在數字化浪潮席卷而來的***，數據安全無疑是各行各業(yè)的“心頭大患”。面對這一嚴峻挑戰(zhàn)，如何實現科學有效的數據安全治理，已然成為眾多企業(yè)亟待解決的關鍵課題，尤其是承載著**經濟命脈的金融行業(yè)。金融行業(yè)關乎民生，其數據安全也與大眾息息相關。因此，無論是出于**戰(zhàn)略的考量，還是行業(yè)自律的要求，金融機構都肩負著維護數據安全、保障信息安全的神圣使命。此外，在數字化背景下，金融業(yè)務所涉及的數據也越來越寬泛，提高數據安全治理能力不僅能夠保障金融業(yè)務的穩(wěn)定，還能在**發(fā)生時，**大程度減少損失，維護金融市場的穩(wěn)定與繁榮。據威脅獵人發(fā)布的《2023年數據泄露風險年度報告》顯示，金融成為2023年公民個人信息泄露事件數量**多的行業(yè)。這表明黑灰產對金融行業(yè)的關注度不斷攀升，金融機構所面臨的威脅也日益凸顯。而在今年3月26日**金融監(jiān)管總局開展的銀行保險機構侵害個人信息權益亂象專項整治行動中，則發(fā)現了銀行保險機構在個人信息處理的具體執(zhí)行層面存在諸多問題或**，這些問題或**影響了高達1556萬人次的消費者。因此，數據，以及數據安全成為金融行業(yè)面臨的一大挑戰(zhàn)，成為懸在其頭頂的一把“達摩克利斯之劍”。 隨著《生成式人工智能服務安全基本要求》等國家標準陸續(xù)出臺，國內人工智能監(jiān)管正逐步轉向強制性合規(guī)標準。上海企業(yè)信息安全報價行情

他們會迅速丟盔卸甲，大量敏感數據、隱私數據被泄露，企業(yè)業(yè)務無法開展，然后被監(jiān)管點名，相關負責人要么鋃鐺入獄，要么被行業(yè)除名，企業(yè)名聲也一落千丈。那么，怎么避免“不**”的安全，以及如何判斷一個企業(yè)的安全建設是否“不**”呢？通常情況下，安全“不**”的企業(yè)有以下具體表現：1.安全預算投入不合理。理論上，企業(yè)會制定短期、中期及長期的網絡安全支出規(guī)劃，以確保安全建設的連續(xù)性。但安全“不**”的企業(yè)會在發(fā)生安全事件后以及HW期間臨時增加人力物力，或是采用安服等外部能力來短暫地提升安全能力。不合理的預算投入不僅無法真正提升安全能力，有時反而會導致預算浪費，支出相對更多等情況。2.缺少常態(tài)化可持續(xù)的安全運營機制?，F階段，安全運營是企業(yè)實現安全的重中之重。但部分企業(yè)缺乏運營思維，對于安全的重視程度不高。這會造成安全工具各自為政，企業(yè)安全無法連成片，看似覆蓋了大量的暴露面，實際卻有大量漏洞隱藏其中，更易導致安全**的發(fā)生。3.安全意識薄弱。安全意識是企業(yè)安全建設的一道分水嶺，做得好的企業(yè)安全能力通常較好，做得差的企業(yè)往往也會面臨大量的安全威脅。特別是HW期間，企業(yè)員工意識薄弱，就會因為釣魚郵件、社工等成為突破口。 上海銀行信息安全管理劃分風險等級，將風險劃分為重大、高、中、低、輕微五級，以便企業(yè)能夠根據風險等級制定相應的應對策略。

    實施交通預測，使輔助駕駛功能更加智能化且更安全。人工智能幾乎在每個行業(yè)都展現出巨大的潛力，以下是一些典型行業(yè)的應用示例。今年，DeepSeek的迅速崛起，進一步推動了國內人工智能應用的爆發(fā)式增長。人工智能在蓬勃發(fā)展的同時，也帶來了技術、倫理、社會及安全層面的多重風險。由于“深度學習”算法所依賴的“涌現”現象具有難以解釋的特性，加之訓練模型所使用的數據可能存在各類問題，且模型訓練需依賴大量的算力基礎設施，AI自身的安全風險始終處于高位。與傳統(tǒng)軟件按照需求和規(guī)格進行精確編程不同，人工智能系統(tǒng)采用數據驅動的訓練和優(yōu)化方法來處理多樣化的輸入。這使得AI系統(tǒng)的架構相較于傳統(tǒng)軟件系統(tǒng)更為復雜，面臨的威脅也更加多樣化和隱蔽。例如，數據污染或篡改可能導致AI系統(tǒng)做出錯誤決策，而模型的可解釋性差則使得問題排查和修復變得極為困難。OWASP自2023年起持續(xù)發(fā)布AI應用風險Top10榜單，并于今年3月27日更名為OWASPGenAI安全項目，進而提升至OWASP旗艦項目的地位。此外，人工智能的廣泛應用引發(fā)了就業(yè)結構的深刻變革，傳統(tǒng)職業(yè)面臨被自動化替代的風險，進而加劇了社會不平等問題。AI的決策過程缺乏透明度和可解釋性。

