深圳银行信息安全分析

    本次调查内容涉及：●大模型部署使用现状：是否已有部署？部署方式和使用场景？有无效果和价值？是否具备扩展性和推广性？●大模型应用安全挑战：在企业大模型落地实践过程中，**门发挥怎样的作用？面临怎样的挑战？**门如何为业务提供保障和支持？AI又如何能为**门赋能增效？●大模型安全典型风险：大模型本身内在风险，大模型部署使用全生命周期风险，大模型赋能业务后各类场景应用相关风险。●大模型安全需求初探：业务部门对**门有要求，**门对能力加持有需求，AI如何催生安全产业新机会？作为国内首份定位用户视角聚焦企业实践的AI安全相关报告，其填补了长久以来AI在企业实践中的认知缺口，即揭示企业AI安全关注、风险防控实践及监管政策适配的信息断层。同时，也为企业实施***的AI治理提供了数据参考和实证依据。鉴于此项调查还有部分增补修订工作，本文谨作为报告预览，即呈现关键结论和部分内容，完整报告（尤其是纸质版报告），我们会在拟于7月起举办的系列线下专题研讨会上做正式发布。**发现与重点结论：企业AI实践和安全挑战随着数字化转型深入，企业AI应用实践正从营销、客服等浅层次场景，向生产制造、供应链管理、**业务决策等深水区迈进。若企业缺乏系统的合规管理，很可能在 “不知情” 中踩雷。深圳银行信息安全分析

    是指对个人信息处理者的个人信息处理活动是否遵守法律、行政法规的情况进行审查和评价的监督活动。因此，个人信息保护合规审计的依据是**法律、行政法规、部门规章、规范性文件、**标准等，如《个人信息保护法网络安全法》《网络数据安全管理条例》《关键信息基础设施安全保护条例》等有关法律法规中关于个人信息保护的有关规定。8.风险与后果企业不开展个人信息保护合规审计相较以往将面临更大的风险。具体来说，审计的范围要求是覆盖企业全场景，因此隐藏的风险项较多，发生安全事件的概率加大；另外，如果不开展自检，一旦触发监管审计，这对于企业来讲是一场“生死赛跑”。行业典例p隐私政策不合规38%企业因隐私政策不合规被通报(2025年Q1数据)主要问题包括模糊的授权条款和缺乏明确的用户权利说明。p过度收集信息某银行APP因过度收集用戶信息被罚比较高249万元，涉及收集非必要生物识别信息和未明示使用目的等问题。p标准化工具缺失审计实施缺乏标准化工具与流程，导致审计质量参差不齐，60%企业表示缺乏有效的审计方法指导。p整改**困难45%建⽴审计问题闭环机制，导致同类问题反复出现。杭州证券信息安全询问报价个人信息保护合规审计包含：审计计划、审计准备、审计实施、审计报告、问题整改、归档管理，这六个阶段。

    个人信息保护合规审计的审计权限：•要求提供或者协助查阅相关文件或资料•进入个人信息处理活动相关场所•观察场所内发生的个人信息处理活动•调查相关业务活动及所依赖的信息系统•检查、测试个人信息处理活动相关设备设施•调取、查阅个人信息处理活动相关数据或信息•访谈与个人信息处理活动有关的人员•就相关问题进行调查、质询和取证•其他开展合规审计工作所必需的权限综合运用多种手段，***、准确了解个人信息处理活动开展情况，确保审计结论客观、公正。2.理解个人信息概念原文参考：《个人信息保护法》第四条个人信息是以电子或者其他方式记录的与已识别或者可识别的自然人有关的各种信息，不包括匿名化处理后的信息。第五条处理个人信息应当遵循合法、正当、必要和诚信原则，不得通过误导、**、胁迫等方式处理个人信息。个人信息的处理包括个人信息的收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开、删除等。参考《GB/T35273—2020信息安全技术个人信息安全规范》附录A个人信息举例个人信息是指以电子或者其他方式记录的能够单独或者与其他信息结合识别特定自然人身份或者反映特定自然人活动情况的各种信息。

