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。在安全投入缩减的情况下,企业更应注重加强员工的安全意识和培训。深圳银行信息安全分类

3370万美元)巨额罚款,并对其服务下达了使用禁令。4、南昌市某**暴露超4000条学生个人信息被行政处罚南昌市某**网站上发布的公示信息附件中含有大量学生姓名、身份证号等明文信息,其行为违反了《中华*****网络安全法》,南昌市网信办依法对该**作出警告的行政处罚。5、因非法使用用户数据,LinkedIn被罚由于违反了多项GDPR原则,爱尔兰数据保护**会(DPC)决议对LinkedIn处以亿欧元(约**币)的罚款。6、通灵**平台因违反数据保护法被处罚法国**数据保护**会(CNIL)公布了对COSMOSPACE和TELEMAQUE两家在线通灵**公司进行罚款的新闻,主要原因是这些在线通灵**平台存在过度存储个人数据、未经有效同意收集敏感数据以及未遵守商业推销规则。7、印度对Meta处以2500万美元罚款印度竞争**会对社交媒体巨头Meta处以超过2500万美元的罚款,原因系该公司强迫WhatsApp用户同意与其他Meta平台***共享数据。8、***声称近5亿Instagram用户的数据被抓取据CyberNews消息,11月10日,一名***在某***论坛上列出了一个待售数据集,声称它包含亿Instagram用户数据。 深圳银行信息安全分类更紧密回应了金融行业在数据共享、跨境传输、第三方合作等复杂场景下的安全挑战。

美国背景调查和公共记录服务公司MC2Data发生了大规模数据泄露事件,暴露了该公司。45、Fortinet通过第三方确认**泄露Fortinet已确认属于其“少数”客户的数据遭到泄露,此前一名使用“Fortibitch”为绰号的***表示,自己泄露了其440GB的信息。46、网络安全软硬件开发商飞塔(Fortinet)泄露约440GB客户相关的数据网络安全软件和硬件开发商/制造商日前发布博客透露其托管在第三方云共享驱动器(也就是网盘)上的数据遭到不明用户的访问,泄露大约440GB与客户相关的数据。47、俄罗斯版“微信”遭***入侵,泄露据报道,俄罗斯**大的社交媒体和网络服务VK(VKontakte)遭遇大规模数据泄露,影响了大量的用户。2024年9月,VK出现大规模数据泄露事件,其数据在论坛上几乎可以**下载,代价**只需几个积分而已。48、马来西亚**基建遭勒索攻击疑泄露超300GB数据马来西亚公共交通运营商**基建公司(PrasaranaMalaysiaBhd)确认,社交媒体上关于其内部系统部分被未经授权访问的网络安全事件的报道属实。49、郑州两公司因数据泄漏被罚郑州市网信办工作中发现,两家公司未履行网络安全保护义务,导致大量敏感数据被窃取。于是对两家公司作出责令改正,给予警告。
如何评估信息资产的风险等级?确定风险因素的量化指标:对于风险发生的可能性,可以通过统计历史数据、参考行业安全报告或利用概率模型来确定量化指标。例如,通过分析过去几年企业遭受网络攻击的次数,计算出某类攻击(如 DDoS 攻击)在一年内发生的概率。对于风险的影响程度,可以用经济损失金额、业务中断时间、数据丢失量等指标来量化。比如,评估数据泄露风险时,可以根据泄露的数据量、数据的敏感程度(如客户的信息、商业机密等)以及恢复数据的成本来计算影响程度。计算风险值:通常使用公式 “风险值 = 风险发生的可能性 × 风险发生后的影响程度” 来计算。例如,如果某信息资产遭受不法分子入侵的可能性为 20%(0.2),一旦入侵成功可能导致 1000 万元的经济损失,那么该风险的风险值就是 0.2×1000 = 200 万元。通过持续进行数据安全风险评估,并向客户展示企业在数据保护方面的努力成果,可以提升客户对企业的信任感。

《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、组织的合法权益,维护社会公共利益。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。
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,数据分级分类和重要数据目录的建设存在难点。此外,近年来金融机构数据安全事件频发,监管机构对数据安全的要求和处罚力度也越来越严格。 安言咨询在数据安全咨询服务方面积累了丰富的经验。上海企业信息安全联系方式
通过准确的风险评估策略,企业可以更加高效地发现潜在的安全威胁,并采取针对性措施进行防范。深圳银行信息安全分类
3、卡西欧泄露大量公司内部敏感数据日本**消费和商业电子设备制造商卡西欧遭到勒索软件攻击,卡西欧披露了此次攻击并警告员工、求职者以及客户的部分机密数据被窃取。4、Geico网站漏洞致用户信息长期被爬被罚超8100万元美国纽约州当局对汽车保险巨头Geico处以975万美元(约合**币7068万元)罚款,原因是该公司未能妥善保护客户驾驶证号等信息。5、施耐德电气遭数据勒索施耐德电气内部位于隔离环境的JIRA服务器遭入侵,攻击者声称通过暴露凭证访问,并窃取了大量敏感数据和员工与客户个人信息。03数据滥用1、***宣暗网披露9305名诺基亚及微软员工个人隐私信息安全网站HackRead披露一名代号为“888”的***在暗网中公布了“数千名(9305名)诺基亚和微软员工的个人信息”,该***声称这些数据“都来自这两家公司的第三方合作伙伴”。2、***公开法国9500万条公民数据据Cybernews消息,法国公民经历了一次大规模数据暴露事件,超过9500万条公民数据记录被直接公开在互联网上,涉及数据类型包括姓名、电话号码、电子邮件地址和部分支付信息等。3、美国一AI公司因非法收集面部数据被罚超3000万欧元荷兰数据保护局(DutchDPA)已向美国人工智能公司ClearviewAI开出3050万欧元。 深圳银行信息安全分类
人工智能技术的场景化应用特性,决定了传统通用型评估方法难以精zhun识别潜在风险,基于场景化测试的评估方法成为主流选择,可有效排查算法偏见及对抗性攻击漏洞。场景化测试需结合人工智能的实际应用场景,模拟真实业务环境及各类极端情况,开展针对性测试,相较于通用测试,能更精zhun地捕捉场景化风险。在算法偏见识别方面,通过构建多元化场景数据集,模拟不同群体、不同环境下的算法应用场景,评估算法输出结果是否存在性别、种族、地域等偏见,尤其对于招聘、xin贷、司法等敏感场景,需通过场景化测试确保算法公平性,避免偏见带来的法律风险及社会争议。在对抗性攻击漏洞排查方面,通过场景化模拟恶意攻击者的攻击...