北京证券信息安全管理

如MD5加密）和ID转化（例如openID、jdID、VIN、各种封闭ID）后的个人信息出境;——员工（含外籍员工）信息出境;——用户根据国内公司指引（例如跳转、通知）或基于国内公司的信赖（例如购买国内产品）向境外网站或系统直接提供（例如投递简历等）;（5）数据出境安全评估应重点评估哪些内容（6）《办法》中的时间节点——申报受理时常——安全评估时长——安全评估结果有效期有效期为两年，有效期届满，在有效期届满六十个工作日前重新申报评估。(7)与境外接收方订立合同充分约定书安全保护责任义务(8)评估机构人员职责与数据处理者配合义务——评估机构人员职责——数据处理者配合义务如何做到数据出境合规(1)企业应按照法律要求对数据进行分类分级管理、内部建立和规的操作规程和制度。(2)应对数据跨境数据流动相关的法律规则有充分认识。不仅包括本国的法律规则，也包括与数据业务有关的其他法域的法律规则。必要时，企业也应当咨询相关领域的法律人士，对法律规则的适用给予指导。(3)企业应结合自身业务，依据适用的法律法规，定位自身角色，明确需要承担的义务和需要遵守的约定。(4)企业需要加强人员培训，确保相关人员明确知晓自身的岗位职责，树立风险意识。 《GB/T 45577-2025 数据安全技术 数据安全风险评估方法》国家标准正式发布。北京证券信息安全管理

车联网是新一代网络通信技术与汽车、电子、道路交通运输等领域深度融合的新兴产业形态，呈现蓬勃发展的良好态势。随着汽车电动化、网联化、智能化交融发展，车辆运行安全、数据安全和网络安全风险交织叠加，安全形势更加复杂严峻，亟需加快建立健全车联网网络安全和数据安全保障体系，为车联网产业安全健康发展提供支撑。工业和信息化部近日印发《车联网网络安全和数据安全标准体系建设指南》(以下简称《建设指南》)，提出到2023年底，初步构建起车联网网络安全和数据安全标准体系。《建设指南》重点研究基础共性、终端与设施网络安全、网联通信安全、数据安全、应用服务安全、安全保障与支撑等标准，完成50项以上急需标准的研制。到2025年，形成较为完善的车联网网络安全和数据安全标准体系。完成100项以上标准的研制，提升标准对细分领域的覆盖程度，加强标准服务能力，提高标准应用水平，支撑车联网产业安全健康发展。《建设指南》的标准体系框架总共分为六个部分，包括总体与基础共性、终端与设施网络安全、网联通信安全、数据安全、应用服务安全、安全保障与支撑等六个部分。详细内容如图所示：其中。 北京证券信息安全管理划分风险等级，将风险划分为重大、高、中、低、轻微五级，以便企业能够根据风险等级制定相应的应对策略。

避免“坐井观天”。企业可以与的网络安全服务提供商合作，获取**新的安全技术和咨询服务。还可以积极参与行业内的网络安全交流活动，学习和分享**佳实践和经验。8.设立奖惩机制**后是设立奖惩机制，以提高企业内部对安全建设的积极性。奖励措施是对在网络安全工作中表现突出的员工和团队给予表彰和奖励，激励大家积极参与。惩罚措施是对违反网络安全政策和规定的行为进行适当的处罚，确保制度的执行力。由此可以看出，建立安全运营机制/能力需要企业充分意识到安全运营的重要性和价值，坚持长期的建设和落地，实现持续的网络安全运营。持续网络安全运营的价值持续的网络安全运营不仅关系到企业的数据安全、业务连续性，还直接影响企业的声誉和长期发展。此外，在数据保护、业务连续性、合规性和提高竞争力等方面，持续的网络安全运营也能提供***助益。在数据保护方面，企业的核心数据和敏感信息是其运营的关键资产。持续的网络安全运营可以确保这些数据不被未经授权地访问、篡改或泄露，从而保障企业的数据安全和隐私。在业务连续性方面，网络安全威胁可能导致企业系统瘫痪、业务中断。通过持续的网络安全运营，企业可以及时发现并应对威胁，确保业务的连续性和稳定性。

