金融行業(yè)數據安全建設的三大驅動力金融行業(yè)之所以如此重視數據安全，并致力于做好數據安全，其壓力以及強要求主要來自三個方面：合規(guī)、業(yè)務和風險。在合規(guī)驅動方面，****強調，要切實保障**數據安全，要加強關鍵信息基礎設施安全保護，強化**關鍵數據資源保護能力，增強數據安全預警和溯源能力。此外，根據《民法典》《網絡安全法》《數據安全法》以及《個人信息保護法》等上位法的指導，數據作為生產要素的地位得以確立，并對數據安全保護提出了多項具體要求。隨后，陸續(xù)出臺的《****銀行業(yè)務領域數據安全管理辦法（征求意見稿）》以及《銀行保險機構數據安全管理辦法（征求意見稿）》進一步明確了數據處理者的責任與義...

信息安全｜關注安言在當今數字化時代，數據的價值日益凸顯，它不*是驅動社會進步和企業(yè)發(fā)展的**動力，更是**競爭力的關鍵要素。然而，隨著數據量的激增和復雜性的提升，數據安全問題也愈發(fā)凸顯，成為制約數據價值發(fā)揮的重要瓶頸。在這樣的背景下，數據分類分級作為一種有效的數據管理和保護手段，其重要性愈發(fā)凸顯。它不*能夠幫助我們更好地管理和利用數據資源，提高數據的安全性，還能促進數據的合規(guī)使用和流通。因此，本文將深入探討為什么說“數據分類分級”在當下和未來都必不可少。近幾年來，隨著數據安全相關法律法規(guī)的相繼出臺，**層面對建立數據分類分級保護制度的態(tài)度愈發(fā)明確。但是，在實際應用落地的過程中，不免...

ition：0%0%;background-repeat：repeat;”>2025年6月17日上午，在位于上海市楊浦區(qū)江灣城路99號8號樓的“科創(chuàng)校友匯”，上海藍盟網絡技術有限公司董事長夏立城與上海安言信息技術有限公司秦峰就安言信息為藍盟網絡2000多家外企和民企客戶提供安全服務展開深入探討，并達成多項共識。ition：0%0%;background-repeat：repeat;”>在交流中，雙方不僅聚焦于當下合作的細節(jié)與規(guī)劃，更是情懷滿滿地回顧了網絡安全行業(yè)過去30年的發(fā)展歷程。從早期的網絡初興到如今的數字時代，網絡安全行業(yè)經歷了翻天覆地的變化，無數從業(yè)者在其中奮斗、成長，也留下了許多...

實現現有技術管控措施的有機融合；再者，要從全局出發(fā)，統籌數據安全管理，實現從事后被動應對到事前主動防范的轉變；**后，***梳理數據分布及使用情況，深入排查現存及潛在的數據安全風險，確保數據的安全可控。那么從風險評估的角度來看，金融行業(yè)應該如何開展？我們可以從七個方面找到明確的對標要求。首先是明確數據安全治理架構。要求銀行保險機構建立數據安全責任制，**歸口管理部門負責本機構的數據安全工作；按照“誰管業(yè)務、誰管業(yè)務數據、誰管數據安全”的原則，明確各業(yè)務領域的數據安全管理責任，落實數據安全保護管理要求。二是建立數據分類分級標準。要求銀行保險機構制定數據分類分級保護制度，建立數據目錄和...

overflow-wrap：break-word！重要;顏色：rgba（0,0,0，）;font-family：system-ui，-apple-system，BlinkMacSystemFont，“HelveticaNeue”，“PingFangSC”，“HiraginoSansGB”，“MicrosoftYaHeiUI”，“MicrosoftYaHei”，Arial，sans-serif;字體樣式：普通;font-variant-ligatures：普通;font-variant-caps：normal;字母間距：“>***重要;overflow-wrap：break-word！重要;...

