北京个人信息安全评估

他们会迅速丢盔卸甲，大量敏感数据、隐私数据被泄露，企业业务无法开展，然后被监管点名，相关负责人要么锒铛入狱，要么被行业除名，企业名声也一落千丈。那么，怎么避免“不**”的安全，以及如何判断一个企业的安全建设是否“不**”呢？通常情况下，安全“不**”的企业有以下具体表现：1.安全预算投入不合理。理论上，企业会制定短期、中期及长期的网络安全支出规划，以确保安全建设的连续性。但安全“不**”的企业会在发生安全事件后以及HW期间临时增加人力物力，或是采用安服等外部能力来短暂地提升安全能力。不合理的预算投入不仅无法真正提升安全能力，有时反而会导致预算浪费，支出相对更多等情况。2.缺少常态化可持续的安全运营机制。现阶段，安全运营是企业实现安全的重中之重。但部分企业缺乏运营思维，对于安全的重视程度不高。这会造成安全工具各自为政，企业安全无法连成片，看似覆盖了大量的暴露面，实际却有大量漏洞隐藏其中，更易导致安全**的发生。3.安全意识薄弱。安全意识是企业安全建设的一道分水岭，做得好的企业安全能力通常较好，做得差的企业往往也会面临大量的安全威胁。特别是HW期间，企业员工意识薄弱，就会因为钓鱼邮件、社工等成为突破口。 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。北京个人信息安全评估

由此，本文将从企业安全管理责任人的视角出发，探讨数据安全风险评估对企业价值的提升，以及在安全投入缩减情况下的创新做法。数据安全风险评估的重要性在大环境欠佳的背景下，数据安全风险评估的价值得到了进一步的凸显。通过优化数据安全风险评估，企业可以在有限的资源下实现比较大的安全收益。具体而言，数据安全风险评估对企业价值的提升主要体现在以下几个方面：1、法律合规与**资产保护在经济不景气的时期，企业的每一分钱都显得尤为珍贵。因此，防止因数据安全问题导致的经济损失，成为了企业安全管理的首要任务。此外，随着全球范围内数据安全法规的日益严格，企业必须确保其数据处理活动符合相关法律法规的要求。数据安全风险评估可以帮助企业识别和评估与数据处理相关的法律风险，确保企业在合规的前提下开展业务。另外，数据安全风险评估还能够帮助企业发现和修复潜在的安全漏洞，防止数据泄露、篡改等安全事件的发生，从而保护企业的商业机密和敏感信息。2、提升客户信任与市场竞争力在数字经济时代，客户对企业数据保护能力的信任程度成为影响购买决策的重要因素之一。通过持续进行数据安全风险评估，并向客户展示企业在数据保护方面的努力和成果。 南京银行信息安全分类安言咨询基于20多年的咨询经验和对ISO42001标准的深刻理解，形成了自己独特的项目实施方法论。

    确保其安全性、可靠性和公平性。在立法层面，欧盟率先颁布了《人工智能法案》。**不断优化相关法律法规及政策体系。随着《生成式人工智能服务安全基本要求》等一系列国家标准的陆续出台，国内人工智能监管正逐步转向强制性合规标准的趋势。在此背景下，如何满足当前及未来的人工智能合规要求，成为所有企业和**必须深入思考的课题。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，确保人工智能系统的安全性、可靠性与公平性。同时，重视伦理审查和安全评估机制，亦是应对未来挑战的关键所在。面对如此复杂的局面，企业和**应如何开展工作呢？专注于人工智能安全和伦理管理的**标准ISO42001:2023提供了明确指引。通过实施ISO42001，**能够系统地识别、评估和管理与AI相关的风险，确保其AI系统的开发和应用既符合伦理和法律要求，又有效保护个人隐私和数据安全。国家标准GB/T45081-2024同等采用ISO42001:2023。02ISO42001简介ISO/IEC42001:2023是全球较早可认证的人工智能管理体系**标准，适用于各类**，助力其负责任地开发、提供或使用AI系统。其**价值在于构建系统化的AI风险管理机制，推动AI全生命周期管理，提升利益相关方的信任。

三、数据动态***的注意事项1.明确***目标和范围（1）确定敏感数据类型银行需明确哪些数据类型属于敏感数据，如身份证号、银行卡号、手机号、地址信息等。这些信息一旦泄露，可能给客户带来财产损失或隐私侵犯。（2）界定***范围根据业务需求和数据安全政策，界定哪些系统、哪些应用、哪些用户需要进行数据***处理。同时，要明确***数据的粒度，是字段级、记录级还是数据库级。2.制定合理的***策略（1）遵循**小化原则在制定***策略时，应遵循**小化原则，即只保留必要的敏感信息，尽量减少***后数据的敏感程度。这有助于降低数据泄露的风险，同时保证数据的可用性。（2）考虑业务场景和需求不同的业务场景和数据使用需求可能需要不同的***策略。例如，在开发测试环境中，可能需要更彻底的***处理；而在合规审计中，可能需要保留部分关键信息以供查验。（3）统一***规则为确保***结果的一致性和可比性，应对相同类型的数据采用统一的***方式。这有助于降低***过程中的人为错误和误解。3.选择合适的***技术（1）加密技术对于需要高度保密的数据，可以采用加密技术进行***处理。加密技术可以确保数据在传输和存储过程中的安全性，但需要注意密钥管理和***效率的问题。。 提出针对性的处置建议，根据风险等级和实际情况，为企业制定切实可行的改进方案。

不能*从急功近利以及简单粗暴的视角去审视，比如是否直接就能拿出一个可量化的东西来证明其效果，是否安全向好立竿见影，是否当下立马就能看到想要的结果等等。安全这个行业，尤其是安全工作，本身就是难以用简单的量化指标去衡量的，所以我们评价的时候要更立体、更辩证、更客观、更综合、更长远。不能**局限于自身的利益，或者自身的视角和立场，简单认为“我觉得”数据分类分级对“我”没用，就认为它没有价值。数据分类分级意义与价值事实上，如果我们把视角放高一些，不难发现数据分类分级在行业发展、立法健全、数据安全保护以及资源优化配置等方面都承载着重要的意义。这一意义何在？我们不妨就从一个第三方的角度来看。一、能够更加妥善保护数据安全随着时代的进步，数据已经成为许多**的**资产，对**数据的保护至关重要。然而，各类**形形**，众多数据也是包罗万象。如何界定“数据”的概念与范围，在近几十年间，无论是立法者，还是数据拥属者，很长时间都没能达成一致的认定。通俗来讲，我们要保护一样东西，那首先必须深入了解其属性、类别、能力、特性。数据保护也是一样，那么浩如*海、千差万别的数据摆在眼前，又不能一箩筐打包加密起来丢在加密库房里。 进行发生可能性评估，综合考虑威胁出现的频率以及企业现有的防护能力，判断风险发生的概率。北京证券信息安全落地

DSMM（Data Security Maturity Model，数据安全成熟度模型）是我国的数据安全建设与管理评估框架。北京个人信息安全评估

    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。 北京个人信息安全评估