所有這些活動都產生出海量的數據，對于這些數據的采集、存儲、流轉、處理等，都需針對數據敏感性的不同實施相應的解決方案。冬奧會根據數據的特征和屬性，將數據分為個人數據、競賽數據、業(yè)務數據、運行和安全數據。并根據數據影響對象和程度，結合流轉場景和安全需求，將數據劃分為公開級（L1）、內部級（L2）、敏感級（L3）、高敏感級（L4）。就以L4數據來說。個人敏感信息、競賽保密數據、業(yè)務保密數據、運行和安全保密數據等，都屬于L4高敏感數據。在流轉范圍上，它們按照批準授權列表進行嚴格管理；在管控方面，采用加密存儲確保數據訪問控制安全，建立嚴格的數據安全管理規(guī)范以及數據實時監(jiān)控機制。試想一下，如果沒有數據分類分級，單就一個奧運會而言，各種未分級的數據信息漫天飛舞，必定會弄得雞飛狗跳。甚至可以說，未來沒有實施數據分類分級以保護數據安全能力的**和地區(qū)，將根本沒有資格舉辦奧運會等大型體育賽事。此外，在工業(yè)、***、電信、公安等領域，數據分類分級也發(fā)揮著不可替代的重要作用。去年，工信部開展工業(yè)和信息化領域數據安全典型案例的遴選工作，面向工業(yè)領域征集了“四方向、十類型”數據安全典型案例。其中。 安言咨詢基于20多年的咨詢經驗和對ISO42001標準的深刻理解，形成了自己獨特的項目實施方法論。

    在深入探討數據分類分級的意義后，我們不難發(fā)現，這一過程并非孤立存在，而是與數據安全管理的各個方面緊密相連。特別是在當前數字化、信息化快速發(fā)展的時代背景下，數據已成為企業(yè)**寶貴的資產之一，其安全與否直接關系到企業(yè)的生存和發(fā)展。當我們談到數據分類分級時，我們實際上是在構建一個有序、**的數據管理體系，覆蓋數據發(fā)現識別能力、保護能力、處置能力以及管控能力。然而，這樣的體系要想真正發(fā)揮作用，就必須有一個堅實的基礎——那就是對數據安全的***掌控。這里，我們不得不提及數據安全風險評估的重要性。數據安全風險評估，就像是為數據安全管理體系提供了一把“金鑰匙”。它不*能夠幫助我們更準確地識別數據的敏感度和重要性，還能揭示出潛在的安全威脅和脆弱性。通過這樣的評估，我們能夠更地制定安全策略，確保關鍵數據得到充分的保護。因此，數據安全風險評估是數據分類分級工作不可或缺的一環(huán)。它能夠為我們的數據分類分級工作提供有力的支撐和保障，使我們在構建數據管理體系時更加得心應手、游刃有余。在未來，隨著技術的不斷進步和數據的不斷增長，數據安全風險評估的價值將會更加凸顯。數據分類分級未來大有可為做安全，也要著眼當下，面向未來。 各國、國際組織及企業(yè)紛紛出臺相關政策和指南，旨在規(guī)范AI發(fā)展和應用，確保其安全性、可靠性和公平性。深圳企業(yè)信息安全產品介紹

安言咨詢，深耕數據安全、AI 安全，IOS 標準咨詢專業(yè)，為企業(yè)筑牢安全防線。上海企業(yè)信息安全報價行情

自動駕駛數據分類分級案例便是其中之一。該案例利用數據分類分級，解決了自動駕駛行業(yè)數據龐雜、流轉頻率高和交互主體眾多帶來的數據盤點效率低、安全管控難度大的問題。通過體系化的分類分級方法，為自動駕駛數據的安全存儲和**流轉奠定了治理基礎，大幅提升了管理效率，消除了非正常的訪問行為無法捕捉等潛在的數據安全**。二、數據分類分級是合規(guī)性要求放眼國內外，眾多信息數據相關的法律法規(guī)，都明確有著數據分類分級的要求。歐洲《數字服務法》中，基于數據的重要性、敏感性和隱私性，數據被分為四個等級：公開數據、內部數據、敏感數據和個人數據。不同級別的數據，企業(yè)應采取不同的保護措施。例如，對于公開數據，企業(yè)應確保其準確性；對于內部數據，企業(yè)應限制其訪問權限；對于敏感數據，企業(yè)應進行加密處理；對于個人數據，企業(yè)應遵守GDPR規(guī)定，確保其安全存儲和合法使用。美國信息交換標準分類系統(tǒng)（INFOSEC）是美國**制定的一套數據分類分級標準。該標準根據數據敏感程度和對**安全重要性，將數據分為四個等級：不敏感、機密、秘密、**高機密。該標準在***、**、企業(yè)中得到廣泛應用。法國《數字***法》規(guī)定，要創(chuàng)建一個確定的授權協議清單。 上海企業(yè)信息安全報價行情