北京银行信息安全评估

安言咨询助力金融机构从以下四个方面实现***价值：首先是满足合规要求，能够***缩小数据安全合规差距，满足数据安全合规相关要求；其次是确保数据使用价值，充分了解数据资产中敏感数据管理的情况，协助管理者通过策略来**管控数据，确保数据的**大使用价值；第三是实现降本增效，能够降低金融机构在数据安全方面的人力成本、时间成本，同时提高数据分析与数据使用效率；**后是减少数据安全风险，帮助企业进行***的合规风险识别，及时提出有效的应对措施，***降低企业的数据安全风险。在数据安全服务中，数据安全风险评估服务方案的价值主要体现在风险识别与定位的准确性、合规性保障的可靠性、决策支持的有效性以及防护能力的***提升。而数据安全建设规划方案则侧重于为企业提供***的数据安全规划，提升管理效率，实现持续的安全监控，并增强业务的连续性。客户案例此前，在与某银行的合作中，安言咨询成功完成了数据安全分类分级项目，并积累了丰富的落地实践经验。数据分类分级需要梳理数据流转情况，识别数据全生命周期的安全风险和影响，同时，还要对客户的管理、技术、业务数据进行详尽的资产识别。安言咨询严格遵守《金融数据安全数据安全分级指南》。 这要求从技术设计、数据应用到决策透明度，每个环节均须严格遵循相关法律法规。北京银行信息安全评估

    实施交通预测，使辅助驾驶功能更加智能化且更安全。人工智能几乎在每个行业都展现出巨大的潜力，以下是一些典型行业的应用示例。今年，DeepSeek的迅速崛起，进一步推动了国内人工智能应用的爆发式增长。人工智能在蓬勃发展的同时，也带来了技术、伦理、社会及安全层面的多重风险。由于“深度学习”算法所依赖的“涌现”现象具有难以解释的特性，加之训练模型所使用的数据可能存在各类问题，且模型训练需依赖大量的算力基础设施，AI自身的安全风险始终处于高位。与传统软件按照需求和规格进行精确编程不同，人工智能系统采用数据驱动的训练和优化方法来处理多样化的输入。这使得AI系统的架构相较于传统软件系统更为复杂，面临的威胁也更加多样化和隐蔽。例如，数据污染或篡改可能导致AI系统做出错误决策，而模型的可解释性差则使得问题排查和修复变得极为困难。OWASP自2023年起持续发布AI应用风险Top10榜单，并于今年3月27日更名为OWASPGenAI安全项目，进而提升至OWASP旗舰项目的地位。此外，人工智能的广泛应用引发了就业结构的深刻变革，传统职业面临被自动化替代的风险，进而加剧了社会不平等问题。AI的决策过程缺乏透明度和可解释性。 天津信息安全解决方案本年度已累计发生超过230起数据泄露事件，接连波及金融、制造等关乎国计民生的关键领域。

安全投入缩减情况下的创新策略经济欠佳，企业往往会在安全投入方面进行缩减。然而，这并不意味着企业需要放弃对数据安全的管理。相反，我们可以通过创新策略来确保数据安全工作的有效进行。具体而言，企业可以采取如下创新策略来应对安全投入缩减的挑战：1、精细化风险评估策略在资源有限的情况下，企业不能面面俱到地进行风险评估，而应该根据自身的业务特点、数据敏感度等因素，实施精细化的风险评估策略。具体而言，企业可以通过以下步骤实现精细化风险评估：⑴识别关键数据资产：企业需要明确自身的**数据资产，包括**、财务数据、研发成果等。对这些数据进行分类和分级，确定其重要性和敏感性。（2）分析业务风险：企业需要分析自身的业务流程和系统架构，识别可能存在的风险点。例如，哪些环节可能存在数据泄露的风险？哪些系统可能存在漏洞？⑶制定评估计划：根据关键数据资产和业务风险的分析结果，企业可以制定针对性的风险评估计划。确定评估的范围、方法和时间表，确保评估工作能够有序进行。⑷实施评估并分析结果：按照评估计划，企业可以采用问卷调查、访谈、漏洞扫描等多种方法进行风险评估。对评估结果进行深入分析，找出潜在的安全威胁和薄弱环节。

