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。 未来，随着监管力度加强和技术演进，数据安全管理将更趋精细化。北京网络信息安全落地

    实现现有技术管控措施的有机融合；再者，要从全局出发，统筹数据安全管理，实现从事后被动应对到事前主动防范的转变；**后，***梳理数据分布及使用情况，深入排查现存及潜在的数据安全风险，确保数据的安全可控。那么从风险评估的角度来看，金融行业应该如何开展？我们可以从七个方面找到明确的对标要求。首先是明确数据安全治理架构。要求银行保险机构建立数据安全责任制，**归口管理部门负责本机构的数据安全工作；按照“谁管业务、谁管业务数据、谁管数据安全”的原则，明确各业务领域的数据安全管理责任，落实数据安全?；す芾硪?。二是建立数据分类分级标准。要求银行保险机构制定数据分类分级?；ぶ贫?，建立数据目录和分类分级规范，动态管理和维护数据目录，并采取差异化的安全保护措施。三是强化数据安全管理。要求银行保险机构按照**数据安全与发展政策要求，根据自身发展战略建立数据安全管理制度和数据处理管控机制，在开展相关数据业务处理活动时应兰进行数据安全评估。四是健全数据安全技术?；ぬ逑?。要求银行保险机构建立针对大数据、云计算、移动互联网、物联网等多元异构环境下的数据安全技术?；ぬ逑?，建立数据安全技术架构，明确数据?；げ呗苑椒ā?北京网络信息安全管理体系确定评估目标，明确此次评估旨在解决的首要问题。

10月29日**互联网信息办公室(下称“**网信办”)发布《数据出境安全评估办法(征求意见稿)》(下称“《意见稿》”)并公开征求意见?！兑饧濉肥嵌允莩鼍嘲踩拦牢侍饧喙苌系男禄赜?，其将监管、从严监管的理念**得更为彻底，也对涉及数据出境的企业进一步预设了相应的合规义务。出境评估的立法历史随着《数据安全法》、《数据安全法》和《个人信息?；しā纷魑莩鼍称拦浪谰莸纳衔环ǖ娜范?，以《数据出境安全评估办法(征求意见稿)》是作为与法律条文相配套的数据出境安全评估办法，使得数据出境安全评估的法律体系得以明晰，以引导数据出境安全评估相关工作?！妒莩鼍嘲踩拦腊旆?征求意见稿)》要点解析(1)基本概念《办法》中明确规定网络运营者在中华*****境内运营中收集和产生的个人信息和重要数据，应当在境内存储。因业务需要，确需向境外提供的，应当进行安全评估。也就是说，如果实施，交通导航、电子商务、社交网络等各类涉及数据收集与跨境传输的企业，都将受到监管。数据出境：是指网络运营者将在中华*****境内运营中收集和产生的个人信息和重要数据，提供给位于境外的机构、**、个人。

避免安全“不**”的前提是企业的管理者能够转变自己的思维，从应对HW转向打造常态化可持续的安全运营机制/能力，让安全能够润物细无声地贯穿企业生命线的始终。如何建立安全运营机制/能力？建立健全的安全运营机制/能力不能只喊口号，它需要一系列的流程，需要按部就班。对此，安言对于企业安全运营建设提出了以下建议：1.争取高层领导的支持和承诺高层领导的支持是企业建设安全的关键，正所谓巧妇难为无米之炊，没有上级支持，安全负责人也无法凭空变出预算。因此，企业安全负责人要获得领导力承诺，确保高层领导对网络安全的重要性有明确认识，并公开承诺支持网络安全工作。同时还要落实战略规划，将网络安全纳入企业的战略规划，定期召开高层会议讨论网络安全状况和策略。2.持续的员工培训和教育正如周鸿祎所说，解决网络安全的关键是人才，而企业员工也应该是解决企业安全的一分子。对此，企业需要开展定期持续的安全培训，增强全体员工的安全意识和技能，包括如何识别和应对常见威胁（如钓鱼攻击、社交工程等）。同时，还要定期进行网络安全模拟演练，让员工熟悉安全事件的应对流程，提升实际操作能力。 专注数据与 AI 安全，安言咨询提供 IOS27000 系列标准服务，专业护航企业发展。

    确保其安全性、可靠性和公平性。在立法层面，欧盟率先颁布了《人工智能法案》。**不断优化相关法律法规及政策体系。随着《生成式人工智能服务安全基本要求》等一系列国家标准的陆续出台，国内人工智能监管正逐步转向强制性合规标准的趋势。在此背景下，如何满足当前及未来的人工智能合规要求，成为所有企业和**必须深入思考的课题。这要求从技术设计、数据应用到决策透明度，每个环节均须严格遵循相关法律法规，确保人工智能系统的安全性、可靠性与公平性。同时，重视伦理审查和安全评估机制，亦是应对未来挑战的关键所在。面对如此复杂的局面，企业和**应如何开展工作呢？专注于人工智能安全和伦理管理的**标准ISO42001:2023提供了明确指引。通过实施ISO42001，**能够系统地识别、评估和管理与AI相关的风险，确保其AI系统的开发和应用既符合伦理和法律要求，又有效保护个人隐私和数据安全。国家标准GB/T45081-2024同等采用ISO42001:2023。02ISO42001简介ISO/IEC42001:2023是全球较早可认证的人工智能管理体系**标准，适用于各类**，助力其负责任地开发、提供或使用AI系统。其**价值在于构建系统化的AI风险管理机制，推动AI全生命周期管理，提升利益相关方的信任。通过数据分类分级、跨部门协同、技术适配和全员参与，企业可有效管控数据风险，同时释放数据价值。广州个人信息安全介绍

明确在采取处置措施后仍然存在的剩余风险以及相应的应对措施，确保企业能够持续保持数据安全状态。北京网络信息安全落地

评估风险一旦发生可能对数据的保密性、完整性、可用性造成的影响程度。其次进行发生可能性评估，综合考虑威胁出现的频率以及企业现有的防护能力，判断风险发生的概率。在此基础上，划分风险等级，将风险划分为重大、高、中、低、轻微五级，以便企业能够根据风险等级制定相应的应对策略。第五阶段：评估总结——开出良方评估总结阶段是整个数据安全风险评估工作的收官之作。编制评估报告，系统总结评估过程和发现的问题。提出针对性的处置建议，根据风险等级和实际情况，为企业制定切实可行的改进方案。同时，进行残余风险分析，明确在采取处置措施后仍然存在的剩余风险以及相应的应对措施，确保企业能够持续保持数据安全状态。结束语04数据安全风险评估的落地不仅是合规要求，更是企业构建**竞争力的关键。通过数据分类分级、跨部门协同、技术适配和全员参与，企业可有效管控数据风险，同时释放数据价值。未来，随着监管力度加强和技术演进，数据安全管理将更趋精细化。而安言咨询作为外部智囊，将持续为企业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。 北京网络信息安全落地