DPA条款中需嵌入数据处理活动的审计权,确保可随时核查供应商数据处理行为的合规性。审计权是企业对供应商数据处理行为进行持续监督的重要手段,jin通过前期尽调和合同约定无法完全防范长期合作中的数据风险,因此需在DPA中明确企业享有对供应商数据处理活动的审计权利。审计权条款应明确审计的范围,包括供应商的数据处理流程、安全技术措施执行情况、数据存储日志等;明确审计的方式,可采用企业自行审计或委托第三方专业机构审计的方式;同时约定供应商的配合义务,如提供必要的审计资料、开放数据处理系统的查询权限等。此外,还需明确审计结果的处理方式,若发现供应商存在违规行为,企业有权要求其限期整改,若整改不到位,可依据合同约定终止合作并追究其违约责任。某企业因DPA中未嵌入审计权条款,在怀疑供应商存在违规处理数据行为时,无法开展合法审计,只能通过协商方式解决,延误了风险处置时机。嵌入审计权条款,本质上是建立一种持续的监督机制,确保供应商在整个合作周期内都能严格遵守数据处理约定,保障企业数据安全。移动应用需向用户明确 SDK 第三方共享的具体主体与数据类型,保障知情权与选择权。天津企业信息安全

跨境数据传输中SCC与ISO27701的映射需遵循“聚焦he心、落地适配”的实践路径,确保映射方案具有可操作性与针对性。首先,需梳理二者的he心合规要求与逻辑关联,明确映射的重点模块。SCC的he心要求集中在数据主体权利保障、数据安全保障、安全事件响应、跨境数据传输限制等方面;ISO27701则围绕隐私管理体系的建立、实施、保持与持续改进,提出了组织、政策、流程、技术、人员等多维度的管理要求。二者的逻辑关联在于,SCC明确了跨境数据传输的“合规底线”,ISO27701提供了实现这一底线的“管理框架”,映射需聚焦二者的交集模块。其次,需结合企业的业务场景与合规需求,制定个性化的映射方案。不同行业、不同规模的企业,其跨境数据传输的规模、类型、风险等级存在差异,映射方案需适配企业的实际情况。例如,金融、医疗等行业企业需重点强化敏感数据传输的安全保障映射;中小型企业可简化映射流程,聚焦he心合规模块。last,需建立映射方案的落地实施与持续优化机制,将映射要求融入企业的日常隐私管理工作,通过内部审计、第三方评估等方式,验证映射方案的有效性。结合法规更新与业务发展,动态调整映射模块与实施措施,确保映射方案持续适配跨境数据传输的合规需求。 上海金融信息安全分析个人信息安全数据库设计需采用分库分表存储模式,降低单一数据库泄露导致的信息风险。

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。
网络信息安全分析是制定有效防护策略的前提,需从威胁、漏洞、风险三个重要维度系统开展。威胁分析聚焦当前网络环境中的各类安全威胁,包括恶意软件(如勒索病毒、木马)、网络攻击(如DDoS攻击、SQL注入)、内部威胁(如员工误操作、恶意泄密)等,通过收集全球威胁情报、分析本地攻击日志,明确威胁类型、攻击源及攻击手段,例如某企业通过威胁分析发现近期针对其行业的勒索病毒多通过钓鱼邮件传播。漏洞分析则针对企业网络系统、设备、应用存在的安全漏洞,采用漏洞扫描工具、人工渗透测试等方式,识别操作系统漏洞、软件缺陷、配置不当等问题,如Windows系统的永恒之蓝漏洞、Web应用的文件上传漏洞等,同时评估漏洞的严重程度(高危、中危、低危)。风险分析是在威胁与漏洞分析基础上,结合资产价值评估潜在风险,通过计算风险发生概率与影响程度,确定风险优先级。例如重要业务系统的高危漏洞,风险优先级高,需立即修复;而非重要设备的低危漏洞,可安排定期修复。通过多维度分析,企业能精细掌握自身安全状况,制定针对性防护策略,降低安全事件发生概率。 ISO27701认证咨询需包含体系搭建、文件编写、内部审核等全流程专业支持。

大模型技术的快速应用催生了新型安全需求,GPT-Guard 等大模型卫士产品成为防护新利器。这类产品专为 AI 应用设计,重要优势体现在轻量化部署、实时防护与一体化保障:采用插件式架构可快速集成到各类大模型应用中,无需改造原有系统;通过自然语言理解技术识别恶意提示词,阻断 “越狱攻击”“数据泄露诱导” 等风险;提供合规性检测功能,确保 AI 生成内容符合监管要求。奇安信等供应商还配套推出 AI 大模型安全评估服务,覆盖模型训练、部署、使用全生命周期,凭借丰富题库与专业工具为 AI 可信落地护航。随着企业 AI 应用渗透率提升,这类产品正从 “可选配置” 变为 “必选防护”,成为 AI 时代的首道安全防线。个人信息安全硬件防火墙可拦截恶意网络攻击,保障家庭网络环境下的信息传输安全。江苏证券信息安全管理
靠谱的个人信息安全商家会定期为客户开展信息安全培训,提升用户自我防护意识。天津企业信息安全
企业安全风险评估后需形成风险清单,为安全资源投入与措施落地提供依据。风险评估的价值不jin在于识别风险,更在于通过评估结果指导实际安全工作,若评估后jin形成报告而不加以应用,评估工作便失去了意义。风险清单需清晰列明风险事项、风险等级、影响范围、可能后果及应对建议,按风险等级排序,突出重点风险。企业在安全资源投入时,需优先保障高风险项的资源需求,如针对高风险的he心业务系统漏洞,优先安排资金用于漏洞修复与安全设备升级。措施落地则需结合风险清单制定详细的实施计划,明确责任部门、整改时限及验收标准,确保每一项风险都有对应的防控措施。某零售企业完成风险评估后形成了详细的风险清单,针对“线上支付系统安全漏洞”这一高风险项,优先投入50万元进行系统升级,及时防范了支付安全风险。若未形成风险清单,企业可能出现资源投入盲目性,如将大量资金用于低风险的办公区域监控,而高风险的系统漏洞未得到及时处置。因此,风险清单是评估结果应用的he心载体,为企业安全工作提供明确的行动指引,确保资源投入精细、措施落地有效。 天津企业信息安全
医疗数据合规需严守跨机构共享边界,科研场景需额外开展安全影响评估。医疗数据跨机构共享是提升诊疗效率与科研水平的关键,但需严守合规边界,只能实现诊疗、科研目的,不得超范围流转。共享前需建立集中审批机制,核查接收方安全保障能力,签订安全责任协议,明确数据使用范围、期限及泄露追责条款。科研场景因数据利用方式复杂,需额外开展数据安全影响评估,分析对患者隐私的影响,采用匿名化、去标识化技术降低风险,如“羲和一号”医疗大模型训练时,对100万份病案进行tou敏处理。同时,需建立共享数据溯源机制,全程记录数据流转轨迹,科研结束后按规定销毁或回收数据。严禁未经授权向商业机构共享医疗数据,杜绝数据买...