调整风险等级的依据和方法:依据评估结果调整:根据重新评估后的可能性和影响程度确定风险等级。如果可能性和 / 或影响程度明显增加,如风险发生的概率从低变为中或高,或者风险造成的损失从轻微变为严重,那么相应地将风险等级上调。反之,如果通过安全措施的加强,风险的可能性和影响程度降低,如通过加密技术和访问控制使得数据泄露的可能性从高变为中,那么风险等级可以下调。考虑风险处置措施的有效性:评估已实施的风险处置措施(如安全技术应用、安全策略执行、人员培训等)对风险等级的影响。如果风险处置措施有效降低了风险,那么可以相应地调整风险等级。例如,企业对员工进行了信息安全培训,员工的安全意识和操作规范性得到提高,因员工失误导致的信息安全风险降低,风险等级可以适当下调。参考行业标准和最佳实践:参考同行业其他企业的风险等级划分标准和应对措施。行业协会、监管机构等发布的信息安全指南和标准也可以作为调整风险等级的参考。例如,金融行业对于客户资金数据的风险等级划分通常有严格的标准,如果企业处于金融行业,需要根据这些行业标准来调整自己的风险等级,以确保符合监管要求并保持行业内的安全水平相当。更紧密回应了金融行业在数据共享、跨境传输、第三方合作等复杂场景下的安全挑战。北京金融信息安全标准

外部威胁环境处于不断变化之中。新的网络攻击技术、恶意软件变种等不断出现,需要持续关注威胁情报。可以通过订阅安全资讯、加入行业安全组织或使用威胁情报平台来获取新的威胁信息。例如,当出现一种新型的、针对企业所使用特定软件的零日漏洞攻击时,如果企业系统未及时更新补丁,遭受攻击的可能性大幅增加,相应的风险等级可能需要调整为更高等级。企业的信息系统和安全防护措施也在不断更新。新系统的上线、软件的升级、安全策略的改变等都可能影响脆弱性。定期进行漏洞扫描、安全配置审查和安全审计可以帮助发现脆弱性的变化。例如,企业升级了防火墙软件,关闭了一些不必要的端口,降低了外部攻击的脆弱性,此时相关信息资产的风险等级可能会降低。江苏银行信息安全技术通过持续进行数据安全风险评估,并向客户展示企业在数据保护方面的努力成果,可以提升客户对企业的信任感。

金融信息安全是指将信息安全技术运用到金融系统中,以保护金融信息免受未经授权的访问、使用、披露、中断、修改或销毁等威胁,从而确保金融服务的连续性、完整性和保密性。金融信息安全是金融行业持续发展的重要保障,关系到企业自身的生存和发展,更关系到整个国家的经济安全。随着金融行业信息化的深入推进,系统复杂度不断上升,但技术漏洞也随之增加,金融信息安全面临的风险不断加大。金融信息安全面临的主要风险:技术风险:由于系统漏洞、技术缺陷或不当使用等原因,可能导致金融信息被非法访问、篡改或泄露。内部风险:金融行业内部人员流动频繁,一些敏感信息在离职、交接等环节容易发生泄露。同时,部分员工安全意识薄弱,容易成为攻击的突破口。外部风险:攻击、网络钓鱼、恶意软件等外部威胁日益增多,给金融信息安全带来严重威胁。
提升企业在个人信息保护领域的竞争力。03积极应对监管检查企业应积极配合监管部门的检查,如实提供相关资料和信息。对于监管部门提出的问题和建议,企业应认真整改落实,不断提升个人信息保护水平。个人信息保护是一项长期而艰巨的任务。企业应不断优化数据处理流程,加强内部管理,提升个人信息保护水平。同时,应积极响应****的号召和要求,共同推动个人信息保护工作的深入开展。只有这样,我们才能共同守护个人信息主体的权益,为数字化时代的**发展贡献力量。安言的咨询服务我们提供的信息安全及数据安全管理体系建设咨询,帮助企业从以下几个方面提升个人信息保护能力:●流程设计:为企业量身定制符合自身特点的数据处理流程,确保法律合规。●风险评估:进行***的风险评估和PIA,识别数据处理过程中的潜在风险,并提供切实可行的改进建议。●培训与支持:提供的培训和持续的技术支持,帮助企业在信息安全和数据保护方面建立长效机制。 对于个人信息保护,《办法》强调“明确告知、授权同意”原则。

