美國(guó)背景調(diào)查和公共記錄服務(wù)公司MC2Data發(fā)生了大規(guī)模數(shù)據(jù)泄露事件，暴露了該公司。45、Fortinet通過(guò)第三方確認(rèn)**泄露Fortinet已確認(rèn)屬于其“少數(shù)”客戶的數(shù)據(jù)遭到泄露，此前一名使用“Fortibitch”為綽號(hào)的***表示，自己泄露了其440GB的信息。46、網(wǎng)絡(luò)安全軟硬件開(kāi)發(fā)商飛塔(Fortinet)泄露約440GB客戶相關(guān)的數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)安全軟件和硬件開(kāi)發(fā)商/制造商日前發(fā)布博客透露其托管在第三方云共享驅(qū)動(dòng)器(也就是網(wǎng)盤(pán))上的數(shù)據(jù)遭到不明用戶的訪問(wèn)，泄露大約440GB與客戶相關(guān)的數(shù)據(jù)。47、俄羅斯版“微信”遭***入侵，泄露據(jù)報(bào)道，俄羅斯**大的社交媒體和網(wǎng)絡(luò)服務(wù)VK（VKontakte）遭遇大規(guī)模數(shù)據(jù)泄露，影響了大量的用戶。2024年9月，VK出現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)泄露事件，其數(shù)據(jù)在論壇上幾乎可以**下載，代價(jià)**只需幾個(gè)積分而已。48、馬來(lái)西亞**基建遭勒索攻擊疑泄露超300GB數(shù)據(jù)馬來(lái)西亞公共交通運(yùn)營(yíng)商**基建公司（PrasaranaMalaysiaBhd）確認(rèn)，社交媒體上關(guān)于其內(nèi)部系統(tǒng)部分被未經(jīng)授權(quán)訪問(wèn)的網(wǎng)絡(luò)安全事件的報(bào)道屬實(shí)。49、鄭州兩公司因數(shù)據(jù)泄漏被罰鄭州市網(wǎng)信辦工作中發(fā)現(xiàn)，兩家公司未履行網(wǎng)絡(luò)安全保護(hù)義務(wù)，導(dǎo)致大量敏感數(shù)據(jù)被竊取。于是對(duì)兩家公司作出責(zé)令改正，給予警告。 通過(guò)動(dòng)態(tài)分類分級(jí)、跨部門協(xié)同、技術(shù)適配和全員參與，機(jī)構(gòu)可有效管控?cái)?shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)釋放數(shù)據(jù)價(jià)值。南京金融信息安全設(shè)計(jì)

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(guò)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(lái)確定量化指標(biāo)。例如，通過(guò)分析過(guò)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(lái)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(lái)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(lái)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(wàn)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(wàn)元。北京證券信息安全企業(yè)可以定期組織安全演練和宣傳活動(dòng)，模擬真實(shí)的安全事件場(chǎng)景，讓員工在實(shí)際操作中掌握應(yīng)對(duì)方法。

三、風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與評(píng)估：風(fēng)險(xiǎn)管理的“神經(jīng)中樞”011.風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的“雷達(dá)系統(tǒng)”數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估通過(guò)掃描訓(xùn)練數(shù)據(jù)合規(guī)性、模型漏洞、供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)等維度，為企業(yè)提供風(fēng)險(xiǎn)熱力圖。例如，某安全服務(wù)提供商推出的AI大模型風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估工具通過(guò)多種類型的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、數(shù)千個(gè)測(cè)試用例，能快速幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)代碼訓(xùn)練中的機(jī)密數(shù)據(jù)殘留，避免潛在泄露。022.風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的“導(dǎo)航儀”定性方法（如因素分析、邏輯分析）與定量方法（如機(jī)器學(xué)習(xí)算法、風(fēng)險(xiǎn)因子分析）結(jié)合，可精細(xì)量化風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。阿里云提出的“基于圖的風(fēng)險(xiǎn)分析法”，通過(guò)分析用戶與數(shù)據(jù)之間的訪問(wèn)關(guān)系圖，發(fā)現(xiàn)異常路徑，誤報(bào)率降低至。033.動(dòng)態(tài)防御體系的構(gòu)建清華大學(xué)黃民烈教授建議，通過(guò)算法自動(dòng)檢測(cè)模型漏洞并生成對(duì)抗樣本，提升防御效率8倍以上。齊向東提出，AI大模型需建立“縱深防御體系”，包括數(shù)據(jù)訪問(wèn)控制、加密存儲(chǔ)、漏洞監(jiān)測(cè)等。四、風(fēng)險(xiǎn)管理，AI安全的“戰(zhàn)略前哨”在AI大模型驅(qū)動(dòng)的“數(shù)實(shí)融合”時(shí)代，數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)與產(chǎn)業(yè)安全的關(guān)聯(lián)更趨復(fù)雜。正如Gartner所言：“安全必須嵌入AI開(kāi)發(fā)全流程，風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估是守住技術(shù)紅線的***道防線”。企業(yè)需以動(dòng)態(tài)免*系統(tǒng)應(yīng)對(duì)攻擊升級(jí)，以風(fēng)險(xiǎn)管理工具**未知風(fēng)險(xiǎn)。