隨著AI及AI大模型、大數據的技術發(fā)展，實際上數據分類分級未來更有大展拳腳的空間，因為數據分類分級可能更加智能化、自動化和精細化。例如，利用深度學習、自然語言處理等技術，AI大模型可以自動識別和分類大量的文本、圖像和音頻數據。這將**提高數據分類分級的效率和準確性，減少人工干預的需求。AI還能分析用戶的行為模式和數據訪問習慣，預測數據的使用風險，并實時調整數據分類分級策略。這將有助于實現更加動態(tài)和自適應的數據安全保護。此外，AI大模型具備持續(xù)學習的能力，可以根據不斷變化的數據特征和安全威脅進行自我優(yōu)化，這將使數據分類分級策略更加靈活有效，甚至能夠主動應對新型攻擊和威脅。由此產生的優(yōu)...

可以***提升客戶對企業(yè)的信任感。這種信任感的建立不僅有助于鞏固現有客戶關系，還能吸引更多潛在客戶的關注和選擇。因此，優(yōu)化數據安全風險評估，提升企業(yè)在數據安全方面的管理水平，成為了企業(yè)增強市場競爭力的重要手段之一。此外，企業(yè)還可以通過發(fā)布數據安全白皮書、舉辦數據安全交流會等方式，向客戶展示其數據安全管理體系和成果。同時，還可以利用社交媒體、行業(yè)論壇等渠道，加強與客戶的互動和溝通，提高客戶對企業(yè)數據安全的認知度和滿意度。3、優(yōu)化資源配置與提高運營效率數據安全風險評估有助于企業(yè)了解自身在數據安全方面的實際需求和薄弱環(huán)節(jié)。在資源有限的情況下，企業(yè)可以根據評估結果合理配置資源，優(yōu)先解決關鍵問題，避...

實施交通預測，使輔助駕駛功能更加智能化且更安全。人工智能幾乎在每個行業(yè)都展現出巨大的潛力，以下是一些典型行業(yè)的應用示例。今年，DeepSeek的迅速崛起，進一步推動了國內人工智能應用的爆發(fā)式增長。人工智能在蓬勃發(fā)展的同時，也帶來了技術、倫理、社會及安全層面的多重風險。由于“深度學習”算法所依賴的“涌現”現象具有難以解釋的特性，加之訓練模型所使用的數據可能存在各類問題，且模型訓練需依賴大量的算力基礎設施，AI自身的安全風險始終處于高位。與傳統軟件按照需求和規(guī)格進行精確編程不同，人工智能系統采用數據驅動的訓練和優(yōu)化方法來處理多樣化的輸入。這使得AI系統的架構相較于傳統軟件系統更為復雜，...

由于“深度學習”算法所依賴的“涌現”現象具有難以解釋的特性，加之訓練模型所使用的數據可能存在各類問題，且模型訓練需依賴大量的算力基礎設施，AI自身的安全風險始終處于高位。與傳統軟件按照需求和規(guī)格進行精確編程不同，人工智能系統采用數據驅動的訓練和優(yōu)化方法來處理多樣化的輸入。這使得AI系統的架構相較于傳統軟件系統更為復雜，面臨的威脅也更加多樣化和隱蔽。例如，數據污染或篡改可能導致AI系統做出錯誤決策，而模型的可解釋性差則使得問題排查和修復變得極為困難。OWASP自2023年起持續(xù)發(fā)布AI應用風險Top10榜單，并于今年3月27日更名為OWASPGenAI安全項目，進而提升至OWASP旗...

信息安全|關注安言HW在即，許多企業(yè)也開始積極地準備HW期間的相關事宜。對于安全成熟度較高的企業(yè)來說，其內部往往會多次舉辦攻防演練，在面對HW時顯得較為“淡定”。但對于那些安全能力較差，卻又被納入HW行動的企業(yè)來說，參與HW可能會暴露出很多問題，相關負責人也會“壓力山大”。其中還包含一種企業(yè)，它們的安全支出只在HW期間。你會發(fā)現，那些平時不怎么關心安全的領導，在HW期間突然掏出大量預算招兵買馬，還會緊急宣貫安全教育，頗有一種大考前臨時抱佛腳的感覺。實際上，任何事情、任何工作都很難一蹴而就，就像高考需要學生的積累一樣，直到臨考前才拿出課本學習的學生們很少能取得好成績。企業(yè)也是如此，平時不注重...

