江蘇個(gè)人信息安全詢問(wèn)報(bào)價(jià)

033.供應(yīng)鏈與基礎(chǔ)設(shè)施的“多米諾骨牌”開(kāi)源框架漏洞、硬件供應(yīng)鏈攻擊（如CrowdStrike藍(lán)屏事件）可能引發(fā)連鎖反應(yīng)。天融信數(shù)據(jù)顯示，58%的企業(yè)曾因數(shù)據(jù)泄露遭受損失，而AI大模型的復(fù)雜架構(gòu)進(jìn)一步放大了這種脆弱性。這種風(fēng)險(xiǎn)雖非產(chǎn)業(yè)安全的直接威脅，卻會(huì)通過(guò)“技術(shù)信任瓦解—合作網(wǎng)絡(luò)收縮—?jiǎng)?chuàng)新成本上升”的機(jī)制，間接制約產(chǎn)業(yè)擴(kuò)張。二、風(fēng)險(xiǎn)管理：從“被動(dòng)防御”到“主動(dòng)免*”的戰(zhàn)略躍遷011.風(fēng)險(xiǎn)管理的“三重門(mén)”**信息中心提出，AI風(fēng)險(xiǎn)管理需覆蓋風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、分析、評(píng)估、應(yīng)對(duì)、監(jiān)控全流程。例如，***領(lǐng)域通過(guò)制定數(shù)據(jù)***規(guī)范、限制AI使用場(chǎng)景，將風(fēng)險(xiǎn)暴露面壓縮40%以上。022.技術(shù)賦能：以AI對(duì)抗AIGartner將AI安全助手納入2024年**安全技術(shù)成熟度曲線，其通過(guò)自然語(yǔ)言交互實(shí)現(xiàn)威脅預(yù)測(cè)、漏洞修復(fù)等功能，將安全響應(yīng)效率提升8倍。例如，騰訊云安全AI助手可實(shí)時(shí)分析威脅情報(bào)并生成修復(fù)建議。033.合規(guī)與倫理的雙重約束歐盟《人工智能法案》要求AI決策鏈可解釋性，**《生成式AI服務(wù)安全基本要求》細(xì)化數(shù)據(jù)分類分級(jí)規(guī)則。企業(yè)需通過(guò)風(fēng)險(xiǎn)管理工具確保模型輸出符合監(jiān)管要求，避免法律與品牌風(fēng)險(xiǎn)。 在數(shù)據(jù)安全管理方面，審查企業(yè)的制度體系是否健全，組織架構(gòu)是否合理，人員管理是否規(guī)范。江蘇個(gè)人信息安全詢問(wèn)報(bào)價(jià)

**要素包括隱私情景分析、隱私影響評(píng)估、隱私控制措施的實(shí)施與監(jiān)控等。隱私情景分析要求**識(shí)別個(gè)人信息處理活動(dòng)的具體場(chǎng)景和流程，評(píng)估潛在的隱私風(fēng)險(xiǎn)；隱私影響評(píng)估則是對(duì)隱私風(fēng)險(xiǎn)的進(jìn)一步量化分析，確定其可能帶來(lái)的影響程度和范圍；隱私控制措施的實(shí)施與監(jiān)控則是根據(jù)評(píng)估結(jié)果制定相應(yīng)的隱私保護(hù)策略和控制措施，并通過(guò)持續(xù)監(jiān)控確保其有效執(zhí)行。04《識(shí)別指南》于ISO27701PIMS體系建設(shè)的結(jié)合強(qiáng)化敏感個(gè)人信息識(shí)別能力《識(shí)別指南》為ISO27701PIMS體系建設(shè)中的敏感個(gè)人信息識(shí)別提供了直接支持。通過(guò)將《識(shí)別指南》中的識(shí)別規(guī)則和常見(jiàn)敏感個(gè)人信息類別融入PIMS體系建設(shè)的隱私情景分析和隱私影響評(píng)估環(huán)節(jié)，企業(yè)可以更加精細(xì)地識(shí)別出個(gè)人信息處理活動(dòng)中的敏感個(gè)人信息，為后續(xù)的隱私保護(hù)措施提供明確的目標(biāo)和方向。提升隱私保護(hù)措施的針對(duì)性在識(shí)別出敏感個(gè)人信息后，企業(yè)可以依據(jù)《識(shí)別指南》中的具體指導(dǎo)，制定更具針對(duì)性的隱私保護(hù)措施。例如，對(duì)于生物識(shí)別信息等高度敏感的個(gè)人信息，可以采取加密存儲(chǔ)、訪問(wèn)控制、定期審計(jì)等多種措施，確保其安全處理；對(duì)于醫(yī)療**信息等涉及個(gè)人隱私的敏感信息，則需嚴(yán)格遵守相關(guān)法律法規(guī)要求，明確告知信息主體相關(guān)權(quán)利和責(zé)任。 江蘇企業(yè)信息安全解決方案員工是企業(yè)數(shù)據(jù)安全的首要防線。

