***可以通过互联网、移动通信网络等远程手段对车联网系统进行攻击,利用系统漏洞或安全缺陷实施恶意行为。此外,2024年初“宝马数据泄漏”等安全事件的发生,也标志着敏感数据泄露是车联网安全另一大需要特别关注的重点。车联网系统中存储和传输的数据涉及用户隐私、车辆位置、行驶轨迹等敏感信息,一旦泄露将对用户个人安全和企业商业利益造成严重影响。更不要说车联网系统涉及多个子系统和组件的协同工作,其复杂性增加了数据安全的防护难度。因此,随着网络攻击和数据泄露事件的频繁发生,汽车制造商正面临巨大的压力。如何有效保护用户数据、预防信息泄露,已成为行业的关键挑战。智能网联汽车领域的首批强制性国标而《汽车整车信息安全技术要求》的发布,能为汽车制造商在车联网安全方面提供科学、系统的指导。本次发布的8项强制性**标准中,GB44495—2024《汽车整车信息安全技术要求》、GB44496—2024《汽车软件升级通用技术要求》和GB44497—2024《智能网联汽车自动驾驶数据记录系统》是我国智能网联汽车领域的首批强制性国标,其**着我国智能网联汽车技术的创新成果与经验总结,对提升智能网联汽车安全水平、保障产业**持续发展具有重要意义。 在资源有限的情况下,企业应该根据自身的业务特点、数据敏感度等因素,实施准确的风险评估策略。深圳银行信息安全商家

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。广州信息安全设计按照评估计划,企业可以采用问卷调查、访谈、漏洞扫描等多种方法进行风险评估。

信息安全|关注安言数据安全风险与AI产业安全的“隐形纽带”2025年,全球AI市场规模预计突破1500亿美元,但数据安全风险正以**级速度蔓延。**AI安全就绪度**显示,我国在治理框架、技术工具等维度已跻身*****梯队,但企业仍面临训练数据泄露、模型被黑、供应链攻击等严峻挑战。正如Gartner指出:“传统端点防御已失效,AI驱动的零信任体系是***出路”,风险管理正成为AI产业可持续发展的**引擎。一、AI产业风险的“全景图谱”与风险管理必要性011.训练数据的“潘多拉魔盒”AI大模型依赖海量数据训练,但数据污染、投毒等风险激增。2024年韩国某初创公司因聊天机器人泄露**被罚款,而医疗大模型因训练数据偏差导致错误诊断的案例屡见不鲜。这些风险虽不直接决定产业生死,却会通过“信任崩塌—客户流失—市场萎缩”的传导链条,间接削弱产业竞争力。022.生成内容的“双刃剑”生成式AI可能被滥用为虚假信息传播工具。2024年DeepSeek大模型遭遇的TB级DDoS攻击,以及AI生成内容中的隐私泄露风险,均暴露了技术失控的潜在威胁。此类事件虽不直接摧毁企业,却会通过“品牌声誉受损—融资受阻—创新停滞”的路径,间接影响产业生态的**发展。
外部威胁环境处于不断变化之中。新的网络攻击技术、恶意软件变种等不断出现,需要持续关注威胁情报。可以通过订阅安全资讯、加入行业安全组织或使用威胁情报平台来获取新的威胁信息。例如,当出现一种新型的、针对企业所使用特定软件的零日漏洞攻击时,如果企业系统未及时更新补丁,遭受攻击的可能性大幅增加,相应的风险等级可能需要调整为更高等级。企业的信息系统和安全防护措施也在不断更新。新系统的上线、软件的升级、安全策略的改变等都可能影响脆弱性。定期进行漏洞扫描、安全配置审查和安全审计可以帮助发现脆弱性的变化。例如,企业升级了防火墙软件,关闭了一些不必要的端口,降低了外部攻击的脆弱性,此时相关信息资产的风险等级可能会降低。企业可以建立安全激励机制,鼓励员工积极参与安全工作。

提供决策依据:风险评估的结果可以帮助组织的管理层做出明智的信息安全决策。例如,在决定是否投资建设新的安全防护系统、是否开展安全培训项目等方面,风险评估报告可以提供数据支持,让管理层清楚地了解信息安全现状和潜在风险,从而合理分配资源。优化安全策略和措施:根据风险评估发现的问题,可以对现有的信息安全策略和防护措施进行调整和优化。例如,如果发现员工对安全意识培训的需求较高,就可以加强培训计划;如果发现某一系统存在较多安全漏洞,就可以加大对该系统的安全投入,如增加安全设备或更新软件。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。上海信息安全供应商
优化数据安全风险评估,提升企业在数据安全方面的管理水平,成为了企业增强市场竞争力的重要手段之一。深圳银行信息安全商家
信息安全|关注安言车联网安全作为智能网联汽车领域的重要组成部分,正日益成为影响汽车行业发展、道路交通安全乃至**信息安全的关键因素。随着物联网、大数据、云计算、人工智能等技术的飞速发展,车辆与车辆、车辆与道路基础设施、车辆与云端平台之间的数据交互日益频繁,为驾驶者提供了更加便捷、智能的出行体验。然而,这种高度互联的状态也带来了前所未有的安全挑战,包括数据安全、隐私保护、系统稳定性及车辆控制安全等多个方面。为了有效应对这些挑战,2024年9月20日,**市场监督管理总局、**标准化管理**会批准发布了《汽车整车信息安全技术要求》等8项强制性**标准和《智能网联汽车术语和定义》等10项推荐性**标准。其中,有3项强制性**标准和1项推荐性**标准与车联网数据安全及网络安全有关。发布标准的目的在于增强汽车领域安全防护能力、筑牢汽车网络和数据安全防护基线、提升汽车产品性能质量、促进技术创新发展和产业转型升级。车联网安全所面临的挑战从近年来发生的车联网安全事件来看,车联网系统面临着来自***和恶意用户的网络攻击,包括但不限于**、篡改、伪造数据等,这些攻击可能导致车辆被非法控制、数据泄露或系统瘫痪。同时。 深圳银行信息安全商家
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...