重要;overflow-wrap：break-word！重要;clear：兩者;**小高度：1em;visibility：visible;”>***重要;overflow-wrap：break-word！重要;visibility：visible;”>信息安全｜關注安言數據安全是數字化時代的生命線2025年尚未走完一半的時光，全球范圍內卻已然拉響了數據安全的紅色警報——據不完全統計，本年度已累計發(fā)生超過230起重大數據泄露事件，這些事件如同多米諾骨牌般，接連波及金融、醫(yī)療、制造等關乎國計民生的關鍵領域，給企業(yè)運營、用戶隱私乃至**都帶來了難以估量的損失。在此嚴峻形勢下，《GB/T4...

他們會迅速丟盔卸甲，大量敏感數據、隱私數據被泄露，企業(yè)業(yè)務無法開展，然后被監(jiān)管點名，相關負責人要么鋃鐺入獄，要么被行業(yè)除名，企業(yè)名聲也一落千丈。那么，怎么避免“不**”的安全，以及如何判斷一個企業(yè)的安全建設是否“不**”呢？通常情況下，安全“不**”的企業(yè)有以下具體表現：1.安全預算投入不合理。理論上，企業(yè)會制定短期、中期及長期的網絡安全支出規(guī)劃，以確保安全建設的連續(xù)性。但安全“不**”的企業(yè)會在發(fā)生安全事件后以及HW期間臨時增加人力物力，或是采用安服等外部能力來短暫地提升安全能力。不合理的預算投入不僅無法真正提升安全能力，有時反而會導致預算浪費，支出相對更多等情況。2.缺少常態(tài)化可持續(xù)的...

這使得評估其在涉及公共利益和倫理道德決策中的信任度變得尤為困難。同時，Deepfake等利用人工智能實施的惡意行為手段，進一步加劇了公眾對AI技術濫用的擔憂。為應對這些挑戰(zhàn)，多年前全球范圍內開始高度重視AI的倫理和安全問題。各國**、****及企業(yè)紛紛出臺相關政策和指南，旨在規(guī)范AI的發(fā)展和應用，確保其安全性、可靠性和公平性。在立法層面，歐盟率先頒布了《人工智能法案》。**不斷優(yōu)化相關法律法規(guī)及政策體系。隨著《生成式人工智能服務安全基本要求》等一系列國家標準的陸續(xù)出臺，國內人工智能監(jiān)管正逐步轉向強制性合規(guī)標準的趨勢。在此背景下，如何滿足當前及未來的人工智能合規(guī)要求，成為所有企業(yè)和**必須深...

3.健全安全管理制度建立安全管理制度可以確保安全建設的各個環(huán)節(jié)得到充分的落地和實施。因此，企業(yè)需要制定并執(zhí)行嚴格的網絡安全政策和標準，確保所有員工和業(yè)務流程都遵循這些規(guī)定。此外，還要定期進行內部審計和合規(guī)性檢查，確保安全措施落實到位，并根據審計結果進行改進。4.持續(xù)的技術投入攻擊者不會原地踏步，等待防守企業(yè)追趕上來，因此，企業(yè)需要擁有持續(xù)的技術投入。企業(yè)需要持續(xù)投資于網絡安全技術，包括防火墻、入侵檢測系統、數據加密、端點保護等，并建立有效的漏洞管理流程，定期掃描和修復系統和應用中的安全漏洞。5.建立完善的風險管理和應急響應機制除了事前的準備，事中的應急處理也非常關鍵。因此，企業(yè)需要定期進行...

從基礎合規(guī)到持續(xù)優(yōu)化），清晰描繪能力進階路徑，避免盲目投入。?對標合規(guī)要求：深度契合**法律法規(guī)和行業(yè)監(jiān)管要求，是證明企業(yè)數據安全合規(guī)治理水平的**依據。?驅動持續(xù)優(yōu)化：建立可量化、可評估、可持續(xù)改進的數據安全管理體系，真正實現安全與業(yè)務的融合共生。二、我們的DSMM咨詢服務能為您做什么？?成熟度差距分析：深入調研訪談，***理解您的業(yè)務場景與數據流。依據DSMM標準，細致評估當前各項能力域成熟度。出具詳實、客觀的差距分析報告，明確改進優(yōu)先級。?體系規(guī)劃與建設**：基于差距和業(yè)務目標，量身定制DSMM提升路線圖。協助構建或優(yōu)化數據安全**架構、管理制度、操作規(guī)程。指導技術體系優(yōu)化（...

