從基礎(chǔ)合規(guī)到持續(xù)優(yōu)化），清晰描繪能力進階路徑，避免盲目投入。?對標合規(guī)要求：深度契合**法律法規(guī)和行業(yè)監(jiān)管要求，是證明企業(yè)數(shù)據(jù)安全合規(guī)治理水平的**依據(jù)。?驅(qū)動持續(xù)優(yōu)化：建立可量化、可評估、可持續(xù)改進的數(shù)據(jù)安全管理體系，真正實現(xiàn)安全與業(yè)務(wù)的融合共生。二、我們的DSMM咨詢服務(wù)能為您做什么？?成熟度差距分析：深入調(diào)研訪談，***理解您的業(yè)務(wù)場景與數(shù)據(jù)流。依據(jù)DSMM標準，細致評估當前各項能力域成熟度。出具詳實、客觀的差距分析報告，明確改進優(yōu)先級。?體系規(guī)劃與建設(shè)**：基于差距和業(yè)務(wù)目標，量身定制DSMM提升路線圖。協(xié)助構(gòu)建或優(yōu)化數(shù)據(jù)安全**架構(gòu)、管理制度、操作規(guī)程。指導技術(shù)體系優(yōu)化（數(shù)據(jù)識別、分類分級、訪問控制、加密***、審計監(jiān)控等）。提供人員意識與能力提升方案與培訓。?認證評估全程護航：模擬評估演練，提前發(fā)現(xiàn)問題并整改。指導準備詳實的評估證明材料。全程對接評估機構(gòu)，提供答疑與溝通支持，***提升通過率。協(xié)助獲得官方認可的DSMM等級證書。?持續(xù)改進與價值深化：建立長效的數(shù)據(jù)安全度量與監(jiān)控機制。提供周期性復評與優(yōu)化建議，確保持續(xù)符合標準并提升能力。將DSMM成果轉(zhuǎn)化為降本增效、提升客戶信任、贏得市場競爭優(yōu)勢的實際價值。 在體系運行與優(yōu)化階段，安言咨詢將提供有效性測量指標的設(shè)計與改進支持。江蘇個人信息安全培訓

明確各部門和人員在數(shù)據(jù)安全方面的職責和權(quán)限。對業(yè)務(wù)系統(tǒng)展開調(diào)研，梳理關(guān)鍵業(yè)務(wù)流程以及支撐這些流程的系統(tǒng)架構(gòu)，清晰掌握數(shù)據(jù)在企業(yè)內(nèi)部的流轉(zhuǎn)路徑。進行數(shù)據(jù)資產(chǎn)識別，詳細盤點企業(yè)所擁有的數(shù)據(jù)類型、規(guī)模以及分布情況。對數(shù)據(jù)處理活動進行深入分析，識別數(shù)據(jù)生命周期每個環(huán)節(jié)可能存在的風險點。同時，對現(xiàn)有的技術(shù)防護措施進行核查，檢查這些措施是否能夠有效保障數(shù)據(jù)安全，是否存在漏洞或薄弱環(huán)節(jié)。第三階段：風險識別——精細定位病灶依據(jù)標準要求，風險識別階段需重點聚焦四大領(lǐng)域，精細定位潛在的數(shù)據(jù)安全風險。在數(shù)據(jù)安全管理方面，審查企業(yè)的制度體系是否健全，**架構(gòu)是否合理，人員管理是否規(guī)范。在數(shù)據(jù)處理活動安全方面，對數(shù)據(jù)全生命周期各環(huán)節(jié)進行細致排查，如傳輸過程中是否采取了有效的加密措施等。在數(shù)據(jù)安全技術(shù)方面，檢查網(wǎng)絡(luò)安全防護是否到位，訪問控制是否嚴格等。在個人信息保護方面，審查企業(yè)是否遵循處理原則，是否充分履行告知同意義務(wù)等內(nèi)容。具體評估內(nèi)容看以下圖片：第四階段：風險分析與評價——科學診斷風險分析與評價階段是對識別出的風險進行科學診斷的重要環(huán)節(jié)。首**行危害程度分析。 杭州金融信息安全供應(yīng)商評估總結(jié)階段是整個數(shù)據(jù)安全風險評估工作的收官之作。

    重要;overflow-wrap：break-word！重要;clear：兩者;**小高度：1em;visibility：visible;”>***重要;overflow-wrap：break-word！重要;visibility：visible;”>網(wǎng)***重要;overflow-wrap：break-word！重要;visibility：visible;”>數(shù)***重要;overflow-wrap：break-word！重要;visibility：visible;”>安全｜關(guān)注安言011人工智能應(yīng)用與挑戰(zhàn)人工智能（AI）是一門融合了計算機科學、統(tǒng)計學、腦神經(jīng)學和社會科學的綜合性學科，旨在賦予計算機類似人類的智能和能力，例如識別、認知、分類和決策。近年來，“算力×數(shù)據(jù)×算法”的協(xié)同進化，使得計算機視覺、語音識別、自然語言處理、多模態(tài)等技術(shù)領(lǐng)域取得了重大突破，推動了AI從實驗室走向產(chǎn)業(yè)**的進程。在醫(yī)療領(lǐng)域，通過對海量數(shù)據(jù)的深入分析，人工智能技術(shù)已從輔助醫(yī)生進行影像分析和**診斷，拓展至提供醫(yī)療決策支持，乃至預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)、助力**發(fā)現(xiàn)，***加快了**研究與開發(fā)的進程。在金融領(lǐng)域，人工智能協(xié)助機構(gòu)從海量數(shù)據(jù)中分析客戶需求，如**、信用及咨詢等信息，開發(fā)個性化服務(wù)，提升服務(wù)質(zhì)量，輔助風險控制，減少金融**。在交通領(lǐng)域，通過對海量城市交通數(shù)據(jù)的分析。人工智能技術(shù)能優(yōu)化線路規(guī)劃。

