不妨來(lái)參看一些具體案例進(jìn)行分析：案例一：某電商企業(yè)的數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與整改某電商企業(yè)在面臨激烈市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)和經(jīng)濟(jì)壓力的情況下，決定通過(guò)數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估來(lái)提升自身的數(shù)據(jù)安全水平。該企業(yè)首先識(shí)別了自身的關(guān)鍵數(shù)據(jù)資產(chǎn)，包括用戶訂單信息、支付數(shù)據(jù)、商品信息等。然后，通過(guò)漏洞掃描和滲透測(cè)試等方法對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行了***的安全評(píng)估。評(píng)估結(jié)果顯示，該企業(yè)的部分系統(tǒng)存在SQL注入、跨站腳本攻擊等安全漏洞。針對(duì)這些問(wèn)題，企業(yè)制定了詳細(xì)的整改措施，包括修復(fù)漏洞、加強(qiáng)訪問(wèn)控制、提高員工的安全意識(shí)等。經(jīng)過(guò)一段時(shí)間的實(shí)施，該企業(yè)的數(shù)據(jù)安全水平得到了***提升，客戶信任度也有所增加。案例二：某制造企業(yè)的數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與自動(dòng)化工具應(yīng)用某制造企業(yè)在面臨生產(chǎn)成本上升和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)加劇的情況下，決定通過(guò)引入自動(dòng)化工具來(lái)提高數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的效率和準(zhǔn)確性。該企業(yè)選擇了某款開(kāi)源的漏洞掃描工具，并對(duì)其進(jìn)行了一定的定制化開(kāi)發(fā)，以滿足自身的需求。通過(guò)自動(dòng)化工具的應(yīng)用，該企業(yè)能夠快速地對(duì)大量系統(tǒng)進(jìn)行安全評(píng)估，并及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的安全漏洞。同時(shí)，自動(dòng)化工具還減少了人力成本和時(shí)間成本，提高了整體運(yùn)營(yíng)效率。在安全投入縮減的情況下。 AI系統(tǒng)的架構(gòu)相較于傳統(tǒng)軟件系統(tǒng)更為復(fù)雜，面臨的威脅也更加多樣化和隱蔽。信息安全評(píng)估

4.持續(xù)創(chuàng)新：網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)不斷發(fā)展和創(chuàng)新。常態(tài)化網(wǎng)絡(luò)安全投入意識(shí)可以推動(dòng)企業(yè)持續(xù)關(guān)注新技術(shù)、新應(yīng)用，不斷完善和升級(jí)自身的安全防護(hù)體系，以應(yīng)對(duì)日益復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)安全威脅。結(jié)語(yǔ)綜上所述，持續(xù)的網(wǎng)絡(luò)安全運(yùn)營(yíng)對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)至關(guān)重要，而常態(tài)化網(wǎng)絡(luò)安全投入意識(shí)則是實(shí)現(xiàn)持續(xù)網(wǎng)絡(luò)安全運(yùn)營(yíng)的基礎(chǔ)和保障。只有樹(shù)立常態(tài)化網(wǎng)絡(luò)安全投入意識(shí)，企業(yè)才能在數(shù)字化時(shí)代中穩(wěn)健發(fā)展，確保數(shù)據(jù)安全和業(yè)務(wù)連續(xù)性。往期推薦***“>001”數(shù)據(jù)分類分級(jí)“為什么在當(dāng)下和未來(lái)都必不可少？***”style=“outline：0px;顏色：var（--weui-LINK）;cursor：pointer;”>002數(shù)字經(jīng)濟(jì)風(fēng)起時(shí)，金融安瀾憑古韻——數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估之策***“style=”outline：0px;顏色：var（--weui-LINK）;cursor：pointer;”>003快速解讀《工業(yè)和信息化領(lǐng)域數(shù)據(jù)安全管理辦法（試行）》▼信息安全。 北京信息安全DSMM（Data Security Maturity Model，數(shù)據(jù)安全成熟度模型）是我國(guó)的數(shù)據(jù)安全建設(shè)與管理評(píng)估框架。

這使得評(píng)估其在涉及公共利益和倫理道德決策中的信任度變得尤為困難。同時(shí)，Deepfake等利用人工智能實(shí)施的惡意行為手段，進(jìn)一步加劇了公眾對(duì)AI技術(shù)濫用的擔(dān)憂。為應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，多年前全球范圍內(nèi)開(kāi)始高度重視AI的倫理和安全問(wèn)題。各國(guó)**、****及企業(yè)紛紛出臺(tái)相關(guān)政策和指南，旨在規(guī)范AI的發(fā)展和應(yīng)用，確保其安全性、可靠性和公平性。在立法層面，歐盟率先頒布了《人工智能法案》。**不斷優(yōu)化相關(guān)法律法規(guī)及政策體系。隨著《生成式人工智能服務(wù)安全基本要求》等一系列國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)的陸續(xù)出臺(tái)，國(guó)內(nèi)人工智能監(jiān)管正逐步轉(zhuǎn)向強(qiáng)制性合規(guī)標(biāo)準(zhǔn)的趨勢(shì)。在此背景下，如何滿足當(dāng)前及未來(lái)的人工智能合規(guī)要求，成為所有企業(yè)和**必須深入思考的課題。這要求從技術(shù)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)應(yīng)用到?jīng)Q策透明度，每個(gè)環(huán)節(jié)均須嚴(yán)格遵循相關(guān)法律法規(guī)，確保人工智能系統(tǒng)的安全性、可靠性與公平性。同時(shí)，重視倫理審查和安全評(píng)估機(jī)制，亦是應(yīng)對(duì)未來(lái)挑戰(zhàn)的關(guān)鍵所在。面對(duì)如此復(fù)雜的局面，企業(yè)和**應(yīng)如何開(kāi)展工作呢？專注于人工智能安全和倫理管理的**標(biāo)準(zhǔn)ISO42001:2023提供了明確指引。通過(guò)實(shí)施ISO42001，**能夠系統(tǒng)地識(shí)別、評(píng)估和管理與AI相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)，確保其AI系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)和應(yīng)用既符合倫理和法律要求。

