更多集中在安全运营与AI运营场景——企业内部自建知识库生成报告,厂商则提供数据处理分析等赋能服务,不过业内认为此模式尚未充分释放AI安全的潜在价值。投资视角下,底层大模型赛道已被豆包、DS、GPT等巨头占据,中间层的智能体和编排因被视为**终会并入大模型而不被看好,唯有端到端的交互性AI被视作突破口,即聚焦特定领域痛点提供直接解决方案,类似大众点评为用户精细匹配服务的模式。这一趋势可从印巴***中得到启示:巴基斯坦歼十战机击落六架阵风的关键,并非单一装备性能,而是后台数据链的协同能力,类比到安全领域,未来企业即便采购了诸多单项强大的安全产品,若缺乏后台数据链的整合联通,仍难以实现安全能力的**大化交付,这也指向AI安全未来发展需更注重体系化协同与价值闭环。一句话总结:点对点,以结果为导向的AI安全应用才是未来的趋势。李雪鹏:大模型安全需从**、企业与C端用户三个维度协同考量。**层面在中美AI底层竞争中聚焦大模型安全,通过推动合规高质量数据集建设与数据要素保障体系,夯实大模型发展的底层安全基础;企业层面因大模型改变传统数据使用模式(如文档传输与信息获取方式革新),面临内部数据泄露风险。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。南京证券信息安全分类

看点1、AI大模型应用普及度高,算力与场景部署呈现多元化•应用渗透加速:的企业已接触AI大模型,2022年(ChatGPT发布)与2024年(DeepSeek发布)成为企业接入高峰期,分别占比、。•算力部署分化:企业选择本地算力,依赖云端,采购云上服务,但企业尚未部署任何算力资源。•应用架构分层:采用集团集中式管理,混合式部署,分布式架构,*企业无规范策略。看点2、效率提升为**价值,但AI落地效果与预期存在差距•业务影响***:企业反馈效率提升(流程自动化缩短超50%时间),实现成本降低,创新能力增强。•效果评价分化:企业认为AI效果“一般”,*认为“很好”,认为“投资性价比低”。•头部模型领跑:DeepSeek()、豆包()、文心一言()、ChatGPT()成为企业使用率**高的四大模型。看点3、安全风险集中爆发,数据与合规成企业首要担忧•现实风险凸显:企业遭遇AI生成内容事实性错误,面临模型被恶意利用(如钓鱼邮件),出现系统集成漏洞。•TOP3风险预警:数据泄露()、合规风险()、数据质量与幻觉()成企业**关注的安全痛点。•合规需求明确:**《人工智能安全治理框架》()、《生成式人工智能服务管理暂行办法》()、GB/T45288系列标准。个人信息安全询问报价审计范围需延伸至第三方合作方,并推动行业最佳实践和标准互认,降低生态合规成本。

2025年6月17日上午,在位于上海市杨浦区江湾城路99号8号楼的“科创校友汇”,上海蓝盟网络技术有限公司董事长夏立城与上海安言信息技术有限公司秦峰就安言信息为蓝盟网络2000多家外企和民企客户提供安全服务展开深入探讨,并达成多项共识。在交流中,双方不仅聚焦于当下合作的细节与规划,更是情怀满满地回顾了网络安全行业过去30年的发展历程。从早期的网络初兴到如今的数字时代,网络安全行业经历了翻天覆地的变化,无数从业者在其中奋斗、成长,也留下了许多令人动容的人和故事。夏立城与秦峰分享了他们亲历的行业变迁,从技术突破到市场拓展,从团队建设到客户信任的积累,每一个故事都见证了行业的成长与进步。此次合作的达成,不仅是蓝盟IT外包与安言信息强强联合的体现,更是双方对网络安全未来发展的共同期许。安言信息凭借其的安全技术与服务,将为蓝盟网络的客户筑牢安全防线,助力企业在数字化转型中稳健前行。双方的合作也将为网络安全行业树立新的**,推动行业向更高水平发展。随着数字化进程的加速,网络安全的重要性愈发凸显。蓝盟IT外包与安言信息的携手,必将为网络安全行业注入新的活力,为更多企业的数字化转型保驾护航。
k)个人信息处理者进行的个人信息安全检测报告、个人信息保护咨询报告等;l)个人信息重大事项决策会议纪要、记录等;m)个人信息保护培训计划及相关记录;n)个人信息处理者的用户投诉举报渠道、机制,涉及个人信息投诉举报案件数量及处理情况;o)以往审计发现的个人信息保护相关问题、涉及个人信息的法律诉讼、个人信息处理者已发生的个人信息相关安全事件或违规事件等资料;p)**监督机构履职过程中会议纪要、工作记录等相关文件;q)其他合规审计所需的相关资料。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A个人信息保护合规审计证据:审计证据有效性个人信息保护合规审计所收集的审计证据应对于个人信息合规判断具有相关性,其取得的方式应具有合法性,其记录的内容应具有真实性。各类审计证据有效性要求见表。表有效性要求3.攥写审计底稿和审计发现清单参考原文:《网络安全标准实践指南——个人信息保护合规审计要求》附录B个人信息保护合规审计底稿模板审计底稿说明:1.序号,指审计内容的编号;2.审计内容,指个人信息保护合规审计的具体内容;3.审计步骤,指审计人员在开展合规审计的过程中采取的具体步骤。明确审计目标和审计对象需结合业务实际,强调风险导向,有序覆盖审计要点。

验证合规措施有效性Ø通过个保审计推动个保合规工作开展Ø通过个保审计项目***梳理业务与个人信息处理现状(打破部门信息墙)Ø提升合规意识,加强部门合作审计对象的选取维度可以从业务场景、主体类型、处理环节、信息类型、应用形态、制度等方面出发。Ø业务场景:网络支付、本地生活、网络购物等Ø主体类型:消费者(C端)、员工、供应商、注册用户、会员用户等Ø处理环节:收集、使用、加工、存储、对外提供、删除、自动化决策Ø信息类型:个人信息、敏感个人信息、人脸信息等Ø应用形态:网页、APP、小程序、SDK、柜台、电话、客服Ø制度:个人信息保护影响评估制度、个人信息主体权利响应制度等Ø其它风险因素也是值得考量的的要点之一:Ø个人信息处理活动的特点Ø法律、行政法规的规定(法律责任、责任类型)Ø执法情况(频次、力度、对业务的潜在影响)Ø同行整体水平Ø新闻舆情Ø过往风险事件Ø对个人信息主体权益的影响程度7.审计依据原文参考:《个人信息保护合规审计管理办法》第二条:在中华*****境内开展个人信息保护合规审计,适用本办法。本办法所称个人信息保护合规审计。企业不开展个人信息保护合规审计相较以往将面临更大的风险。企业信息安全设计
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)。南京证券信息安全分类
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。南京证券信息安全分类
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...