信息安全|關(guān)注安言數(shù)據(jù)安全風(fēng)險與AI產(chǎn)業(yè)安全的“隱形紐帶”2025年，全球AI市場規(guī)模預(yù)計突破1500億美元，但數(shù)據(jù)安全風(fēng)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(shù)工具等維度已躋身*****梯隊，但企業(yè)仍面臨訓(xùn)練數(shù)據(jù)泄露、模型被黑、供應(yīng)鏈攻擊等嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。正如Gartner指出：“傳統(tǒng)端點防御已失效，AI驅(qū)動的零信任體系是***出路”，風(fēng)險管理正成為AI產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的**引擎。一、AI產(chǎn)業(yè)風(fēng)險的“全景圖譜”與風(fēng)險管理必要性011.訓(xùn)練數(shù)據(jù)的“潘多拉魔盒”AI大模型依賴海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練，但數(shù)據(jù)污染、投毒等風(fēng)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(xùn)練數(shù)據(jù)偏差導(dǎo)致錯誤診斷的案例屢見不鮮。這些風(fēng)險雖不直接決定產(chǎn)業(yè)生死，卻會通過“信任崩塌—客戶流失—市場萎縮”的傳導(dǎo)鏈條，間接削弱產(chǎn)業(yè)競爭力。022.生成內(nèi)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(nèi)容中的隱私泄露風(fēng)險，均暴露了技術(shù)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(chǎn)業(yè)生態(tài)的**發(fā)展。 按照評估計劃，企業(yè)可以采用問卷調(diào)查、訪談、漏洞掃描等多種方法進行風(fēng)險評估。上海信息安全分類

為規(guī)范車企軟件升級行為、保障消費者權(quán)益和落實軟件升級監(jiān)管政策奠定堅實的標(biāo)準(zhǔn)基礎(chǔ)。GB44497－2024《智能網(wǎng)聯(lián)汽車自動駕駛數(shù)據(jù)記錄系統(tǒng)》規(guī)定了智能網(wǎng)聯(lián)汽車自動駕駛數(shù)據(jù)記錄系統(tǒng)的數(shù)據(jù)記錄、數(shù)據(jù)存儲和讀取、信息安全、耐撞性能、環(huán)境評價性等方面的技術(shù)要求和試驗方法，適用于M和N類車輛配備的自動駕駛數(shù)據(jù)記錄系統(tǒng)，將為**責(zé)任認(rèn)定及原因分析提供技術(shù)支撐，有利于促進自動駕駛技術(shù)進步。同樣的，10項推薦性**標(biāo)準(zhǔn)中的GB/T44464-2024《汽車數(shù)據(jù)通用要求》也對車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)安全提出了詳細要求，其規(guī)定了汽車處理個人信息和重要數(shù)據(jù)的一般要求，對個人信息保護的要求，對于重要數(shù)據(jù)在收集、存儲、使用、傳輸、處理等各個環(huán)節(jié)中的保護要求以及審核評估及試驗要求等。GB/T44464-2024《汽車數(shù)據(jù)通用要求》：本文件規(guī)定了汽車產(chǎn)品在研發(fā)設(shè)計和生產(chǎn)制造過程中產(chǎn)生和收集的數(shù)據(jù)的一般要求、個人信息保護要求、重要數(shù)據(jù)保護要求、審核評估及試驗要求，描述了相應(yīng)試驗方法，適用于汽車產(chǎn)品及汽車數(shù)據(jù)處理者，ISO27701保障汽車數(shù)據(jù)安全在以上這些背景的基礎(chǔ)上，就不得不提到ISO27001的擴展標(biāo)準(zhǔn)ISO27701了。ISO27701是由**標(biāo)準(zhǔn)化**（ISO）發(fā)布的隱私信息管理標(biāo)準(zhǔn)。 杭州網(wǎng)絡(luò)信息安全評估數(shù)據(jù)安全風(fēng)險評估可以幫助企業(yè)識別和評估與數(shù)據(jù)處理相關(guān)的法律風(fēng)險，確保企業(yè)在合規(guī)的前提下開展業(yè)務(wù)。

評估信息安全的有效性是一個復(fù)雜而多維的過程，涉及多個方面和步驟。以下是一些關(guān)鍵步驟和考慮因素：進行現(xiàn)場調(diào)研與審計：現(xiàn)場調(diào)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(nèi)部審計：利用內(nèi)部審計團隊或外部專業(yè)機構(gòu)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(fēng)險評估、性能指標(biāo)評估等方面。制定并執(zhí)行：信息安全指標(biāo)關(guān)鍵性能指標(biāo)：制定信息安全管理體系的關(guān)鍵性能指標(biāo)，如恢復(fù)時間目標(biāo)（RTO）和恢復(fù)點目標(biāo)（RPO），并定期評估其實際表現(xiàn)。安全事件響應(yīng)能力：評估信息安全管理體系中的安全事件響應(yīng)能力，包括對安全事件的識別、報告、響應(yīng)和恢復(fù)能力。

