广州银行信息安全分类

    一）向已公开个人信息中的电子邮箱、手机号等发送与其公开目的无关的商业信息；（二）利用已公开的个人信息从事网络**、传播网络谣言和虚假信息等活动；（三）处理个人明确拒绝处理的已公开个人信息；（四）对个**益有重大影响，未取得个人同意；（五）收集、留存或处理已公开个人信息的规模、时间或使用目的超出合理范围。《个人信息保护法》对应解读：第二十七条个人信息处理者可以在合理的范围内处理个人自行公开或者其他已经合法公开的个人信息；个人明确拒绝的除外。个人信息处理者处理已公开的个人信息，对个**益有重大影响的，应当依照本法规定取得个人同意。5.**标准要：《网络安全标准实践指南——个人信息保护合规审计要求》《数据安全技术个人信息保护合规审计要求》征求意见稿于2024年6月完成《网络安全标准实践指南——个人信息保护合规审计要求》发布于2025年5月标准定位：u支撑《个人信息保护法》《网络数据安全管理条例》关于个人信息保护合规审计要求的落地实施。u支撑《个人信息保护合规审计管理办法》u充分借鉴国内外数据保护审计、企业内部审计、个人信息保护工作等现状。u明确开展个人信息保护合规审计时应满足的审计原则、审计内容、方法等。信息安全标准为信息安全管理提供统一规范，是体系建设的重要依据。广州银行信息安全分类

    信息安全标准是由相关机构制定的一系列关于信息安全管理的规则、要求和指南，如ISO/IEC27001等。这些标准规定了信息安全管理的目标、原则、框架和具体要求，为不同组织的信息安全管理工作提供了统一的规范和衡量尺度。组织在建设信息安全管理体系时，以信息安全标准为依据，能够确保体系的科学性、合理性和有效性，使信息安全管理工作有章可循、有法可依。人为操作失误是导致信息安全事故发生的重要原因之一，如误删重要数据、泄露敏感信息等。定期开展信息安全培训，能不断强化员工的安全意识，使其时刻保持警惕。培训中通过案例分析、模拟操作等方式，让员工深刻认识到人为操作失误可能带来的严重后果，掌握正确的操作方法和流程。随着员工安全素养的提升，在日常工作中能更加规范地操作，从而有效降低因人为操作不当引发的安全事故发生率。 江苏网络信息安全技术要求通过合规审计梳理数据流转链路，确保权利实现的可行性。

    用户单位还可以选择配套安全漏洞防治服务，包括漏洞情报精细推送、修复加固、攻防演练、渗透测试等，以及针对特殊场景的PoC验证脚本定制、私有系统加固方案设计、自动化Playbook开发支持等深度服务。安全漏洞防治SOP已应用于银行、保险等多个行业，帮助客户建立漏洞修复质量基线，转向标准化运营。圆桌论坛2025年是AI更为火热的一年，面对这个各行各业都被AI所赋能、所覆盖的时代，网络安全人员该如何更好的适应？AI大模型与安全之间又有着怎样的联系？对网络安全行业的前景又会有怎样的影响？带着这些问题，本届评选活动特邀安在新媒体合伙人、安在新榜年度报告出品人张威，观安信息人工智能产品部副总经理李雪鹏，维信金科安全负责人汤加贝，以圆桌论坛的形式展开了深度的讨论。主持人为董永乐。董永乐：在大模型产业已经非常发达的前提下，网络安全该如何考量？张威：当前AI安全领域呈现多元主体入局的活跃态势：传统安全厂商加速产品研发，甲方企业积极落地AI安全实践，非传统AI厂商也跨界切入，其思路与传统安全厂商存在***差异。从甲方需求看，**期望AI在威胁检测防护、漏洞挖掘等方面发挥作用，但当前市场批量性产品仍较稀缺。

    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。新增的个人信息可携带权，要求企业提供数据转移途径。

    内幕信息泄露是证券市场的顽疾，不仅破坏市场公平秩序，损害广大投资者的合法权益，还可能引发市场波动，影响证券市场的稳定发展。因此，证券信息安全需将防范内幕信息泄露作为重要工作内容。加强员工行为监控是关键措施之一，证券机构需建立员工行为监测系统，对员工的通讯记录（如邮件、即时通讯工具聊天记录）、交易行为、数据访问行为等进行实时监控，及时发现员工与外部人员的异常联系、内幕信息相关的交易操作、敏感信息的非授权访问等行为，一旦发现可疑情况，立即进行调查核实；优化信息隔离墙制度同样重要，证券机构需根据业务部门的职能与业务性质，建立有效的信息隔离机制，例如将投资银行部门、研究部门、自营交易部门等可能接触内幕信息的部门与其他部门进行隔离，防止内幕信息在部门之间流转，同时明确内幕信息知情人的范围与保密义务，要求内幕信息知情人签订保密协议，严禁泄露内幕信息；此外，证券机构还需加强对内幕信息的管理，建立内幕信息登记备案制度，对内幕信息的产生、流转、使用等环节进行全程记录，便于后续的监管检查与责任追溯，切实维护证券市场的公平、公正、公开秩序。 银行信息安全需完善客户隐私保护机制，严格遵守数据安全法规，防止客户身份信息与交易记录泄露。天津个人信息安全管理体系

针对电商、医疗、教育等重点行业，深入核查数据收集、存储、使用全流程。广州银行信息安全分类

    本次调查内容涉及：●大模型部署使用现状：是否已有部署？部署方式和使用场景？有无效果和价值？是否具备扩展性和推广性？●大模型应用安全挑战：在企业大模型落地实践过程中，**门发挥怎样的作用？面临怎样的挑战？**门如何为业务提供保障和支持？AI又如何能为**门赋能增效？●大模型安全典型风险：大模型本身内在风险，大模型部署使用全生命周期风险，大模型赋能业务后各类场景应用相关风险。●大模型安全需求初探：业务部门对**门有要求，**门对能力加持有需求，AI如何催生安全产业新机会？作为国内首份定位用户视角聚焦企业实践的AI安全相关报告，其填补了长久以来AI在企业实践中的认知缺口，即揭示企业AI安全关注、风险防控实践及监管政策适配的信息断层。同时，也为企业实施***的AI治理提供了数据参考和实证依据。鉴于此项调查还有部分增补修订工作，本文谨作为报告预览，即呈现关键结论和部分内容，完整报告（尤其是纸质版报告），我们会在拟于7月起举办的系列线下专题研讨会上做正式发布。**发现与重点结论：企业AI实践和安全挑战随着数字化转型深入，企业AI应用实践正从营销、客服等浅层次场景，向生产制造、供应链管理、**业务决策等深水区迈进。广州银行信息安全分类