安全赋能AI企业应用三大需求:企业用户对AI大模型安全产品或服务的需求,当前**关注的**项需求分别是大模型安全测评工具,占比,外部AI大模型在企业内使用的安全解决方案,占比,以及AI的供应链安全,占比。AI安全相关预算尚处爆发前期:调查显示,目前企业已有明确AI安全预算的占比*,正在评估需求的占比,计划未来纳入预算的占比,需求优先级较低的占比。企业开始将传统的安全采购需求向AI安全方向偏移。公开征集:AI安全大框架,产业能力全景图本地调查在风险聚焦、用户需求和能力提供方面,我们规划设计并率先推出AI安全产业链大框架,其覆盖范围包括:•基础层:算力安全、数据安全、算法安全。•技术层:模型安全、智能体安全、开发平台安全。•应用层:“AI+业务”安全(金融、医疗、交通等)、AI伦理与合规。基于上述框架,我们提出AI安全能力/产品全景图:包含AI基础设施安全、平台安全、应用安全等12大模块。总体上看,企业AI应用已从“是否采用”转向“如何安全**采用”。尽管当前AI落地效果未达预期,但企业的持续投资表明,AI仍是业务变革的**驱动力。安在新媒体呼吁行业共建AI安全生态,推动技术创新与风险防控协同发展,助力AI在安全可控轨道上**前行。隐私信息管理将成为单独的审计维度,企业需要重新评估现有控制措施与新标准。上海信息安全

包括访谈对象、检查的内容、审计对象提供的资料等,并记录此过程中获取的反馈、观察到的事项等;4.审计方法,描述个人信息处理活动是否合规、内部控制措施控制是否充分有效等;5.审计发现,如前款审计结果为不合规或控制失效等,则进一步详细描述;6.审计建议,针对审计结果及审计发现,提出的改进措施;7.审计证据,指支持得出该项审计结果的证据,底稿中可直接体现审计证据,也可注明审计证据索引编号并引用。审计底稿中的审计证据编号,应当清晰反映与**存储的审计证据的关系;8.审计依据,即实施个人信息保护合规审计所依据的相关法律、行政法规的具体条款、要求等。9.备注,其他审计人员认为应说明的内容。原文参考:《网络安全标准实践指南——个人信息保护合规审计要求》附录C个人信息保护合规审计报告模板4.内容总结在《个人信息保护法》强制要求下,个人信息保护合规审计已成为企业运营的刚性需求。其**作用与要求体现在以下方面,并深刻契合我国发展脉络:**作用与要求:1)风险识别与防控屏障:作用:系统性扫描收集、存储、使用、共享、转让、删除等全流程风险点(如超范围采集、安全漏洞、违规共享),评估现有措施有效性。杭州企业信息安全管理体系缺乏法律与技术复合人才(懂法规的不懂数据技术,懂技术的不熟悉监管细则)。

要求:审计须覆盖数据处理全生命周期,采用文档审阅、系统测试、人员访谈、数据流分析等多维方法,确保风险无遗漏。审计结果需清晰量化风险等级,指导资源精细投入整改。2)合规验证与信任基石:作用:客观验证企业实践是否符合《个人信息保护法》《数据安全法》《网络安全法》及配套法规、国标(如GB/T35273)要求,证明企业履行法定义务(如告知同意、目的限制、安全保障、个权响应)。要求:审计须严格对标现行法律法规及监管动态,结论具备法律证明力。清晰展示合规差距与证据,为应对监管检查、回应个人诉求提供**依据,成为建立用户、监管、市场信任的**凭证。3)持续改进与价值引擎:作用:超越被动合规,揭示管理流程、技术措施、人员意识的系统性缺陷,推动治理体系优化(如完善制度、更新技术、强化培训)。要求:审计报告需包含切实可行的优先级改进建议,建立**机制确保闭环。管理层需依据审计结果决策,将个人信息保护内化为企业**治理能力和ESG优势。4)深度融合我国发展趋势:a)法规体系持续完善与监管趋严:配套细则、司法解释、执法案例不断充实,监管处罚力度***加大(如“未告知处理目的被罚百万”案例频现)。审计必须紧密*****要求。
对数据处理活动进行深入分析,识别数据生命周期每个环节可能存在的风险点。同时,对现有的技术防护措施进行核查,检查这些措施是否能够有效保障数据安全,是否存在漏洞或薄弱环节。第三阶段:风险识别——精细定位病灶依据标准要求,风险识别阶段需重点聚焦四大领域,精细定位潜在的数据安全风险。在数据安全管理方面,审查企业的制度体系是否健全,**架构是否合理,人员管理是否规范。在数据处理活动安全方面,对数据全生命周期各环节进行细致排查,如传输过程中是否采取了有效的加密措施等。在数据安全技术方面,检查网络安全防护是否到位,访问控制是否严格等。在个人信息保护方面,审查企业是否遵循处理原则,是否充分履行告知同意义务等内容。具体评估内容看以下图片:第四阶段:风险分析与评价——科学诊断风险分析与评价阶段是对识别出的风险进行科学诊断的重要环节。首**行危害程度分析,评估风险一旦发生可能对数据的保密性、完整性、可用性造成的影响程度。其次进行发生可能性评估,综合考虑威胁出现的频率以及企业现有的防护能力,判断风险发生的概率。在此基础上,划分风险等级,将风险划分为重大、高、中、低、轻微五级。个人信息保护合规审计包含:审计计划、审计准备、审计实施、审计报告、问题整改、归档管理,这六个阶段。