評估風險一旦發(fā)生可能對數據的保密性、完整性、可用性造成的影響程度。其次進行發(fā)生可能性評估，綜合考慮威脅出現的頻率以及企業(yè)現有的防護能力，判斷風險發(fā)生的概率。在此基礎上，劃分風險等級，將風險劃分為重大、高、中、低、輕微五級，以便企業(yè)能夠根據風險等級制定相應的應對策略。第五階段：評估總結——開出良方評估總結階段是整個數據安全風險評估工作的收官之作。編制評估報告，系統總結評估過程和發(fā)現的問題。提出針對性的處置建議，根據風險等級和實際情況，為企業(yè)制定切實可行的改進方案。同時，進行殘余風險分析，明確在采取處置措施后仍然存在的剩余風險以及相應的應對措施，確保企業(yè)能夠持續(xù)保持數據安全狀態(tài)。結束語04數據...

致力于協助金融客戶主動識別數據安全管理中的差距，明確數據安全現狀及改進空間，持續(xù)深化數據安全管理，精心規(guī)劃數據安全風險評估的前中后期調研、評估以及總結工作，并據此設計了一整套成熟的數據安全風險評估咨詢服務方案。該方案緊密結合《數據安全法》《個人信息保護法》《數據安全能力成熟度模型》《銀行保險機構數據安全管理辦法（征求意見稿）》等法律法規(guī)和標準，充分考慮行業(yè)數據安全的要求和特性，***識別企業(yè)可能存在的數據安全風險，并評估這些風險一旦觸發(fā)可能帶來的潛在影響，從而為企業(yè)提出綜合性和可操作性強的改進建議，實現風險管理的閉環(huán)。方案中提到，企業(yè)治理數據安全可從兩個重要維度出發(fā)，一是進行數據安全風險評...

征求意見稿）》中明確提出了五個**要點：1、落實數據安全責任制；2、明確數據安全歸口管理部門；3、將數據安全風險納入***風險管理體系；4、強化數據安全評估；5、建立數據安全保護基線。由此可見，金融行業(yè)數據安全當前需要重點關注兩個方面：風險評估以及體系建設。金融行業(yè)該怎么做數據安全目前來看，無論是銀行業(yè)、保險業(yè)，還是金融資產管理、信托、財務等其他金融機構，普遍面臨著數據安全風險評估能力不足以及體系建設相對薄弱的問題。這些問題主要體現在以下幾個方面：一是無法滿足合規(guī)要求和客戶的數據安全期望；二是缺乏足夠的事前防范能力，導致事后損失較高；三是在技術運用上缺乏統籌和管控，導致安全投入重復...

隨著《數據安全法》、《個人信息保護法》的出臺，法律上明確要求建立健全數據安全管理制度，開展數據安全風險評估。為了落實上位法，監(jiān)管、各個行業(yè)都逐步出臺了相關的數據安全管理辦法，比如：工業(yè)和信息化領域的《工業(yè)領域數據安全風險評估規(guī)范》、金融行業(yè)的《銀行保險機構數據安全管理辦法》、電信行業(yè)的《電信領域數據安全風險評估規(guī)范》等。新發(fā)布的GB/T45577-2025國家標準，也正是**落實法律要求的具體體現。數據安全風險評估的重要性02數據安全風險評估是企業(yè)數據安全管理的基石，其重要性不言而喻。一方面，它能幫助企業(yè)***識別數據安全風險。通過系統的評估，企業(yè)可以深入了解自身數據在存儲、傳輸、...