如何在保护个人隐私和提高技术利用之间找到平衡,是当前面临的重要问题。02敏感个人信息识别的新篇章《识别指南》的**内容《识别指南》的发布,标志着我国在敏感个人信息保护领域迈出了重要一步。该指南不仅明确了敏感个人信息的定义,还给出了具体的识别规则以及常见敏感个人信息类别和示例,为各**识别敏感个人信息提供了科学、系统的指导。根据《识别指南》,敏感个人信息是指一旦泄露或者非法使用,容易导致自然人的人格尊严受到侵害或者人身、财产安全受到危害的个人信息,包括但不限于生物识别、宗教信仰、特定身份、医疗**、金融账户、行踪轨迹等信息,以及不满十四周岁未成年人的个人信息。识别规则与常见示例《识别指南》详细阐述了敏感个人信息的识别规则,强调既要考虑单项敏感个人信息识别,也要考虑多项一般个人信息汇聚或融合后的整体属性。此前,国家标准GB/T35273《信息安全技术个人信息安全规范》在资料性附录中对个人敏感信息判定给出了示例。GB/T35273已对敏感个人信息明确了定义,即一旦泄露或者非法使用,容易导致自然人的人格尊严受到侵害或者人身、财产安全受到危害的个人信息。根据这一定义,指南对常见敏感个人信息进行了列举。 国家金融监督管理总局于2024年12月发布的《银行保险机构数据安全管理办法》(以下简称《办法》)。上海企业信息安全联系方式
在金融行业数字化转型加速推进的背景下,数据安全已成为金融机构核心竞争力的重要组成部分。北京金融信息安全标准
信息安全|关注安言2024年,数据安全领域遭遇了一系列严峻挑战,从**到国内均发生了多起重大数据泄露事件。墨西哥ERP软件商ClickBalance、美国电信巨头AT&T、迪士尼、票务巨头Ticketmaster等**企业和机构均未能幸免,数据泄露规模之大、影响之广前所未有,涉及敏感信息如用户全名、地址、电话、银行账号乃至通话和短信记录等。甚至在今年,网络安全研究人员还发现了“数据泄露之母”,其被视为迄今为止**大的泄露数据库,即12TB、260亿条数据记录已被泄漏。此外,在国内,**中文大学数据泄露、个人信息保护民事公益诉讼案以及某办公软件漏洞等事件也频发,进一步凸显了数据安全的紧迫性。这些事件无一不在警示我们,数据安全绝非**关乎企业的声誉和利益得失,它犹如一张无形的大网,紧密地将个人隐私和公共安全交织在一起,一旦出现漏洞,将会引发连锁反应,造成难以估量的严重后果。数据泄漏是数据安全事件的主要类型通过对诸多实际案例的剖析可知,数据泄露在各类数据安全事件中占据了主导地位,其发生的数量远超其他类型的数据安全事件。据Verizon发布的《2024年数据泄露调查报告》显示,在2024年所分析的30,458起安全事件中,有10,626起确认为数据泄露事件。 北京金融信息安全标准
AI 应用中的数据安全风险主要涵盖三类,一是员工将企业敏感信息输入公共 AI 模型引发的数据泄露风险;二是攻击者通过污染训练数据误导模型输出错误决策的数据投毒攻击;三是通过分析模型输出结果,反向推断出原始训练数据的模型逆向推断风险。企业在享受 AI 技术带来的效率红利的同时,必须构建完善的数据安全防线,才能有效规避各类潜在风险。 算法黑箱与偏见问题,是阻碍企业建立对 AI 系统信任的he心因素。算法黑箱的he心痛点在于,AI 模型的决策过程不透明,企业无法解释其决策依据,既难以建立对系统的信任,也无法对决策过程开展有效审计。 定期对员工进行场景化培训,是防范社会工程攻击的关键。上海银...