上海银行信息安全

    由于“深度学习”算法所依赖的“涌现”现象具有难以解释的特性，加之训练模型所使用的数据可能存在各类问题，且模型训练需依赖大量的算力基础设施，AI自身的安全风险始终处于高位。与传统软件按照需求和规格进行精确编程不同，人工智能系统采用数据驱动的训练和优化方法来处理多样化的输入。这使得AI系统的架构相较于传统软件系统更为复杂，面临的威胁也更加多样化和隐蔽。例如，数据污染或篡改可能导致AI系统做出错误决策，而模型的可解释性差则使得问题排查和修复变得极为困难。OWASP自2023年起持续发布AI应用风险Top10榜单，并于今年3月27日更名为OWASPGenAI安全项目，进而提升至OWASP旗舰项目的地位。此外，人工智能的广泛应用引发了就业结构的深刻变革，传统职业面临被自动化替代的风险，进而加剧了社会不平等问题。AI的决策过程缺乏透明度和可解释性，这使得评估其在涉及公共利益和伦理道德决策中的信任度变得尤为困难。同时，Deepfake等利用人工智能实施的恶意行为手段，进一步加剧了公众对AI技术滥用的担忧。为应对这些挑战，多年前全球范围内开始高度重视AI的伦理和安全问题。各国**、****及企业纷纷出台相关政策和指南，旨在规范AI的发展和应用。 随着《生成式人工智能服务安全基本要求》等国家标准陆续出台，国内人工智能监管正逐步转向强制性合规标准。上海银行信息安全

    信息安全｜关注安言当前全球经济可谓风云诡变，企业面临着前所未有的挑战。市场环境的波动、成本的不断上升以及收入的下滑，使得企业在运营过程中不得不更加审慎地管理资源。在这种逆境中，企业往往会选择通过“砍人砍钱”的无奈之举来应对压力，但这往往给原本就复杂的数据安全管理工作带来了更大的挑战。因为企业在降本裁员的背景下，信息安全部门的预算往往首当其冲，成为被削减的对象。然而，正是在这样的逆境中，数据安全的重要性愈发凸显，成为企业不可忽视的关键要素。因为数据作为企业的**资产之一，其安全性直接关系到企业的生存和发展。尤其是在数字化转型的浪潮下，企业的数据量呈现式增长，涵盖了**、交易记录、研发数据等方方面面。这些数据不*蕴含着巨大的商业价值，还承载着企业的**竞争力。一旦数据安全受到威胁，轻则可能导致企业声誉受损、客户流失，重则可能引发法律诉讼、巨额罚款甚至企业倒闭。因此，数据安全风险评估成为了企业在逆境中必须重视的工作。它不*能够帮助企业及时发现并修复潜在的安全漏洞，还能够提升企业的整体安全防护水平，为企业的稳健发展提供坚实保障，更难得的是，其往往不需要很大的投入。即是用有限的投入换来更大的总体收益。 深圳网络信息安全分类信息调研阶段是深入了解企业数据安全现状的关键环节。

不能*从急功近利以及简单粗暴的视角去审视，比如是否直接就能拿出一个可量化的东西来证明其效果，是否安全向好立竿见影，是否当下立马就能看到想要的结果等等。安全这个行业，尤其是安全工作，本身就是难以用简单的量化指标去衡量的，所以我们评价的时候要更立体、更辩证、更客观、更综合、更长远。不能**局限于自身的利益，或者自身的视角和立场，简单认为“我觉得”数据分类分级对“我”没用，就认为它没有价值。数据分类分级意义与价值事实上，如果我们把视角放高一些，不难发现数据分类分级在行业发展、立法健全、数据安全保护以及资源优化配置等方面都承载着重要的意义。这一意义何在？我们不妨就从一个第三方的角度来看。一、能够更加妥善保护数据安全随着时代的进步，数据已经成为许多**的**资产，对**数据的保护至关重要。然而，各类**形形**，众多数据也是包罗万象。如何界定“数据”的概念与范围，在近几十年间，无论是立法者，还是数据拥属者，很长时间都没能达成一致的认定。通俗来讲，我们要保护一样东西，那首先必须深入了解其属性、类别、能力、特性。数据保护也是一样，那么浩如*海、千差万别的数据摆在眼前，又不能一箩筐打包加密起来丢在加密库房里。