各**主管部門可以使用這些清單對數據進行授權利用。我國《數據安全法》《個人信息保護法》等，都明確要求對數據進行分類分級管理。這些法規(guī)的存在，證明了數據分類分級不*是必要的，更是法律上的強制要求，不容置疑。當然，目前的數據分類分級體系確實存在一些需要進一步完善的地方，但我們不能因此而否定其整體價值和重要性。這就像不能因為一個人偶感風寒，就否定他整個生命的價值。事實上，我國當前的網絡安全法律法規(guī)體系仍然還在不斷發(fā)展和完善中，數據安全領域更是處于起步階段。雖然數據分類分級的某些細則措施可能尚未能完全滿足所有**的需求和發(fā)展，但大體上，數據分類分級已經成為大勢所趨，符合數據安全的發(fā)展規(guī)律。三、能夠...

在深入探討數據分類分級的意義后，我們不難發(fā)現，這一過程并非孤立存在，而是與數據安全管理的各個方面緊密相連。特別是在當前數字化、信息化快速發(fā)展的時代背景下，數據已成為企業(yè)**寶貴的資產之一，其安全與否直接關系到企業(yè)的生存和發(fā)展。當我們談到數據分類分級時，我們實際上是在構建一個有序、**的數據管理體系，覆蓋數據發(fā)現識別能力、保護能力、處置能力以及管控能力。然而，這樣的體系要想真正發(fā)揮作用，就必須有一個堅實的基礎——那就是對數據安全的***掌控。這里，我們不得不提及數據安全風險評估的重要性。數據安全風險評估，就像是為數據安全管理體系提供了一把“金鑰匙”。它不*能夠幫助我們更準確地識別數據...

“MicrosoftYaHei”，Arial，無襯線;字體大?。?6px;字體樣式：普通;font-variant-ligatures：普通;font-variant-caps：normal;字體粗細：400;字母間距：“>***重要;overflow-wrap：break-word！important;”>***重要;overflow-wrap：break-word！重要;字體大?。?4px;>***重要;overflow-wrap：break-word！重要;clear：兩者;**小高度：1em;”>***重要;overflow-wrap：break-word！重要;字體大?。?4px...

采取技術手段保障數據安全。五是加強個人信息保護。要求銀行保險機構在處理個人信息時，應按照“明確告知、授權同意”的原則實施，并履行必要的告知義務；收集個人信息應限于實現金融業(yè)務處理目的的**小范圍，不得過度收集；共享和對外提供個人信息時，應取得個人同意。六是完善風險監(jiān)測與處置機制。要求銀行保險機構將數據安全風險納入本機構***風險管理體系，明確數據安全風險監(jiān)測、風險評估、應急響應及報告、事件處置的**架構和管理流程，有效防范和處置數據安全風險。七是明確監(jiān)督管理職責。規(guī)定**金融監(jiān)督管理總局及其派出機構對銀行保險機構數據安全保護情況進行監(jiān)督管理，開展非現場監(jiān)管、現場檢查，依法對銀行保險機構數據...

并制定相應的隱私保護措施和控制措施。同時，我們還會為客戶提供***的數據安全管理體系建設培訓和指導服務，幫助客戶建立符合《銀行保險機構數據安全管理辦法》要求的管理體系，并持續(xù)監(jiān)控和優(yōu)化其運行效果。針對此次《辦法》落地，我們認為金融機構可從以下方面著手提升落地效果：01開展合規(guī)差距評估與體系設計。通過對照《辦法》條款，識別現有制度與技術短板。例如，協助機構建立數據資產地圖，明確分類分級標準，并設計覆蓋數據采集、存儲、共享、銷毀的全流程管控方案。02構建適配的技術防護體系。針對金融機構的IT環(huán)境特點，推薦部署數據加密、***、水印等技術工具。例如，在數據共享場景中采用聯邦學習技術，實現“數據可...

包括數據***、加密、日志及行為審計、賬號權限、接口安全管理等；第二是鞏固完善提**化業(yè)務數據的安全管理，規(guī)劃數據安全**保障以及數據生命周期安全防護技術手段，如數據銷毀、防泄漏、溯源、代碼審查等；第三是***安全管理規(guī)劃，實現數據業(yè)務過程和人員操作行為的***監(jiān)管，規(guī)劃數據安全態(tài)勢感知能力建設，推動數據安全管理的自動化、智能化；**后是總結改進提升，結合數據運營情況開展新一輪數據安全建設規(guī)劃。此外，針對涉及數據出境的企業(yè)，安言咨詢還建立了由業(yè)務及數據梳理團隊、安全評估團隊組成的服務團隊，為企業(yè)提供、深入、一站式的數據風險自評估服務。團隊將結合技術支持，梳理企業(yè)數據出境的具體情況，并對合規(guī)...

