上图为我国目前有关个人信息保护的发文2021年《个人信息保护法》第五十四条***次在法律层面确立个人信息处理者的合规审计义务,但当时缺乏具体操作指引。这一空白在2025年得以填补——《网络数据安全管理条例》《未成年人网络保护条例》及《个人信息保护合规审计管理办法》相继开始实施,构建了层次分明、覆盖完整的监管框架。原文参考:《个人信息保护法》第五十四条个人信息处理者应当定期对其处理个人信息遵守法律、行政法规的情况进行合规审计。第六十四条履行个人信息保护职责的部门在履行职责中,发现个人信息处理活动存在较大风险或者发生个人信息安全事件的,可以按照规定的权限和程序对该个人信息处理者的法定代表人或者主要负责人进行约谈,或者要求个人信息处理者委托机构对其个人信息处理活动进行合规审计。个人信息处理者应当按照要求采取措施,进行整改,消除**。《网络数据安全管理条例》第二十七条网络数据处理者应当定期自行或者委托机构对其处理个人信息遵守法律、行政法规的情况进行合规审计。《未成年人网络保护条例》第三十七条个人信息处理者应当自行或者委托机构每年对其处理未成年人个人信息遵守法律、行政法规的情况进行合规审计。对 “紧急风险”(如数据未加密)提出 72 小时内修复建议。北京金融信息安全培训

以便企业能够根据风险等级制定相应的应对策略。第五阶段:评估总结——开出良方评估总结阶段是整个数据安全风险评估工作的收官之作。编制评估报告,系统总结评估过程和发现的问题。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。同时,进行残余风险分析,明确在采取处置措施后仍然存在的剩余风险以及相应的应对措施,确保企业能够持续保持数据安全状态。结束语04数据安全风险评估的落地不仅是合规要求,更是企业构建**竞争力的关键。通过数据分类分级、跨部门协同、技术适配和全员参与,企业可有效管控数据风险,同时释放数据价值。未来,随着监管力度加强和技术演进,数据安全管理将更趋精细化。而安言咨询作为外部智囊,将持续为企业提供前瞻性解决方案,助力其在安全与创新的平衡中稳健前行。深圳金融信息安全技术很多企业误以为 “只要不触碰法律红线就行”,却忽视了数据流转中的隐性风险。

三是运维端通过统一管控平台集中管理,减少50%运维人力投入。实际应用数据显示,该方案可将数据泄露事件发生率压降至,漏洞响应效率提升70%,在满足等保,实现安全防护与成本控制的**优平衡。《全球制造业企业信息安全技术和管理实践心得》王思远某全球汽车零部件企业信息安全负责人某全球汽车零部件企业信息安全技术体系以“分步实施、急用先行”为原则,构建了覆盖规划、设计、落地的全生命周期防护框架。体系基于工业互联网安全框架,打造6横4纵安全技术架构,从终端、网络、应用、数据、控制和物理6个维度进行分层部署纵深防御能力,并通过红黄绿蓝分区分域策略实现差异化管控。分区分域设计是企业预防外部攻击和内部数据泄密的**措施:红区(研发)采用物理隔离与严格审批审计机制,保障绝密数据安全;黄区(生产)通过防火墙、VDI和堡垒机实现逻辑隔离,平衡效率与安全,管控机密数据,保障生产系统不会遭受勒索攻击;绿区(办公)以效率优先为主,通过事前防御+事中监控+事后审计机制,对秘密数据外发进行管控。针对生产环境特殊风险,部署微隔离方案限制机台设备东西向威胁扩散,并设置安全隔离区对新入网设备进行威胁监测,阻断带毒入网风险。
安在记者会借采访对谈帮做内容输出)。所有被采用的征文,除在安在媒体平台发布推广,或结集成书印制出版外,皆可参与征文评优,并有机会赢取**高万元的年度大奖。计划5:百家智库·AI大模型安全诸子项目百家智库是安在基于诸子云社群发起并**的,一个专注网络安全、众智创益社会协作、以网络安全甲方业者为主的民间智库。在库**,会以观点输出、分享、课题项目、调查报告、联合出版、顾问高参等方式或形式,持续输出影响并落地价值。诸子项目,则是依托诸子云社群,以百家智库为主,自发**、协同共建、成果分享的轻量级、社会化、项目制的知识创新和共享机制。2025年初,百家智库实施较早聚焦AI大模型安全的诸子项目,即***">百家智库|项目:MIT人工智能风险库(编译),以此为起点,2025“AI安·在”探索计划会将一系列年度项目纳入其中,这些项目聚焦AI大模型安全相关主题,以**佳实践为侧重,希望所做成果能够为网络安全业界提供参考和借鉴。缺乏法律与技术复合人才(懂法规的不懂数据技术,懂技术的不熟悉监管细则)。

看点1、AI大模型应用普及度高,算力与场景部署呈现多元化•应用渗透加速:的企业已接触AI大模型,2022年(ChatGPT发布)与2024年(DeepSeek发布)成为企业接入高峰期,分别占比、。•算力部署分化:企业选择本地算力,依赖云端,采购云上服务,但企业尚未部署任何算力资源。•应用架构分层:采用集团集中式管理,混合式部署,分布式架构,*企业无规范策略。看点2、效率提升为**价值,但AI落地效果与预期存在差距•业务影响***:企业反馈效率提升(流程自动化缩短超50%时间),实现成本降低,创新能力增强。•效果评价分化:企业认为AI效果“一般”,*认为“很好”,认为“投资性价比低”。•头部模型领跑:DeepSeek()、豆包()、文心一言()、ChatGPT()成为企业使用率**高的四大模型。看点3、安全风险集中爆发,数据与合规成企业首要担忧•现实风险凸显:企业遭遇AI生成内容事实性错误,面临模型被恶意利用(如钓鱼邮件),出现系统集成漏洞。•TOP3风险预警:数据泄露()、合规风险()、数据质量与幻觉()成企业**关注的安全痛点。•合规需求明确:**《人工智能安全治理框架》()、《生成式人工智能服务管理暂行办法》()、GB/T45288系列标准。而合规审计的重要价值,就是提前 “扫描” 这些风险点,让企业从 “被动整改” 转向 “主动预防”。江苏信息安全报价
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”。北京金融信息安全培训
网数安全|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(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。北京金融信息安全培训
管理体系基础检查:锚定合规框架完整性 ISO27701内部审核首需核查管理体系基础,he心覆盖政策文件与组织架构。政策文件方面,检查是否制定符合标准的隐私政策、数据处理规范,且文件需经管理层审批,向员工及数据主体公开。重点核验隐私政策是否明确数据主体权利、处理目的及安全措施,是否根据业务变化及时更新。组织架构方面,确认是否设立隐私保护负责人,明确其职责权限(如风险评估、合规审核),员工是否知晓自身岗位的隐私保护职责。同时检查是否建立跨部门协作机制,如IT、法务、业务部门在数据处理中的权责划分,确保管理体系覆盖全流程,避免出现责任真空。ISO42001涵盖AI数据治理要求,确保人工智能应用的数据...