其在现实践行过程中，确实存在很多难点和难度，比如数据量大、分类标准不统一、技术实现难度等。对于数据分类分级的认知也有人存在一些偏差。比如认为数据资产比网络资产流动性更大，变化也更快，在安全没有办法比业务更能理解业务的情况下，数据分类分级不会长久；又如数据分类分级当前对很多**投资巨***太小；还如目前数据分类分级很多企业还都局限在数据库层面的资产盘点等等。确实，从某些方面，比如具象化、可量化的实际效用上，确实很难证明数据分类分级的价值。并且就当下整体的安全行业来说，数据分类分级确实更多地表现为一种概念，变成产品侧的噱头、抓手。承认问题存在，才能更好地了解问题、解决问题。所以，我们也承认数据分类分级在实施过程中可能遇到的各类挑战，例如技术的深入性、以偏概全等带节奏的点位等等。所以，我们不妨从以下四个视角，来提出一些对应的解决方法：1、分析这些挑战产生的原因和影响，为解决方案的制定提供依据；2、提出针对数据分类分级挑战的解决方案，包括完善分类标准、加强技术支持、增强员工安全意识等；3、强调持续改进和创新的重要性，以适应不断变化的数据安全环境和需求；4、展现其在实际应用中的可行性和有效性。 专注数据与 AI 安全，安言咨询提供 IOS27000 系列标准服务，专业护航企业发展。

    征求意见稿）》中明确提出了五个**要点：1、落实数据安全责任制；2、明确数据安全归口管理部门；3、将数据安全风险纳入***风险管理体系；4、强化数据安全评估；5、建立数据安全保护基线。由此可见，金融行业数据安全当前需要重点关注两个方面：风险评估以及体系建设。金融行业该怎么做数据安全目前来看，无论是银行业、保险业，还是金融资产管理、信托、财务等其他金融机构，普遍面临着数据安全风险评估能力不足以及体系建设相对薄弱的问题。这些问题主要体现在以下几个方面：一是无法满足合规要求和客户的数据安全期望；二是缺乏足够的事前防范能力，导致事后损失较高；三是在技术运用上缺乏统筹和管控，导致安全投入重复且效率低下；四是管理效率不足，对企业当前的数据现状缺乏清晰的认识。针对以上问题，金融机构想要做好数据安全，需要采取以下措施：首先要依法合规，确保业务活动符合行业的合规要求；其次是利用IT技术，满足客户对信息安全的多样化需求，实现IT与业务的深度融合；同时，要提升风险感知能力，预先识别并降低数据安全事件的发生概率，特别要加强对高价值数据的保护，以降低潜在的损失成本；此外，还需要建立综合的技术管控体系。 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。北京网络信息安全落地

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033.供应链与基础设施的“多米诺骨牌”开源框架漏洞、硬件供应链攻击（如CrowdStrike蓝屏事件）可能引发连锁反应。天融信数据显示，58%的企业曾因数据泄露遭受损失，而AI大模型的复杂架构进一步放大了这种脆弱性。这种风险虽非产业安全的直接威胁，却会通过“技术信任瓦解—合作网络收缩—创新成本上升”的机制，间接制约产业扩张。二、风险管理：从“被动防御”到“主动免*”的战略跃迁011.风险管理的“三重门”**信息中心提出，AI风险管理需覆盖风险识别、分析、评估、应对、监控全流程。例如，***领域通过制定数据***规范、限制AI使用场景，将风险暴露面压缩40%以上。022.技术赋能：以AI对抗AIGartner将AI安全助手纳入2024年**安全技术成熟度曲线，其通过自然语言交互实现威胁预测、漏洞修复等功能，将安全响应效率提升8倍。例如，腾讯云安全AI助手可实时分析威胁情报并生成修复建议。033.合规与伦理的双重约束欧盟《人工智能法案》要求AI决策链可解释性，**《生成式AI服务安全基本要求》细化数据分类分级规则。企业需通过风险管理工具确保模型输出符合监管要求，避免法律与品牌风险。 北京证券信息安全管理