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    更多集中在安全运营与AI运营场景——企业内部自建知识库生成报告，厂商则提供数据处理分析等赋能服务，不过业内认为此模式尚未充分释放AI安全的潜在价值。投资视角下，底层大模型赛道已被豆包、DS、GPT等巨头占据，中间层的智能体和编排因被视为**终会并入大模型而不被看好，唯有端到端的交互性AI被视作突破口，即聚焦特定领域痛点提供直接解决方案，类似大众点评为用户精细匹配服务的模式。这一趋势可从印巴***中得到启示：巴基斯坦歼十战机击落六架阵风的关键，并非单一装备性能，而是后台数据链的协同能力，类比到安全领域，未来企业即便采购了诸多单项强大的安全产品，若缺乏后台数据链的整合联通，仍难以实现安全能力的**大化交付，这也指向AI安全未来发展需更注重体系化协同与价值闭环。一句话总结：点对点，以结果为导向的AI安全应用才是未来的趋势。李雪鹏：大模型安全需从**、企业与C端用户三个维度协同考量。**层面在中美AI底层竞争中聚焦大模型安全，通过推动合规高质量数据集建设与数据要素保障体系，夯实大模型发展的底层安全基础；企业层面因大模型改变传统数据使用模式（如文档传输与信息获取方式革新），面临内部数据泄露风险。个人信息的全生命周期包括：采集、传输、使用、存储、对外提供、删除/销毁。网络信息安全供应商

    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。南京企业信息安全评估数据泄露、网络攻击、合规风险等问题层出不穷，时刻威胁着企业的正常运营与长远发展。

    并规定个人信息处理者、机构违反《办法》规定的法律责任。《个人信息保护合规审计管理办法》共20条，发布于2025年2月14日，自2025年5月1日开始执行。《个人信息保护合规审计管理办法》——关键条款第八条个人信息处理者按照保护部门要求开展个人信息保护合规审计的，应当为机构正常开展个人信息保护合规审计工作提供必要支持，并承担审计费用。第九条个人信息处理者按照保护部门要求开展个人信息保护合规审计的，应当按照保护部门要求选定机构，在限定时间内完成个人信息保护合规审计；情况复杂的，报保护部门批准后，可以适当延长。第十条个人信息处理者按照保护部门要求开展个人信息保护合规审计的，在完成合规审计后，应当将机构出具的个人信息保护合规审计报告报送保护部门。个人信息保护合规审计报告应当由机构主要负责人、合规审计负责人签字并加盖机构公章。第十一条个人信息处理者按照保护部门要求开展个人信息保护合规审计的，应当按照保护部门要求对合规审计中发现的问题进行整改。在整改完成后15个工作日内，向保护部门报送整改情况报告。第十二条处理100万人以上个人信息的个人信息处理者应当**个人信息保护负责人。

    《重要数据保护实践》侯大鹏纬景储能安全负责人企业数据分级隔离安全管理解决方案通过创新融合零信任架构与传统终端安全技术，构建了高性价比的数据防护体系。该方案以“零信任动态防护+传统技术升级”双引擎为**，在不改变企业原有网络架构的前提下，实现**数据的分级隔离与安全流转，尤其适用于混合办公场景下的数据泄露风险防控。技术层面，方案基于零信任SDP框架建立三层防护架构：客户端集成多重身份验证与设备指纹识别，作为统一接入入口；控制中心通过AI驱动实时分析设备状态、用户行为及数据敏感度，动态调整访问权限；安全网关则采用加密隧道技术，将业务系统隐藏于互联网之外，*对授权终端开放**应用端口，有效抵御网络层攻击。同时，复用企业现有的桌面管理系统（EDR）和数据防泄漏（DLP）模块，通过设备合规检查、外设管控、文档水印等技术，形成“终端准入-行为监控-数据溯源”完整链条。两类技术通过策略中枢实现联动，相较单一零信任方案降低60%部署成本。方案性价比优势***：一是采用轻量化部署模式，支持云化服务或本地化部署，企业可根据数据规模弹性扩展；二是模块化设计允许优先保护**业务系统，较传统网络隔离方案节省40%以上改造成本。数据泄露的渠道已从传统的外部攻击向多元化发展。

信息安全管理并非单一的技术或制度层面的工作，而是需要将先进的安全技术与完善的管理制度有机结合。在技术方面，采用防火墙、入侵检测系统、数据备份与恢复等技术手段，为信息资产提供技术防护。在制度方面，制定信息资产分类分级管理、人员权限管理、操作规范等制度，规范员工对信息资产的使用行为。通过技术与制度的协同，对信息资产从产生、存储、传输、使用到销毁的全生命周期进行严格管控，确保信息资产在各个阶段都能得到有效保护。

信息安全体系认证是由quan威的第三方认证机构依据相关国际或国家标准，对组织的信息安全管理体系进行审核后颁发的认证证书。它表明组织的信息安全管理体系符合国际公认的标准要求，具备了规范、有效的信息安全管理能力。这一认证不仅能为组织内部的信息安全管理提供指导和约束，更能向市场传递组织重视信息安全的积极信号，增强客户、合作伙伴等利益相关方对组织的信任，为组织在市场竞争中赢得优势。 对 “紧急风险”（如数据未加密）提出 72 小时内修复建议。深圳金融信息安全管理体系

在《个人信息保护法》强制要求下，个人信息保护合规审计已成为企业运营的刚性需求。网络信息安全供应商

    ）为企业合规重点参考。**发现与重点结论：企业AI布局和安全需求企业对AI建设的投资和布局都给出了积极的安排，用AI支撑企业的业务转型已成为共识，而安全问题也成为其中一块重点考虑的问题点。看点4、资本涌入推动AI基建，行业投资差异***•投资意愿强烈：企业未来3年有AI投资计划，预计投入超3000万元，计划投入1000-3000万元。•行业分层明显：金融（80%高投入）、教育（30%超3000万）、工业/制造（20%高投入）、汽车等行业投资规模**。看点5、**门角色重构，技术与管理双轨并行•**任务明确：**门聚焦“支持业务AI落地安全”，探索“安全业务内AI应用”。•挑战与机遇并存：需引入新安全技术，要求人员AI赋能；同时认为AI可加强安全运维，用于监控数据分析。•策略选择分化：企业优先“控数据外发”，主张“安全融入业务架构”，*选择“先发展后管控”。看点6、AI安全需求业已明确，但企业预算投入尚待增进AI赋能安全三大需求：在AI赋能安全的需求上，***需求是将AI大模型应用到攻击检测&威胁发现上，其次为自动化监视/运营上，占比，排名第三的是代码检测，占比。这三项是AI赋能安全的重点需求。网络信息安全供应商