深圳网络信息安全设计

    基于上述AI安全能力/产品框架，现面向网络安全全行业征集相应创新产品和解决方案，如果你是聚焦AI新领域的创新厂商，或者在AI赋能安全方面有独到之处，不妨和我们联系，一方面，可参与“AI安·在”探索计划，与遍布**各地各个行业的企业用户一起，探索AI安全新场景、新实践和新机遇，另一方面，也可以优先加入安在新媒体后续重点推出的AI安全能力/产品全景图，以在用户关注中有一席之地。加入全景图、商业合作及获取完整报告，请联系安在新媒体徐倩女士（Tel：，Em**l：xuq@）。“AI安·在”探索计划：更多创新项目，力促价值落地聚焦AI大模型，贯穿2025全年，安在力推系列策划——“AI安·在”探索计划，该计划旨在携安在行业影响、业界资源和能力，以企业调查、笔会众智、社群协作、媒体传播、价值对接等多种途径和方式，邀各界合作，借大模型安全“推波助澜”，为网安业界发展不懈助力。计划1：安在新榜·2025人工智能企业实践及安全需求用户调查报告除了对报告的部分增补修订外，该计划已基本完成，本文发布即针对该计划成果的预览，后续我们会在相关线下活动时做正式版发布（向到会者赠阅纸质版报告）。计划2：安在直播·AI大模型安全线上小圆桌酌情因需。人信息保护合规审计人员可分为高级、 中级、 初级三个级别；深圳网络信息安全设计

    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。杭州银行信息安全分析针对电商、医疗、教育等重点行业，深入核查数据收集、存储、使用全流程。

    安在新媒体会适时推播以“AI大模型安全”为主题的线上直播，届时，我们会邀请各方**（甲方、厂商、业界等），以圆桌方式对谈讨论，并在安在视频号等各直播平台播出推广。计划3：安在沙龙·AI大模型安全线下研讨会作为各项活动成果集中展示和价值对接的体现（尤其是调查报告正式发布和解读），我们拟于2025年7月起，在上海、深圳/广州、北京等地，举办一系列“企业AI大模型安全主题研讨会”。届时，邀请各行各业有AI大模型安全实践经验和特别关注的用户**（本地调查过程中已有充分的需求摸底），和可助企业AI大模型安全落地的网安厂商、业界**，共同参与线下交流。计划4：诸子笔会·AI安全应用场景及解决方案典型案例征集依托安在新媒体内容策划、**、创作、输出和推广能力，延续往年诸子笔会基调特色，我们会推出新一季诸子笔会征文活动，以AI大模型安全为主题，诚征各界真知灼见、实践经验和脑力成果，包括：应用场景典型案例（企业用户在AI大模型安全方面的应用场景和**佳实践），解决方案典型案例（厂商在AI大模型安全相关领域所推创新解决方案及典型案例）。欢迎各界有识之士原创投稿（3000~5000字/篇），或以访谈方式灵活分享（向安在提案提议。

    安全赋能AI企业应用三大需求：企业用户对AI大模型安全产品或服务的需求，当前**关注的**项需求分别是大模型安全测评工具，占比，外部AI大模型在企业内使用的安全解决方案，占比，以及AI的供应链安全，占比。AI安全相关预算尚处爆发前期：调查显示，目前企业已有明确AI安全预算的占比*，正在评估需求的占比，计划未来纳入预算的占比，需求优先级较低的占比。企业开始将传统的安全采购需求向AI安全方向偏移。公开征集：AI安全大框架，产业能力全景图本地调查在风险聚焦、用户需求和能力提供方面，我们规划设计并率先推出AI安全产业链大框架，其覆盖范围包括：•基础层：算力安全、数据安全、算法安全。•技术层：模型安全、智能体安全、开发平台安全。•应用层：“AI+业务”安全（金融、医疗、交通等）、AI伦理与合规。基于上述框架，我们提出AI安全能力/产品全景图：包含AI基础设施安全、平台安全、应用安全等12大模块。总体上看，企业AI应用已从“是否采用”转向“如何安全**采用”。尽管当前AI落地效果未达预期，但企业的持续投资表明，AI仍是业务变革的**驱动力。安在新媒体呼吁行业共建AI安全生态，推动技术创新与风险防控协同发展，助力AI在安全可控轨道上**前行。管理层需依据审计结果决策，将个人信息保护内化为企业重要治理能力和ESG优势。

    要求：审计须覆盖数据处理全生命周期，采用文档审阅、系统测试、人员访谈、数据流分析等多维方法，确保风险无遗漏。审计结果需清晰量化风险等级，指导资源精细投入整改。2)合规验证与信任基石：作用：客观验证企业实践是否符合《个人信息保护法》《数据安全法》《网络安全法》及配套法规、国标（如GB/T35273）要求，证明企业履行法定义务（如告知同意、目的限制、安全保障、个权响应）。要求：审计须严格对标现行法律法规及监管动态，结论具备法律证明力。清晰展示合规差距与证据，为应对监管检查、回应个人诉求提供**依据，成为建立用户、监管、市场信任的**凭证。3)持续改进与价值引擎：作用：超越被动合规，揭示管理流程、技术措施、人员意识的系统性缺陷，推动治理体系优化（如完善制度、更新技术、强化培训）。要求：审计报告需包含切实可行的优先级改进建议，建立**机制确保闭环。管理层需依据审计结果决策，将个人信息保护内化为企业**治理能力和ESG优势。4)深度融合我国发展趋势：a)法规体系持续完善与监管趋严：配套细则、司法解释、执法案例不断充实，监管处罚力度***加大（如“未告知处理目的被罚百万”案例频现）。审计必须紧密*****要求。新增的个人信息可携带权，要求企业提供数据转移途径。天津金融信息安全技术

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。深圳网络信息安全设计

    对数据处理活动进行深入分析，识别数据生命周期每个环节可能存在的风险点。同时，对现有的技术防护措施进行核查，检查这些措施是否能够有效保障数据安全，是否存在漏洞或薄弱环节。第三阶段：风险识别——精细定位病灶依据标准要求，风险识别阶段需重点聚焦四大领域，精细定位潜在的数据安全风险。在数据安全管理方面，审查企业的制度体系是否健全，**架构是否合理，人员管理是否规范。在数据处理活动安全方面，对数据全生命周期各环节进行细致排查，如传输过程中是否采取了有效的加密措施等。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。在个人信息保护方面，审查企业是否遵循处理原则，是否充分履行告知同意义务等内容。具体评估内容看以下图片：第四阶段：风险分析与评价——科学诊断风险分析与评价阶段是对识别出的风险进行科学诊断的重要环节。首**行危害程度分析，评估风险一旦发生可能对数据的保密性、完整性、可用性造成的影响程度。其次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。在此基础上，划分风险等级，将风险划分为重大、高、中、低、轻微五级。深圳网络信息安全设计