北京信息安全设计

    个人信息保护合规审计重磅解读（一）——个人信息保护合规审计的背景（一）“个人信息保护合规审计”概念***次出现于《中华*****个人信息保护法》，该法提出个人信息处理者应当定期进行合规审计，以及相关监管部门可依法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等，但并未明确个人信息保护合规审计的具体概念、方法、范围等实施要点。为进一步细化与落实指导上述个人信息保护法规定的义务工作的开展执行，2023年8月，**网信办制定并出台了《个人信息保护合规审计管理办法(征求意见稿)》:2025年2月14日《个人信息保护合规审计管理办法》正式发布，并将于2025年5月1日正式生效。接下安言将通过以下三期为各位带来***的个人信息保护合规审计解读l个人信息保护合规审计的背景l个人信息保护合规审核的开展l个人信息保护合规审计的实际及总结1.个人信息保护的监管环境近年来，随着数字经济纵深发展，个人信息保护与数据利用的矛盾日益突出，全球监管环境呈现明显强化趋势。我国个人信息保护合规审计制度以《个人信息保护法》为基石，经历从原则性规定到实施细则的演进过程，形成了四级制度体系：法律-行政法规-部门规章-标准规范。《个人信息保护合规审计办法》中明确了个人信息保护合规审计的内容；北京信息安全设计

    4.附件《个人信息保护合规审计指引》《个人信息保护合规审计管理办法》——附件《个人信息保护合规审计指引》《个人信息保护合规审计办法》中明确了个人信息保护合规审计的内容，个人信息处理者、机构应当依据法律法规要求及《个人信息保护合规审计指引》进行个人信息保护合规审计，个人信息保护合规审计的审查重点如下图所示：附件《个人信息保护合规审计指引》——典型条款解析附件《个人信息保护合规审计指引》原文参考：十、对个人信息处理者基于个人同意公开个人信息进行合规审计的，应当重点审查下列事项：（一）个人信息处理者公开其处理的个人信息前是否取得个人单独同意，该授权是否真实、有效，是否存在违背个人意愿将个人信息予以公开的情况；（二）个人信息处理者公开个人信息前，是否进行个人信息保护影响评估。《个人信息保护法》对应解读：第二十五条个人信息处理者不得公开其处理的个人信息，取得个人单独同意的除外。第五十五条有下列情形之一的，个人信息处理者应当事前进行个人信息保护影响评估，并对处理情况进行记录：（一）处理敏感个人信息；（二）利用个人信息进行自动化决策；。天津个人信息安全供应商近年来，随着数字经济纵深发展，个人信息保护与数据利用的矛盾日益突出，全球监管环境呈现明显强化趋势。

    信息安全｜关注安言数据安全是数字化时代的生命线2025年尚未走完一半的时光，全球范围内却已然拉响了数据安全的红色警报——据不完全统计，本年度已累计发生超过230起重大数据泄露事件，这些事件如同多米诺骨牌般，接连波及金融、医疗、制造等关乎国计民生的关键领域，给企业运营、用户隐私乃至**都带来了难以估量的损失。在此严峻形势下，《GB/T45577-2025数据安全技术数据安全风险评估方法》国家标准正式发布，并将于2025年11月1日正式实施，这一举措标志着数据安全合规要求正式迈入了一个全新的、更为严格的阶段。数据安全风险评估背景01在数字化转型浪潮中，数据已成为驱动企业创新发展的**力量。与此同时，网络攻击面持续扩大，数据泄露事件频发。从**到商业机密，从生产数据到研发成果，企业运营的每个环节都依赖数据驱动。然而，数据价值攀升的同时，安全风险也在**级增长。2024年全球数据泄露事件同比激增37%，单次泄露平均成本达435万美元，企业正面临前所未有的安全挑战。随着《数据安全法》、《个人信息保护法》的出台，法律上明确要求建立健全数据安全管理制度，开展数据安全风险评估。为了落实上位法，监管、各个行业都逐步出台了相关的数据安全管理办法。

    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。人信息保护合规审计，正是企业提前排查风险、规避监管处罚、赢得用户信任的重要抓手。

    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。个人信息保护合规审计的审计要点可以分为五点；深圳证券信息安全报价

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、数据流分析等方法，确保风险无遗漏。北京信息安全设计

    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。北京信息安全设计