然而，传统邮件防泄露方案根本扛不住：规则库越修越乱、误报飙升，想靠AI优化又缺标注数据和算力，守得住明线，防不住暗流。如今，这个难题有了新解法——CACTER EDLP（CACTER邮件数据泄露系统）全新上线大模型分析功能，以“意图辨别”为核心，让邮件数据防泄露从“看特征”升级为“懂业务”，精准识破各类隐秘泄露套路。

邮件数据防泄露的核心，是精准捕捉“非合规传输”本质。CACTER EDLP大模型功能跳出传统“规则判断”，用深度学习实现风险“逻辑推理”，像专业管理员一样读懂邮件背后的真实意图。

传统检测未预设“加密附件+个人邮箱”规则，大概率会放行导致数据泄露；但CACTER EDLP大模型功能可以一眼识破“主题-内容-附件-收件人”的矛盾点，直接锁定泄露风险。这种“懂场景、联上下文”的能力，让CACTER EDLP像专业管理员一样“读懂”邮件意图，让隐秘风险再也藏不住。

除了核心的“意图辨别”能力，CACTER EDLP大模型功能在落地体验上也做了同步优化，充分解决企业管理员的实际需求和顾虑：

无需额外采购高昂服务器或全新大模型，CACTER EDLP支持标准配置接入企业现有资源，像DeepSeek、Qwen等主流模型都能无缝适配，不增加额外成本。

管理员可根据业务需求，自由选择让大模型分析范围（外发邮件/域内邮件)；针对大模型分析失效的极端情况，还能预设“人工审批、放行、拦截”等保护性动作，形成安全兜底。同时，可按“邮件可疑度”匹配管控措施，比如大模型判定“可疑度很高”时自动触发拦截，兼顾安全与办公效率。

CACTER EDLP支持在“AI大模型分析”标签中分类重点用户，传统检测引擎未检测出异常的邮件可提交给大模型深度分析，不仅确保了关键风险不遗漏，同时也控制了分析数量，保证生产效率。