為規(guī)范車企軟件升級行為、保障消費(fèi)者權(quán)益和落實軟件升級監(jiān)管政策奠定堅實的標(biāo)準(zhǔn)基礎(chǔ)。GB44497－2024《智能網(wǎng)聯(lián)汽車自動駕駛數(shù)據(jù)記錄系統(tǒng)》規(guī)定了智能網(wǎng)聯(lián)汽車自動駕駛數(shù)據(jù)記錄系統(tǒng)的數(shù)據(jù)記錄、數(shù)據(jù)存儲和讀取、信息安全、耐撞性能、環(huán)境評價性等方面的技術(shù)要求和試驗方法，適用于M和N類車輛配備的自動駕駛數(shù)據(jù)記錄系統(tǒng)，將為**責(zé)任認(rèn)定及原因分析提供技術(shù)支撐，有利于促進(jìn)自動駕駛技術(shù)進(jìn)步。同樣的，10項推薦性**標(biāo)準(zhǔn)中的GB/T44464-2024《汽車數(shù)據(jù)通用要求》也對車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)安全提出了詳細(xì)要求，其規(guī)定了汽車處理個人信息和重要數(shù)據(jù)的一般要求，對個人信息保護(hù)的要求，對于重要數(shù)據(jù)在收集、存儲、使用、傳輸、處理等各個環(huán)節(jié)中的保護(hù)要求以及審核評估及試驗要求等。GB/T44464-2024《汽車數(shù)據(jù)通用要求》：本文件規(guī)定了汽車產(chǎn)品在研發(fā)設(shè)計和生產(chǎn)制造過程中產(chǎn)生和收集的數(shù)據(jù)的一般要求、個人信息保護(hù)要求、重要數(shù)據(jù)保護(hù)要求、審核評估及試驗要求，描述了相應(yīng)試驗方法，適用于汽車產(chǎn)品及汽車數(shù)據(jù)處理者，ISO27701保障汽車數(shù)據(jù)安全在以上這些背景的基礎(chǔ)上，就不得不提到ISO27001的擴(kuò)展標(biāo)準(zhǔn)ISO27701了。ISO27701是由**標(biāo)準(zhǔn)化**（ISO）發(fā)布的隱私信息管理標(biāo)準(zhǔn)。 協(xié)助機(jī)構(gòu)建立數(shù)據(jù)資產(chǎn)地圖，明確分類分級標(biāo)準(zhǔn)。天津信息安全商家

    估計有超過750萬用戶的個人信息遭到泄露，涉及用戶的敏感個人身份信息(PII)，例如姓名、地址、電話號碼、電子郵件地址、用戶ID等。17、美國**署遭***攻擊，近千萬用戶數(shù)據(jù)泄露美國環(huán)境保護(hù)署(EPA)近日發(fā)生大規(guī)模數(shù)據(jù)泄露事件，超過850萬用戶數(shù)據(jù)遭泄露。化名“USDoD”的***上周日宣布對該事件負(fù)責(zé)，并聲稱泄露了EPA的客戶和承包商的個人敏感信息。18、以色列社交軟件面臨數(shù)據(jù)泄露以色列流行的LGBTQ**應(yīng)用程序Atraf遭遇了重大數(shù)據(jù)泄露，超過50萬用戶的個人信息被泄露，包括明文密碼和支付卡數(shù)據(jù)。19、美國電話電報公司承認(rèn)了7300萬用戶的數(shù)據(jù)泄露美國電話電報公司（AT&T）在**初否認(rèn)泄露的數(shù)據(jù)來源于自己之后，終于證實自己受到了數(shù)據(jù)泄露事件的影響，7300萬當(dāng)前和以前的客戶受到了影響。20、電信巨頭AT&T承認(rèn)超5000萬用戶數(shù)據(jù)泄露美國電話電報公司（AT&T）正在向5100萬名新老客戶發(fā)出通知，警告他們的個人信息已在一個***論壇上被泄露。但是，該公司尚未透露***如何獲取了這些數(shù)據(jù)。21、歐洲銀行巨頭所有員工和多國**泄露桑坦德銀行（BancoSantanderSA）宣布，遭遇一起數(shù)據(jù)泄露事件，客戶受到影響。 南京個人信息安全報價行情防止因數(shù)據(jù)安全問題導(dǎo)致的經(jīng)濟(jì)損失，成為了企業(yè)安全管理的首要任務(wù)。

風(fēng)險分析與評價：在識別了資產(chǎn)、威脅和脆弱性之后，需要對風(fēng)險進(jìn)行分析和評價。這通常采用定性和定量的方法。定性分析是根據(jù)風(fēng)險的可能性和影響程度，將風(fēng)險劃分為不同的等級，如高、中、低。例如，高風(fēng)險可能是指那些很可能發(fā)生且一旦發(fā)生會對業(yè)務(wù)造成嚴(yán)重影響的情況，如核心數(shù)據(jù)庫被不法分子竊取數(shù)據(jù)。定量分析則會嘗試給風(fēng)險賦予具體的數(shù)值，通過計算風(fēng)險發(fā)生的概率和可能造成的損失金額來衡量風(fēng)險。例如，通過統(tǒng)計數(shù)據(jù)和行業(yè)經(jīng)驗，估算出某類網(wǎng)絡(luò)攻擊發(fā)生的概率為 10%，一旦發(fā)生可能造成 100 萬元的經(jīng)濟(jì)損失，那么該風(fēng)險的預(yù)期損失就是 10 萬元。

