北京证券信息安全落地

    随着《数据安全法》、《个人信息保护法》的出台，法律上明确要求建立健全数据安全管理制度，开展数据安全风险评估。为了落实上位法，监管、各个行业都逐步出台了相关的数据安全管理办法，比如：工业和信息化领域的《工业领域数据安全风险评估规范》、金融行业的《银行保险机构数据安全管理办法》、电信行业的《电信领域数据安全风险评估规范》等。新发布的GB/T45577-2025国家标准，也正是**落实法律要求的具体体现。数据安全风险评估的重要性02数据安全风险评估是企业数据安全管理的基石，其重要性不言而喻。一方面，它能帮助企业***识别数据安全风险。通过系统的评估，企业可以深入了解自身数据在存储、传输、使用等各个环节中可能面临的威胁，如数据被篡改、泄露、丢失等风险，从而做到心中有数，有的放矢地制定防范措施。开展科学评估能帮助企业：▪精细掌握数据安全总体状况；▪提前发现数据安全**和薄弱环节；▪提出的管理和技术防护措施建议；▪***提升防攻击、防破坏、防窃取、防泄露、防滥用能力。另一方面，数据安全风险评估有助于企业满足合规要求。国标明确规定重要数据处理者需每年开展评估。 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。北京证券信息安全落地

车联网是新一代网络通信技术与汽车、电子、道路交通运输等领域深度融合的新兴产业形态，呈现蓬勃发展的良好态势。随着汽车电动化、网联化、智能化交融发展，车辆运行安全、数据安全和网络安全风险交织叠加，安全形势更加复杂严峻，亟需加快建立健全车联网网络安全和数据安全保障体系，为车联网产业安全健康发展提供支撑。工业和信息化部近日印发《车联网网络安全和数据安全标准体系建设指南》(以下简称《建设指南》)，提出到2023年底，初步构建起车联网网络安全和数据安全标准体系。《建设指南》重点研究基础共性、终端与设施网络安全、网联通信安全、数据安全、应用服务安全、安全保障与支撑等标准，完成50项以上急需标准的研制。到2025年，形成较为完善的车联网网络安全和数据安全标准体系。完成100项以上标准的研制，提升标准对细分领域的覆盖程度，加强标准服务能力，提高标准应用水平，支撑车联网产业安全健康发展。《建设指南》的标准体系框架总共分为六个部分，包括总体与基础共性、终端与设施网络安全、网联通信安全、数据安全、应用服务安全、安全保障与支撑等六个部分。详细内容如图所示：其中。 南京企业信息安全联系方式在数据处理活动安全方面，对数据全生命周期各环节进行细致排查，如传输过程中是否采取了有效的加密措施等。

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。

    网数安全｜关注安言数据是新时代的石油，更是企业**资产。然而，面对日益严峻的安全威胁和不断升级的监管要求（如《数据安全法》、《个人信息保护法》），您的企业是否正面临这些困扰？▶投入了大量安全资源，却说不清防护水平到底如何？▶担心数据泄露风险，却不知从何下手系统加固？▶面对合规审计要求，缺乏有力的证明依据？▶数据安全管理碎片化，难以形成合力？别担心！让的DSMM咨询服务为您拨云见日！一、什么是DSMM？DSMM（DataSecurityMaturityModel，数据安全成熟度模型）是我国**的数据安全建设与管理评估框架。它如同一个精密的“标尺”和清晰的“路线图”，帮助企业：•精细评估现状：系统性地从**建设、制度流程、技术工具、人员能力四大维度，***衡量您的数据安全防护水平，精细定位短板与风险点。•明确提升方向：将数据安全能力划分为5个成熟度等级（从基础合规到持续优化），清晰描绘能力进阶路径，避免盲目投入。•对标合规要求：深度契合**法律法规和行业监管要求，是证明企业数据安全合规治理水平的**依据。•驱动持续优化：建立可量化、可评估、可持续改进的数据安全管理体系，真正实现安全与业务的融合共生。 OWASP自2023年起持续发布AI应用风险Top10榜单，并于今年3月27日更名为OWASP Gen AI安全项目。

信息安全|关注安言HW在即，许多企业也开始积极地准备HW期间的相关事宜。对于安全成熟度较高的企业来说，其内部往往会多次举办攻防演练，在面对HW时显得较为“淡定”。但对于那些安全能力较差，却又被纳入HW行动的企业来说，参与HW可能会暴露出很多问题，相关负责人也会“压力山大”。其中还包含一种企业，它们的安全支出只在HW期间。你会发现，那些平时不怎么关心安全的领导，在HW期间突然掏出大量预算招兵买马，还会紧急宣贯安全教育，颇有一种大考前临时抱佛脚的感觉。实际上，任何事情、任何工作都很难一蹴而就，就像高考需要学生的积累一样，直到临考前才拿出课本学习的学生们很少能取得好成绩。企业也是如此，平时不注重安全，HW来了才开始“临时抱佛脚”，自然也不可能在HW中取得收获。更何况，这种“不**”的安全本身也会带来一系列的风险。安全“不**”的表现和影响仙侠小说中总会有这样的人物形象，他们基础薄弱，练功懈怠，只知道用大把大把的***催化自己的“功力”，这样的人平日里可能看不出内里虚空，直到真正面对危险时才发现自己一无是处。那些安全“不**”的企业也是如此，平时不注重安全，只知道应付HW的**终结果就是，当攻击者真的入侵时。 风险分析与评价阶段是对识别出的风险进行科学诊断的重要环节。上海个人信息安全

评估准备阶段是整个数据安全风险评估工作的基石。北京证券信息安全落地

    网数安全｜关注安言011人工智能应用与挑战人工智能（AI）是一门融合了计算机科学、统计学、脑神经学和社会科学的综合性学科，旨在赋予计算机类似人类的智能和能力，例如识别、认知、分类和决策。近年来，“算力×数据×算法”的协同进化，使得计算机视觉、语音识别、自然语言处理、多模态等技术领域取得了重大突破，推动了AI从实验室走向产业**的进程。在医疗领域，通过对海量数据的深入分析，人工智能技术已从辅助医生进行影像分析和**诊断，拓展至提供医疗决策支持，乃至预测蛋白质结构、助力**发现，***加快了**研究与开发的进程。在金融领域，人工智能协助机构从海量数据中分析客户需求，如**、信用及咨询等信息，开发个性化服务，提升服务质量，辅助风险控制，减少金融**。在交通领域，通过对海量城市交通数据的分析，人工智能技术能优化线路规划，实施交通预测，使辅助驾驶功能更加智能化且更安全。人工智能几乎在每个行业都展现出巨大的潜力，以下是一些典型行业的应用示例。今年，DeepSeek的迅速崛起，进一步推动了国内人工智能应用的爆发式增长。人工智能在蓬勃发展的同时，也带来了技术、伦理、社会及安全层面的多重风险。北京证券信息安全落地