對GB/T35273中的示例進行了細化、調整和修改。比如，將GB/T35273列為“其他信息”的宗教信仰、行蹤軌跡分別單列，將“個人身份信息”調整為“特定身份信息”，對醫療**信息、金融賬戶信息的示例進一步細化。例如，單獨的身份證號碼可能不被直接視為敏感個人信息，但結合其他個人信息（如姓名、地址等）后，其整體屬性可能轉變為敏感個人信息。此外，指南還列舉了生物識別信息、宗教信仰信息、特定身份信息、醫療**信息、金融賬戶信息、行蹤軌跡信息等八類常見敏感個人信息，并對每一類信息進行了詳細的解釋和示例說明，如通過調用個人手機精細位置權限采集的位置信息即為精細定位信息，而通過IP地址等測算的粗略位置信息則不屬于此類。03ISO27701PIMS體系建設的**視野ISO27701PIMS體系概述ISO27701作為ISO27001的擴展標準，專注于個人信息處理活動的隱私保護。它不僅繼承了ISO27001在信息安全管理體系方面的成熟經驗，還針對個人信息處理活動提出了更為嚴格的隱私保護要求。ISO27701要求**在建立信息安全管理體系的基礎上，進一步識別、評估、控制和管理與個人信息處理相關的隱私風險，確保個人信息處理的合法、正當和透明。PIMS體系建設的**要素在ISO27701PIMS體系建設中。 隨著安全威脅的不斷演變，企業需要建立持續監控與動態評估機制。北京證券信息安全詢問報價

三、風險識別與評估：風險管理的“神經中樞”011.風險識別的“雷達系統”數據安全風險評估通過掃描訓練數據合規性、模型漏洞、供應鏈風險等維度，為企業提供風險熱力圖。例如，某安全服務提供商推出的AI大模型風險評估工具通過多種類型的風險識別、數千個測試用例，能快速幫助企業發現代碼訓練中的機密數據殘留，避免潛在泄露。022.風險評估的“導航儀”定性方法（如因素分析、邏輯分析）與定量方法（如機器學習算法、風險因子分析）結合，可精細量化風險等級。阿里云提出的“基于圖的風險分析法”，通過分析用戶與數據之間的訪問關系圖，發現異常路徑，誤報率降低至。033.動態防御體系的構建清華大學黃民烈教授建議，通過算法自動檢測模型漏洞并生成對抗樣本，提升防御效率8倍以上。齊向東提出，AI大模型需建立“縱深防御體系”，包括數據訪問控制、加密存儲、漏洞監測等。四、風險管理，AI安全的“戰略前哨”在AI大模型驅動的“數實融合”時代，數據安全風險與產業安全的關聯更趨復雜。正如Gartner所言：“安全必須嵌入AI開發全流程，風險評估是守住技術紅線的***道防線”。企業需以動態免*系統應對攻擊升級，以風險管理工具**未知風險。 深圳金融信息安全培訓對于個人信息保護，《辦法》強調“明確告知、授權同意”原則。

信息安全|關注安言數據安全風險與AI產業安全的“隱形紐帶”2025年，全球AI市場規模預計突破1500億美元，但數據安全風險正以**級速度蔓延。**AI安全就緒度**顯示，我國在治理框架、技術工具等維度已躋身*****梯隊，但企業仍面臨訓練數據泄露、模型被黑、供應鏈攻擊等嚴峻挑戰。正如Gartner指出：“傳統端點防御已失效，AI驅動的零信任體系是***出路”，風險管理正成為AI產業可持續發展的**引擎。一、AI產業風險的“全景圖譜”與風險管理必要性011.訓練數據的“潘多拉魔盒”AI大模型依賴海量數據訓練，但數據污染、投毒等風險激增。2024年韓國某初創公司因聊天機器人泄露**被罰款，而醫療大模型因訓練數據偏差導致錯誤診斷的案例屢見不鮮。這些風險雖不直接決定產業生死，卻會通過“信任崩塌—客戶流失—市場萎縮”的傳導鏈條，間接削弱產業競爭力。022.生成內容的“雙刃劍”生成式AI可能被濫用為虛假信息傳播工具。2024年DeepSeek大模型遭遇的TB級DDoS攻擊，以及AI生成內容中的隱私泄露風險，均暴露了技術失控的潛在威脅。此類事件雖不直接摧毀企業，卻會通過“品牌聲譽受損—融資受阻—創新停滯”的路徑，間接影響產業生態的**發展。