    随着《数据安全法》、《个人信息保护法》的出台，法律上明确要求建立健全数据安全管理制度，开展数据安全风险评估。为了落实上位法，监管、各个行业都逐步出台了相关的数据安全管理办法，比如：工业和信息化领域的《工业领域数据安全风险评估规范》、金融行业的《银行保险机构数据安全管理办法》、电信行业的《电信领域数据安全风险评估规范》等。新发布的GB/T45577-2025国家标准，也正是**落实法律要求的具体体现。数据安全风险评估的重要性02数据安全风险评估是企业数据安全管理的基石，其重要性不言而喻。一方面，它能帮助企业***识别数据安全风险。通过系统的评估，企业可以深入了解自身数据在存储、传输、使用等各个环节中可能面临的威胁，如数据被篡改、泄露、丢失等风险，从而做到心中有数，有的放矢地制定防范措施。开展科学评估能帮助企业：▪精细掌握数据安全总体状况；▪提前发现数据安全**和薄弱环节；▪提出的管理和技术防护措施建议；▪***提升防攻击、防破坏、防窃取、防泄露、防滥用能力。另一方面，数据安全风险评估有助于企业满足合规要求。国标明确规定重要数据处理者需每年开展评估。 在数据安全技术方面，检查网络安全防护是否到位，访问控制是否严格等。

    从基础合规到持续优化），清晰描绘能力进阶路径，避免盲目投入。•对标合规要求：深度契合**法律法规和行业监管要求，是证明企业数据安全合规治理水平的**依据。•驱动持续优化：建立可量化、可评估、可持续改进的数据安全管理体系，真正实现安全与业务的融合共生。二、我们的DSMM咨询服务能为您做什么？•成熟度差距分析：深入调研访谈，***理解您的业务场景与数据流。依据DSMM标准，细致评估当前各项能力域成熟度。出具详实、客观的差距分析报告，明确改进优先级。•体系规划与建设**：基于差距和业务目标，量身定制DSMM提升路线图。协助构建或优化数据安全**架构、管理制度、操作规程。指导技术体系优化（数据识别、分类分级、访问控制、加密***、审计监控等）。提供人员意识与能力提升方案与培训。•认证评估全程护航：模拟评估演练，提前发现问题并整改。指导准备详实的评估证明材料。全程对接评估机构，提供答疑与沟通支持，***提升通过率。协助获得官方认可的DSMM等级证书。•持续改进与价值深化：建立长效的数据安全度量与监控机制。提供周期性复评与优化建议，确保持续符合标准并提升能力。将DSMM成果转化为降本增效、提升客户信任、赢得市场竞争优势的实际价值。 在数据安全管理方面，审查企业的制度体系是否健全，组织架构是否合理，人员管理是否规范。上海企业信息安全设计

今年，DeepSeek的迅速崛起，进一步推动了国内人工智能应用的爆发式增长。北京银行信息安全评估

    在深入探讨数据分类分级的意义后，我们不难发现，这一过程并非孤立存在，而是与数据安全管理的各个方面紧密相连。特别是在当前数字化、信息化快速发展的时代背景下，数据已成为企业**宝贵的资产之一，其安全与否直接关系到企业的生存和发展。当我们谈到数据分类分级时，我们实际上是在构建一个有序、**的数据管理体系，覆盖数据发现识别能力、保护能力、处置能力以及管控能力。然而，这样的体系要想真正发挥作用，就必须有一个坚实的基础——那就是对数据安全的***掌控。这里，我们不得不提及数据安全风险评估的重要性。数据安全风险评估，就像是为数据安全管理体系提供了一把“金钥匙”。它不*能够帮助我们更准确地识别数据的敏感度和重要性，还能揭示出潜在的安全威胁和脆弱性。通过这样的评估，我们能够更地制定安全策略，确保关键数据得到充分的保护。因此，数据安全风险评估是数据分类分级工作不可或缺的一环。它能够为我们的数据分类分级工作提供有力的支撑和保障，使我们在构建数据管理体系时更加得心应手、游刃有余。在未来，随着技术的不断进步和数据的不断增长，数据安全风险评估的价值将会更加凸显。数据分类分级未来大有可为做安全，也要着眼当下，面向未来。 北京银行信息安全评估