信息安全|关注安言当下,个人信息保护已成为企业运营中不可忽视的重要议题。随着技术的飞速发展,个人信息的收集、处理、存储与传输日益便捷,但随之而来的隐私泄露风险和事件也在不断增加,个人信息保护体系的建设还需要更完善的指引。为了有效应对这一挑战,**网络安全标准化技术**会秘书处于2024年9月14日正式发布了《网络安全标准实践指南——敏感个人信息识别指南》(以下简称《识别指南》),为企业识别与保护敏感个人信息提供了明确的指导。与此同时,ISO27701隐私信息管理标准(PIMS)作为**公认的隐私管理体系标准,也为企业构建***的隐私保护框架提供了有力支持。本文结合我司在ISO27701PIMS体系建设咨询服务及数据安全咨询服务方面的经验,浅析《识别指南》如何助力国内企业**ISO27701PIMS体系建设。01敏感个人信息识别痛点个人信息泄露在近年来愈演愈烈。据相关报告显示,2023年,“公民个人信息”是全年数据泄露的主要类型之一,占比高达90%以上。其中,包含“手机号”的公民个人信息泄露超过80%,“姓名+手机号+身份证号+银行卡号”这类数据字段组合出现的频率比较高。此外,还有灰黑产二次拼接“历史个人数据信息”,并进行多次贩卖。由此可以看出。 收集范围限于业务必需的尽小范围,共享或对外提供需取得用户同意,重大处理活动需进行影响评估。杭州信息安全产品介绍
安言的数据安全风险评估业务涵盖了常见的数据安全评估内容,如系统漏洞扫描、数据泄漏风险评估等。安言的数据安全风险评估业务采用了**新的安全评估工具和方法论,能够***、准确地评估企业的数据安全风险。同时,安言还注重创新和实践的结合,不断推出新的安全评估产品和服务,以满足企业不断变化的安全需求。07结语《哪吒2》不仅是一部成功的动画电影,更是一部蕴含深刻数据安全寓意的作品。通过安言的数据安全风险评估业务视角,我们能够更加深入地理解数据安全在现代社会中的重要性,以及企业在数据安全方面所面临的挑战和机遇。安言将继续秉承“、创新、**”的服务理念,为企业提供***的数据安全风险评估和解决方案,共同构建安全、可信、智能的数字世界。 江苏个人信息安全评估在金融行业数字化转型加速推进的背景下,数据安全已成为金融机构核心竞争力的重要组成部分。
如何评估信息资产的风险等级?确定风险因素的量化指标:对于风险发生的可能性,可以通过统计历史数据、参考行业安全报告或利用概率模型来确定量化指标。例如,通过分析过去几年企业遭受网络攻击的次数,计算出某类攻击(如 DDoS 攻击)在一年内发生的概率。对于风险的影响程度,可以用经济损失金额、业务中断时间、数据丢失量等指标来量化。比如,评估数据泄露风险时,可以根据泄露的数据量、数据的敏感程度(如客户的信息、商业机密等)以及恢复数据的成本来计算影响程度。计算风险值:通常使用公式 “风险值 = 风险发生的可能性 × 风险发生后的影响程度” 来计算。例如,如果某信息资产遭受不法分子入侵的可能性为 20%(0.2),一旦入侵成功可能导致 1000 万元的经济损失,那么该风险的风险值就是 0.2×1000 = 200 万元。
用于指导如何收集、处理、存储、传输和删除个人信息。这与《应急预案》中强调的数据安全事件应急**体系和工作机制相辅相成,共同构建了一个从日常隐私管理到应急响应的***数据安全保护体系。虽然ISO27701主要关注日常隐私管理,但其提供的框架和原则也可以为企业在数据安全事件应急响应方面提供指导。例如,ISO27701强调的隐私保护原则、责任明确、持续改进等理念,都有助于企业在《应急预案》的指导下,更加**地应对数据安全事件。此外,ISO27701的实施还可以帮助企业建立更加完善的应急响应机制,包括事件的监测、预警、报告、处置等流程,确保在数据安全事件发生时能够迅速响应并减轻损失。而**主要的,ISO27701认证是对企业隐私保护能力的**认可,有助于企业在全球化市场中赢得客户信任、合作伙伴青睐以及合规经营的关键。通过获得ISO27701认证,企业能够系统地识别、评估并管理其处理个人信息过程中的风险,确保个人数据得到合法、公正且透明的处理。这不仅符合《应急预案》等法律法规和政策制度的要求,还能够减少因数据泄露或滥用而导致的法律诉讼和经济损失,同时***提升企业的品牌形象和社会责任感。 为客户提供数据安全管理体系建设和指导,建立符合《银行保险机构数据安全管理办法》要求的管理体系。
033.供应链与基础设施的“多米诺骨牌”开源框架漏洞、硬件供应链攻击(如CrowdStrike蓝屏事件)可能引发连锁反应。天融信数据显示,58%的企业曾因数据泄露遭受损失,而AI大模型的复杂架构进一步放大了这种脆弱性。这种风险虽非产业安全的直接威胁,却会通过“技术信任瓦解—合作网络收缩—创新成本上升”的机制,间接制约产业扩张。二、风险管理:从“被动防御”到“主动免*”的战略跃迁011.风险管理的“三重门”**信息中心提出,AI风险管理需覆盖风险识别、分析、评估、应对、监控全流程。例如,***领域通过制定数据***规范、限制AI使用场景,将风险暴露面压缩40%以上。022.技术赋能:以AI对抗AIGartner将AI安全助手纳入2024年**安全技术成熟度曲线,其通过自然语言交互实现威胁预测、漏洞修复等功能,将安全响应效率提升8倍。例如,腾讯云安全AI助手可实时分析威胁情报并生成修复建议。033.合规与伦理的双重约束欧盟《人工智能法案》要求AI决策链可解释性,**《生成式AI服务安全基本要求》细化数据分类分级规则。企业需通过风险管理工具确保模型输出符合监管要求,避免法律与品牌风险。 对于个人信息保护,《办法》强调“明确告知、授权同意”原则。银行信息安全管理体系
通过准确的风险评估策略,企业可以更加高效地发现潜在的安全威胁,并采取针对性措施进行防范。杭州信息安全产品介绍
各参与方之间的职责分工、沟通机制、协调配合等方面都需要不断磨合和完善。在实际应急过程中,可能会出现信息传递不及时、协调不到位等问题,影响应急响应的效率和效果。其次,工业和信息化企业分布***,涉及不同的地域和部门。在发生数据安全事件时,跨地域、跨部门的协调工作会面临诸多困难,如不同地区的政策法规差异、部门之间的利益***等,都可能导致应急响应的延误。再者,工业和信息化领域数据量庞大、类型多样、结构复杂,包括工业生产过程参数、设备运行数据、电信业务数据等。从如此海量的数据中准确识别出潜在的安全风险并进行有效监测,需要强大的技术和资源支持。数据的复杂性也增加了分析和判断的难度,可能导致一些安全**难以被及时发现。加之***攻击技术在不断演进,新型攻击手段层出不穷,如人工智能生成的恶意代码、针对工业控制系统的特定攻击等。这些新型攻击方式可能具有高度的隐蔽性和复杂性,传统的监测手段可能难以有效察觉,给预警监测带来了极大挑战。另一方面,部分工业和信息化企业的管理层对数据安全事件应急的重视程度不足,将主要精力放在生产经营和业务发展上,忽视了数据安全应急工作的重要性。 杭州信息安全产品介绍