風險評估服務的實施流程包括數據收集階段通過多種方式收集評估所需的數據。包括問卷調查，向組織內的員工、管理人員發放問卷，了解他們對信息安全的認知、日常操作中的安全行為等?，F場訪談，與關鍵崗位的人員（如系統管理員、網絡安全負責人等）進行面對面的交流，獲取關于系統架構、安全措施實施情況等詳細信息。同時，還會使用工具進行技術檢測，如漏洞掃描工具來收集系統的漏洞信息。風險分析階段基于收集到的數據，按照前面提到的資產識別、威脅識別和脆弱性評估的方法，對風險進行系統的分析。評估團隊會根據專業知識和經驗，結合行業標準和最佳實踐，確定風險的可能性和影響程度。例如，通過分析發現某公司的對外服務網站存在 SQL 注入漏洞，同時外部不法分子利用這種漏洞進行攻擊的頻率較高，且一旦攻擊成功可能導致用戶數據泄露，那么可以判斷該網站面臨的風險等級較高。在大環境欠佳的背景下，數據安全風險評估的價值得到了進一步的凸顯。

信息安全內控度量正是要解決這種問題，通過大量可量化的、具有代表性的指標對信息安全管理情況進行量化的分析和評價。安全度量的必要性度量和審計的差異與關聯比較項審計度量發起方內部/外部內部關注重點合規性包括但不限于合規性活動持續時間階段周期/持續評價方式定性為主定量為主產出物審計報告安全管理績效3.實施方法論和依據信息安全內控度量體系理論支持任何體系的構建都需要相應的標準及理論支持，信息安全度量作為評價信息安全管理的重要手段之一也不例外，國際上已經有了一些較為成熟的體系及標準為度量體系的建設提供支持，Cobit和ISO27004就是較為典型的兩個。作為IT治理框架，Cobit提供了一個IT管理框架以及配套的支撐工具集，這些都是為了幫助管理者通過IT過程管理IT資源實現IT目標滿足業務需求。Cobit建立了一個包含7個業務需求、20個業務目標、28個IT目標、34個IT過程、100多個控制管理目標的IT管理框架，通過控制度、度量、標準三個緯度來度量IT過程能力。ISO27004作為ISO27000系列中的一個重要組成部分，對信息安全度量目標、度量項、度量過程、度量值乃至度量實施都給出了指引。企業應建立持續改進機制，定期對安全管理體系和流程進行審查和優化。南京銀行信息安全設計

而安言咨詢作為外部智囊，將持續為金融機構提供前瞻性解決方案，助力其在安全與創新的平衡中穩健前行。北京證券信息安全詢問報價

為了做好數據安全合規工作，銀行機構可以積極借助安言的數據安全合規風險評估服務，具體步驟如下：開展數據安全自評估：銀行機構可以首先自行開展數據安全自評估，了解自身的數據安全狀況和風險點。當然也可以直接引入安言的專業評估服務。引入專業評估服務：在自評估的基礎上，銀行機構可以引入安言的專業評估服務，進行更深入的風險評估。制定并實施改進計劃：根據風險評估結果，銀行機構可以制定針對性的改進計劃，并在安言的指導下逐步實施。持續監測與改進：數據安全合規是一個持續的過程，銀行機構需要建立長效的監測機制，及時發現并解決新的安全風險。隨著《銀行保險機構數據安全管理辦法》的正式實施，銀行機構在數據安全合規方面將面臨更加嚴格的要求和挑戰。安言的數據安全合規風險評估服務將助力銀行機構更好地應對這些挑戰，確保數據安全合規運營。讓我們攜手合作，共同守護金融數據的安全與穩定！北京證券信息安全詢問報價