随着信息技术的飞速发展，数据已成为企业和社会的重要资产。为了应对日益严峻的数据安全挑战，众多企业和机构纷纷展开数据安全评估工作。由此可见，从个人的隐私信息到企业的重要商业数据，再到国家的关键信息基础设施，数据的安全至关重要。数据安全评估是对数据的保密性、完整性和可用性进行审查和分析。通过专业的评估手段，可以及时发现数据存储、传输和处理过程中的安全隐患，为制定有效的安全策略提供依据。目前，安言提供的数据安全评估技术包括风险评估、漏洞扫描、渗透测试等。风险评估主要是对数据面临的各种风险进行识别和分析，确定风险的等级和影响范围。漏洞扫描则是通过自动化工具对系统和网络进行扫描，查找可能存在的安全漏洞。渗透测试则是模拟攻击的方式，对系统的安全性进行深入测试，以发现潜在的安全问题。在金融领域，数据安全评估同样至关重要。银行、证券等金融机构掌握着大量的客户敏感信息，一旦数据泄露，将给客户和金融市场带来巨大的风险。为此，安言也积极协助各大金融机构纷纷加强数据安全评估，采用先进的加密技术和安全防护措施，确保数据的安全。相关部门也高度重视数据安全评估工作。相关部门出台了一系列政策法规。 ISO/IEC 42001:2023是全球可认证人工智能管理体系国际标准，助力其负责任地开发、提供或使用AI系统。

由此，本文将从企业安全管理责任人的视角出发，探讨数据安全风险评估对企业价值的提升，以及在安全投入缩减情况下的创新做法。数据安全风险评估的重要性在大环境欠佳的背景下，数据安全风险评估的价值得到了进一步的凸显。通过优化数据安全风险评估，企业可以在有限的资源下实现比较大的安全收益。具体而言，数据安全风险评估对企业价值的提升主要体现在以下几个方面：1、法律合规与**资产保护在经济不景气的时期，企业的每一分钱都显得尤为珍贵。因此，防止因数据安全问题导致的经济损失，成为了企业安全管理的首要任务。此外，随着全球范围内数据安全法规的日益严格，企业必须确保其数据处理活动符合相关法律法规的要求。数据安全风险评估可以帮助企业识别和评估与数据处理相关的法律风险，确保企业在合规的前提下开展业务。另外，数据安全风险评估还能够帮助企业发现和修复潜在的安全漏洞，防止数据泄露、篡改等安全事件的发生，从而保护企业的商业机密和敏感信息。2、提升客户信任与市场竞争力在数字经济时代，客户对企业数据保护能力的信任程度成为影响购买决策的重要因素之一。通过持续进行数据安全风险评估，并向客户展示企业在数据保护方面的努力和成果。 组建一支专业的评估团队，团队成员应涵盖技术、法务、业务等多领域专业人才，为评估提供准确的信息。广州信息安全解决方案

将能够更有效地应对AI技术带来的挑战和风险，实现AI技术的可持续发展和价值升级。上海银行信息安全

    网数安全｜关注安言数据是新时代的石油，更是企业**资产。然而，面对日益严峻的安全威胁和不断升级的监管要求（如《数据安全法》、《个人信息保护法》），您的企业是否正面临这些困扰？▶投入了大量安全资源，却说不清防护水平到底如何？▶担心数据泄露风险，却不知从何下手系统加固？▶面对合规审计要求，缺乏有力的证明依据？▶数据安全管理碎片化，难以形成合力？别担心！让的DSMM咨询服务为您拨云见日！一、什么是DSMM？DSMM（DataSecurityMaturityModel，数据安全成熟度模型）是我国**的数据安全建设与管理评估框架。它如同一个精密的“标尺”和清晰的“路线图”，帮助企业：•精细评估现状：系统性地从**建设、制度流程、技术工具、人员能力四大维度，***衡量您的数据安全防护水平，精细定位短板与风险点。•明确提升方向：将数据安全能力划分为5个成熟度等级（从基础合规到持续优化），清晰描绘能力进阶路径，避免盲目投入。•对标合规要求：深度契合**法律法规和行业监管要求，是证明企业数据安全合规治理水平的**依据。•驱动持续优化：建立可量化、可评估、可持续改进的数据安全管理体系，真正实现安全与业务的融合共生。 上海银行信息安全