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ISO37301合规管理体系在强调制度建设的同时，尤为注重合规文化的培育，将其视为合规管理有效落地的he心保障。该标准明确要求组织管理层发挥yin领作用，通过制定清晰的合规方针、开展常态化合规培训，向全体员工传递合规理念。同时，组织需建立合规激励与问责机制，对合规行为予以表彰，对违规行为严肃处理，引导员工将合规意识内化为行为自觉。通过持续培育合规文化，组织能够打破部门壁垒，推动形成全员参与、全程管控、quan面覆盖的合规管理氛围，使合规成为组织的he心价值观之一，从根本上提升合规管理的成效。移动应用需向用户明确 SDK 第三方共享的具体主体与数据类型，保障知情权与选择权。江苏网络信息安全培训

ISO42001人工智能管理体系涵盖了quan面的AI数据治理要求，将数据安全与隐私保护贯穿于人工智能应用的全流程。该标准要求组织建立数据分类分级管理制度，对敏感数据采取加密、脱min等保护措施，防止数据泄露、篡改或滥用。同时，它明确了AI数据采集、存储、使用、传输及销毁的合规要求，确保数据处理活动符合相关法律法规及伦理准则。在人工智能技术快速发展的背景下，数据作为AI应用的he心资源，其治理水平直接影响AI系统的合规性与安全性，ISO42001的相关要求为组织开展AI数据治理提供了重要依据。江苏网络信息安全培训移动应用 SDK 第三方共享需建立数据min化机制，明确共享范围、目的并获得用户有效授权。

ISO37301合规管理体系明确了组织内部各层级、各部门的合规职责划分，构建了分层分类的合规管理责任体系。该标准要求组织明确管理层、合规管理部门、业务部门及员工的合规职责，形成“管理层主导、合规部门统筹、业务部门主责、全员参与”的合规管理格局。其中，管理层需对合规管理体系的建立、实施与维护承担last责任；合规管理部门负责合规管理的统筹协调、指导监督与培训支持；业务部门需将合规要求融入业务流程，落实具体的合规管理措施；员工需严格遵守合规制度，主动识别并报告合规风险。通过清晰的职责划分，组织可避免出现合规管理责任不清、推诿扯皮等问题，确保合规管理工作有序推进。

PIMS隐私信息管理体系建设首步为合规诊断，明确与法律法规及行业标准的差距。PIMS体系以合规为he心前提，若脱离法规要求盲目建设，体系不仅无法发挥保护隐私的作用，还可能导致企业面临合规风险。合规诊断需从两个维度展开：一是法律法规维度，quan面梳理《个人信息保护法》《数据安全法》等相关法规，明确企业在数据收集、存储、使用、传输、删除等全环节的法定责任，如个人信息处理需获得用户同意、敏感个人信息需采取特殊保护措施等。二是行业标准维度，结合行业特性遵循特定标准，如金融行业需符合《银行业金融机构个人金融信息保护技术规范》，医疗行业需遵循《医疗机构患者隐私保护指南》。诊断过程中，需通过文档审查、流程梳理、现场访谈等方式，排查企业现有隐私管理措施与法规标准的差距。某医疗企业在PIMS建设初期未做合规诊断，按通用标准搭建体系，后发现未满足医疗数据匿名化处理要求，不得不tui翻重建，延误了6个月时间。因此，合规诊断是PIMS体系建设的“指南针”，只有明确差距，才能针对性设计体系内容，确保体系合规有效。ISO42001涵盖AI数据治理要求，确保人工智能应用的数据安全与隐私保护。

    2025年9月24日下午，“安全智造2025——AI赋能智能制造安全新生态”主题论坛在国家会展中心（上海）圆满落幕。安言咨询总经理秦峰受邀主持本次论坛。本次论坛聚焦人工智能技术在智能制造安全领域的应用与治理，共同探讨AI驱动下智能制造面临的安全挑战与应对策略。汇聚ding尖智慧，yin领数字制造安全标准与发展为深化数字制造领域网络与信息安全的融合发展，加快构建行业技术标准体系，推动研发与应用落地，上海市信息安全行业协会为首批16位来自zhi名企业的技术ling袖担任数字制造领域zhuan家。这批受聘zhuan家不仅是各自企业的技术负责人，更是未来推动行业技术规范制定、关键技术攻关和产业生态建设的he心智囊团。他们的加入，将为智能制造安全可控发展提供重要支持和方向指引。来自本市高校、企业、科研院所等二十余家单位的近四十位技术zhuan家受聘成为考评员，其中，安言咨询总经理秦峰也有幸或此殊荣。这支化考评员队伍的建立，标志着上海市信息安全行业协会人才评价体系迈入更加规范化、标准化的发展新阶段，为产业持续输送高质量、能战斗的实战型人才提供了制度保障。主题演讲环节。隐私事件取证应采用“链式取证”方法，确保电子数据从获取、固定到存储的完整性与不可篡改性。深圳企业信息安全

云 SaaS 环境 PIMS 落地首需梳理数据资产图谱，结合 SaaS 服务特性划分数据安全责任边界。江苏网络信息安全培训

    第三阶段：风险识别——jing准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，jing准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，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。江苏网络信息安全培训