信息安全的落地是一個(gè)復(fù)雜而多維的過程，涉及技術(shù)、管理、法律等多個(gè)層面。以下簡單總結(jié)一下：設(shè)定信息安全目標(biāo)：根據(jù)組織的業(yè)務(wù)需求、風(fēng)險(xiǎn)承受能力和法規(guī)要求，設(shè)定明確的信息安全目標(biāo)。制定信息安全策略：基于設(shè)定的目標(biāo)，制定多方面的信息安全策略，包括訪問控制、加密技術(shù)、安全審計(jì)、應(yīng)急響應(yīng)等方面的內(nèi)容。部署安全設(shè)備：如防火墻、入侵檢測系統(tǒng)、安全網(wǎng)關(guān)等，以防御外部攻擊和內(nèi)部泄露。實(shí)施數(shù)據(jù)加密：對(duì)敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行加密處理，確保數(shù)據(jù)在傳輸和存儲(chǔ)過程中的安全性。定期更新軟件與補(bǔ)丁：及時(shí)修復(fù)已知漏洞，防止惡意軟件的入侵。建立安全審計(jì)機(jī)制：記錄和分析安全事件，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并處理潛在的安全威脅。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和安全威脅的不斷演變，數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估在未來將面臨更多的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。廣州銀行信息安全培訓(xùn)

    很可能導(dǎo)致創(chuàng)作決策被篡改，甚至泄露未公開的角色設(shè)定和劇情走向，從而對(duì)影片造成不可估量的損失。因此，加強(qiáng)數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，構(gòu)建堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)安全防線，是確保數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)創(chuàng)作順利進(jìn)行的關(guān)鍵。02AI技術(shù)的雙刃劍與數(shù)據(jù)安全挑戰(zhàn)影片中，哪吒與敖丙借助***力量共同對(duì)抗威脅，這恰似現(xiàn)代科技在相互補(bǔ)充中不斷增強(qiáng)防護(hù)能力。然而，現(xiàn)代科技如電影中混元珠分裂出的靈珠與魔丸一般，具有具有雙重面相。以AI技術(shù)為例，一方面，智能算法可每秒掃描百萬級(jí)數(shù)據(jù)流量，深度學(xué)習(xí)模型能預(yù)判新型網(wǎng)絡(luò)攻擊，為網(wǎng)絡(luò)安全提供了強(qiáng)大的技術(shù)支持。另一方面，深度偽造技術(shù)、自動(dòng)化攻擊工具包等“魔丸化”AI技術(shù)，使得網(wǎng)絡(luò)攻擊趨向自動(dòng)化、智能化和武器化，提高了攻擊的數(shù)量、復(fù)雜程度和被檢測難度。安言的數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估業(yè)務(wù)能夠***評(píng)估企業(yè)現(xiàn)有系統(tǒng)對(duì)AI技術(shù)的依賴程度，以及這些技術(shù)可能帶來的數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)。通過模擬攻擊、滲透測試等手段，發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)存在的漏洞和薄弱環(huán)節(jié)，并提出針對(duì)性的安全加固建議。同時(shí)，安言還能幫助企業(yè)建立AI安全治理框架，規(guī)范AI技術(shù)的使用和管理，確保其在合法、合規(guī)、安全的軌道上運(yùn)行。03網(wǎng)絡(luò)詐騙警示與數(shù)據(jù)安全意識(shí)提升《哪吒2》中，哪吒被無量仙翁哄騙。 杭州企業(yè)信息安全產(chǎn)品介紹幫助客戶識(shí)別出潛在的敏感個(gè)人信息風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，并制定相應(yīng)的隱私保護(hù)措施和控制措施。

風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估是信息安全服務(wù)的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)。它通過對(duì)組織的信息系統(tǒng)、業(yè)務(wù)流程、數(shù)據(jù)資產(chǎn)等進(jìn)行多方面的分析，識(shí)別潛在的安全威脅、脆弱性以及這些因素可能導(dǎo)致的安全風(fēng)險(xiǎn)。例如，評(píng)估一個(gè)電商企業(yè)的信息系統(tǒng)時(shí)，會(huì)考慮到網(wǎng)站可能遭受的攻擊、數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)的用戶信息泄露風(fēng)險(xiǎn)等。操作方式：通常采用定性和定量相結(jié)合的方法。定性評(píng)估是根據(jù)經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識(shí)判斷風(fēng)險(xiǎn)的嚴(yán)重程度，如將風(fēng)險(xiǎn)劃分為高、中、低等級(jí)；定量評(píng)估則通過數(shù)學(xué)模型和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來衡量風(fēng)險(xiǎn)，比如計(jì)算潛在損失的貨幣價(jià)值。評(píng)估過程包括資產(chǎn)識(shí)別（確定要保護(hù)的信息資產(chǎn)，如服務(wù)器等）、威脅識(shí)別（如網(wǎng)絡(luò)攻擊、自然災(zāi)害等）和脆弱性評(píng)估（如軟件漏洞、配置錯(cuò)誤等）。

