這導(dǎo)致企業(yè)在應(yīng)急資源投入、人員培訓(xùn)等方面存在不足，影響了企業(yè)的應(yīng)急響應(yīng)能力。《應(yīng)急預(yù)案》的定位和主要內(nèi)容《應(yīng)急預(yù)案》為應(yīng)對上述挑戰(zhàn)提供了明確的指導(dǎo)，其**內(nèi)容包括：1、明確了《應(yīng)急預(yù)案》的適用范圍，并界定了數(shù)據(jù)安全事件及其分級標(biāo)準；2、規(guī)定了工業(yè)和信息化領(lǐng)域數(shù)據(jù)安全應(yīng)急處置工作的**架構(gòu)，包括領(lǐng)導(dǎo)機構(gòu)、執(zhí)行機構(gòu)、地方行業(yè)監(jiān)管部門、數(shù)據(jù)處理者及應(yīng)急支持機構(gòu)等，并明確了各方的職責(zé)；3、指出了開展數(shù)據(jù)安全風(fēng)險監(jiān)測預(yù)警的具體流程和標(biāo)準；4、闡述了不同級別數(shù)據(jù)安全事件應(yīng)急處置的具體流程和標(biāo)準；5、規(guī)定了重大及以上數(shù)據(jù)安全事件應(yīng)急工作結(jié)束后，地方行業(yè)監(jiān)管部門和數(shù)據(jù)處理者的具體工作要求；6、提出了包括預(yù)防保護、應(yīng)急演練、宣傳培訓(xùn)、設(shè)施建設(shè)、重大活動期間保障在內(nèi)的五項預(yù)防措施；7、提出了包括責(zé)任落實、獎懲問責(zé)、經(jīng)費保障、工作協(xié)同、物資保障、**合作、保密管理在內(nèi)的七項保障措施；8、規(guī)定了應(yīng)急預(yù)案的修訂原則和排除條款等要求。此外，《應(yīng)急預(yù)案》在附件中詳細規(guī)定了數(shù)據(jù)安全事件的分級方法、事件上報模板、事件總結(jié)報告模板、應(yīng)急處置流程圖等，為各方提供了具體的操作指導(dǎo)。在職責(zé)分工方面。 通過預(yù)案演練優(yōu)化流程，并確保與外部監(jiān)管機構(gòu)、第三方服務(wù)商的協(xié)同機制暢通。南京信息安全產(chǎn)品介紹

    55、思科泄漏上千家企業(yè)數(shù)據(jù)一位***的數(shù)據(jù)販賣者表示，他從Cisc（思科）竊取了大量數(shù)據(jù)，包括該公司的業(yè)務(wù)**。據(jù)稱，包括亞馬遜、三星、迪士尼、蘋果、IBM和美國軍方在內(nèi)的數(shù)百個**都受到了影響。56、互聯(lián)網(wǎng)檔案館遭遇***攻擊，3100萬用戶數(shù)據(jù)被泄露科技媒體arstechnica（10月10日）發(fā)文，報道稱互聯(lián)網(wǎng)檔案館網(wǎng)站***攻擊，導(dǎo)致大約3100萬用戶數(shù)據(jù)被泄露。57、美國驚曝超大規(guī)模信息泄露事件！超1億人受到影響近日，安全研究人員發(fā)現(xiàn)了一起大規(guī)模數(shù)據(jù)泄露事件，超1億美國公民的個人信息遭到泄露。Cybernews發(fā)現(xiàn)了這一漏洞，并稱泄露事件的起因源于背景調(diào)查公司MC2Data的一個配置錯誤的數(shù)據(jù)庫，據(jù)稱該數(shù)據(jù)庫中有。58、美國**律所奧睿因泄露用戶個人信息賠償超5700萬元因泄露用戶個人信息，美國**律所奧睿賠償超5700萬元，其中人均**高賠償現(xiàn)金，該律所還承諾部署持續(xù)漏洞掃描、EDR、MDR等數(shù)據(jù)安全整改措施。59、美國零售商泄露5700萬用戶數(shù)據(jù)據(jù)BleepingComputer消息，美國數(shù)據(jù)泄露查詢網(wǎng)站HaveIBeenPwned（HIBP）通告了一起涉及5700萬HotTopic用戶的數(shù)據(jù)泄露事件。60、亞馬遜確認員工數(shù)據(jù)因第三方供應(yīng)商網(wǎng)絡(luò)安全**泄露11月12日消息。 南京證券信息安全產(chǎn)品介紹《辦法》將數(shù)據(jù)安全納入全面風(fēng)險管理體系，建立事件分級（特別重大、重大、較大、一般）和快速響應(yīng)機制。