安全投入縮減情況下的創(chuàng)新策略經(jīng)濟欠佳，企業(yè)往往會在安全投入方面進行縮減。然而，這并不意味著企業(yè)需要放棄對數(shù)據(jù)安全的管理。相反，我們可以通過創(chuàng)新策略來確保數(shù)據(jù)安全工作的有效進行。具體而言，企業(yè)可以采取如下創(chuàng)新策略來應(yīng)對安全投入縮減的挑戰(zhàn)：1、精細化風險評估策略在資源有限的情況下，企業(yè)不能面面俱到地進行風險評估，而應(yīng)該根據(jù)自身的業(yè)務(wù)特點、數(shù)據(jù)敏感度等因素，實施精細化的風險評估策略。具體而言，企業(yè)可以通過以下步驟實現(xiàn)精細化風險評估：⑴識別關(guān)鍵數(shù)據(jù)資產(chǎn)：企業(yè)需要明確自身的**數(shù)據(jù)資產(chǎn)，包括**、財務(wù)數(shù)據(jù)、研發(fā)成果等。對這些數(shù)據(jù)進行分類和分級，確定其重要性和敏感性。（2）分析業(yè)務(wù)風險：企業(yè)需要分析自身的業(yè)務(wù)流程和系統(tǒng)架構(gòu)，識別可能存在的風險點。例如，哪些環(huán)節(jié)可能存在數(shù)據(jù)泄露的風險？哪些系統(tǒng)可能存在漏洞？⑶制定評估計劃：根據(jù)關(guān)鍵數(shù)據(jù)資產(chǎn)和業(yè)務(wù)風險的分析結(jié)果，企業(yè)可以制定針對性的風險評估計劃。確定評估的范圍、方法和時間表，確保評估工作能夠有序進行。⑷實施評估并分析結(jié)果：按照評估計劃，企業(yè)可以采用問卷調(diào)查、訪談、漏洞掃描等多種方法進行風險評估。對評估結(jié)果進行深入分析，找出潛在的安全威脅和薄弱環(huán)節(jié)。 對現(xiàn)有的技術(shù)防護措施進行核查，檢查這些措施是否能夠有效保障數(shù)據(jù)安全，是否存在漏洞或薄弱環(huán)節(jié)。

    實施交通預(yù)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(xiàn)出巨大的潛力，以下是一些典型行業(yè)的應(yīng)用示例。今年，DeepSeek的迅速崛起，進一步推動了國內(nèi)人工智能應(yīng)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(shù)、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(xiàn)”現(xiàn)象具有難以解釋的特性，加之訓練模型所使用的數(shù)據(jù)可能存在各類問題，且模型訓練需依賴大量的算力基礎(chǔ)設(shè)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(shù)據(jù)驅(qū)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(gòu)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(shù)據(jù)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(yīng)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(yīng)用引發(fā)了就業(yè)結(jié)構(gòu)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。 依據(jù)標準條款及客戶內(nèi)部風險管理和審計要求，通過調(diào)研訪談、制度調(diào)閱、問卷調(diào)查和現(xiàn)場走訪，進行差距分析。杭州網(wǎng)絡(luò)信息安全培訓

專注于人工智能安全和倫理管理的國際標準ISO42001:2023提供了明確指引。江蘇個人信息安全培訓

其在現(xiàn)實踐行過程中，確實存在很多難點和難度，比如數(shù)據(jù)量大、分類標準不統(tǒng)一、技術(shù)實現(xiàn)難度等。對于數(shù)據(jù)分類分級的認知也有人存在一些偏差。比如認為數(shù)據(jù)資產(chǎn)比網(wǎng)絡(luò)資產(chǎn)流動性更大，變化也更快，在安全沒有辦法比業(yè)務(wù)更能理解業(yè)務(wù)的情況下，數(shù)據(jù)分類分級不會長久；又如數(shù)據(jù)分類分級當前對很多**投資巨***太小；還如目前數(shù)據(jù)分類分級很多企業(yè)還都局限在數(shù)據(jù)庫層面的資產(chǎn)盤點等等。確實，從某些方面，比如具象化、可量化的實際效用上，確實很難證明數(shù)據(jù)分類分級的價值。并且就當下整體的安全行業(yè)來說，數(shù)據(jù)分類分級確實更多地表現(xiàn)為一種概念，變成產(chǎn)品側(cè)的噱頭、抓手。承認問題存在，才能更好地了解問題、解決問題。所以，我們也承認數(shù)據(jù)分類分級在實施過程中可能遇到的各類挑戰(zhàn)，例如技術(shù)的深入性、以偏概全等帶節(jié)奏的點位等等。所以，我們不妨從以下四個視角，來提出一些對應(yīng)的解決方法：1、分析這些挑戰(zhàn)產(chǎn)生的原因和影響，為解決方案的制定提供依據(jù)；2、提出針對數(shù)據(jù)分類分級挑戰(zhàn)的解決方案，包括完善分類標準、加強技術(shù)支持、增強員工安全意識等；3、強調(diào)持續(xù)改進和創(chuàng)新的重要性，以適應(yīng)不斷變化的數(shù)據(jù)安全環(huán)境和需求；4、展現(xiàn)其在實際應(yīng)用中的可行性和有效性。 江蘇個人信息安全培訓