定期對***處理過程進行合規(guī)性審計和評估；建立應急響應機制以應對突發(fā)事件等。（4）敏感數據精細識別·難點：銀行業(yè)務數據種類繁多，形態(tài)多樣，且敏感數據往往隱藏在大量非敏感數據中。如何準確、**地識別出敏感數據是動態(tài)***的首要難題?！獙Γ翰捎?*的數據發(fā)現和分類分級技術，結合自定義敏感數據識別規(guī)則，提高敏感數據識別的準確性和全面性。（5）***策略與算法設計·難點：不同業(yè)務場景對***數據的需求不同，如何設計合理的***策略和算法以滿足這些需求是一個挑戰(zhàn)。同時，***算法需要在保證數據安全性的同時，盡量保持數據的可用性和真實性?！獙Γ焊鶕I(yè)務需求和數據特性，制定靈活的***策略和算法。采...

重要;overflow-wrap：break-word！important;”>往期推薦***重要;overflow-wrap：break-word！important;”>***重要;overflow-wrap：break-word！重要;顏色：rgba（0,0,0，）;font-family：system-ui，-apple-system，BlinkMacSystemFont，“HelveticaNeue”，“PingFangSC”，“HiraginoSansGB”，“MicrosoftYaHeiUI”，“MicrosoftYaHei”，Arial，sans-serif;字體樣式：普通...

包括對數據資產和數據應用場景的識別;四是風險識別，包括威脅分析和脆弱性識別;五是分析報告，梳理風險源清單、綜合風險評價、制定風險矩陣等;六是制定風險處理計劃、制定風險監(jiān)控與應對機制、法律合規(guī)性評估。通過以上流程，企業(yè)可以***了解數據安全風險的狀況，發(fā)現潛在的合規(guī)風險和安全**，并制定相應的風險管理和技術防護措施，提升數據的安全性。該方案涵蓋了整整8類共計69項評估內容，并融合了綜合評估法、風險矩陣法、場景模擬法以及**評審法等多種評估方式，能夠***、準確地識別數據安全方面的潛在風險，為制定針對性的風險防控措施提供堅實支撐。同時，安言咨詢始終秉持合作共贏的原則，積極與金融機構攜手合作，共...

網數安全｜關注安言011人工智能應用與挑戰(zhàn)人工智能（AI）是一門融合了計算機科學、統計學、腦神經學和社會科學的綜合性學科，旨在賦予計算機類似人類的智能和能力，例如識別、認知、分類和決策。近年來，“算力×數據×算法”的協同進化，使得計算機視覺、語音識別、自然語言處理、多模態(tài)等技術領域取得了重大突破，推動了AI從實驗室走向產業(yè)**的進程。在醫(yī)療領域，通過對海量數據的深入分析，人工智能技術已從輔助醫(yī)生進行影像分析和**診斷，拓展至提供醫(yī)療決策支持，乃至預測蛋白質結構、助力**發(fā)現，***加快了**研究與開發(fā)的進程。在金融領域，人工智能協助機構從海量數據中分析客戶需求，如**、信用及咨詢等信息...

根據業(yè)務需求和技術發(fā)展不斷優(yōu)化***方案，確保數據***的**性和安全性。重難點1.實時性與性能的矛盾：(1)動態(tài)***要求在保證數據實時性的同時，不影響業(yè)務系統的性能。如何在高并發(fā)、低延遲的環(huán)境下實現**的數據***處理，是技術實現的一大難點。(2)需要采用**的***算法和優(yōu)化的系統架構，確保***處理的速度和準確性。2.復雜環(huán)境下的數據一致性：(1)銀行業(yè)務系統通常包含多種數據類型和格式，且數據量大、增量快。如何在復雜環(huán)境下保持***數據的一致性和可比性，是動態(tài)***的又一挑戰(zhàn)。(2)需要制定統一的數據***標準和規(guī)范，確保對相同類型的數據采取相同的***方式，同時支持對增量數據的實...