深圳金融信息安全解决方案

    重要;overflow-wrap：break-word！重要;clear：两者;**小高度：1em;visibility：visible;”>***重要;overflow-wrap：break-word！重要;visibility：visible;”>网***重要;overflow-wrap：break-word！重要;visibility：visible;”>数***重要;overflow-wrap：break-word！重要;visibility：visible;”>安全｜关注安言数据是新时代的石油，更是企业**资产。然而，面对日益严峻的安全威胁和不断升级的监管要求（如《数据安全法》、《个人信息保护法》），您的企业是否正面临这些困扰？▶投入了大量安全资源，却说不清防护水平到底如何？▶担心数据泄露风险，却不知从何下手系统加固？▶面对合规审计要求，缺乏有力的证明依据？▶数据安全管理碎片化，难以形成合力？别担心！让的DSMM咨询服务为您拨云见日！一、什么是DSMM？DSMM（DataSecurityMaturityModel，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。它如同一个精密的“标尺”和清晰的“路线图”，帮助企业：•精细评估现状：系统性地从**建设、制度流程、技术工具、人员能力四大维度，***衡量您的数据安全防护水平，精细定位短板与风险点。•明确提升方向：将数据安全能力划分为5个成熟度等级。 进行数据资产识别，详细盘点企业所拥有的数据类型、规模以及分布情况。深圳金融信息安全解决方案

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》。 北京网络信息安全联系方式ISO42001标准的第1至3章涵盖了范围、规范性引用文件及术语定义，严格遵循PDCA循环原则。

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。。

    随着AI及AI大模型、大数据的技术发展，实际上数据分类分级未来更有大展拳脚的空间，因为数据分类分级可能更加智能化、自动化和精细化。例如，利用深度学习、自然语言处理等技术，AI大模型可以自动识别和分类大量的文本、图像和音频数据。这将**提高数据分类分级的效率和准确性，减少人工干预的需求。AI还能分析用户的行为模式和数据访问习惯，预测数据的使用风险，并实时调整数据分类分级策略。这将有助于实现更加动态和自适应的数据安全保护。此外，AI大模型具备持续学习的能力，可以根据不断变化的数据特征和安全威胁进行自我优化，这将使数据分类分级策略更加灵活有效，甚至能够主动应对新型攻击和威胁。由此产生的优势显而易见，数据分类分级将变得更加智能化和自动化。智能化的数据分类分级策略也可以减少人力，降低运营成本；更容易满足各种法规和标准的要求，降低法律风险。继而再结合大数据技术，**处理和分析海量数据集，为数据分类分级提供强大的计算能力和存储支持。这将使得**更***地了解其数据资产状况，制定更加精细化的分类分级策略。通过数据挖掘和分析技术，大数据可以帮助**发现隐藏在数据中的潜在规律和关联。所以，我们坚定地认为。 信息调研阶段是深入了解企业数据安全现状的关键环节。

自动驾驶数据分类分级案例便是其中之一。该案例利用数据分类分级，解决了自动驾驶行业数据庞杂、流转频率高和交互主体众多带来的数据盘点效率低、安全管控难度大的问题。通过体系化的分类分级方法，为自动驾驶数据的安全存储和**流转奠定了治理基础，大幅提升了管理效率，消除了非正常的访问行为无法捕捉等潜在的数据安全**。二、数据分类分级是合规性要求放眼国内外，众多信息数据相关的法律法规，都明确有着数据分类分级的要求。欧洲《数字服务法》中，基于数据的重要性、敏感性和隐私性，数据被分为四个等级：公开数据、内部数据、敏感数据和个人数据。不同级别的数据，企业应采取不同的保护措施。例如，对于公开数据，企业应确保其准确性；对于内部数据，企业应限制其访问权限；对于敏感数据，企业应进行加密处理；对于个人数据，企业应遵守GDPR规定，确保其安全存储和合法使用。美国信息交换标准分类系统（INFOSEC）是美国**制定的一套数据分类分级标准。该标准根据数据敏感程度和对**安全重要性，将数据分为四个等级：不敏感、机密、秘密、**高机密。该标准在***、**、企业中得到广泛应用。法国《数字***法》规定，要创建一个确定的授权协议清单。 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。天津网络信息安全分析

安言将联合合作伙伴，为用户提供可定制的技术风险测评及加固服务。深圳金融信息安全解决方案

    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。 深圳金融信息安全解决方案