这一类比启示我们:短期热度并非价值的***衡量标准,AI技术的长远发展需摆脱对流量泡沫的依赖,以持续创新夯实技术内核,并在**竞争中构建真正的**竞争力,方能在热潮退去后实现价值的长效释放。一句话总结:AI时代下,各种人力虽然会被替代,但对于网络安全人员却满是机会。重磅发布由数千位甲方安全从业者参与调研、安在新媒体连续六年编撰的《**网络安全产品用户调查报告》始终备受业界瞩目。在本次评选活动现场,安在新媒体合伙人、安在新榜年度报告出品人张威对《2025**网络安全产品用户调查报告》完整版进行了导读。作为连续第六年推出的**行业报告,本次调研覆盖**30个省市及自治区的3754家企业和机构,深入剖析网络安全市场动态、用户需求变化及产品应用趋势,并持续推出“**网络安全产品用户大众点评全景图”“**网络安全**榜”等**内容,为行业提供来自“甲方”视角的深度参考。报告内容大致聚焦于需求侧、供给侧和产品采购。1、需求侧:监管与企业风险双升级**层面,网络安全监管政策覆盖范围扩大,在数据安全、AI安全、车联网等领域执法深度加强,驱动企业加速AI安全布局。企业端,数字化转型与外部经营压力导致人员裁撤,叠加AI、量子计算等新技术应用。个人信息清理工具可彻底删除电脑、手机中的残留数据,避免废弃信息被恢复利用。南京个人信息安全商家
安在记者会借采访对谈帮做内容输出)。所有被采用的征文,除在安在媒体平台发布推广,或结集成书印制出版外,皆可参与征文评优,并有机会赢取**高万元的年度大奖。计划5:百家智库·AI大模型安全诸子项目百家智库是安在基于诸子云社群发起并**的,一个专注网络安全、众智创益社会协作、以网络安全甲方业者为主的民间智库。在库**,会以观点输出、分享、课题项目、调查报告、联合出版、顾问高参等方式或形式,持续输出影响并落地价值。诸子项目,则是依托诸子云社群,以百家智库为主,自发**、协同共建、成果分享的轻量级、社会化、项目制的知识创新和共享机制。2025年初,百家智库实施较早聚焦AI大模型安全的诸子项目,即***">百家智库|项目:MIT人工智能风险库(编译),以此为起点,2025“AI安·在”探索计划会将一系列年度项目纳入其中,这些项目聚焦AI大模型安全相关主题,以**佳实践为侧重,希望所做成果能够为网络安全业界提供参考和借鉴。杭州信息安全分析遵循信息安全标准可提升组织信息安全防护能力,减少损失。
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,《数据安全法》中也已明确规定重要数据的处理者未对数据处理活动定期开展风险评估,主管部门会被罚款5万-50万元,直接责任人员可被罚款1万-10万元,风险评估已从“选择项”变为“必答题”。此外,有效的风险评估还能提升企业的竞争力。
)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。完善的信息安全解决方案需涵盖风险评估、防护部署、应急响应全流程。
随着云计算技术在金融行业的广泛应用,金融机构的重要业务系统与数据逐渐迁移至云端,这在提升金融服务效率的同时,也带来了新的信息安全风险,如云端数据泄露、云服务商安全漏洞、云服务滥用等。因此,金融信息安全需重点应对云计算带来的风险。金融机构在选择云服务商时,需进行严格的安全评估,从云服务商的安全资质、技术实力、服务水平、应急响应能力等方面进行整体考察,优先选择具备金融行业相关安全认证、拥有丰富金融客户服务经验的云服务商;在数据迁移至云端的过程中,采用加密传输技术,对数据进行端到端加密,确保数据在传输过程中不被窃取或篡改;云端数据存储方面,除了云服务商提供的基础安全防护措施外,金融机构还需自行对敏感数据进行加密处理,实现“双重加密”保护,同时建立云端数据访问权限管理机制,严格控制对云端数据的访问;此外,金融机构需与云服务商签订详细的安全服务协议,明确双方在云端数据安全保护方面的责任与义务,定期对云服务商的安全防护措施进行审计与检查,确保云端金融数据的安全。 个人信息安全意识的提升是防范电信诈骗与数据泄露的关键环节。杭州个人信息安全培训
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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。南京个人信息安全商家