对GB/T35273中的示例进行了细化、调整和修改。比如，将GB/T35273列为“其他信息”的宗教信仰、行踪轨迹分别单列，将“个人身份信息”调整为“特定身份信息”，对医疗**信息、金融账户信息的示例进一步细化。例如，单独的身份证号码可能不被直接视为敏感个人信息，但结合其他个人信息（如姓名、地址等）后，其整体属性可能转变为敏感个人信息。此外，指南还列举了生物识别信息、宗教信仰信息、特定身份信息、医疗**信息、金融账户信息、行踪轨迹信息等八类常见敏感个人信息，并对每一类信息进行了详细的解释和示例说明，如通过调用个人手机精细位置权限采集的位置信息即为精细定位信息，而通过IP地址等测算的粗略位置信息则不属于此类。03ISO27701PIMS体系建设的**视野ISO27701PIMS体系概述ISO27701作为ISO27001的扩展标准，专注于个人信息处理活动的隐私保护。它不仅继承了ISO27001在信息安全管理体系方面的成熟经验，还针对个人信息处理活动提出了更为严格的隐私保护要求。ISO27701要求**在建立信息安全管理体系的基础上，进一步识别、评估、控制和管理与个人信息处理相关的隐私风险，确保个人信息处理的合法、正当和透明。PIMS体系建设的**要素在ISO27701PIMS体系建设中。 随着安全威胁的不断演变，企业需要建立持续监控与动态评估机制。北京证券信息安全询问报价

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。 深圳金融信息安全培训对于个人信息保护，《办法》强调“明确告知、授权同意”原则。

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。

风险评估服务的实施流程包括数据收集阶段通过多种方式收集评估所需的数据。包括问卷调查，向组织内的员工、管理人员发放问卷，了解他们对信息安全的认知、日常操作中的安全行为等。现场访谈，与关键岗位的人员（如系统管理员、网络安全负责人等）进行面对面的交流，获取关于系统架构、安全措施实施情况等详细信息。同时，还会使用工具进行技术检测，如漏洞扫描工具来收集系统的漏洞信息。风险分析阶段基于收集到的数据，按照前面提到的资产识别、威胁识别和脆弱性评估的方法，对风险进行系统的分析。评估团队会根据专业知识和经验，结合行业标准和最佳实践，确定风险的可能性和影响程度。例如，通过分析发现某公司的对外服务网站存在 SQL 注入漏洞，同时外部不法分子利用这种漏洞进行攻击的频率较高，且一旦攻击成功可能导致用户数据泄露，那么可以判断该网站面临的风险等级较高。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。

信息安全内控度量正是要解决这种问题，通过大量可量化的、具有代表性的指标对信息安全管理情况进行量化的分析和评价。安全度量的必要性度量和审计的差异与关联比较项审计度量发起方内部/外部内部关注重点合规性包括但不限于合规性活动持续时间阶段周期/持续评价方式定性为主定量为主产出物审计报告安全管理绩效3.实施方法论和依据信息安全内控度量体系理论支持任何体系的构建都需要相应的标准及理论支持，信息安全度量作为评价信息安全管理的重要手段之一也不例外，国际上已经有了一些较为成熟的体系及标准为度量体系的建设提供支持，Cobit和ISO27004就是较为典型的两个。作为IT治理框架，Cobit提供了一个IT管理框架以及配套的支撑工具集，这些都是为了帮助管理者通过IT过程管理IT资源实现IT目标满足业务需求。Cobit建立了一个包含7个业务需求、20个业务目标、28个IT目标、34个IT过程、100多个控制管理目标的IT管理框架，通过控制度、度量、标准三个纬度来度量IT过程能力。ISO27004作为ISO27000系列中的一个重要组成部分，对信息安全度量目标、度量项、度量过程、度量值乃至度量实施都给出了指引。企业应建立持续改进机制，定期对安全管理体系和流程进行审查和优化。南京银行信息安全设计

而安言咨询作为外部智囊，将持续为金融机构提供前瞻性解决方案，助力其在安全与创新的平衡中稳健前行。北京证券信息安全询问报价

为了做好数据安全合规工作，银行机构可以积极借助安言的数据安全合规风险评估服务，具体步骤如下：开展数据安全自评估：银行机构可以首先自行开展数据安全自评估，了解自身的数据安全状况和风险点。当然也可以直接引入安言的专业评估服务。引入专业评估服务：在自评估的基础上，银行机构可以引入安言的专业评估服务，进行更深入的风险评估。制定并实施改进计划：根据风险评估结果，银行机构可以制定针对性的改进计划，并在安言的指导下逐步实施。持续监测与改进：数据安全合规是一个持续的过程，银行机构需要建立长效的监测机制，及时发现并解决新的安全风险。随着《银行保险机构数据安全管理办法》的正式实施，银行机构在数据安全合规方面将面临更加严格的要求和挑战。安言的数据安全合规风险评估服务将助力银行机构更好地应对这些挑战，确保数据安全合规运营。让我们携手合作，共同守护金融数据的安全与稳定！北京证券信息安全询问报价