信息安全|關(guān)注安言數(shù)據(jù)安全風(fēng)險與AI產(chǎn)業(yè)安全的“隱形紐帶”2025年，全球AI市場規(guī)模預(yù)計突破1500億美元，但數(shù)據(jù)安全風(fēng)險正以**級速度蔓延。**AI安全就緒度**顯示，我國在治理框架、技術(shù)工具等維度已躋身*****梯隊，但企業(yè)仍面臨訓(xùn)練數(shù)據(jù)泄露、模型被黑、供應(yīng)鏈攻擊等嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。正如Gartner指出：“傳統(tǒng)端點防御已失效，AI驅(qū)動的零信任體系是***出路”，風(fēng)險管理正成為AI產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的**引擎。一、AI產(chǎn)業(yè)風(fēng)險的“全景圖譜”與風(fēng)險管理必要性011.訓(xùn)練數(shù)據(jù)的“潘多拉魔盒”AI大模型依賴海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練，但數(shù)據(jù)污染、投毒等風(fēng)險激增。2024年韓國某初創(chuàng)公司因聊天機(jī)器人泄露**被罰款，而醫(yī)療大模型因訓(xùn)練數(shù)據(jù)偏差導(dǎo)致錯誤診斷的案例屢見不鮮。這些風(fēng)險雖不直接決定產(chǎn)業(yè)生死，卻會通過“信任崩塌—客戶流失—市場萎縮”的傳導(dǎo)鏈條，間接削弱產(chǎn)業(yè)競爭力。022.生成內(nèi)容的“雙刃劍”生成式AI可能被濫用為虛假信息傳播工具。2024年DeepSeek大模型遭遇的TB級DDoS攻擊，以及AI生成內(nèi)容中的隱私泄露風(fēng)險，均暴露了技術(shù)失控的潛在威脅。此類事件雖不直接摧毀企業(yè)，卻會通過“品牌聲譽(yù)受損—融資受阻—創(chuàng)新停滯”的路徑，間接影響產(chǎn)業(yè)生態(tài)的**發(fā)展。 在大環(huán)境欠佳的背景下，數(shù)據(jù)安全風(fēng)險評估的價值得到了進(jìn)一步的凸顯。

定期重新評估：設(shè)定固定的周期（如每年或每半年）對信息資產(chǎn)的風(fēng)險等級進(jìn)行重新評估。這可以確保風(fēng)險評估的時效性，及時發(fā)現(xiàn)風(fēng)險等級的變化。在重新評估過程中，采用與初次評估相同或更精細(xì)的評估方法，包括定性的風(fēng)險矩陣法、專業(yè)人士判斷法和定量的計算風(fēng)險值、成本效益分析法等。事件驅(qū)動重新評估：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、系統(tǒng)升級改造等）后，及時啟動風(fēng)險等級重新評估。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，這表明之前對風(fēng)險的評估可能存在偏差或者風(fēng)險狀況已經(jīng)發(fā)生改變，需要立即重新評估所有相關(guān)信息資產(chǎn)的風(fēng)險等級，以確定后續(xù)的風(fēng)險應(yīng)對策略。在安全投入縮減的情況下，企業(yè)可以積極利用開源和不收費(fèi)的安全工具和資源來降低成本。銀行信息安全體系認(rèn)證

數(shù)據(jù)安全風(fēng)險評估還能夠幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)和修復(fù)潛在的安全漏洞，防止數(shù)據(jù)泄露、篡改等安全事件的發(fā)生。天津信息安全商家

各參與方之間的職責(zé)分工、溝通機(jī)制、協(xié)調(diào)配合等方面都需要不斷磨合和完善。在實際應(yīng)急過程中，可能會出現(xiàn)信息傳遞不及時、協(xié)調(diào)不到位等問題，影響應(yīng)急響應(yīng)的效率和效果。其次，工業(yè)和信息化企業(yè)分布***，涉及不同的地域和部門。在發(fā)生數(shù)據(jù)安全事件時，跨地域、跨部門的協(xié)調(diào)工作會面臨諸多困難，如不同地區(qū)的政策法規(guī)差異、部門之間的利益***等，都可能導(dǎo)致應(yīng)急響應(yīng)的延誤。再者，工業(yè)和信息化領(lǐng)域數(shù)據(jù)量龐大、類型多樣、結(jié)構(gòu)復(fù)雜，包括工業(yè)生產(chǎn)過程參數(shù)、設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)、電信業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)等。從如此海量的數(shù)據(jù)中準(zhǔn)確識別出潛在的安全風(fēng)險并進(jìn)行有效監(jiān)測，需要強(qiáng)大的技術(shù)和資源支持。數(shù)據(jù)的復(fù)雜性也增加了分析和判斷的難度，可能導(dǎo)致一些安全**難以被及時發(fā)現(xiàn)。加之***攻擊技術(shù)在不斷演進(jìn)，新型攻擊手段層出不窮，如人工智能生成的惡意代碼、針對工業(yè)控制系統(tǒng)的特定攻擊等。這些新型攻擊方式可能具有高度的隱蔽性和復(fù)雜性，傳統(tǒng)的監(jiān)測手段可能難以有效察覺，給預(yù)警監(jiān)測帶來了極大挑戰(zhàn)。另一方面，部分工業(yè)和信息化企業(yè)的管理層對數(shù)據(jù)安全事件應(yīng)急的重視程度不足，將主要精力放在生產(chǎn)經(jīng)營和業(yè)務(wù)發(fā)展上，忽視了數(shù)據(jù)安全應(yīng)急工作的重要性。 天津信息安全商家