廣州金融信息安全商家

用于指導(dǎo)如何收集、處理、存儲(chǔ)、傳輸和刪除個(gè)人信息。這與《應(yīng)急預(yù)案》中強(qiáng)調(diào)的數(shù)據(jù)安全事件應(yīng)急**體系和工作機(jī)制相輔相成，共同構(gòu)建了一個(gè)從日常隱私管理到應(yīng)急響應(yīng)的***數(shù)據(jù)安全保護(hù)體系。雖然ISO27701主要關(guān)注日常隱私管理，但其提供的框架和原則也可以為企業(yè)在數(shù)據(jù)安全事件應(yīng)急響應(yīng)方面提供指導(dǎo)。例如，ISO27701強(qiáng)調(diào)的隱私保護(hù)原則、責(zé)任明確、持續(xù)改進(jìn)等理念，都有助于企業(yè)在《應(yīng)急預(yù)案》的指導(dǎo)下，更加**地應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)安全事件。此外，ISO27701的實(shí)施還可以幫助企業(yè)建立更加完善的應(yīng)急響應(yīng)機(jī)制，包括事件的監(jiān)測(cè)、預(yù)警、報(bào)告、處置等流程，確保在數(shù)據(jù)安全事件發(fā)生時(shí)能夠迅速響應(yīng)并減輕損失。而**主要的，ISO27701認(rèn)證是對(duì)企業(yè)隱私保護(hù)能力的**認(rèn)可，有助于企業(yè)在全球化市場(chǎng)中贏得客戶信任、合作伙伴青睞以及合規(guī)經(jīng)營(yíng)的關(guān)鍵。通過獲得ISO27701認(rèn)證，企業(yè)能夠系統(tǒng)地識(shí)別、評(píng)估并管理其處理個(gè)人信息過程中的風(fēng)險(xiǎn)，確保個(gè)人數(shù)據(jù)得到合法、公正且透明的處理。這不僅符合《應(yīng)急預(yù)案》等法律法規(guī)和政策制度的要求，還能夠減少因數(shù)據(jù)泄露或?yàn)E用而導(dǎo)致的法律訴訟和經(jīng)濟(jì)損失，同時(shí)***提升企業(yè)的品牌形象和社會(huì)責(zé)任感。 在大環(huán)境欠佳的背景下，數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的價(jià)值得到了進(jìn)一步的凸顯。廣州金融信息安全商家

定期重新評(píng)估：設(shè)定固定的周期（如每年或每半年）對(duì)信息資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)進(jìn)行重新評(píng)估。這可以確保風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的時(shí)效性，及時(shí)發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的變化。在重新評(píng)估過程中，采用與初次評(píng)估相同或更精細(xì)的評(píng)估方法，包括定性的風(fēng)險(xiǎn)矩陣法、專業(yè)人士判斷法和定量的計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)值、成本效益分析法等。事件驅(qū)動(dòng)重新評(píng)估：當(dāng)發(fā)生重大信息安全事件（如數(shù)據(jù)泄露、系統(tǒng)癱瘓等）或企業(yè)的業(yè)務(wù)模式、信息系統(tǒng)架構(gòu)發(fā)生重大變化（如并購(gòu)、系統(tǒng)升級(jí)改造等）后，及時(shí)啟動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)重新評(píng)估。例如，企業(yè)遭受了一次不法分子攻擊導(dǎo)致部分業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)受損，這表明之前對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估可能存在偏差或者風(fēng)險(xiǎn)狀況已經(jīng)發(fā)生改變，需要立即重新評(píng)估所有相關(guān)信息資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，以確定后續(xù)的風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)策略。廣州金融信息安全商家數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估成為了企業(yè)在逆境中必須重視的工作。

    39、ServiceBridge泄露3200萬份文件安全研究員杰JeremiahFowler發(fā)現(xiàn)了一個(gè)基于云的現(xiàn)場(chǎng)服務(wù)管理平臺(tái)ServiceBridge暴露了大規(guī)模數(shù)據(jù)，其中包含合同、工單、**、建議書、協(xié)議、部分***號(hào)，甚至還有可追溯到2012年的HIPAA同意書。40、豐田再發(fā)數(shù)據(jù)泄露事件，涉及240GB員工和**據(jù)BleepingComputer消息，一名***在論壇上發(fā)帖稱自己從豐田美國(guó)分公司竊取的240GB數(shù)據(jù)，豐田官方隨后表示這一情況屬實(shí)。41、因配置錯(cuò)誤，智利超半數(shù)個(gè)人數(shù)據(jù)被暴露智利**大的社會(huì)保障基金機(jī)構(gòu)CajaLosAndes因一次數(shù)據(jù)泄露，導(dǎo)致1000萬用戶的數(shù)據(jù)遭到暴露，發(fā)生大規(guī)模泄露的原因是該**的ApacheCassandra數(shù)據(jù)庫(kù)缺乏身份驗(yàn)證。42、niconico動(dòng)畫**服務(wù)，確認(rèn)niconico動(dòng)畫昨日宣布，niconico動(dòng)畫**服務(wù)。母公司KADOKAWA（角川）官方公布了此前遭網(wǎng)絡(luò)攻擊的信息泄露情況，確認(rèn)共有25萬4241人的個(gè)人信息泄露。43、***聲稱對(duì)戴爾公司進(jìn)行了數(shù)據(jù)泄露，曝光超過10,000名員工信息一位使用別名“grep”的***聲稱，科技巨頭戴爾經(jīng)歷了“輕微”數(shù)據(jù)泄露，導(dǎo)致超過一萬（10,863）條員工記錄被盜。44、MC2Data發(fā)生了大規(guī)模數(shù)據(jù)泄露事件網(wǎng)絡(luò)安全研究機(jī)構(gòu)Cybernews發(fā)現(xiàn)。