具體步驟如下：開展數(shù)據(jù)安全自評(píng)估：銀行機(jī)構(gòu)可以首先自行開展數(shù)據(jù)安全自評(píng)估，了解自身的數(shù)據(jù)安全狀況和風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)。當(dāng)然也可以直接引入安言的評(píng)估服務(wù)。引入評(píng)估服務(wù)：在自評(píng)估的基礎(chǔ)上，銀行機(jī)構(gòu)可以引入安言的評(píng)估服務(wù)，進(jìn)行更深入、***的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。制定并實(shí)施改進(jìn)計(jì)劃：根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果，銀行機(jī)構(gòu)可以制定針對(duì)性的改進(jìn)計(jì)劃，并在安言的指導(dǎo)下逐步實(shí)施。持續(xù)監(jiān)測與改進(jìn)：數(shù)據(jù)安全合規(guī)是一個(gè)持續(xù)的過程，銀行機(jī)構(gòu)需要建立長效的監(jiān)測機(jī)制，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并解決新的安全風(fēng)險(xiǎn)。隨著《銀行保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)安全管理辦法》的正式實(shí)施，銀行機(jī)構(gòu)在數(shù)據(jù)安全合規(guī)方面將面臨更加嚴(yán)格的要求和挑戰(zhàn)。安言的數(shù)據(jù)安全合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估服務(wù)將助力銀行機(jī)構(gòu)更好地應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，確保數(shù)據(jù)安全合規(guī)運(yùn)營。讓我們攜手合作，共同守護(hù)金融數(shù)據(jù)的安全與穩(wěn)定！ 按照評(píng)估計(jì)劃，企業(yè)可以采用問卷調(diào)查、訪談、漏洞掃描等多種方法進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。

    但勒索軟件攻擊及其他勒索行為，依然成為92%行業(yè)共同面臨的**大威脅，不容小覷。攻擊者、攻擊方式和攻擊目標(biāo)報(bào)告指出，“外部入侵”始終是數(shù)據(jù)泄露事件背后**熱門的手段之一。有65%的數(shù)據(jù)泄露事件來源于外部攻擊者，但內(nèi)部數(shù)據(jù)泄露事件（占比35%）仍然值得各行業(yè)、各單位重點(diǎn)關(guān)注（這一數(shù)字比去年的19%大幅增加）；報(bào)告同樣指出，73%的內(nèi)部泄露行為事實(shí)上可以采用相關(guān)的措施進(jìn)行防范管控，**不應(yīng)袖手旁觀。受地緣***影響，**支持的間諜攻擊活動(dòng)相比去年略有上升，從5%增長到7%。但有**的犯罪團(tuán)伙的數(shù)量要遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于其它可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄漏的**或個(gè)人。從攻擊方式來看，報(bào)告指出，其主要涵蓋了竊取憑證、漏洞利用、惡意軟件、雜項(xiàng)錯(cuò)誤、社會(huì)工程學(xué)攻擊、特權(quán)濫用等多種類型。其中，竊取憑證雖然依舊是引發(fā)數(shù)據(jù)泄露**為常用的攻擊途徑，然而其在整體中所占的比例已逐漸降低至24%；其次，勒索軟件攻擊在數(shù)據(jù)泄露事件中的占比約達(dá)23%；再者，過去這一年時(shí)間里，有高達(dá)59%的安全事件均出現(xiàn)了DoS攻擊的情況；同時(shí)在社會(huì)工程學(xué)領(lǐng)域，源自假托（pretexting）手段的攻擊，例如商業(yè)電子郵件**，已然取代網(wǎng)絡(luò)釣魚，成為主要的攻擊形式。從攻擊目標(biāo)來看，《2024年數(shù)據(jù)泄露調(diào)查報(bào)告》顯示。 針對(duì)多元異構(gòu)環(huán)境部署適應(yīng)性防護(hù)方案，并定期評(píng)估技術(shù)措施的有效性。杭州個(gè)人信息安全分類

構(gòu)建適配的技術(shù)防護(hù)體系。針對(duì)金融機(jī)構(gòu)的IT環(huán)境特點(diǎn)，推薦部署數(shù)據(jù)加密、水印等技術(shù)工具。廣州銀行信息安全培訓(xùn)

如何評(píng)估信息資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)？確定風(fēng)險(xiǎn)因素的量化指標(biāo)：對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的可能性，可以通過統(tǒng)計(jì)歷史數(shù)據(jù)、參考行業(yè)安全報(bào)告或利用概率模型來確定量化指標(biāo)。例如，通過分析過去幾年企業(yè)遭受網(wǎng)絡(luò)攻擊的次數(shù)，計(jì)算出某類攻擊（如 DDoS 攻擊）在一年內(nèi)發(fā)生的概率。對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)的影響程度，可以用經(jīng)濟(jì)損失金額、業(yè)務(wù)中斷時(shí)間、數(shù)據(jù)丟失量等指標(biāo)來量化。比如，評(píng)估數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，可以根據(jù)泄露的數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)的敏感程度（如客戶的信息、商業(yè)機(jī)密等）以及恢復(fù)數(shù)據(jù)的成本來計(jì)算影響程度。計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)值：通常使用公式 “風(fēng)險(xiǎn)值 = 風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的可能性 × 風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生后的影響程度” 來計(jì)算。例如，如果某信息資產(chǎn)遭受不法分子入侵的可能性為 20%（0.2），一旦入侵成功可能導(dǎo)致 1000 萬元的經(jīng)濟(jì)損失，那么該風(fēng)險(xiǎn)的風(fēng)險(xiǎn)值就是 0.2×1000 = 200 萬元。廣州銀行信息安全培訓(xùn)