    通过深度解析厂商侧的成熟解决方案，为企业网络安全创新与体系建设注入了兼具前瞻性与实操性的创新思路与实践路径。《大模型安全护栏》李雪鹏观安信息人工智能产品部副总经理观安信息大模型安全护栏体系以技术链与应用链为**，构建三层递进防护架构：在大模型建设安全层面，构建内生防护体系：训练数据端建立合规获取、标注安全、增广合成的全流程管理，通过多维度过滤防数据投毒；算法模型端采用对抗训练增强鲁棒性，以检索增强生成和思维链技术缓解"幻觉"，通过特征属性分析提升可解释性；系统平台实施安全开发生命周期管理，强化供应链管控与漏洞检测；业务应用端部署输入输出护栏，通过显隐式水印实现AIGC内容溯源，构建账号风控体系。针对第三方模型调用安全，建立分层防控机制：整合第三方能力时，通过供应商安全评估、输入输出动态监测、模型微调加固形成风险缓冲，利用SCA工具检测组件漏洞；员工使用场景实施数据分类***、API调用审计与沙箱隔离，构建私有化部署体系；AI辅助代码生成环节强化代码审查与自动化扫描，通过依赖库白名单与相似性检测规避知识产权风险，集成安全中台能力。服务输出安全维度构建全链条防御：针对提示注入等恶意行为。在数字化浪潮席卷全球的当下，网络信息安全已成为企业生存和发展的生命线。

    三）委托处理个人信息、向其他个人信息处理者提供个人信息、公开个人信息；（四）向境外提供个人信息；（五）其他对个**益有重大影响的个人信息处理活动。附件《个人信息保护合规审计指引》原文参考：十一、个人信息处理者在公共场所安装图像收集、个人身份识别设备的，应当重点对其安装图像收集、个人信息身份识别设备的合法性及所收集个人信息的用途进行审查。审查内容包括但不限于：（一）是否为维护公共安全所必需，是否为商业目的处理所收集的个人信息；（二）是否设置了***的提示标识；（三）个人信息处理者所收集的个人图像、身份识别信息用于维护公共安全以外用途的，是否取得个人单独同意。《个人信息保护法》对应解读：第二十六条在公共场所安装图像采集、个人身份识别设备，应当为维护公共安全所必需，遵守**有关规定，并设置***的提示标识。所收集的个人图像、身份识别信息只能用于维护公共安全的目的，不得用于其他目的；取得个人单独同意的除外。附件《个人信息保护合规审计指引》原文参考：十二、对个人信息处理者处理已公开的个人信息进行合规审计的，应当重点审查个人信息处理者是否存在下列违法违规行为：。个人信息保护合规审计已不再是可有可无的管理工具，而是企业数字化转型的必备基础设施。天津金融信息安全管理体系

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    ）为企业合规重点参考。**发现与重点结论：企业AI布局和安全需求企业对AI建设的投资和布局都给出了积极的安排，用AI支撑企业的业务转型已成为共识，而安全问题也成为其中一块重点考虑的问题点。看点4、资本涌入推动AI基建，行业投资差异***•投资意愿强烈：企业未来3年有AI投资计划，预计投入超3000万元，计划投入1000-3000万元。•行业分层明显：金融（80%高投入）、教育（30%超3000万）、工业/制造（20%高投入）、汽车等行业投资规模**。看点5、**门角色重构，技术与管理双轨并行•**任务明确：**门聚焦“支持业务AI落地安全”，探索“安全业务内AI应用”。•挑战与机遇并存：需引入新安全技术，要求人员AI赋能；同时认为AI可加强安全运维，用于监控数据分析。•策略选择分化：企业优先“控数据外发”，主张“安全融入业务架构”，*选择“先发展后管控”。看点6、AI安全需求业已明确，但企业预算投入尚待增进AI赋能安全三大需求：在AI赋能安全的需求上，***需求是将AI大模型应用到攻击检测&威胁发现上，其次为自动化监视/运营上，占比，排名第三的是代码检测，占比。这三项是AI赋能安全的重点需求。深圳银行信息安全分析