即便有相关法律法规的制约,依然无法*****个人信息泄露事件的发生。实际上,这不仅是**、企业等数据的采集者没有做好安全防护,个人信息特别是敏感个人信息难以识别,也是导致泄露频发的主要原因。个人信息的定义因其高度依赖具体场景而变得模糊。个人信息的识别目标、识别主体、识别概率、识别风险的不同,使得个人信息的范围难以确定。这种不确定性导致在法律应对上存在困难,尤其是在技术与产品飞速发展的***,很难找到一个确定不变的界定。敏感个人信息的定义与识别准则敏感个人信息的定义涉及生物识别、宗教信仰、特定身份、医疗**、金融账户、行踪轨迹等信息,一旦泄露或非法使用,可能导致个人人格尊严受到侵害或人身、财产安全受到危害。然而,现行法律法规对敏感个人信息的定义虽然基本,但在实践中如何具体识别这些信息,以及如何根据不同场景和法律法规进行分类保护,仍然是一个挑战。尽管有《个人信息保护法》等法律法规对个人信息进行保护,但在实际操作中,如何有效监督和避免技术滥用,确保个人信息的安全和隐私,仍然是一个难题。此外,对于人脸识别等生物识别技术的使用,虽然有其便利性,但也带来了个人信息保护的挑战。 AI系统的架构相较于传统软件系统更为复杂,面临的威胁也更加多样化和隐蔽。个人信息安全培训

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。 天津个人信息安全解决方案组建一支专业的评估团队,团队成员应涵盖技术、法务、业务等多领域专业人才,为评估提供准确的信息。

这一数量与前一年相比(16,312起安全事件和5,199起数据泄露事件)翻了一番,再创历史新高。本次报告分析显示,漏洞成为年度数据泄露的主要突破口,与前一年相比,漏洞利用增加近180%。这一激增的原因与众所周知且影响深远的MOVEit和其他零日漏洞息息相关。报告提到,漏洞攻击常由勒索软件**以及其他不法分子发起,其中,Web应用程序、电子邮件、**、桌面共享漏洞**常被利用,Web应用程序则是主要切入点。勒索软件是数据安泄漏事件的**大威胁勒索软件攻击在Verizon数据泄露调查报告中常年霸榜主要威胁,今年也不例外。比如Verizon发布的《2022年数据泄露调查报告》显示,勒索**同比增加了近13%,增幅相当于过去五年的总和;而《2023年数据泄露调查报告》中,勒索软件攻击事件占所有数据泄露事件的24%,勒索软件攻击***发生在不同规模、不同类型的**中。一直到此次**新发布的《2024年数据泄露调查报告》,其显示,涉及勒索软件或其他勒索攻击依然保持增长态势,占所有数据泄露事件的32%,同比去年增幅近8%。同时,每个勒索软件攻击导致的损失成本中位数已从前两年的26000美元增至46000美元。值得注意的是,勒索软件**新技术的使用导致勒索软件的数量略降至23%。
各参与方之间的职责分工、沟通机制、协调配合等方面都需要不断磨合和完善。在实际应急过程中,可能会出现信息传递不及时、协调不到位等问题,影响应急响应的效率和效果。其次,工业和信息化企业分布***,涉及不同的地域和部门。在发生数据安全事件时,跨地域、跨部门的协调工作会面临诸多困难,如不同地区的政策法规差异、部门之间的利益***等,都可能导致应急响应的延误。再者,工业和信息化领域数据量庞大、类型多样、结构复杂,包括工业生产过程参数、设备运行数据、电信业务数据等。从如此海量的数据中准确识别出潜在的安全风险并进行有效监测,需要强大的技术和资源支持。数据的复杂性也增加了分析和判断的难度,可能导致一些安全**难以被及时发现。加之***攻击技术在不断演进,新型攻击手段层出不穷,如人工智能生成的恶意代码、针对工业控制系统的特定攻击等。这些新型攻击方式可能具有高度的隐蔽性和复杂性,传统的监测手段可能难以有效察觉,给预警监测带来了极大挑战。另一方面,部分工业和信息化企业的管理层对数据安全事件应急的重视程度不足,将主要精力放在生产经营和业务发展上,忽视了数据安全应急工作的重要性。 将能够更有效地应对AI技术带来的挑战和风险,实现AI技术的可持续发展和价值升级。

根据《中华*****标准化法》,**标准分为强制性标准、推荐性标准。强制性**标准由***批准发布或者授权批准发布,事关人身**和生命财产安全、**安全、生态环境安全以及经济社会管理基本需要且必须执行,发挥着基础性、**性、战略性作用,对于提升产品质量、构建涉外技术贸易壁垒具有重要作用。推荐性国标则是满足基础通用、强制性国标的配套、对各有关行业起**作用等需要的技术要求。三项强制性**标准如下:GB44495-2024《汽车整车信息安全技术要求》规定了汽车信息安全管理体系要求,以及外部连接安全、通信安全、软件升级安全、数据安全等方面的技术要求和试验方法,适用于M类、N类及至少装有1个电子控制单元的O类车辆,对于提升我国汽车产品的信息安全防护技术水平、强化产业链风险防范和应对网络攻击的能力、筑牢汽车信息安全防护基线具有重要意义。GB44496-2024《汽车软件升级通用技术要求》规定了汽车软件升级的管理体系要求,以及用户告知、版本号读取、安全保护、先决条件、电量保障、失败处理等车辆软件升级功能方面的技术要求和试验方法,适用于具备软件升级功能的M类、N类和O类车辆。 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。南京网络信息安全分析
《数据安全法》明确规定重要数据的处理者未对数据处理活动定期开展风险评估,主管部门会被罚款5万-50万元。个人信息安全培训
如何在保护个人隐私和提高技术利用之间找到平衡,是当前面临的重要问题。02敏感个人信息识别的新篇章《识别指南》的**内容《识别指南》的发布,标志着我国在敏感个人信息保护领域迈出了重要一步。该指南不仅明确了敏感个人信息的定义,还给出了具体的识别规则以及常见敏感个人信息类别和示例,为各**识别敏感个人信息提供了科学、系统的指导。根据《识别指南》,敏感个人信息是指一旦泄露或者非法使用,容易导致自然人的人格尊严受到侵害或者人身、财产安全受到危害的个人信息,包括但不限于生物识别、宗教信仰、特定身份、医疗**、金融账户、行踪轨迹等信息,以及不满十四周岁未成年人的个人信息。识别规则与常见示例《识别指南》详细阐述了敏感个人信息的识别规则,强调既要考虑单项敏感个人信息识别,也要考虑多项一般个人信息汇聚或融合后的整体属性。此前,国家标准GB/T35273《信息安全技术个人信息安全规范》在资料性附录中对个人敏感信息判定给出了示例。GB/T35273已对敏感个人信息明确了定义,即一旦泄露或者非法使用,容易导致自然人的人格尊严受到侵害或者人身、财产安全受到危害的个人信息。根据这一定义,指南对常见敏感个人信息进行了列举。 个人信息安全培训
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...