三、風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與評(píng)估：風(fēng)險(xiǎn)管理的“神經(jīng)中樞”011.風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的“雷達(dá)系統(tǒng)”數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估通過(guò)掃描訓(xùn)練數(shù)據(jù)合規(guī)性、模型漏洞、供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)等維度，為企業(yè)提供風(fēng)險(xiǎn)熱力圖。例如，某安全服務(wù)提供商推出的AI大模型風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估工具通過(guò)多種類型的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、數(shù)千個(gè)測(cè)試用例，能快速幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)代碼訓(xùn)練中的機(jī)密數(shù)據(jù)殘留，避免潛在泄露。022.風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的“導(dǎo)航儀”定性方法（如因素分析、邏輯分析）與定量方法（如機(jī)器學(xué)習(xí)算法、風(fēng)險(xiǎn)因子分析）結(jié)合，可精細(xì)量化風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。阿里云提出的“基于圖的風(fēng)險(xiǎn)分析法”，通過(guò)分析用戶與數(shù)據(jù)之間的訪問(wèn)關(guān)系圖，發(fā)現(xiàn)異常路徑，誤報(bào)率降低至。033.動(dòng)態(tài)防御體系的構(gòu)建清華大學(xué)黃民烈教授建議，通過(guò)算法自動(dòng)檢測(cè)模型漏洞并生成對(duì)抗樣本，提升防御效率8倍以上。齊向東提出，AI大模型需建立“縱深防御體系”，包括數(shù)據(jù)訪問(wèn)控制、加密存儲(chǔ)、漏洞監(jiān)測(cè)等。四、風(fēng)險(xiǎn)管理，AI安全的“戰(zhàn)略前哨”在AI大模型驅(qū)動(dòng)的“數(shù)實(shí)融合”時(shí)代，數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)與產(chǎn)業(yè)安全的關(guān)聯(lián)更趨復(fù)雜。正如Gartner所言：“安全必須嵌入AI開(kāi)發(fā)全流程，風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估是守住技術(shù)紅線的***道防線”。企業(yè)需以動(dòng)態(tài)免*系統(tǒng)應(yīng)對(duì)攻擊升級(jí)，以風(fēng)險(xiǎn)管理工具**未知風(fēng)險(xiǎn)。

脆弱性評(píng)估：尋找信息資產(chǎn)及其防護(hù)措施中存在的弱點(diǎn)。這可能包括技術(shù)方面的脆弱性，如軟件漏洞（未及時(shí)更新安全補(bǔ)?。?、配置錯(cuò)誤（如防火墻規(guī)則設(shè)置不當(dāng)）、不安全的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議（如早期版本的 SSL 協(xié)議存在安全隱患）等。也包括管理和操作方面的脆弱性，如缺乏安全策略、員工安全培訓(xùn)不足、備份和恢復(fù)策略不完善等。例如，某公司的服務(wù)器操作系統(tǒng)存在未修復(fù)的高危漏洞，這就是一個(gè)明顯的技術(shù)脆弱性；如果公司沒(méi)有明確的數(shù)據(jù)備份計(jì)劃，這就是管理上的脆弱性。《數(shù)據(jù)安全法》明確規(guī)定重要數(shù)據(jù)的處理者未對(duì)數(shù)據(jù)處理活動(dòng)定期開(kāi)展風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，主管部門(mén)會(huì)被罰款5萬(wàn)-50萬(wàn)元。