    亞馬遜當(dāng)?shù)貢r(shí)間本周一向404Media、CRN等外媒發(fā)布聲明，確認(rèn)出現(xiàn)了一起第三方供應(yīng)商導(dǎo)致的亞馬遜員工數(shù)據(jù)泄露事件。這次網(wǎng)絡(luò)安全事件據(jù)信由文件傳輸軟件MOVEit在2023年爆出的CVE-2023–34362零日漏洞導(dǎo)致。61、B2B數(shù)據(jù)聚合公司DemandScience泄露超1億人數(shù)據(jù)一個(gè)名為“KryptonZambie”的***者在BreachForums論壇上出售，目前已證實(shí)，這些數(shù)據(jù)來(lái)自一家聚合數(shù)據(jù)的B2B需求生成公司DemandScience。62、諾基亞被***攻擊，泄露大量?jī)?nèi)部敏感數(shù)據(jù)據(jù)BleepingComputer消息，跨國(guó)電信巨頭諾基亞正在調(diào)查一起數(shù)據(jù)泄露事件，有***聲稱獲得了該公司及某第三方承包商公司的內(nèi)部敏感數(shù)據(jù)。、02數(shù)據(jù)丟失1、南昌某集團(tuán)公司大量數(shù)據(jù)疑遭境外竊取，被罰10萬(wàn)元接上級(jí)網(wǎng)信部門通報(bào)，南昌某集團(tuán)有限公司所屬IP疑似被***遠(yuǎn)程控制，頻繁與境外通聯(lián)，向境外傳輸大量數(shù)據(jù)。經(jīng)調(diào)查，南昌市網(wǎng)信辦依據(jù)數(shù)據(jù)安全法對(duì)南昌某集團(tuán)有限公司處以警告、罰款10萬(wàn)元，對(duì)直接負(fù)責(zé)的主管人員處以罰款2萬(wàn)元的行政處罰。2、LockBit宣稱成功入侵美聯(lián)儲(chǔ)，竊取了33TB數(shù)據(jù)據(jù)該**的受害者信息，他們從美聯(lián)儲(chǔ)竊取了多達(dá)33TB的銀行內(nèi)部數(shù)據(jù)，其中包括眾多機(jī)密細(xì)節(jié)，如果得到證實(shí)，這將是歷史上**嚴(yán)重的金融數(shù)據(jù)泄露事件之一。 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。

具體步驟如下：開(kāi)展數(shù)據(jù)安全自評(píng)估：銀行機(jī)構(gòu)可以首先自行開(kāi)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(cè)與改進(jìn)：數(shù)據(jù)安全合規(guī)是一個(gè)持續(xù)的過(guò)程，銀行機(jī)構(gòu)需要建立長(zhǎng)效的監(jiān)測(cè)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(yíng)。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！ 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。金融信息安全落地

協(xié)助機(jī)構(gòu)建立數(shù)據(jù)資產(chǎn)地圖，明確分類分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)。南京金融信息安全設(shè)計(jì)

    10、MiracleSoftwareSystems泄露1100萬(wàn)條企業(yè)聊天記錄MiracleSoftwareSystems翻車，暴露了數(shù)千名企業(yè)用戶之間的數(shù)百萬(wàn)條消息，其中一些討論了公司機(jī)密。11、法國(guó)**機(jī)構(gòu)泄露4300萬(wàn)公民個(gè)人數(shù)據(jù)法國(guó)**負(fù)責(zé)登記和協(xié)助失業(yè)者的法國(guó)勞動(dòng)局（FranceTrav**l）成為大規(guī)模數(shù)據(jù)泄露事件的**新受害者，高達(dá)4300萬(wàn)公民的信息遭到竊取。12、印度一金融公司泄露用戶信息，數(shù)據(jù)量超過(guò)3TB印度一家非銀行性質(zhì)地金融公司IKFFinance泄漏了超過(guò)3TB的敏感客戶和員工數(shù)據(jù)，可能暴露了其整個(gè)用戶群體。13、GoldenCorral發(fā)生數(shù)據(jù)泄露事件美國(guó)連鎖餐廳GoldenCorral通知大約180,000人，他們的個(gè)人信息在數(shù)據(jù)泄露中被盜。14、美國(guó)**天眼數(shù)據(jù)泄露塞爾維亞******InterBroker（隸屬于*****CyberNiggers）聲稱成功入侵了天眼（Space-Eyes）公司，并成功竊取大量美國(guó)**安全機(jī)密數(shù)據(jù)。15、澳大利亞快遞公司BHF被報(bào)1920萬(wàn)條數(shù)據(jù)記錄泄露一名暗網(wǎng)用戶聲稱澳大利亞快遞服務(wù)公司BHFCouriers遭受了嚴(yán)重違規(guī)。據(jù)稱，BHFCouriers數(shù)據(jù)泄露事件是由一個(gè)名為Okhotnik的威脅行為者所為，據(jù)稱導(dǎo)致該公司系統(tǒng)中的大量數(shù)據(jù)被泄露。16、印度消費(fèi)電子廠商boAt遇重大數(shù)據(jù)泄露4月8日，印度電子產(chǎn)品制造商boAt遭遇重大數(shù)據(jù)泄露。 南京金融信息安全設(shè)計(jì)