以下公开文件涵盖安全治理、开发交付、数据处理及 AI 应用等领域，便于客户了解我们的服务标准，并在项目合作中查阅相应依据。
网络与系统安全控制规范
可靠的系统运行依赖持续的安全维护。我们围绕账号与权限、网络访问、客户数据隔离、日志审计和漏洞修复制定技术管理要求，并将备份验证与恢复检查纳入运维工作，降低未经授权访问、数据泄露及服务中断的风险。
阅读全文软件开发质量与交付规范
项目质量需要贯穿需求确认、设计开发、测试发布和验收交接的全过程。我们以双方确认的需求与验收标准为依据，通过代码审查、安全测试、版本管理和发布核验控制交付质量，同时完善部署及运维文档，为系统上线后的维护和持续迭代提供支持。
阅读全文客户数据保护与处理规则
客户数据仅用于获得授权的项目服务，不擅自扩大用途，也不与其他客户的资料混用。我们对数据接收、访问、传输、存储及服务结束后的返还和删除制定统一要求，并将测试样本、日志、附件、缓存和备份纳入保护范围，减少不必要的数据接触与留存。
阅读全文AI使用与客户信息保护规则
我们在客户授权和项目约定范围内使用 AI，不使用客户数据训练模型，并对知识库、文档、对话及临时文件实施权限控制和安全隔离。外部模型的接入结合客户要求核对平台条款、数据发送范围及部署方式，重要输出经过人工复核；文中提供常见平台的官方协议，供客户查阅。
阅读全文第三方服务与外包管理规则
云平台、大模型接口及外包协作都会影响项目的数据处理和服务稳定性。我们将供应商评估、保密约定、接入授权和持续复查纳入项目管理，对外部服务可接触的数据和系统权限作出限制，并在服务变更或结束时完成权限回收及必要的数据交接。
阅读全文服务支持与业务连续性管理规范
稳定的服务离不开明确的维护安排与可执行的恢复方案。我们依据项目约定开展运行监测、故障分级、问题响应和进展沟通，将备份验证、恢复演练及服务交接纳入维护要求，支持客户业务持续运行，并通过故障复盘改进服务质量。
阅读全文人员保密与持续安全教育制度
人员的保密意识与实际操作能力是客户信息保护的重要基础。公司对参与项目的员工和协作人员制定岗前、定期及岗位专项安全教育要求，将数据保护、账号使用、开发运维和 AI 使用纳入培训内容，并结合考核、补训及离岗交接落实相应责任。
阅读全文安全问题报告与响应规则
我们重视客户及安全研究人员反馈的漏洞和异常线索，并提供统一的报告渠道。安全问题按照风险程度组织评估、影响控制、修复和复验，涉及客户业务或数据时及时开展必要沟通；整个处理过程保留记录，以支持问题追溯和后续改进。
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