杭州证券信息安全

同意获取机制：实现“精细告知+自主选择” 同意管理的he心是构建“透明化+可操作”的获取机制，避免“一揽子同意”。在用户注册或使用he心功能前，需通过分层弹窗展示同意条款，di一层明确基础功能必需的min数据范围及同意要求，第二层列出非必需功能（如个性化推荐）的附加数据处理需求，用户可单独勾选同意或拒绝。条款内容需使用通俗语言，将“数据处理”转化为“我们将使用您的浏览记录推荐商品”等易懂表述，敏感个人信息处理需单独弹窗，标注“重要提示”。同时，同意获取需具备可追溯性，记录用户同意时间、方式及具体条款版本，确保每一次同意均符合“明示同意”要求，规避合规风险。跨境数据传输 SCC 与 ISO27701 在隐私风险评估维度存在he心交集，可通过映射优化合规效率。杭州证券信息安全

技术控制措施审核：聚焦数据安全落地 技术控制措施审核需围绕“数据全生命周期安全”设计检查项，覆盖采集、传输、存储、销毁等环节。采集环节检查是否部署数据tuo敏技术，敏感个人信息是否采用加密采集；传输环节核查是否使用HTTPS、VPN等加密方式，跨境传输是否具备合规技术支撑（如数据出境安全评估备案）；存储环节检查是否实现数据分类存储，敏感数据是否采用加密存储，访问权限是否按“min必要”原则配置；销毁环节确认是否采用不可逆技术（如物理粉碎、多次覆写），销毁记录是否完整。同时检查技术设备的安全配置，如防火墙规则是否更新、入侵检测系统是否正常运行，确保技术措施与管理要求协同落地。上海信息安全供应商针对中小企业的信息安全解决方案应具备高性价比与易操作性特点。

供应商隐私尽调应建立分级机制，依据供应商数据接触权限实施差异化的尽调深度与频率。不同供应商与企业的数据交互程度差异较大，若对所有供应商采用统一的尽调标准，不仅会增加尽调成本，还可能导致he心风险被忽视。分级机制的he心是根据供应商接触企业数据的权限等级，划分不同的尽调级别，实施差异化管理。对于高等级供应商，即直接接触企业he心商业秘密或大量敏感个人信息的供应商，如云服务提供商、数据处理外包商，需实施深度尽调，除常规核查外，还需开展现场安全评估、渗透测试等，尽调频率至少每半年一次。对于中等级供应商，即接触一般性业务数据的供应商，如物流合作商，实施常规尽调，重点核查数据处理资质及基本安全措施，尽调频率为每年一次。对于低等级供应商，即不直接接触企业数据的供应商，如办公用品供应商，jin需进行简单的合规性核查，尽调频率可适当降低。某零售企业通过建立分级尽调机制，将有限的尽调资源集中用于高等级供应商，精细发现了某云服务供应商的安全漏洞，及时更换合作方，避免了数据泄露风险。分级机制需明确分级标准、尽调内容及频率，确保尽调工作高效且精细。

    安言咨询凭借丰富的行业经验，为企业提供quan方位的AI安全管理体系建设服务。首先，通过差距分析，安言咨询帮助企业梳理AI业务现状和信息化支撑，识别管理短板，并形成详细的差距报告，为AI安全管理体系的构建奠定基础。这一阶段包括调研访谈、制度调阅和现场走查，确保AI安全管理体系与企业实际需求高度契合。其次，在体系设计环节，安言协助企业明确管理范围，如组织边界和AI系统覆盖清单，并构建“方针-程序-规范-记录”四级文件体系。例如，《人工智能管理手册》和《风险评估指南》等文档，将AI安全管理体系与现有管理体系（如ISO27001）整合，提升协同效率。在风险管控层面，安言依据ISO/IEC23894标准，帮助企业识别AI系统全生命周期的风险源，包括数据质量、算法偏见等，并制定风险处置计划。同时，开展AI系统影响评估，覆盖隐私保护、公平性和社会影响等维度，确保AI安全管理体系quan面覆盖潜在威胁。通过这一过程，AI安全管理体系不仅提升技术韧性，还增强企业社会责任感。此外，安言提供内部审核支持，包括制定审核计划、培训审核员、编写检查表和跟踪整改，确保AI安全管理体系持续有效运行。绩效测量指标如模型准确性和合规审核通过率，结合行业指标库。企业安全管理体系需嵌入日常运营，建立定期审计与体系更新的长效保障机制。

管理体系基础检查：锚定合规框架完整性 ISO27701内部审核首需核查管理体系基础，he心覆盖政策文件与组织架构。政策文件方面，检查是否制定符合标准的隐私政策、数据处理规范，且文件需经管理层审批，向员工及数据主体公开。重点核验隐私政策是否明确数据主体权利、处理目的及安全措施，是否根据业务变化及时更新。组织架构方面，确认是否设立隐私保护负责人，明确其职责权限（如风险评估、合规审核），员工是否知晓自身岗位的隐私保护职责。同时检查是否建立跨部门协作机制，如IT、法务、业务部门在数据处理中的权责划分，确保管理体系覆盖全流程，避免出现责任真空。数据保留与销毁计划需锚定合规底线，结合行业法规明确核心数据shortest与longset保留时限。广州企业信息安全评估

云 SaaS 环境下 PIMS 落地需协同服务商与用户，明确数据存储、处理环节的安全责任划分。杭州证券信息安全

    云SaaS环境下PIMS的分阶段落地需遵循“基础建设—体系完善—优化升级”的逻辑，确保每阶段目标清晰、可落地。第一阶段（基础建设阶段）聚焦数据资产梳理与合规基线搭建，需协同SaaS服务商quan面摸排数据资产，明确数据来源、类型、流转路径及存储位置，建立数据分类分级标准，区分个人敏感信息、普通个人信息与非个人信息。同时，制定隐私政策、数据处理规范等基础制度，明确数据处理的合规要求与操作流程。第二阶段（体系完善阶段）重点搭建技术管控与责任协同机制，部署权限管理、数据tuo敏、日志审计等技术工具，实现对数据处理全流程的实时监控与管控；与SaaS服务商签订数据安全协议，界定双方在数据存储、处理、备份、销毁等环节的安全责任，明确服务商的合规义务与违约赔偿机制。第三阶段（优化升级阶段）聚焦常态化合规与动态调整，建立合规评估机制，定期开展隐私风险评估与合规自查，及时发现并整改问题；结合法规更新、业务拓展及技术发展，动态优化PIMS体系，更新数据分类分级标准、技术管控措施与管理制度。同时，加强内部员工与服务商的合规培训，提升隐私保护意识与操作能力，确保PIMS体系持续适配业务发展与合规要求。 杭州证券信息安全