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。隨著安全威脅的不斷演變，企業(yè)需要建立持續(xù)監(jiān)控與動(dòng)態(tài)評(píng)估機(jī)制。

第二起是企業(yè)系統(tǒng)存在漏洞，致使個(gè)人信息泄露。上海市網(wǎng)信辦通報(bào)，某醫(yī)療科技公司所屬系統(tǒng)存在網(wǎng)絡(luò)安全漏洞，致使系統(tǒng)大量個(gè)人信息數(shù)據(jù)發(fā)生泄漏被境外IP訪問竊取。經(jīng)調(diào)查核實(shí)，該公司的系統(tǒng)未采取有效網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)措施，存在未授權(quán)訪問漏洞，網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)安全管理制度不完善，網(wǎng)絡(luò)日志留存不足6個(gè)月，造成數(shù)據(jù)泄漏被竊取，違反了《數(shù)據(jù)安全法》第二十七條規(guī)定。針對(duì)以上違法情況，上海市網(wǎng)信辦依據(jù)《數(shù)據(jù)安全法》第四十五條規(guī)定對(duì)該醫(yī)療科技公司給予警告，并處以罰款的行政處罰。通過這兩起案例可以看出，無論是企業(yè)還是個(gè)人，都需要承擔(dān)起保護(hù)個(gè)人信息安全的責(zé)任。特別是企業(yè)，作為數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵一環(huán)，企業(yè)必須確保個(gè)人信息在收集、存儲(chǔ)、使用、傳輸?shù)雀鱾€(gè)環(huán)節(jié)中的安全。否則一旦發(fā)生個(gè)人信息的安全事件，企業(yè)及相關(guān)個(gè)人可能將面臨法律的制裁。二、優(yōu)化數(shù)據(jù)處理流程的實(shí)踐01明確數(shù)據(jù)收集目的與范圍企業(yè)應(yīng)明確數(shù)據(jù)收集的目的和范圍，遵循“**小必要原則”，只收集實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)功能所必需的個(gè)人信息。同時(shí)，應(yīng)通過隱私政策等方式，向個(gè)人信息主體清晰告知數(shù)據(jù)收集的目的、方式、范圍及保護(hù)措施，確保信息主體的知情權(quán)。02加強(qiáng)數(shù)據(jù)加密與存儲(chǔ)安全在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)環(huán)節(jié)。 數(shù)據(jù)安全治理架構(gòu)的構(gòu)建是落實(shí)《辦法》的重要支撐。杭州網(wǎng)絡(luò)信息安全分類

數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估將更加注重技術(shù)融合與創(chuàng)新。廣州金融信息安全商家

033.供應(yīng)鏈與基礎(chǔ)設(shè)施的“多米諾骨牌”開源框架漏洞、硬件供應(yīng)鏈攻擊（如CrowdStrike藍(lán)屏事件）可能引發(fā)連鎖反應(yīng)。天融信數(shù)據(jù)顯示，58%的企業(yè)曾因數(shù)據(jù)泄露遭受損失，而AI大模型的復(fù)雜架構(gòu)進(jìn)一步放大了這種脆弱性。這種風(fēng)險(xiǎn)雖非產(chǎn)業(yè)安全的直接威脅，卻會(huì)通過“技術(shù)信任瓦解—合作網(wǎng)絡(luò)收縮—?jiǎng)?chuàng)新成本上升”的機(jī)制，間接制約產(chǎn)業(yè)擴(kuò)張。二、風(fēng)險(xiǎn)管理：從“被動(dòng)防御”到“主動(dòng)免*”的戰(zhàn)略躍遷011.風(fēng)險(xiǎn)管理的“三重門”**信息中心提出，AI風(fēng)險(xiǎn)管理需覆蓋風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、分析、評(píng)估、應(yīng)對(duì)、監(jiān)控全流程。例如，***領(lǐng)域通過制定數(shù)據(jù)***規(guī)范、限制AI使用場(chǎng)景，將風(fēng)險(xiǎn)暴露面壓縮40%以上。022.技術(shù)賦能：以AI對(duì)抗AIGartner將AI安全助手納入2024年**安全技術(shù)成熟度曲線，其通過自然語(yǔ)言交互實(shí)現(xiàn)威脅預(yù)測(cè)、漏洞修復(fù)等功能，將安全響應(yīng)效率提升8倍。例如，騰訊云安全AI助手可實(shí)時(shí)分析威脅情報(bào)并生成修復(fù)建議。033.合規(guī)與倫理的雙重約束歐盟《人工智能法案》要求AI決策鏈可解釋性，**《生成式AI服務(wù)安全基本要求》細(xì)化數(shù)據(jù)分類分級(jí)規(guī)則。企業(yè)需通過風(fēng)險(xiǎn)管理工具確保模型輸出符合監(jiān)管要求，避免法律與品牌風(fēng)險(xiǎn)。 廣州金融信息安全商家