亞馬遜當?shù)貢r間本周一向404Media、CRN等外媒發(fā)布聲明，確認出現(xiàn)了一起第三方供應商導致的亞馬遜員工數(shù)據(jù)泄露事件。這次網絡安全事件據(jù)信由文件傳輸軟件MOVEit在2023年爆出的CVE-2023–34362零日漏洞導致。61、B2B數(shù)據(jù)聚合公司DemandScience泄露超1億人數(shù)據(jù)一個名為“KryptonZambie”的***者在BreachForums論壇上出售，目前已證實，這些數(shù)據(jù)來自一家聚合數(shù)據(jù)的B2B需求生成公司DemandScience。62、諾基亞被***攻擊，泄露大量內部敏感數(shù)據(jù)據(jù)BleepingComputer消息，跨國電信巨頭諾基亞正在調查一起數(shù)據(jù)泄露事件，有***聲稱獲得了該公司及某第三方承包商公司的內部敏感數(shù)據(jù)。、02數(shù)據(jù)丟失1、南昌某集團公司大量數(shù)據(jù)疑遭境外竊取，被罰10萬元接上級網信部門通報，南昌某集團有限公司所屬IP疑似被***遠程控制，頻繁與境外通聯(lián)，向境外傳輸大量數(shù)據(jù)。經調查，南昌市網信辦依據(jù)數(shù)據(jù)安全法對南昌某集團有限公司處以警告、罰款10萬元，對直接負責的主管人員處以罰款2萬元的行政處罰。2、LockBit宣稱成功入侵美聯(lián)儲，竊取了33TB數(shù)據(jù)據(jù)該**的受害者信息，他們從美聯(lián)儲竊取了多達33TB的銀行內部數(shù)據(jù)，其中包括眾多機密細節(jié)，如果得到證實，這將是歷史上**嚴重的金融數(shù)據(jù)泄露事件之一。 安言咨詢在數(shù)據(jù)安全咨詢服務方面積累了豐富的經驗。廣州銀行信息安全分類

    即便有相關法律法規(guī)的制約，依然無法*****個人信息泄露事件的發(fā)生。實際上，這不僅是**、企業(yè)等數(shù)據(jù)的采集者沒有做好安全防護，個人信息特別是敏感個人信息難以識別，也是導致泄露頻發(fā)的主要原因。?個人信息的定義因其高度依賴具體場景而變得模糊。個人信息的識別目標、識別主體、識別概率、識別風險的不同，使得個人信息的范圍難以確定。這種不確定性導致在法律應對上存在困難，尤其是在技術與產品飛速發(fā)展的***，很難找到一個確定不變的界定。?敏感個人信息的定義與識別準則敏感個人信息的定義涉及生物識別、宗教信仰、特定身份、醫(yī)療**、金融賬戶、行蹤軌跡等信息，一旦泄露或非法使用，可能導致個人人格尊嚴受到侵害或人身、財產安全受到危害。然而，現(xiàn)行法律法規(guī)對敏感個人信息的定義雖然基本，但在實踐中如何具體識別這些信息，以及如何根據(jù)不同場景和法律法規(guī)進行分類保護，仍然是一個挑戰(zhàn)。盡管有《個人信息保護法》等法律法規(guī)對個人信息進行保護，但在實際操作中，如何有效監(jiān)督和避免技術濫用，確保個人信息的安全和隱私，仍然是一個難題。此外，對于人臉識別等生物識別技術的使用，雖然有其便利性，但也帶來了個人信息保護的挑戰(zhàn)。 南京銀行信息安全供應商機構需建立動態(tài)管理機制，定期評估數(shù)據(jù)屬性，及時調整保護措施，避免因分類滯后導致風險暴露。

威脅識別:明確可能對信息資產造成損害的潛在威脅來源。威脅可以來自多個方面，包括外部和內部。外部威脅主要是網絡攻擊，如不法分子攻擊（利用軟件漏洞進行入侵）、惡意軟件ganran（病毒、木馬、蠕蟲等）、分布式拒絕服務攻擊（DDoS）、網絡釣魚（通過欺騙用戶獲取敏感信息）等。內部威脅則包括員工的無意失誤（如誤刪除重要數(shù)據(jù)、使用弱密碼導致賬戶被盜用）和惡意行為（如內部人員竊取數(shù)據(jù)進行非法交易）。以金融機構為例，外部不法分子可能會試圖攻擊其網上銀行系統(tǒng)竊取用戶資金，而內部員工可能因被收買而泄露信息。