**要素包括隱私情景分析、隱私影響評估、隱私控制措施的實施與監(jiān)控等。隱私情景分析要求**識別個人信息處理活動的具體場景和流程，評估潛在的隱私風(fēng)險；隱私影響評估則是對隱私風(fēng)險的進一步量化分析，確定其可能帶來的影響程度和范圍；隱私控制措施的實施與監(jiān)控則是根據(jù)評估結(jié)果制定相應(yīng)的隱私保護策略和控制措施，并通過持續(xù)監(jiān)控確保其有效執(zhí)行。04《識別指南》于ISO27701PIMS體系建設(shè)的結(jié)合強化敏感個人信息識別能力《識別指南》為ISO27701PIMS體系建設(shè)中的敏感個人信息識別提供了直接支持。通過將《識別指南》中的識別規(guī)則和常見敏感個人信息類別融入PIMS體系建設(shè)的隱私情景分析和隱私影響評估環(huán)節(jié)，企業(yè)可以更加精細地識別出個人信息處理活動中的敏感個人信息，為后續(xù)的隱私保護措施提供明確的目標(biāo)和方向。提升隱私保護措施的針對性在識別出敏感個人信息后，企業(yè)可以依據(jù)《識別指南》中的具體指導(dǎo)，制定更具針對性的隱私保護措施。例如，對于生物識別信息等高度敏感的個人信息，可以采取加密存儲、訪問控制、定期審計等多種措施，確保其安全處理；對于醫(yī)療**信息等涉及個人隱私的敏感信息，則需嚴格遵守相關(guān)法律法規(guī)要求，明確告知信息主體相關(guān)權(quán)利和責(zé)任。

三、風(fēng)險識別與評估：風(fēng)險管理的“神經(jīng)中樞”011.風(fēng)險識別的“雷達系統(tǒng)”數(shù)據(jù)安全風(fēng)險評估通過掃描訓(xùn)練數(shù)據(jù)合規(guī)性、模型漏洞、供應(yīng)鏈風(fēng)險等維度，為企業(yè)提供風(fēng)險熱力圖。例如，某安全服務(wù)提供商推出的AI大模型風(fēng)險評估工具通過多種類型的風(fēng)險識別、數(shù)千個測試用例，能快速幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)代碼訓(xùn)練中的機密數(shù)據(jù)殘留，避免潛在泄露。022.風(fēng)險評估的“導(dǎo)航儀”定性方法（如因素分析、邏輯分析）與定量方法（如機器學(xué)習(xí)算法、風(fēng)險因子分析）結(jié)合，可精細量化風(fēng)險等級。阿里云提出的“基于圖的風(fēng)險分析法”，通過分析用戶與數(shù)據(jù)之間的訪問關(guān)系圖，發(fā)現(xiàn)異常路徑，誤報率降低至。033.動態(tài)防御體系的構(gòu)建清華大學(xué)黃民烈教授建議，通過算法自動檢測模型漏洞并生成對抗樣本，提升防御效率8倍以上。齊向東提出，AI大模型需建立“縱深防御體系”，包括數(shù)據(jù)訪問控制、加密存儲、漏洞監(jiān)測等。四、風(fēng)險管理，AI安全的“戰(zhàn)略前哨”在AI大模型驅(qū)動的“數(shù)實融合”時代，數(shù)據(jù)安全風(fēng)險與產(chǎn)業(yè)安全的關(guān)聯(lián)更趨復(fù)雜。正如Gartner所言：“安全必須嵌入AI開發(fā)全流程，風(fēng)險評估是守住技術(shù)紅線的***道防線”。企業(yè)需以動態(tài)免*系統(tǒng)應(yīng)對攻擊升級，以風(fēng)險管理工具**未知風(fēng)險。 隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和安全威脅的不斷演變，數(shù)據(jù)安全風(fēng)險評估在未來將面臨更多的挑戰(zhàn)和機遇。

