信息安全|关注安言数据安全风险与AI产业安全的“隐形纽带”2025年，全球AI市场规模预计突破1500亿美元，但数据安全风险正以**级速度蔓延。**AI安全就绪度**显示，我国在治理框架、技术工具等维度已跻身*****梯队，但企业仍面临训练数据泄露、模型被黑、供应链攻击等严峻挑战。正如Gartner指出：“传统端点防御已失效，AI驱动的零信任体系是***出路”，风险管理正成为AI产业可持续发展的**引擎。一、AI产业风险的“全景图谱”与风险管理必要性011.训练数据的“潘多拉魔盒”AI大模型依赖海量数据训练，但数据污染、投毒等风险激增。2024年韩国某初创公司因聊天机器人泄露**被罚款，而医疗大模型因训练数据偏差导致错误诊断的案例屡见不鲜。这些风险虽不直接决定产业生死，却会通过“信任崩塌—客户流失—市场萎缩”的传导链条，间接削弱产业竞争力。022.生成内容的“双刃剑”生成式AI可能被滥用为虚假信息传播工具。2024年DeepSeek大模型遭遇的TB级DDoS攻击，以及AI生成内容中的隐私泄露风险，均暴露了技术失控的潜在威胁。此类事件虽不直接摧毁企业，却会通过“品牌声誉受损—融资受阻—创新停滞”的路径，间接影响产业生态的**发展。 按照评估计划，企业可以采用问卷调查、访谈、漏洞扫描等多种方法进行风险评估。上海信息安全分类

为规范车企软件升级行为、保障消费者权益和落实软件升级监管政策奠定坚实的标准基础。GB44497－2024《智能网联汽车自动驾驶数据记录系统》规定了智能网联汽车自动驾驶数据记录系统的数据记录、数据存储和读取、信息安全、耐撞性能、环境评价性等方面的技术要求和试验方法，适用于M和N类车辆配备的自动驾驶数据记录系统，将为**责任认定及原因分析提供技术支撑，有利于促进自动驾驶技术进步。同样的，10项推荐性**标准中的GB/T44464-2024《汽车数据通用要求》也对车联网数据安全提出了详细要求，其规定了汽车处理个人信息和重要数据的一般要求，对个人信息保护的要求，对于重要数据在收集、存储、使用、传输、处理等各个环节中的保护要求以及审核评估及试验要求等。GB/T44464-2024《汽车数据通用要求》：本文件规定了汽车产品在研发设计和生产制造过程中产生和收集的数据的一般要求、个人信息保护要求、重要数据保护要求、审核评估及试验要求，描述了相应试验方法，适用于汽车产品及汽车数据处理者，ISO27701保障汽车数据安全在以上这些背景的基础上，就不得不提到ISO27001的扩展标准ISO27701了。ISO27701是由**标准化**（ISO）发布的隐私信息管理标准。 杭州网络信息安全评估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。

评估信息安全的有效性是一个复杂而多维的过程，涉及多个方面和步骤。以下是一些关键步骤和考虑因素：进行现场调研与审计：现场调研：实地走访各部门，了解信息安全管理体系的执行情况，包括员工对安全政策的理解和遵守情况，以及安全控制措施的有效性。内部审计：利用内部审计团队或外部专业机构进行信息安全管理体系的审计，核实各项控制措施的执行情况和有效性。审计可以包括合规性检查、风险评估、性能指标评估等方面。制定并执行：信息安全指标关键性能指标：制定信息安全管理体系的关键性能指标，如恢复时间目标（RTO）和恢复点目标（RPO），并定期评估其实际表现。安全事件响应能力：评估信息安全管理体系中的安全事件响应能力，包括对安全事件的识别、报告、响应和恢复能力。

如何在保护个人隐私和提高技术利用之间找到平衡，是当前面临的重要问题?。02敏感个人信息识别的新篇章《识别指南》的**内容《识别指南》的发布，标志着我国在敏感个人信息保护领域迈出了重要一步。该指南不仅明确了敏感个人信息的定义，还给出了具体的识别规则以及常见敏感个人信息类别和示例，为各**识别敏感个人信息提供了科学、系统的指导。根据《识别指南》，敏感个人信息是指一旦泄露或者非法使用，容易导致自然人的人格尊严受到侵害或者人身、财产安全受到危害的个人信息，包括但不限于生物识别、宗教信仰、特定身份、医疗**、金融账户、行踪轨迹等信息，以及不满十四周岁未成年人的个人信息。识别规则与常见示例《识别指南》详细阐述了敏感个人信息的识别规则，强调既要考虑单项敏感个人信息识别，也要考虑多项一般个人信息汇聚或融合后的整体属性。此前，国家标准GB/T35273《信息安全技术个人信息安全规范》在资料性附录中对个人敏感信息判定给出了示例。GB/T35273已对敏感个人信息明确了定义，即一旦泄露或者非法使用，容易导致自然人的人格尊严受到侵害或者人身、财产安全受到危害的个人信息。根据这一定义，指南对常见敏感个人信息进行了列举。 在资源有限的情况下，企业应该根据自身的业务特点、数据敏感度等因素，实施准确的风险评估策略。

    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。 为了确保数据安全工作的有效进行，企业还应努力构建一种积极向上的安全文化氛围。杭州金融信息安全设计

企业可以建立安全激励机制，鼓励员工积极参与安全工作。上海信息安全分类

三、风险识别与评估：风险管理的“神经中枢”011.风险识别的“雷达系统”数据安全风险评估通过扫描训练数据合规性、模型漏洞、供应链风险等维度，为企业提供风险热力图。例如，某安全服务提供商推出的AI大模型风险评估工具通过多种类型的风险识别、数千个测试用例，能快速帮助企业发现代码训练中的机密数据残留，避免潜在泄露。022.风险评估的“导航仪”定性方法（如因素分析、逻辑分析）与定量方法（如机器学习算法、风险因子分析）结合，可精细量化风险等级。阿里云提出的“基于图的风险分析法”，通过分析用户与数据之间的访问关系图，发现异常路径，误报率降低至。033.动态防御体系的构建清华大学黄民烈教授建议，通过算法自动检测模型漏洞并生成对抗样本，提升防御效率8倍以上。齐向东提出，AI大模型需建立“纵深防御体系”，包括数据访问控制、加密存储、漏洞监测等。四、风险管理，AI安全的“战略前哨”在AI大模型驱动的“数实融合”时代，数据安全风险与产业安全的关联更趋复杂。正如Gartner所言：“安全必须嵌入AI开发全流程，风险评估是守住技术红线的***道防线”。企业需以动态免*系统应对攻击升级，以风险管理工具**未知风险。 上海信息安全分类