他們會(huì)迅速丟盔卸甲，大量敏感數(shù)據(jù)、隱私數(shù)據(jù)被泄露，企業(yè)業(yè)務(wù)無(wú)法開(kāi)展，然后被監(jiān)管點(diǎn)名，相關(guān)負(fù)責(zé)人要么鋃鐺入獄，要么被行業(yè)除名，企業(yè)名聲也一落千丈。那么，怎么避免“不**”的安全，以及如何判斷一個(gè)企業(yè)的安全建設(shè)是否“不**”呢？通常情況下，安全“不**”的企業(yè)有以下具體表現(xiàn)：1.安全預(yù)算投入不合理。理論上，企業(yè)會(huì)制定短期、中期及長(zhǎng)期的網(wǎng)絡(luò)安全支出規(guī)劃，以確保安全建設(shè)的連續(xù)性。但安全“不**”的企業(yè)會(huì)在發(fā)生安全事件后以及HW期間臨時(shí)增加人力物力，或是采用安服等外部能力來(lái)短暫地提升安全能力。不合理的預(yù)算投入不僅無(wú)法真正提升安全能力，有時(shí)反而會(huì)導(dǎo)致預(yù)算浪費(fèi)，支出相對(duì)更多等情況。2.缺少常態(tài)化可持續(xù)的安全運(yùn)營(yíng)機(jī)制?，F(xiàn)階段，安全運(yùn)營(yíng)是企業(yè)實(shí)現(xiàn)安全的重中之重。但部分企業(yè)缺乏運(yùn)營(yíng)思維，對(duì)于安全的重視程度不高。這會(huì)造成安全工具各自為政，企業(yè)安全無(wú)法連成片，看似覆蓋了大量的暴露面，實(shí)際卻有大量漏洞隱藏其中，更易導(dǎo)致安全**的發(fā)生。3.安全意識(shí)薄弱。安全意識(shí)是企業(yè)安全建設(shè)的一道分水嶺，做得好的企業(yè)安全能力通常較好，做得差的企業(yè)往往也會(huì)面臨大量的安全威脅。特別是HW期間，企業(yè)員工意識(shí)薄弱，就會(huì)因?yàn)獒烎~(yú)郵件、社工等成為突破口。 Deepfake等利用人工智能實(shí)施的惡意行為手段，進(jìn)一步加劇了公眾對(duì)AI技術(shù)濫用的擔(dān)憂。

正面與負(fù)面案例比比皆是。一年多前，網(wǎng)絡(luò)安全審查辦公室約談同方知網(wǎng)（北京）技術(shù)有限公司負(fù)責(zé)人，宣布對(duì)知網(wǎng)啟動(dòng)網(wǎng)絡(luò)安全審查。據(jù)悉，知網(wǎng)掌握著大量個(gè)人信息和涉及**、工業(yè)、電信、交通運(yùn)輸、自然資源、衛(wèi)生**、金融等重點(diǎn)行業(yè)領(lǐng)域的重要數(shù)據(jù)，以及我國(guó)重大項(xiàng)目、重要科技成果及關(guān)鍵技術(shù)動(dòng)態(tài)等敏感信息。知網(wǎng)被審查的原因顯而易見(jiàn)，雖然知網(wǎng)有保密**措施使得部分**不能被檢索和下載，但數(shù)據(jù)分類分級(jí)未完善充分，所以只要充值足夠金額，許多涉密信息都能被下載。在被審查之前，定然已經(jīng)存在泄密情況。事實(shí)上，這類情況不*是知網(wǎng)一家。曾有業(yè)內(nèi)***安全治理**稱：“大多數(shù)企業(yè)都知道數(shù)據(jù)安全很重要，但并不清楚自己的重要數(shù)據(jù)、敏感數(shù)據(jù)等存儲(chǔ)在哪兒、哪些環(huán)節(jié)流通、哪些業(yè)務(wù)在調(diào)用、隱藏著哪些風(fēng)險(xiǎn)。”正面的案例也是數(shù)不勝數(shù)。2024年巴黎奧運(yùn)會(huì)即將開(kāi)幕，其必然會(huì)用到數(shù)據(jù)分類分級(jí)技術(shù)。為什么這么說(shuō)呢？因?yàn)榇饲霸趪?guó)內(nèi)舉辦的冬奧會(huì)，就將數(shù)據(jù)分類分級(jí)工作做得相當(dāng)出色。2022北京冬奧會(huì)運(yùn)行著包括比賽、**及協(xié)調(diào)、觀賽出席儀式、觀賽體驗(yàn)、裁判及競(jìng)賽**、傳播及報(bào)道等60多個(gè)技術(shù)系統(tǒng)類型。還有運(yùn)動(dòng)員、技術(shù)官員、媒體、貴賓、觀眾、工作人員等參與人群。 信息調(diào)研階段是深入了解企業(yè)數(shù)據(jù)安全現(xiàn)狀的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。北京網(wǎng)絡(luò)信息安全供應(yīng)商

確定評(píng)估目標(biāo)，明確此次評(píng)估旨在解決的首要問(wèn)題。信息安全評(píng)估

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