如何在保護個人隱私和提高技術(shù)利用之間找到平衡，是當(dāng)前面臨的重要問題?。02敏感個人信息識別的新篇章《識別指南》的**內(nèi)容《識別指南》的發(fā)布，標(biāo)志著我國在敏感個人信息保護領(lǐng)域邁出了重要一步。該指南不僅明確了敏感個人信息的定義，還給出了具體的識別規(guī)則以及常見敏感個人信息類別和示例，為各**識別敏感個人信息提供了科學(xué)、系統(tǒng)的指導(dǎo)。根據(jù)《識別指南》，敏感個人信息是指一旦泄露或者非法使用，容易導(dǎo)致自然人的人格尊嚴(yán)受到侵害或者人身、財產(chǎn)安全受到危害的個人信息，包括但不限于生物識別、宗教信仰、特定身份、醫(yī)療**、金融賬戶、行蹤軌跡等信息，以及不滿十四周歲未成年人的個人信息。識別規(guī)則與常見示例《識別指南》詳細闡述了敏感個人信息的識別規(guī)則，強調(diào)既要考慮單項敏感個人信息識別，也要考慮多項一般個人信息匯聚或融合后的整體屬性。此前，國家標(biāo)準(zhǔn)GB/T35273《信息安全技術(shù)個人信息安全規(guī)范》在資料性附錄中對個人敏感信息判定給出了示例。GB/T35273已對敏感個人信息明確了定義，即一旦泄露或者非法使用，容易導(dǎo)致自然人的人格尊嚴(yán)受到侵害或者人身、財產(chǎn)安全受到危害的個人信息。根據(jù)這一定義，指南對常見敏感個人信息進行了列舉。 在資源有限的情況下，企業(yè)應(yīng)該根據(jù)自身的業(yè)務(wù)特點、數(shù)據(jù)敏感度等因素，實施準(zhǔn)確的風(fēng)險評估策略。

    信息安全｜關(guān)注安言當(dāng)下，個人信息保護已成為企業(yè)運營中不可忽視的重要議題。隨著技術(shù)的飛速發(fā)展，個人信息的收集、處理、存儲與傳輸日益便捷，但隨之而來的隱私泄露風(fēng)險和事件也在不斷增加，個人信息保護體系的建設(shè)還需要更完善的指引。為了有效應(yīng)對這一挑戰(zhàn)，**網(wǎng)絡(luò)安全標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)**會秘書處于2024年9月14日正式發(fā)布了《網(wǎng)絡(luò)安全標(biāo)準(zhǔn)實踐指南——敏感個人信息識別指南》（以下簡稱《識別指南》），為企業(yè)識別與保護敏感個人信息提供了明確的指導(dǎo)。與此同時，ISO27701隱私信息管理標(biāo)準(zhǔn)（PIMS）作為**公認(rèn)的隱私管理體系標(biāo)準(zhǔn)，也為企業(yè)構(gòu)建***的隱私保護框架提供了有力支持。本文結(jié)合我司在ISO27701PIMS體系建設(shè)咨詢服務(wù)及數(shù)據(jù)安全咨詢服務(wù)方面的經(jīng)驗，淺析《識別指南》如何助力國內(nèi)企業(yè)**ISO27701PIMS體系建設(shè)。01敏感個人信息識別痛點個人信息泄露在近年來愈演愈烈。據(jù)相關(guān)報告顯示，2023年，“公民個人信息”是全年數(shù)據(jù)泄露的主要類型之一，占比高達90%以上。其中，包含“手機號”的公民個人信息泄露超過80%，“姓名+手機號+身份證號+銀行卡號”這類數(shù)據(jù)字段組合出現(xiàn)的頻率比較高。此外，還有灰黑產(chǎn)二次拼接“歷史個人數(shù)據(jù)信息”，并進行多次販賣。由此可以看出。 為了確保數(shù)據(jù)安全工作的有效進行，企業(yè)還應(yīng)努力構(gòu)建一種積極向上的安全文化氛圍。杭州金融信息安全設(shè)計

企業(yè)可以建立安全激勵機制，鼓勵員工積極參與安全工作。上海信息安全分類

三、風(fēng)險識別與評估：風(fēng)險管理的“神經(jīng)中樞”011.風(fēng)險識別的“雷達系統(tǒng)”數(shù)據(jù)安全風(fēng)險評估通過掃描訓(xùn)練數(shù)據(jù)合規(guī)性、模型漏洞、供應(yīng)鏈風(fēng)險等維度，為企業(yè)提供風(fēng)險熱力圖。例如，某安全服務(wù)提供商推出的AI大模型風(fēng)險評估工具通過多種類型的風(fēng)險識別、數(shù)千個測試用例，能快速幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)代碼訓(xùn)練中的機密數(shù)據(jù)殘留，避免潛在泄露。022.風(fēng)險評估的“導(dǎo)航儀”定性方法（如因素分析、邏輯分析）與定量方法（如機器學(xué)習(xí)算法、風(fēng)險因子分析）結(jié)合，可精細量化風(fēng)險等級。阿里云提出的“基于圖的風(fēng)險分析法”，通過分析用戶與數(shù)據(jù)之間的訪問關(guān)系圖，發(fā)現(xiàn)異常路徑，誤報率降低至。033.動態(tài)防御體系的構(gòu)建清華大學(xué)黃民烈教授建議，通過算法自動檢測模型漏洞并生成對抗樣本，提升防御效率8倍以上。齊向東提出，AI大模型需建立“縱深防御體系”，包括數(shù)據(jù)訪問控制、加密存儲、漏洞監(jiān)測等。四、風(fēng)險管理，AI安全的“戰(zhàn)略前哨”在AI大模型驅(qū)動的“數(shù)實融合”時代，數(shù)據(jù)安全風(fēng)險與產(chǎn)業(yè)安全的關(guān)聯(lián)更趨復(fù)雜。正如Gartner所言：“安全必須嵌入AI開發(fā)全流程，風(fēng)險評估是守住技術(shù)紅線的***道防線”。企業(yè)需以動態(tài)免*系統(tǒng)應(yīng)對攻擊升級，以風(fēng)險管理工具**未知風(fēng)險。 上海信息安全分類