上海银行信息安全分类

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。 针对发现的漏洞进行修复、加强访问控制、提高员工的安全意识等。上海银行信息安全分类

企业应采用**的加密技术，对个人信息进行加密存储，防止数据在存储过程中被窃取或篡改。同时，应建立完善的访问控制机制，确保只有授权人员才能访问个人信息。03规范数据使用与传输在数据使用和传输过程中，企业应严格遵守相关法律法规，确保个人信息的合法、正当、必要使用。同时，应采用安全的数据传输协议，如HTTPS等，防止数据在传输过程中被截获或篡改。04建立数据泄露应急响应机制企业应建立完善的数据泄露应急响应机制，一旦发生数据泄露事件，能够迅速启动应急预案，及时采取措施防止损失扩大，并向相关部门和个人信息主体报告。三、结合“亮剑浦江”专项执行行动上海市今年针对消费领域的“亮剑浦江”专项执行行动，对个人信息保护提出了更高要求。企业应积极响应这一行动，加强内部管理，提升个人信息保护水平。01开展合规培训企业应**员工参加个人信息保护合规培训，提高员工的个人信息保护意识和能力。同时，应建立合规考核机制，确保员工在工作中严格遵守个人信息保护相关法律法规。02加强外部合作企业应加强与行业主管部门、行业协会等外部机构的合作，共同推动个人信息保护工作的深入开展。通过参与行业自律、标准制定等活动。 广州证券信息安全作为企业安全管理责任人，我们应深刻认识到数据安全风险评估对企业价值提升的重要性。

    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。

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。 通过优化数据安全风险评估，企业可以在有限的资源下实现更大的安全收益。

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。随着技术的不断发展和安全威胁的不断演变，数据安全风险评估在未来将面临更多的挑战和机遇。南京个人信息安全供应商

机构需建立动态管理机制，定期评估数据属性，及时调整保护措施，避免因分类滞后导致风险暴露。上海银行信息安全分类

提供决策依据：风险评估的结果可以帮助组织的管理层做出明智的信息安全决策。例如，在决定是否投资建设新的安全防护系统、是否开展安全培训项目等方面，风险评估报告可以提供数据支持，让管理层清楚地了解信息安全现状和潜在风险，从而合理分配资源。优化安全策略和措施：根据风险评估发现的问题，可以对现有的信息安全策略和防护措施进行调整和优化。例如，如果发现员工对安全意识培训的需求较高，就可以加强培训计划；如果发现某一系统存在较多安全漏洞，就可以加大对该系统的安全投入，如增加安全设备或更新软件。上海银行信息安全分类