基于上述AI安全能力/产品框架,现面向网络安全全行业征集相应创新产品和解决方案,如果你是聚焦AI新领域的创新厂商,或者在AI赋能安全方面有独到之处,不妨和我们联系,一方面,可参与“AI安·在”探索计划,与遍布**各地各个行业的企业用户一起,探索AI安全新场景、新实践和新机遇,另一方面,也可以优先加入安在新媒体后续重点推出的AI安全能力/产品全景图,以在用户关注中有一席之地。加入全景图、商业合作及获取完整报告,请联系安在新媒体徐倩女士(Tel:,Em**l:xuq@)。“AI安·在”探索计划:更多创新项目,力促价值落地聚焦AI大模型,贯穿2025全年,安在力推系列策划——“AI安·在”探索计划,该计划旨在携安在行业影响、业界资源和能力,以企业调查、笔会众智、社群协作、媒体传播、价值对接等多种途径和方式,邀各界合作,借大模型安全“推波助澜”,为网安业界发展不懈助力。计划1:安在新榜·2025人工智能企业实践及安全需求用户调查报告除了对报告的部分增补修订外,该计划已基本完成,本文发布即针对该计划成果的预览,后续我们会在相关线下活动时做正式版发布(向到会者赠阅纸质版报告)。计划2:安在直播·AI大模型安全线上小圆桌酌情因需。在数字化浪潮席卷全球的当下,网络信息安全已成为企业生存和发展的生命线。深圳个人信息安全体系认证
安言咨询以行业安全运营管理实践和安全风险动态研究为坚实基础,在多个行业领域留下了专业的足迹。上海信息安全
•明确提升方向:将数据安全能力划分为5个成熟度等级(从基础合规到持续优化),清晰描绘能力进阶路径,避免盲目投入。•对标合规要求:深度契合**法律法规和行业监管要求,是证明企业数据安全合规治理水平的**依据。•驱动持续优化:建立可量化、可评估、可持续改进的数据安全管理体系,真正实现安全与业务的融合共生。二、我们的DSMM咨询服务能为您做什么?•成熟度差距分析:深入调研访谈,***理解您的业务场景与数据流。依据DSMM标准,细致评估当前各项能力域成熟度。出具详实、客观的差距分析报告,明确改进优先级。•体系规划与建设**:基于差距和业务目标,量身定制DSMM提升路线图。协助构建或优化数据安全**架构、管理制度、操作规程。指导技术体系优化(数据识别、分类分级、访问控制、加密***、审计监控等)。提供人员意识与能力提升方案与培训。•认证评估全程护航:模拟评估演练,提前发现问题并整改。指导准备详实的评估证明材料。全程对接评估机构,提供答疑与沟通支持,***提升通过率。协助获得官方认可的DSMM等级证书。•持续改进与价值深化:建立长效的数据安全度量与监控机制。提供周期性复评与优化建议,确保持续符合标准并提升能力。 上海信息安全
在ITILv5Foundation实践体系中,“度量与报告”是一项基础但极具决定性的管理实践。它贯穿于服务管理全过程,是连接“运行状态”与“管理决策”的关键桥梁。一、实践目的(Purpose)通过降低不确定性,支撑zu织进行有效决策,并推动持续改进。顾问解读在实际咨询过程中,很多企业的问题并不在于“没有数据”,而在于无法基于数据形成确定性的判断。管理层往往依赖经验或个体判断做决策,这种方式在复杂系统环境下风险极高。“度量与报告”的he心价值,不在于提供数据本身,而在于将模糊认知转化为可验证的事实依据。当关键指标能够稳定反映系统状态与业务表现时,管理决策的质量会xian著提升,这也是...