北京企业信息安全分类

    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。审计范围需延伸至第三方合作方，并推动行业最佳实践和标准互认，降低生态合规成本。北京企业信息安全分类

    信息安全｜关注安言数据安全是数字化时代的生命线2025年尚未走完一半的时光，全球范围内却已然拉响了数据安全的红色警报——据不完全统计，本年度已累计发生超过230起重大数据泄露事件，这些事件如同多米诺骨牌般，接连波及金融、医疗、制造等关乎国计民生的关键领域，给企业运营、用户隐私乃至**都带来了难以估量的损失。在此严峻形势下，《GB/T45577-2025数据安全技术数据安全风险评估方法》国家标准正式发布，并将于2025年11月1日正式实施，这一举措标志着数据安全合规要求正式迈入了一个全新的、更为严格的阶段。数据安全风险评估背景01在数字化转型浪潮中，数据已成为驱动企业创新发展的**力量。与此同时，网络攻击面持续扩大，数据泄露事件频发。从**到商业机密，从生产数据到研发成果，企业运营的每个环节都依赖数据驱动。然而，数据价值攀升的同时，安全风险也在**级增长。2024年全球数据泄露事件同比激增37%，单次泄露平均成本达435万美元，企业正面临前所未有的安全挑战。随着《数据安全法》、《个人信息保护法》的出台，法律上明确要求建立健全数据安全管理制度，开展数据安全风险评估。为了落实上位法，监管、各个行业都逐步出台了相关的数据安全管理办法。北京信息安全分类针对电商、医疗、教育等重点行业，深入核查数据收集、存储、使用全流程。

    包括访谈对象、检查的内容、审计对象提供的资料等，并记录此过程中获取的反馈、观察到的事项等；4.审计方法，描述个人信息处理活动是否合规、内部控制措施控制是否充分有效等；5.审计发现，如前款审计结果为不合规或控制失效等，则进一步详细描述；6.审计建议，针对审计结果及审计发现，提出的改进措施；7.审计证据，指支持得出该项审计结果的证据，底稿中可直接体现审计证据，也可注明审计证据索引编号并引用。审计底稿中的审计证据编号，应当清晰反映与**存储的审计证据的关系；8.审计依据，即实施个人信息保护合规审计所依据的相关法律、行政法规的具体条款、要求等。9.备注，其他审计人员认为应说明的内容。原文参考：《网络安全标准实践指南——个人信息保护合规审计要求》附录C个人信息保护合规审计报告模板4.内容总结在《个人信息保护法》强制要求下，个人信息保护合规审计已成为企业运营的刚性需求。其**作用与要求体现在以下方面，并深刻契合我国发展脉络：**作用与要求：1)风险识别与防控屏障：作用：系统性扫描收集、存储、使用、共享、转让、删除等全流程风险点（如超范围采集、安全漏洞、违规共享），评估现有措施有效性。

    部署毒性词检测与动态隧道加密，通过对抗样本检测阻断错误推理；业务合规领域建立多层级内容审核，实施权限分级与行为画像，以监督微调确保价值观对齐；网络攻击防御端隐藏服务端口，强化TensorFlow等组件漏洞管理，形成"预防-监测-处置"闭环，通过三级架构实现从研发到落地的纵深防护。《企业移动终端安全盲区：CSO必须应对的三道难题》李源指掌易解决方案**指掌易掌上制造移动业务安全整体解决方案可解决三大难题：其一，针对传统MDM在移动端管控的局限性，如厂区手机防拍照场景中传统物理限制或软件托管存在的失效风险，方案通过在**区域部署信号法器，结合扫码触发摄像头禁用机制，配合5G、蓝牙NFC等技术实现无感准入管理。该方案已在半导体等制造企业落地，年中还将发布融合工业5G的升级方案，解决终端托管失效问题。其二，面对移动办公攻防态势复杂化，方案聚焦OA审批、邮件等典型场景，通过隔离企业应用与个人环境，结合自由化应用市场搭建与准入控制，既突破传统网络物理隔离的限制，又规避终端纳管风险，可有效应对社工钓鱼、SDK后门等新型攻击手段，保障移动办公数据防泄漏。其三，针对零信任在移动端认证闭环缺失的痛点，方案通过多层网关技术隐藏业务端口。当信息安全成为企业发展的关键一环，安言咨询无疑是企业值得信赖的合作伙伴。

    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。个人信息保护合规审计已不再是可有可无的管理工具，而是企业数字化转型的必备基础设施。上海银行信息安全管理体系

数据泄露的渠道已从传统的外部攻击向多元化发展。北京企业信息安全分类

    网数安全｜关注安言数据是新时代的石油，更是企业**资产。然而，面对日益严峻的安全威胁和不断升级的监管要求（如《数据安全法》、《个人信息保护法》），您的企业是否正面临这些困扰？▶投入了大量安全资源，却说不清防护水平到底如何？▶担心数据泄露风险，却不知从何下手系统加固？▶面对合规审计要求，缺乏有力的证明依据？▶数据安全管理碎片化，难以形成合力？别担心！让的DSMM咨询服务为您拨云见日！一、什么是DSMM？DSMM（DataSecurityMaturityModel，数据安全成熟度模型）是我国**的数据安全建设与管理评估框架。它如同一个精密的“标尺”和清晰的“路线图”，帮助企业：•精细评估现状：系统性地从**建设、制度流程、技术工具、人员能力四大维度，***衡量您的数据安全防护水平，精细定位短板与风险点。•明确提升方向：将数据安全能力划分为5个成熟度等级（从基础合规到持续优化），清晰描绘能力进阶路径，避免盲目投入。•对标合规要求：深度契合**法律法规和行业监管要求，是证明企业数据安全合规治理水平的**依据。•驱动持续优化：建立可量化、可评估、可持续改进的数据安全管理体系，真正实现安全与业务的融合共生。北京企业信息安全分类