个人信息安全介绍

    一）向已公开个人信息中的电子邮箱、手机号等发送与其公开目的无关的商业信息；（二）利用已公开的个人信息从事网络**、传播网络谣言和虚假信息等活动；（三）处理个人明确拒绝处理的已公开个人信息；（四）对个**益有重大影响，未取得个人同意；（五）收集、留存或处理已公开个人信息的规模、时间或使用目的超出合理范围。《个人信息保护法》对应解读：第二十七条个人信息处理者可以在合理的范围内处理个人自行公开或者其他已经合法公开的个人信息；个人明确拒绝的除外。个人信息处理者处理已公开的个人信息，对个**益有重大影响的，应当依照本法规定取得个人同意。5.**标准要：《网络安全标准实践指南——个人信息保护合规审计要求》《数据安全技术个人信息保护合规审计要求》征求意见稿于2024年6月完成《网络安全标准实践指南——个人信息保护合规审计要求》发布于2025年5月标准定位：u支撑《个人信息保护法》《网络数据安全管理条例》关于个人信息保护合规审计要求的落地实施。u支撑《个人信息保护合规审计管理办法》u充分借鉴国内外数据保护审计、企业内部审计、个人信息保护工作等现状。u明确开展个人信息保护合规审计时应满足的审计原则、审计内容、方法等。将合规风险扼杀在萌芽阶段。个人信息安全介绍

    三）委托处理个人信息、向其他个人信息处理者提供个人信息、公开个人信息；（四）向境外提供个人信息；（五）其他对个**益有重大影响的个人信息处理活动。附件《个人信息保护合规审计指引》原文参考：十一、个人信息处理者在公共场所安装图像收集、个人身份识别设备的，应当重点对其安装图像收集、个人信息身份识别设备的合法性及所收集个人信息的用途进行审查。审查内容包括但不限于：（一）是否为维护公共安全所必需，是否为商业目的处理所收集的个人信息；（二）是否设置了***的提示标识；（三）个人信息处理者所收集的个人图像、身份识别信息用于维护公共安全以外用途的，是否取得个人单独同意。《个人信息保护法》对应解读：第二十六条在公共场所安装图像采集、个人身份识别设备，应当为维护公共安全所必需，遵守**有关规定，并设置***的提示标识。所收集的个人图像、身份识别信息只能用于维护公共安全的目的，不得用于其他目的；取得个人单独同意的除外。附件《个人信息保护合规审计指引》原文参考：十二、对个人信息处理者处理已公开的个人信息进行合规审计的，应当重点审查个人信息处理者是否存在下列违法违规行为：。上海企业信息安全标准获得信息安全体系认证有助于组织拓展业务，进入国际市场。

    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。

    这一类比启示我们：短期热度并非价值的***衡量标准，AI技术的长远发展需摆脱对流量泡沫的依赖，以持续创新夯实技术内核，并在**竞争中构建真正的**竞争力，方能在热潮退去后实现价值的长效释放。一句话总结：AI时代下，各种人力虽然会被替代，但对于网络安全人员却满是机会。重磅发布由数千位甲方安全从业者参与调研、安在新媒体连续六年编撰的《**网络安全产品用户调查报告》始终备受业界瞩目。在本次评选活动现场，安在新媒体合伙人、安在新榜年度报告出品人张威对《2025**网络安全产品用户调查报告》完整版进行了导读。作为连续第六年推出的**行业报告，本次调研覆盖**30个省市及自治区的3754家企业和机构，深入剖析网络安全市场动态、用户需求变化及产品应用趋势，并持续推出“**网络安全产品用户大众点评全景图”“**网络安全**榜”等**内容，为行业提供来自“甲方”视角的深度参考。报告内容大致聚焦于需求侧、供给侧和产品采购。1、需求侧：监管与企业风险双升级**层面，网络安全监管政策覆盖范围扩大，在数据安全、AI安全、车联网等领域执法深度加强，驱动企业加速AI安全布局。企业端，数字化转型与外部经营压力导致人员裁撤，叠加AI、量子计算等新技术应用。让安言咨询为您的企业筑牢信息安全防线，共同迈向更安全、更稳健的未来。

    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。企业不开展个人信息保护合规审计相较以往将面临更大的风险。北京个人信息安全评估

很多企业误以为 “只要不触碰法律红线就行”，却忽视了数据流转中的隐性风险。个人信息安全介绍

    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。个人信息安全介绍