广州金融信息安全分析

    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正成为企业穿越监管迷雾、抵御数据风险的关键抓手。广州金融信息安全分析

    4.附件《个人信息保护合规审计指引》《个人信息保护合规审计管理办法》——附件《个人信息保护合规审计指引》《个人信息保护合规审计办法》中明确了个人信息保护合规审计的内容，个人信息处理者、机构应当依据法律法规要求及《个人信息保护合规审计指引》进行个人信息保护合规审计，个人信息保护合规审计的审查重点如下图所示：附件《个人信息保护合规审计指引》——典型条款解析附件《个人信息保护合规审计指引》原文参考：十、对个人信息处理者基于个人同意公开个人信息进行合规审计的，应当重点审查下列事项：（一）个人信息处理者公开其处理的个人信息前是否取得个人单独同意，该授权是否真实、有效，是否存在违背个人意愿将个人信息予以公开的情况；（二）个人信息处理者公开个人信息前，是否进行个人信息保护影响评估。《个人信息保护法》对应解读：第二十五条个人信息处理者不得公开其处理的个人信息，取得个人单独同意的除外。第五十五条有下列情形之一的，个人信息处理者应当事前进行个人信息保护影响评估，并对处理情况进行记录：（一）处理敏感个人信息；（二）利用个人信息进行自动化决策；。证券信息安全标准人信息保护合规审计，正是企业提前排查风险、规避监管处罚、赢得用户信任的重要抓手。

    验证合规措施有效性Ø通过个保审计推动个保合规工作开展Ø通过个保审计项目***梳理业务与个人信息处理现状（打破部门信息墙）Ø提升合规意识，加强部门合作审计对象的选取维度可以从业务场景、主体类型、处理环节、信息类型、应用形态、制度等方面出发。Ø业务场景：网络支付、本地生活、网络购物等Ø主体类型：消费者（C端）、员工、供应商、注册用户、会员用户等Ø处理环节：收集、使用、加工、存储、对外提供、删除、自动化决策Ø信息类型：个人信息、敏感个人信息、人脸信息等Ø应用形态：网页、APP、小程序、SDK、柜台、电话、客服Ø制度：个人信息保护影响评估制度、个人信息主体权利响应制度等Ø其它风险因素也是值得考量的的要点之一：Ø个人信息处理活动的特点Ø法律、行政法规的规定（法律责任、责任类型）Ø执法情况（频次、力度、对业务的潜在影响）Ø同行整体水平Ø新闻舆情Ø过往风险事件Ø对个人信息主体权益的影响程度7.审计依据原文参考：《个人信息保护合规审计管理办法》第二条:在中华*****境内开展个人信息保护合规审计，适用本办法。本办法所称个人信息保护合规审计。

    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。个人信息保护合规审计是企业应对强监管、规避高额处罚、维护商业信誉的重要管理工具。

    个人信息保护合规审计重磅解读（一）——个人信息保护合规审计的背景（一）“个人信息保护合规审计”概念***次出现于《中华*****个人信息保护法》，该法提出个人信息处理者应当定期进行合规审计，以及相关监管部门可依法要求个人信息处理者委托机构对其个人信息处理活动进行合规审计等，但并未明确个人信息保护合规审计的具体概念、方法、范围等实施要点。为进一步细化与落实指导上述个人信息保护法规定的义务工作的开展执行，2023年8月，**网信办制定并出台了《个人信息保护合规审计管理办法(征求意见稿)》:2025年2月14日《个人信息保护合规审计管理办法》正式发布，并将于2025年5月1日正式生效。接下安言将通过以下三期为各位带来***的个人信息保护合规审计解读l个人信息保护合规审计的背景l个人信息保护合规审核的开展l个人信息保护合规审计的实际及总结1.个人信息保护的监管环境近年来，随着数字经济纵深发展，个人信息保护与数据利用的矛盾日益突出，全球监管环境呈现明显强化趋势。我国个人信息保护合规审计制度以《个人信息保护法》为基石，经历从原则性规定到实施细则的演进过程，形成了四级制度体系：法律-行政法规-部门规章-标准规范。在数字化浪潮席卷全球的当下，网络信息安全已成为企业生存和发展的生命线。深圳证券信息安全技术

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    更多集中在安全运营与AI运营场景——企业内部自建知识库生成报告，厂商则提供数据处理分析等赋能服务，不过业内认为此模式尚未充分释放AI安全的潜在价值。投资视角下，底层大模型赛道已被豆包、DS、GPT等巨头占据，中间层的智能体和编排因被视为**终会并入大模型而不被看好，唯有端到端的交互性AI被视作突破口，即聚焦特定领域痛点提供直接解决方案，类似大众点评为用户精细匹配服务的模式。这一趋势可从印巴***中得到启示：巴基斯坦歼十战机击落六架阵风的关键，并非单一装备性能，而是后台数据链的协同能力，类比到安全领域，未来企业即便采购了诸多单项强大的安全产品，若缺乏后台数据链的整合联通，仍难以实现安全能力的**大化交付，这也指向AI安全未来发展需更注重体系化协同与价值闭环。一句话总结：点对点，以结果为导向的AI安全应用才是未来的趋势。李雪鹏：大模型安全需从**、企业与C端用户三个维度协同考量。**层面在中美AI底层竞争中聚焦大模型安全，通过推动合规高质量数据集建设与数据要素保障体系，夯实大模型发展的底层安全基础；企业层面因大模型改变传统数据使用模式（如文档传输与信息获取方式革新），面临内部数据泄露风险。广州金融信息安全分析