上海银行信息安全分类 上海安言信息技术供应

    《重要数据保护实践》侯大鹏纬景储能安全负责人企业数据分级隔离安全管理解决方案通过创新融合零信任架构与传统终端安全技术，构建了高性价比的数据防护体系。该方案以“零信任动态防护+传统技术升级”双引擎为**，在不改变企业原有网络架构的前提下，实现**数据的分级隔离与安全流转，尤其适用于混合办公场景下的数据泄露风险防控。技术层面，方案基于零信任SDP框架建立三层防护架构：客户端集成多重身份验证与设备指纹识别，作为统一接入入口；控制中心通过AI驱动实时分析设备状态、用户行为及数据敏感度，动态调整访问权限；安全网关则采用加密隧道技术，将业务系统隐藏于互联网之外，*对授权终端开放**应用端口，有效抵御网络层攻击。同时，复用企业现有的桌面管理系统（EDR）和数据防泄漏（DLP）模块，通过设备合规检查、外设管控、文档水印等技术，形成“终端准入-行为监控-数据溯源”完整链条。两类技术通过策略中枢实现联动，相较单一零信任方案降低60%部署成本。方案性价比优势***：一是采用轻量化部署模式，支持云化服务或本地化部署，企业可根据数据规模弹性扩展；二是模块化设计允许优先保护**业务系统，较传统网络隔离方案节省40%以上改造成本。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。上海银行信息安全分类

    个人信息处理活动包括以下内容：１)处理个人信息的类别、数量；２)处理个人信息的目的、方式、范围；３)处理个人信息的关键业务场景及相关流程。c)个人信息处理规则（如隐私政策）、平台规则等；d)支撑个人信息处理活动的信息系统情况；e)个人信息处理者的个人信息保护相关管理制度和操作规程，包括敏感个人信息处理、个人信息全流程安全保护、个人信息安全事件应急响应、个人信息保护影响评估等制度规程；f)个人信息处理相关记录，包括但不限于：取得个人同意（书面同意/单独同意）的记录，个人信息转移、公开、提供等操作记录，自动化决策中人工操作记录，响应个人信息查询、复制、转移、更正、补充、删除请求的记录等；g)个人信息处理者采用的相关安全技术措施，包括个人信息匿名化处理、去标识化处理、自动化决策、访问控制等相关技术文档和实地演示；h)个人信息处理者与共同处理者、委托处理者及境内外数据接收方、平台内产品和服务提供者等主体的有关个人信息处理的合约文件；i)个人信息处理者的个人信息保护影响评估报告、数据出境安全风险自评估报告、平台企业社会责任报告等；j)个人信息处理者通过的网络或数据安全风险评估、数据安全认证、个人信息保护认证等。上海银行信息安全设计少企业尝试内部开展审计，却陷入 “三大困境”。

    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。

    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。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。

    比如：工业和信息化领域的《工业领域数据安全风险评估规范》、金融行业的《银行保险机构数据安全管理办法》、电信行业的《电信领域数据安全风险评估规范》等。新发布的GB/T45577-2025国家标准，也正是**落实法律要求的具体体现。数据安全风险评估的重要性02数据安全风险评估是企业数据安全管理的基石，其重要性不言而喻。一方面，它能帮助企业***识别数据安全风险。通过系统的评估，企业可以深入了解自身数据在存储、传输、使用等各个环节中可能面临的威胁，如数据被篡改、泄露、丢失等风险，从而做到心中有数，有的放矢地制定防范措施。开展科学评估能帮助企业：▪精细掌握数据安全总体状况；▪提前发现数据安全**和薄弱环节；▪提出的管理和技术防护措施建议；▪***提升防攻击、防破坏、防窃取、防泄露、防滥用能力。另一方面，数据安全风险评估有助于企业满足合规要求。国标明确规定重要数据处理者需每年开展评估，《数据安全法》中也已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，直接责任人员可被罚款1万-10万元，风险评估已从“选择项”变为“必答题”。此外，有效的风险评估还能提升企业的竞争力。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。上海信息安全评估

c)审计需融合技术工具，提升覆盖广度、深度与效率，应对海量数据处理挑战。上海银行信息安全分类

    2025伊始，DeepSeek横空出世，这令持续日久的AI热潮再添薪火，一时间举国范围掀起了大模型部署与探索的“**运动”。挑战与机遇并存，置身其中，网络安全业界怎会无动于衷？作为追风使者和传播达人，安在新媒体于2025年3月创新推出***">“AI安·在”探索计划，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。现如今，两个多月过去，“AI安·在”探索计划的首份成果即将落地，那就是，国内***份以用户视角***洞察AI大模型在各行业探索实践的应用场景和安全需求的调查报告——《2025人工智能企业实践及安全需求用户调查报告》。企业AI实践及安全需求调查背景自2025年3月末开始，安在新媒体策划**并发起专项，基于诸子云社群（由**各地各行各业企业**网络安全业者汇聚而成的网安甲方社群）做问卷调查，结合重点对象**访谈，历时2个月，共计采集1023份有效样本，**终完成《2025人工智能企业实践及安全需求用户调查报告》。上海银行信息安全分类