如姓名、出生日期、身份证件号码、个人生物识别信息、住址、通信通讯联系方式、通信记录和内容、账号密码、财产信息、征信信息、行踪轨迹、住宿信息、**生理信息、交易信息等。判定某项信息是否属于个人信息,应考虑以下两条路径:一是识别,即从信息到个人,由信息本身的特殊性识别出特定自然人,个人信息应有助于识别出特定个人。二是关联,即从个人到信息,如已知特定自然人,由该特定自然人在其活动中产生的信息(如个人位置信息、个人通话记录、个人浏览记录等)即为个人信息。符合上述两种情形之一的信息,均应判定为个人信息。表。参考《GB/T35273—2020信息安全技术个人信息安全规范》附录B个人敏感信息举例个人敏感信息是指一旦泄露、非法提供或滥用可能危害人身和财产安全,极易导致个人名誉、身心**受到损害或歧视性待遇等的个人信息。通常情况下,14岁以下(含)儿童的个人信息和涉及自然人隐私的信息属于个人敏感信息。可从以下角度判定是否属于个人敏感信息:泄露:个人信息一旦泄露,将导致个人信息主体及收集,使用个人信息的**和机构丧失对个人信息的控制能力,造成个人信息扩散范围和用途的不可控。某些个人信息在泄漏后。明确审计目标和审计对象需结合业务实际,强调风险导向,有序覆盖审计要点。杭州信息安全询问报价

个人信息保护合规审计重磅解读(三)——个人信息保护合规审计的实施前两期分别为各位带来了个人信息保护合规审计的背景及开展后,可能有小伙伴想了解个人信息保护合规审计究竟该如何实施,那么作为本系列的***一篇文章将为大家带来个人信息保护合规审计的实施流程。1.编制审计计划审计计划的编制需要包括:审计对象的名称、审计目标和范围、审计依据和内容、审计流程和方法、审计组成员的组成及分工、审计起止日期、审计进度安排、对**和合规审计工作结果的利用、审计实施所需资源、审计风险管理措施和其他有关内容,审计计划编制完成后需经过严格讨论确认内容准确无误后形成定稿。2.收集审计证据原文参考:《网络安全标准实践指南——个人信息保护合规审计要求》附录A个人信息保护合规审计证据:审计证据类型个人信息处理者应保证审计人员能够获取审计证据,并对提供资料的适当性、充分性、真实性负责。审计证据应能体现个人信息处理者的个人信息保护情况,包括但不限于:a)个人信息处理者的**架构,包括:个人信息保护负责人及职责、个人信息保护管理部门及职责、岗位设置及人员配置,业务部门联系人等;b)个人信息处理者涉及个人信息处理的场景和活动。上海证券信息安全分类个人信息保护合规审计所收集的审计证据应对于个人信息合规判断具有相关性。

将DSMM成果转化为降本增效、提升客户信任、赢得市场竞争优势的实际价值。***mportant;overflow-wrap:break-word!important;">往期推荐***mportant;overflow-wrap:break-word!important;">***mportant;overflow-wrap:break-word!important;color:rgba(0,0,0,);font-family:system-ui,-apple-system,BlinkMacSystemFont,"HelveticaNeue","PingFangSC","HiraginoSansGB","MicrosoftYaHeiUI","MicrosoftYaHei",Arial,sans-serif;font-style:normal;font-variant-ligatures:normal;font-variant-caps:normal;letter-spacing:">***mportant;overflow-wrap:break-word!important;font-size:14px;">***mportant;overflow-wrap:break-word!important;">***mportant;overflow-wrap:break-word!important;">***mportant;overflow-wrap:break-word!important;color:#000000;font-size:14px;">***mportant;overflow-wrap:break-word!important;">***">001安言观察|本周网数安全资讯(第4期)***mportant;overflow-wrap:break-word!important;clear:both;min-height:1em;color:rgba(0,0,0,);font-family:system-ui,-apple-system。BlinkMacSystemFont。
)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。个人信息的全生命周期包括:采集、传输、使用、存储、对外提供、删除/销毁。

数据安全体系贯穿采集、传输、存储、使用、销毁全生命周期,结合动静态***、加密、水印及备份**等技术,配套DLP、终端加***软件、数据库审计、数据加密***、数据安全网关等工具,实现敏感数据分级管控。针对勒索攻击,构建网络层防入侵、终端防扩散、存储联动**的多级防护,降低业务中断影响。实施层面采取三阶段路径:短期聚焦重大风险整改与隐私治理;中期完善网络隔离、安全产品部署及运营体系;长期转向主动防御,实现全网监控与响应。**上建立“三道防线”,业务部门、信息安全团队、内审部门协同监督,并通过年度风险评估、季度检查等机制持续改进。安全体系需要结合业务场景,兼顾合规要求(TISAX、ISO27001、ISO27701)与业务连续性,通过技术产品标准化、管理制度化、流程常态化,为企业数字化转型提供安全基座。《重生之我在平行空间做安全》李诣博某集团金融公司数据安全治理**新入职者需快速适应身份转变,明确自身职责定位,深入理解公司多元业务与安全需求。通过主动观察、调研和跨部门沟通,识别**安全漏洞与业务痛点,建立与关键部门(合规、风险、法务等)的协作网络,形成“虚拟安全共同体”。同时强调需对接监管机构、上级单位及股东方。审计需具备国际视野,确保企业满足境内及目标市场合规要求。北京证券信息安全
让安言咨询为您的企业筑牢信息安全防线,共同迈向更安全、更稳健的未来。杭州信息安全询问报价
在客户越来越关注数据安全的时代,拥有完善的数据安全保障体系的企业,更容易赢得客户的信任和合作机会,从而在市场竞争中脱颖而出。数据安全风险评估实施流程03以《GB/T45577-2025数据安全技术数据安全风险评估方法》为例,来看一下数据安全风险评估的实施流程:第一阶段:评估准备——谋定而后动评估准备阶段是整个数据安全风险评估工作的基石。在这一阶段,首先要确定评估目标,明确此次评估旨在解决的**问题。其次,划定评估范围至关重要,需精细界定涉及的业务领域、系统架构以及数据范畴。再者,组建一支的评估团队,团队成员应涵盖技术、法务、业务等多领域人才,为评估提供准确的信息。***,制定详细的评估方案,合理规划时间进度、资源调配、评估方法以及所需工具,确保评估工作有条不紊地推进。第二阶段:信息调研——摸清家底信息调研阶段是深入了解企业数据安全现状的关键环节。对数据处理者进行调研,***了解企业的**架构,明确各部门和人员在数据安全方面的职责和权限。对业务系统展开调研,梳理关键业务流程以及支撑这些流程的系统架构,清晰掌握数据在企业内部的流转路径。进行数据资产识别,详细盘点企业所拥有的数据类型、规模以及分布情况。杭州信息安全询问报价
ISO42001人工智能管理体系将AI算法透明度作为he心要求之一,针对人工智能算法“黑箱”问题提出了系统性解决方案。该标准要求组织在AI算法设计与开发过程中,采用可解释性技术,确保算法的决策逻辑、数据输入及输出结果能够被清晰追溯和解释。对于涉及公众利益的AI应用领域,如金融、医疗、教育等,算法透明度尤为重要,它不仅能够提升用户对AI系统的信任度,还能为监管部门的监督检查提供便利。通过遵循ISO42001的相关要求,组织可有效po解AI算法透明度不足的难题,保障人工智能决策过程的合规性与公正性。ISO42001推动AI行业标准化发展,促进人工智能技术的合规有序应用。北京银行信息安全联系方式IS...