ition:0%0%;background-repeat:repeat;”>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。ition:0%0%;background-repeat:repeat;”>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。ition:0%0%;background-repeat:repeat;”>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。 未来,随着监管力度加强和技术演进,数据安全管理将更趋精细化。上海证券信息安全供应商
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。 上海银行信息安全询问报价人工智能在蓬勃发展的同时,也带来了技术、伦理、社会及安全层面的多重风险。
在合规性方面,随着网络安全法规的不断完善,企业需要满足各种合规要求。持续的网络安全运营可以确保企业始终符合相关法规,避免因违规而遭受罚款或声誉损失。在提高竞争力方面,网络安全已成为企业竞争力的重要组成部分。通过持续的网络安全运营,企业可以建立强大的安全防护体系,提高客户信任度,从而在竞争激烈的市场中脱颖而出。常态化安全投入意识的必要性此外,想要推动持续的安全运营还需要树立常态化的网络安全投入意识,确保安全运营的稳步运行。常态化网络安全投入意识是持续安全运营的根本,其必要性可以从以下几个方面体现:1.预防胜于***:网络安全威胁无处不在,而且不断演变。常态化网络安全投入意识可以使企业始终保持警觉,提前预防潜在威胁,而不是在问题发生后再进行补救。2.长期效益:虽然网络安全投入在短期内可能增加企业的运营成本,但从长远来看,它可以帮助企业避免更大的损失,如数据泄露、业务中断等。因此,常态化网络安全投入意识是企业实现长期稳健发展的关键。3.全员参与:网络安全不仅是IT部门的事情,更是每个员工的责任。常态化网络安全投入意识可以增强全体员工的网络安全意识,形成全员参与、共同维护网络安全的良好氛围。
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,以便企业能够根据风险等级制定相应的应对策略。第五阶段:评估总结——开出良方评估总结阶段是整个数据安全风险评估工作的收官之作。编制评估报告,系统总结评估过程和发现的问题。提出针对性的处置建议,根据风险等级和实际情况,为企业制定切实可行的改进方案。同时,进行残余风险分析,明确在采取处置措施后仍然存在的剩余风险以及相应的应对措施,确保企业能够持续保持数据安全状态。结束语04数据安全风险评估的落地不仅是合规要求,更是企业构建**竞争力的关键。通过数据分类分级、跨部门协同、技术适配和全员参与,企业可有效管控数据风险,同时释放数据价值。未来,随着监管力度加强和技术演进,数据安全管理将更趋精细化。而安言咨询作为外部智囊,将持续为企业提供前瞻性解决方案,助力其在安全与创新的平衡中稳健前行。 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。
明确各部门和人员在数据安全方面的职责和权限。对业务系统展开调研,梳理关键业务流程以及支撑这些流程的系统架构,清晰掌握数据在企业内部的流转路径。进行数据资产识别,详细盘点企业所拥有的数据类型、规模以及分布情况。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。 各国、国际组织及企业纷纷出台相关政策和指南,旨在规范AI发展和应用,确保其安全性、可靠性和公平性。上海个人信息安全分类
《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。上海证券信息安全供应商
自动驾驶数据分类分级案例便是其中之一。该案例利用数据分类分级,解决了自动驾驶行业数据庞杂、流转频率高和交互主体众多带来的数据盘点效率低、安全管控难度大的问题。通过体系化的分类分级方法,为自动驾驶数据的安全存储和**流转奠定了治理基础,大幅提升了管理效率,消除了非正常的访问行为无法捕捉等潜在的数据安全**。二、数据分类分级是合规性要求放眼国内外,众多信息数据相关的法律法规,都明确有着数据分类分级的要求。欧洲《数字服务法》中,基于数据的重要性、敏感性和隐私性,数据被分为四个等级:公开数据、内部数据、敏感数据和个人数据。不同级别的数据,企业应采取不同的保护措施。例如,对于公开数据,企业应确保其准确性;对于内部数据,企业应限制其访问权限;对于敏感数据,企业应进行加密处理;对于个人数据,企业应遵守GDPR规定,确保其安全存储和合法使用。美国信息交换标准分类系统(INFOSEC)是美国**制定的一套数据分类分级标准。该标准根据数据敏感程度和对**安全重要性,将数据分为四个等级:不敏感、机密、秘密、**高机密。该标准在***、**、企业中得到广泛应用。法国《数字***法》规定,要创建一个确定的授权协议清单。 上海证券信息安全供应商
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