    信息安全｜關(guān)注安言當(dāng)下，個人信息保護已成為企業(yè)運營中不可忽視的重要議題。隨著技術(shù)的飛速發(fā)展，個人信息的收集、處理、存儲與傳輸日益便捷，但隨之而來的隱私泄露風(fēng)險和事件也在不斷增加，個人信息保護體系的建設(shè)還需要更完善的指引。為了有效應(yīng)對這一挑戰(zhàn)，**網(wǎng)絡(luò)安全標(biāo)準化技術(shù)**會秘書處于2024年9月14日正式發(fā)布了《網(wǎng)絡(luò)安全標(biāo)準實踐指南——敏感個人信息識別指南》（以下簡稱《識別指南》），為企業(yè)識別與保護敏感個人信息提供了明確的指導(dǎo)。與此同時，ISO27701隱私信息管理標(biāo)準（PIMS）作為**公認的隱私管理體系標(biāo)準，也為企業(yè)構(gòu)建***的隱私保護框架提供了有力支持。本文結(jié)合我司在ISO27701PIMS體系建設(shè)咨詢服務(wù)及數(shù)據(jù)安全咨詢服務(wù)方面的經(jīng)驗，淺析《識別指南》如何助力國內(nèi)企業(yè)**ISO27701PIMS體系建設(shè)。01敏感個人信息識別痛點個人信息泄露在近年來愈演愈烈。據(jù)相關(guān)報告顯示，2023年，“公民個人信息”是全年數(shù)據(jù)泄露的主要類型之一，占比高達90%以上。其中，包含“手機號”的公民個人信息泄露超過80%，“姓名+手機號+身份證號+銀行卡號”這類數(shù)據(jù)字段組合出現(xiàn)的頻率比較高。此外，還有灰黑產(chǎn)二次拼接“歷史個人數(shù)據(jù)信息”，并進行多次販賣。由此可以看出。 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。天津企業(yè)信息安全體系認證

企業(yè)可以建立安全激勵機制，鼓勵員工積極參與安全工作。南京信息安全產(chǎn)品介紹

    但勒索軟件攻擊及其他勒索行為，依然成為92%行業(yè)共同面臨的**大威脅，不容小覷。攻擊者、攻擊方式和攻擊目標(biāo)報告指出，“外部入侵”始終是數(shù)據(jù)泄露事件背后**熱門的手段之一。有65%的數(shù)據(jù)泄露事件來源于外部攻擊者，但內(nèi)部數(shù)據(jù)泄露事件（占比35%）仍然值得各行業(yè)、各單位重點關(guān)注（這一數(shù)字比去年的19%大幅增加）；報告同樣指出，73%的內(nèi)部泄露行為事實上可以采用相關(guān)的措施進行防范管控，**不應(yīng)袖手旁觀。受地緣***影響，**支持的間諜攻擊活動相比去年略有上升，從5%增長到7%。但有**的犯罪團伙的數(shù)量要遠遠大于其它可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄漏的**或個人。從攻擊方式來看，報告指出，其主要涵蓋了竊取憑證、漏洞利用、惡意軟件、雜項錯誤、社會工程學(xué)攻擊、特權(quán)濫用等多種類型。其中，竊取憑證雖然依舊是引發(fā)數(shù)據(jù)泄露**為常用的攻擊途徑，然而其在整體中所占的比例已逐漸降低至24%；其次，勒索軟件攻擊在數(shù)據(jù)泄露事件中的占比約達23%；再者，過去這一年時間里，有高達59%的安全事件均出現(xiàn)了DoS攻擊的情況；同時在社會工程學(xué)領(lǐng)域，源自假托（pretexting）手段的攻擊，例如商業(yè)電子郵件**，已然取代網(wǎng)絡(luò)釣魚，成為主要的攻擊形式。從攻擊目標(biāo)來看，《2024年數(shù)據(jù)泄露調(diào)查報告》顯示。 南京信息安全產(chǎn)品介紹