调整风险等级的依据和方法:依据评估结果调整:根据重新评估后的可能性和影响程度确定风险等级。如果可能性和 / 或影响程度明显增加,如风险发生的概率从低变为中或高,或者风险造成的损失从轻微变为严重,那么相应地将风险等级上调。反之,如果通过安全措施的加强,风险的可能性和影响程度降低,如通过加密技术和访问控制使得数据泄露的可能性从高变为中,那么风险等级可以下调。考虑风险处置措施的有效性:评估已实施的风险处置措施(如安全技术应用、安全策略执行、人员培训等)对风险等级的影响。如果风险处置措施有效降低了风险,那么可以相应地调整风险等级。例如,企业对员工进行了信息安全培训,员工的安全意识和操作规范性得到提高,因员工失误导致的信息安全风险降低,风险等级可以适当下调。参考行业标准和最佳实践:参考同行业其他企业的风险等级划分标准和应对措施。行业协会、监管机构等发布的信息安全指南和标准也可以作为调整风险等级的参考。例如,金融行业对于客户资金数据的风险等级划分通常有严格的标准,如果企业处于金融行业,需要根据这些行业标准来调整自己的风险等级,以确保符合监管要求并保持行业内的安全水平相当。在大环境欠佳的背景下,数据安全风险评估的价值得到了进一步的凸显。南京信息安全询问报价

资产识别与分类:这是风险评估的基础步骤。需要对组织内部的所有信息资产进行梳理,包括硬件设备(如服务器、存储设备、网络设备等)、软件系统(如操作系统、应用程序、数据库等)、数据(如财务数据、业务文档等)以及人员(如员工的知识、技能和经验等)。例如,对于一家互联网金融公司,其资产可能包括存放用户资金交易记录的数据库服务器、用于用户身份验证的软件系统、用户的个人身份信息和资金信息等。这些资产会根据其重要性、价值和对业务的关键程度进行分类,一般可以分为关键资产、重要资产和一般资产。关键资产如核心数据库,一旦受损可能导致业务瘫痪;重要资产如某些支持业务流程的中间件,受损会对业务产生一定影响;一般资产如一些内部办公文档,影响相对较小。个人信息安全作为金融行业数据安全的专项法规,系统性地提出了数据分类分级、全生命周期管理、个人信息保护等要求。

信息安全|关注安言2024年12月27日,**金融监督管理总局正式发布了《银行保险机构数据安全管理办法》。这一法规的出台,为银行业和保险业的数据处理活动提供了明确的指导和规范,进一步强调了数据安全的重要性,并对银行保险机构的数据安全管理工作提出了严格要求。在此背景下,我司的数据安全合规风险评估服务显得尤为重要,将助力银行机构更好地应对数据安全挑战,确保合规运营。01数据安全合规的新要求《银行保险机构数据安全管理办法》旨在规范银行业保险业数据处理活动,保障数据安全、金融安全,促进数据合理开发利用,保护个人、**的合法权益,维护**安全和社会公共利益。该办法要求银行保险机构建立与本机构业务发展目标相适应的数据安全治理体系,构建覆盖数据全生命周期和应用场景的安全保护机制,开展数据安全风险评估、监测与处置,保障数据开发利用活动安全稳健开展。02银行面临的数据安全挑战随着金融行业的快速发展,银行机构积累了大量的数据资源。然而,这些数据也带来了前所未有的安全挑战。一方面,数据规模庞大、业务系统复杂,使得数据的安全保护、流转控制难度加大;另一方面,数据安全合规管理成本高,人员安全意识不均衡。
信息安全的落地是一个复杂而多维的过程,涉及技术、管理、法律等多个层面。以下简单总结一下:设定信息安全目标:根据组织的业务需求、风险承受能力和法规要求,设定明确的信息安全目标。制定信息安全策略:基于设定的目标,制定多方面的信息安全策略,包括访问控制、加密技术、安全审计、应急响应等方面的内容。部署安全设备:如防火墙、入侵检测系统、安全网关等,以防御外部攻击和内部泄露。实施数据加密:对敏感数据进行加密处理,确保数据在传输和存储过程中的安全性。定期更新软件与补丁:及时修复已知漏洞,防止恶意软件的入侵。建立安全审计机制:记录和分析安全事件,及时发现并处理潜在的安全威胁。为客户提供数据安全管理体系建设和指导,建立符合《银行保险机构数据安全管理办法》要求的管理体系。

三、风险识别与评估:风险管理的“神经中枢”011.风险识别的“雷达系统”数据安全风险评估通过扫描训练数据合规性、模型漏洞、供应链风险等维度,为企业提供风险热力图。例如,某安全服务提供商推出的AI大模型风险评估工具通过多种类型的风险识别、数千个测试用例,能快速帮助企业发现代码训练中的机密数据残留,避免潜在泄露。022.风险评估的“导航仪”定性方法(如因素分析、逻辑分析)与定量方法(如机器学习算法、风险因子分析)结合,可精细量化风险等级。阿里云提出的“基于图的风险分析法”,通过分析用户与数据之间的访问关系图,发现异常路径,误报率降低至。033.动态防御体系的构建清华大学黄民烈教授建议,通过算法自动检测模型漏洞并生成对抗样本,提升防御效率8倍以上。齐向东提出,AI大模型需建立“纵深防御体系”,包括数据访问控制、加密存储、漏洞监测等。四、风险管理,AI安全的“战略前哨”在AI大模型驱动的“数实融合”时代,数据安全风险与产业安全的关联更趋复杂。正如Gartner所言:“安全必须嵌入AI开发全流程,风险评估是守住技术红线的***道防线”。企业需以动态免*系统应对攻击升级,以风险管理工具**未知风险。 收集范围限于业务必需的尽小范围,共享或对外提供需取得用户同意,重大处理活动需进行影响评估。杭州网络信息安全管理
企业需要分析自身的业务流程和系统架构,识别可能存在的风险点。南京信息安全询问报价
综合评估方法:结合定性和定量评估:在实际操作中,可以将定性和定量方法结合使用。首先,通过定性方法对风险进行初步分类和筛选,确定高关注区域。然后,在这些区域内使用定量方法进行更精确的评估。例如,先使用风险矩阵法确定哪些信息资产面临的风险可能较高,然后对这些高风险资产使用定量方法计算风险值,以便更准确地制定风险处置策略。考虑其他因素:除了可能性和影响程度外,还可以考虑风险的可控性、可检测性等因素。可控性是指企业对风险的控制能力,例如,对于内部员工的操作失误风险,可以通过加强培训和流程管理来提高可控性。可检测性是指风险发生后被及时发现的能力,例如,安装入侵检测系统可以提高对网络攻击风险的可检测性。综合考虑这些因素,可以更多方面地评估风险等级。南京信息安全询问报价
假名化通过替换、加密等技术手段隐藏个人直接标识符,保留数据在特定场景下的关联性与可追溯性,典型应用于金融交易记录、医疗数据管理等需后续核验的场景。这类数据虽去除了直接识别能力,但通过与其他信息结合仍可能还原个人身份,因此仍被纳入个人信息范畴,需遵循数据min化、目的限制等合规要求,同时配套严格的访问控制与去标识化管理策略,防范逆向还原风险。匿名化则是彻底剥离所有个人可识别信息,使数据无法通过任何技术或手段关联到特定自然人,常见于统计分析、公共政策研究等无需个人关联的场景。匿名化数据因丧失可识别性,不再属于个人信息,无需遵守个人信息保护相关法规约束,但需确保匿名化过程的不可逆性,避免...