如何評(píng)估信息資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)？確定風(fēng)險(xiǎn)因素的量化指標(biāo)：對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的可能性，可以通過(guò)統(tǒng)計(jì)歷史數(shù)據(jù)、參考行業(yè)安全報(bào)告或利用概率模型來(lái)確定量化指標(biāo)。例如，通過(guò)分析過(guò)去幾年企業(yè)遭受網(wǎng)絡(luò)攻擊的次數(shù)，計(jì)算出某類攻擊（如 DDoS 攻擊）在一年內(nèi)發(fā)生的概率。對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)的影響程度，可以用經(jīng)濟(jì)損失金額、業(yè)務(wù)中斷時(shí)間、數(shù)據(jù)丟失量等指標(biāo)來(lái)量化。比如，評(píng)估數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，可以根據(jù)泄露的數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)的敏感程度（如客戶的信息、商業(yè)機(jī)密等）以及恢復(fù)數(shù)據(jù)的成本來(lái)計(jì)算影響程度。計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)值：通常使用公式 “風(fēng)險(xiǎn)值 = 風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的可能性 × 風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生后的影響程度” 來(lái)計(jì)算。例如，如果某信息資產(chǎn)遭受不法分子入侵的可能性為 20%（0.2），一旦入侵成功可能導(dǎo)致 1000 萬(wàn)元的經(jīng)濟(jì)損失，那么該風(fēng)險(xiǎn)的風(fēng)險(xiǎn)值就是 0.2×1000 = 200 萬(wàn)元。通過(guò)數(shù)據(jù)分類分級(jí)、跨部門(mén)協(xié)同、技術(shù)適配和全員參與，企業(yè)可有效管控?cái)?shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)釋放數(shù)據(jù)價(jià)值。上海金融信息安全

明確在采取處置措施后仍然存在的剩余風(fēng)險(xiǎn)以及相應(yīng)的應(yīng)對(duì)措施，確保企業(yè)能夠持續(xù)保持?jǐn)?shù)據(jù)安全狀態(tài)。江蘇個(gè)人信息安全詢問(wèn)報(bào)價(jià)

信息安全｜關(guān)注安言2024年12月27日，**金融監(jiān)督管理總局正式發(fā)布了《銀行保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)安全管理辦法》。這一法規(guī)的出臺(tái)，為銀行業(yè)和保險(xiǎn)業(yè)的數(shù)據(jù)處理活動(dòng)提供了明確的指導(dǎo)和規(guī)范，進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)了數(shù)據(jù)安全的重要性，并對(duì)銀行保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)安全管理工作提出了嚴(yán)格要求。在此背景下，我司的數(shù)據(jù)安全合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估服務(wù)顯得尤為重要，將助力銀行機(jī)構(gòu)更好地應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)安全挑戰(zhàn)，確保合規(guī)運(yùn)營(yíng)。01數(shù)據(jù)安全合規(guī)的新要求《銀行保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)安全管理辦法》旨在規(guī)范銀行業(yè)保險(xiǎn)業(yè)數(shù)據(jù)處理活動(dòng)，保障數(shù)據(jù)安全、金融安全，促進(jìn)數(shù)據(jù)合理開(kāi)發(fā)利用，保護(hù)個(gè)人、**的合法權(quán)益，維護(hù)**安全和社會(huì)公共利益。該辦法要求銀行保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)建立與本機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)發(fā)展目標(biāo)相適應(yīng)的數(shù)據(jù)安全治理體系，構(gòu)建覆蓋數(shù)據(jù)全生命周期和應(yīng)用場(chǎng)景的安全保護(hù)機(jī)制，開(kāi)展數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、監(jiān)測(cè)與處置，保障數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)利用活動(dòng)安全穩(wěn)健開(kāi)展。02銀行面臨的數(shù)據(jù)安全挑戰(zhàn)隨著金融行業(yè)的快速發(fā)展，銀行機(jī)構(gòu)積累了大量的數(shù)據(jù)資源。然而，這些數(shù)據(jù)也帶來(lái)了前所未有的安全挑戰(zhàn)。一方面，數(shù)據(jù)規(guī)模龐大、業(yè)務(wù)系統(tǒng)復(fù)雜，使得數(shù)據(jù)的安全保護(hù)、流轉(zhuǎn)控制難度加大；另一方面，數(shù)據(jù)安全合規(guī)管理成本高，人員安全意識(shí)不均衡。 江蘇個(gè)人信息安全詢問(wèn)報(bào)價(jià)