評估信息安全的有效性是一個復雜而多維的過程，涉及多個方面和步驟。以下是一些關鍵步驟和考慮因素：進行現(xiàn)場調研與審計：現(xiàn)場調研：實地走訪各部門，了解信息安全管理體系的執(zhí)行情況，包括員工對安全政策的理解和遵守情況，以及安全控制措施的有效性。內部審計：利用內部審計團隊或外部專業(yè)機構進行信息安全管理體系的審計，核實各項控制措施的執(zhí)行情況和有效性。審計可以包括合規(guī)性檢查、風險評估、性能指標評估等方面。制定并執(zhí)行：信息安全指標關鍵性能指標：制定信息安全管理體系的關鍵性能指標，如恢復時間目標（RTO）和恢復點目標（RPO），并定期評估其實際表現(xiàn)。安全事件響應能力：評估信息安全管理體系中的安全事件響應能力，包括對安全事件的識別、報告、響應和恢復能力。使用加密技術來保護物聯(lián)網設備之間的通信數(shù)據(jù)。

針對每個選定的信息安全領域，需要定義具體的信息安全指標。這些指標應該能夠量化信息安全目標的實現(xiàn)程度，并幫助組織監(jiān)控和改進信息安全管理體系。以下是一些常見的信息安全指標示例：內部和外部威脅：嘗試性攻擊次數(shù)成功攻擊次數(shù)異常用戶行為：異常登錄嘗試次數(shù)未經授權的訪問嘗試次數(shù)安全漏洞：已知漏洞的數(shù)量和嚴重性漏洞修復的時間系統(tǒng)可靠性：系統(tǒng)正常運行時間百分比系統(tǒng)故障恢復時間數(shù)據(jù)完整性：數(shù)據(jù)錯誤率數(shù)據(jù)恢復成功率可用度：服務可用性百分比系統(tǒng)響應時間合規(guī)性：法規(guī)遵從性檢查的通過率法規(guī)遵從性改進計劃的執(zhí)行情況確定信息系統(tǒng)的安全控制措施是否有效，是否符合相關標準和法規(guī)要求。北京證券信息安全標準

國家金融監(jiān)督管理總局于2024年12月發(fā)布的《銀行保險機構數(shù)據(jù)安全管理辦法》（以下簡稱《辦法》）。廣州銀行信息安全分類

信息安全|關注安言數(shù)據(jù)安全風險與AI產業(yè)安全的“隱形紐帶”2025年，全球AI市場規(guī)模預計突破1500億美元，但數(shù)據(jù)安全風險正以**級速度蔓延。**AI安全就緒度**顯示，我國在治理框架、技術工具等維度已躋身*****梯隊，但企業(yè)仍面臨訓練數(shù)據(jù)泄露、模型被黑、供應鏈攻擊等嚴峻挑戰(zhàn)。正如Gartner指出：“傳統(tǒng)端點防御已失效，AI驅動的零信任體系是***出路”，風險管理正成為AI產業(yè)可持續(xù)發(fā)展的**引擎。一、AI產業(yè)風險的“全景圖譜”與風險管理必要性011.訓練數(shù)據(jù)的“潘多拉魔盒”AI大模型依賴海量數(shù)據(jù)訓練，但數(shù)據(jù)污染、投毒等風險激增。2024年韓國某初創(chuàng)公司因聊天機器人泄露**被罰款，而醫(yī)療大模型因訓練數(shù)據(jù)偏差導致錯誤診斷的案例屢見不鮮。這些風險雖不直接決定產業(yè)生死，卻會通過“信任崩塌—客戶流失—市場萎縮”的傳導鏈條，間接削弱產業(yè)競爭力。022.生成內容的“雙刃劍”生成式AI可能被濫用為虛假信息傳播工具。2024年DeepSeek大模型遭遇的TB級DDoS攻擊，以及AI生成內容中的隱私泄露風險，均暴露了技術失控的潛在威脅。此類事件雖不直接摧毀企業(yè)，卻會通過“品牌聲譽受損—融資受阻—創(chuàng)新停滯”的路徑，間接影響產業(yè)生態(tài)的**發(fā)展。 廣州銀行信息安全分類