上海信息安全分析

    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。新增的个人信息可携带权，要求企业提供数据转移途径。上海信息安全分析

    需强化企业数据安全防护体系，防范**信息在大模型应用场景下的流失；C端用户尤其需关注老人与孩子等群体，其在使用大模型时可能因认知差异泄露银行卡密码等个人隐私或家庭敏感数据。总体而言，随着大模型普及，其输入输出环节的数据安全将在**竞争、企业数据权保护及个人隐私防护等层面引发系统性变化，需构建多主体协同的安全治理体系。一句话总结：AI安全的本质内核是数据安全治理，因此需以AI技术赋能数据要素价值释放，通过驱动社会生产力的范式革新，为新一轮产业变革注入**动能。这一进程既需构建覆盖企业数据资产、个人信息权益、**数字**的全维度防护体系，更要以数据安全合规为基石，推动数字经济与实体经济深度融合，**终实现技术创新与安全保障的协同发展，夯实社会数字化转型的可持续发展根基。汤加贝：今年年初，以DS为**的AI技术与哪吒国漫电影呈现出相似的爆发态势：二者均以“突然爆红”的姿态引发**参与热潮，在资本助推下快速实现从国内市场向**舞台的拓展，且均因热度高涨而不缺投资关注。如同哪吒电影在国内创下152亿票房奇迹后，海外市场*收获5亿票房、远低于200亿预期的落差，当前AI技术的爆发式增长亦需警惕“狂热背后的冷静期考验”。南京金融信息安全询问报价只有清晰掌握数据全貌，才能避免后续审计 “漏网之鱼”。

    个人信息保护合规审计重磅解读（二）——个人信息保护合规审计的开展文接上期“引用上一期的链接”，在明确了个人信息保护合规审计的背景后，本次为大家带来个人信息保护合规审计的开展。1.规划审计流程和了解审计权限个人信息保护合规审计的审计规划：1)明确审计目标与审计对象：与管理层进行沟通明确审计目标，明确审计工作重点。根据审计目标选定合适的审计对象（业务场景、应用形态、处理环节等），初步摸排合规情况。2)制定审计计划组建团队：初步调研审计对象，制定审计计划，组建相关部门团队开展审计工作。3)执行审计工作：综合采用访谈、文件审阅、系统调用等多种手段梳理个人信息处理活动，识别相关法律法规规定，依据法律法规规定进行评价。4)编制与出具审计报告：撰写审计报告，与利益相关方沟通确认审计报告内容，出具审计报告，对审计报告进行解读。5)制定整改计划并实施：就审计工作发现的问题确定处置方案，制定整改计划并实施。

    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。审计报告需包含切实可行的优先级改进建议，建立跟踪机制确保闭环。

    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。人信息保护合规审计人员可分为高级、 中级、 初级三个级别；深圳银行信息安全产品介绍

信息安全管理体系的有效运行依赖于全员参与和持续改进。上海信息安全分析

    成为企业动态合规的“预警雷达”和“免*系统”。b)监管常态化与穿透式检查：网信办、工信部、市监总局等多部门协同监管成为常态，主动监测和“双随机”抽查结合。审计报告是企业自证合规、争取监管信任的关键“通行证”。c)技术驱动与审计智能化：大数据、AI技术在自动化数据发现、异常行为监测、风险建模中应用加深。审计需融合技术工具，提升覆盖广度、深度与效率，应对海量数据处理挑战。d)生态协同与标准统一：供应链、平台生态中的数据共享责任及时梳理清晰。审计范围需延伸至第三方合作方，并推动行业最佳实践和标准互认，降低生态合规成本。e)**规则接轨与跨境治理强化：伴随《促进和规范数据跨境流动规定》等细则出台，跨境数据传输审计（如SCCs、安全评估）成为焦点。审计需具备**视野，确保企业满足境内及目标市场合规要求。总结：个人信息保护合规审计是企业应对强监管、规避高额处罚、维护商业信誉的**管理工具。在我国法规持续完善、监管日益严格、技术深度赋能、生态协同发展及跨境规则强化的趋势下，其作用已从被动合规升维为主动风险管理与价值创造的战略支撑。企业必须构建常态化、化、智能化的审计机制，方能行稳致远。上海信息安全分析