上海企业信息安全介绍

    是指对个人信息处理者的个人信息处理活动是否遵守法律、行政法规的情况进行审查和评价的监督活动。因此，个人信息保护合规审计的依据是**法律、行政法规、部门规章、规范性文件、**标准等，如《个人信息保护法网络安全法》《网络数据安全管理条例》《关键信息基础设施安全保护条例》等有关法律法规中关于个人信息保护的有关规定。8.风险与后果企业不开展个人信息保护合规审计相较以往将面临更大的风险。具体来说，审计的范围要求是覆盖企业全场景，因此隐藏的风险项较多，发生安全事件的概率加大；另外，如果不开展自检，一旦触发监管审计，这对于企业来讲是一场“生死赛跑”。行业典例p隐私政策不合规38%企业因隐私政策不合规被通报(2025年Q1数据)主要问题包括模糊的授权条款和缺乏明确的用户权利说明。p过度收集信息某银行APP因过度收集用戶信息被罚比较高249万元，涉及收集非必要生物识别信息和未明示使用目的等问题。p标准化工具缺失审计实施缺乏标准化工具与流程，导致审计质量参差不齐，60%企业表示缺乏有效的审计方法指导。p整改**困难45%建⽴审计问题闭环机制，导致同类问题反复出现。个人信息的全生命周期包括：采集、传输、使用、存储、对外提供、删除/销毁。上海企业信息安全介绍

信息安全管理并非单一的技术或制度层面的工作，而是需要将先进的安全技术与完善的管理制度有机结合。在技术方面，采用防火墙、入侵检测系统、数据备份与恢复等技术手段，为信息资产提供技术防护。在制度方面，制定信息资产分类分级管理、人员权限管理、操作规范等制度，规范员工对信息资产的使用行为。通过技术与制度的协同，对信息资产从产生、存储、传输、使用到销毁的全生命周期进行严格管控，确保信息资产在各个阶段都能得到有效保护。

信息安全体系认证是由quan威的第三方认证机构依据相关国际或国家标准，对组织的信息安全管理体系进行审核后颁发的认证证书。它表明组织的信息安全管理体系符合国际公认的标准要求，具备了规范、有效的信息安全管理能力。这一认证不仅能为组织内部的信息安全管理提供指导和约束，更能向市场传递组织重视信息安全的积极信号，增强客户、合作伙伴等利益相关方对组织的信任，为组织在市场竞争中赢得优势。 南京证券信息安全商家明确审计目标和审计对象需结合业务实际，强调风险导向，有序覆盖审计要点。

    安全赋能AI企业应用三大需求：企业用户对AI大模型安全产品或服务的需求，当前**关注的**项需求分别是大模型安全测评工具，占比，外部AI大模型在企业内使用的安全解决方案，占比，以及AI的供应链安全，占比。AI安全相关预算尚处爆发前期：调查显示，目前企业已有明确AI安全预算的占比*，正在评估需求的占比，计划未来纳入预算的占比，需求优先级较低的占比。企业开始将传统的安全采购需求向AI安全方向偏移。公开征集：AI安全大框架，产业能力全景图本地调查在风险聚焦、用户需求和能力提供方面，我们规划设计并率先推出AI安全产业链大框架，其覆盖范围包括：•基础层：算力安全、数据安全、算法安全。•技术层：模型安全、智能体安全、开发平台安全。•应用层：“AI+业务”安全（金融、医疗、交通等）、AI伦理与合规。基于上述框架，我们提出AI安全能力/产品全景图：包含AI基础设施安全、平台安全、应用安全等12大模块。总体上看，企业AI应用已从“是否采用”转向“如何安全**采用”。尽管当前AI落地效果未达预期，但企业的持续投资表明，AI仍是业务变革的**驱动力。安在新媒体呼吁行业共建AI安全生态，推动技术创新与风险防控协同发展，助力AI在安全可控轨道上**前行。

    看点1、AI大模型应用普及度高，算力与场景部署呈现多元化•应用渗透加速：的企业已接触AI大模型，2022年（ChatGPT发布）与2024年（DeepSeek发布）成为企业接入高峰期，分别占比、。•算力部署分化：企业选择本地算力，依赖云端，采购云上服务，但企业尚未部署任何算力资源。•应用架构分层：采用集团集中式管理，混合式部署，分布式架构，*企业无规范策略。看点2、效率提升为**价值，但AI落地效果与预期存在差距•业务影响***：企业反馈效率提升（流程自动化缩短超50%时间），实现成本降低，创新能力增强。•效果评价分化：企业认为AI效果“一般”，*认为“很好”，认为“投资性价比低”。•头部模型领跑：DeepSeek（）、豆包（）、文心一言（）、ChatGPT（）成为企业使用率**高的四大模型。看点3、安全风险集中爆发，数据与合规成企业首要担忧•现实风险凸显：企业遭遇AI生成内容事实性错误，面临模型被恶意利用（如钓鱼邮件），出现系统集成漏洞。•TOP3风险预警：数据泄露（）、合规风险（）、数据质量与幻觉（）成企业**关注的安全痛点。•合规需求明确：**《人工智能安全治理框架》（）、《生成式人工智能服务管理暂行办法》（）、GB/T45288系列标准。审计须严格对标现行法律法规及监管动态，结论具备法律证明力。

    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。信息安全管理需定期评估风险，及时调整策略以应对新威胁。金融信息安全

对地方执法重点把握不准（如某省近期聚焦 “第三方数据共享合规”）。上海企业信息安全介绍

    ）为企业合规重点参考。**发现与重点结论：企业AI布局和安全需求企业对AI建设的投资和布局都给出了积极的安排，用AI支撑企业的业务转型已成为共识，而安全问题也成为其中一块重点考虑的问题点。看点4、资本涌入推动AI基建，行业投资差异***•投资意愿强烈：企业未来3年有AI投资计划，预计投入超3000万元，计划投入1000-3000万元。•行业分层明显：金融（80%高投入）、教育（30%超3000万）、工业/制造（20%高投入）、汽车等行业投资规模**。看点5、**门角色重构，技术与管理双轨并行•**任务明确：**门聚焦“支持业务AI落地安全”，探索“安全业务内AI应用”。•挑战与机遇并存：需引入新安全技术，要求人员AI赋能；同时认为AI可加强安全运维，用于监控数据分析。•策略选择分化：企业优先“控数据外发”，主张“安全融入业务架构”，*选择“先发展后管控”。看点6、AI安全需求业已明确，但企业预算投入尚待增进AI赋能安全三大需求：在AI赋能安全的需求上，***需求是将AI大模型应用到攻击检测&威胁发现上，其次为自动化监视/运营上，占比，排名第三的是代码检测，占比。这三项是AI赋能安全的重点需求。上海企业信息安全介绍