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总体与基础共性标准是车联网网络安全和数据安全的总体性、通用性和指导性标准，包括术语和定义、总体架构、密码应用等3类标准。终端与设施网络安全标准主要规范车联网终端和基础设施等相关网络安全要求，包括车载设备网络安全、车端网络安全、路侧通信设备网络安全、网络设施与系统安全等4类标准。网联通信安全标准主要规范车联网通信网络安全、身份认证等相关安全要求，包括通信安全、身份认证等2类标准。数据安全标准主要规范智能网联汽车、车联网平台、车载应用服务等数据安全和个人信息保护要求，包括通用要求、分类分级、出境安全、个人信息保护、应用数据安全等5类标准。应用服务安全标准主要规范车联网服务平台和应用程序的安全要求，以及典型业务应用服务场景下的安全要求，包括平台安全、应用程序安全和服务安全等3类标准。安全保障与支撑标准主要规范车联网网络安全管理与支撑相关的安全要求，包括风险评估、安全监测与应急管理和安全能力评估等3类标准。当下车联网和智能汽车日益发展，汽车行业企业应当根据自身业务和产品的实际情况，有针对性的加强相关领域的安全工作，保障车联网网络安全和信息安全。 这要求从技术设计、数据应用到决策透明度，每个环节均须严格遵循相关法律法规。上海证券信息安全分析

    网数安全｜关注安言011人工智能应用与挑战人工智能（AI）是一门融合了计算机科学、统计学、脑神经学和社会科学的综合性学科，旨在赋予计算机类似人类的智能和能力，例如识别、认知、分类和决策。近年来，“算力×数据×算法”的协同进化，使得计算机视觉、语音识别、自然语言处理、多模态等技术领域取得了重大突破，推动了AI从实验室走向产业**的进程。在医疗领域，通过对海量数据的深入分析，人工智能技术已从辅助医生进行影像分析和**诊断，拓展至提供医疗决策支持，乃至预测蛋白质结构、助力**发现，***加快了**研究与开发的进程。在金融领域，人工智能协助机构从海量数据中分析客户需求，如**、信用及咨询等信息，开发个性化服务，提升服务质量，辅助风险控制，减少金融**。在交通领域，通过对海量城市交通数据的分析，人工智能技术能优化线路规划，实施交通预测，使辅助驾驶功能更加智能化且更安全。人工智能几乎在每个行业都展现出巨大的潜力，以下是一些典型行业的应用示例。今年，DeepSeek的迅速崛起，进一步推动了国内人工智能应用的爆发式增长。人工智能在蓬勃发展的同时，也带来了技术、伦理、社会及安全层面的多重风险。上海金融信息安全解决方案划分风险等级，将风险划分为重大、高、中、低、轻微五级，以便企业能够根据风险等级制定相应的应对策略。

不妨来参看一些具体案例进行分析：案例一：某电商企业的数据安全风险评估与整改某电商企业在面临激烈市场竞争和经济压力的情况下，决定通过数据安全风险评估来提升自身的数据安全水平。该企业首先识别了自身的关键数据资产，包括用户订单信息、支付数据、商品信息等。然后，通过漏洞扫描和渗透测试等方法对系统进行了***的安全评估。评估结果显示，该企业的部分系统存在SQL注入、跨站脚本攻击等安全漏洞。针对这些问题，企业制定了详细的整改措施，包括修复漏洞、加强访问控制、提高员工的安全意识等。经过一段时间的实施，该企业的数据安全水平得到了***提升，客户信任度也有所增加。案例二：某制造企业的数据安全风险评估与自动化工具应用某制造企业在面临生产成本上升和市场竞争加剧的情况下，决定通过引入自动化工具来提高数据安全风险评估的效率和准确性。该企业选择了某款开源的漏洞扫描工具，并对其进行了一定的定制化开发，以满足自身的需求。通过自动化工具的应用，该企业能够快速地对大量系统进行安全评估，并及时发现潜在的安全漏洞。同时，自动化工具还减少了人力成本和时间成本，提高了整体运营效率。在安全投入缩减的情况下。

由此，本文将从企业安全管理责任人的视角出发，探讨数据安全风险评估对企业价值的提升，以及在安全投入缩减情况下的创新做法。数据安全风险评估的重要性在大环境欠佳的背景下，数据安全风险评估的价值得到了进一步的凸显。通过优化数据安全风险评估，企业可以在有限的资源下实现比较大的安全收益。具体而言，数据安全风险评估对企业价值的提升主要体现在以下几个方面：1、法律合规与**资产保护在经济不景气的时期，企业的每一分钱都显得尤为珍贵。因此，防止因数据安全问题导致的经济损失，成为了企业安全管理的首要任务。此外，随着全球范围内数据安全法规的日益严格，企业必须确保其数据处理活动符合相关法律法规的要求。数据安全风险评估可以帮助企业识别和评估与数据处理相关的法律风险，确保企业在合规的前提下开展业务。另外，数据安全风险评估还能够帮助企业发现和修复潜在的安全漏洞，防止数据泄露、篡改等安全事件的发生，从而保护企业的商业机密和敏感信息。2、提升客户信任与市场竞争力在数字经济时代，客户对企业数据保护能力的信任程度成为影响购买决策的重要因素之一。通过持续进行数据安全风险评估，并向客户展示企业在数据保护方面的努力和成果。 评估总结阶段是整个数据安全风险评估工作的收官之作。

信息安全｜关注安言在金融行业数字化转型加速推进的背景下，数据安全已成为金融机构**竞争力的重要组成部分。**金融监督管理总局于2024年12月发布的《银行保险机构数据安全管理办法》（以下简称《办法》），作为金融行业数据安全的专项法规，系统性地提出了数据分类分级、全生命周期管理、个人信息保护等要求。这部法规不仅是对上位法的细化落实，更紧密回应了金融行业在数据共享、跨境传输、第三方合作等复杂场景下的安全挑战。本文将从落地注意事项与咨询建议两个维度，为金融机构提供贴合业务实际的合规实施方法论，助力机构在数据价值释放与安全风险防控之间找到平衡。《银行保险机构数据安全管理办法》**要点数据分类分级方面，《办法》要求将数据划分为**、重要、一般三级，其中一般数据进一步细分为敏感数据和其他一般数据，并采取差异化保护措施。**数据涉及**安全和公共利益，需重点防护。对于个人信息保护，《办法》强调“明确告知、授权同意”原则，收集范围限于业务必需的**小范围，共享或对外提供需取得用户同意，重大处理活动需进行影响评估。数据安全治理架构的构建是落实《办法》的重要支撑。 通过实施ISO42001，组织能够系统地识别、评估和管理与AI相关的风险。上海信息安全商家

2024年全球数据泄露事件同比激增37%，单次泄露平均成本达435万美元，企业正面临前所未有的安全挑战。上海证券信息安全分析

安言咨询助力金融机构从以下四个方面实现***价值：首先是满足合规要求，能够***缩小数据安全合规差距，满足数据安全合规相关要求；其次是确保数据使用价值，充分了解数据资产中敏感数据管理的情况，协助管理者通过策略来**管控数据，确保数据的**大使用价值；第三是实现降本增效，能够降低金融机构在数据安全方面的人力成本、时间成本，同时提高数据分析与数据使用效率；**后是减少数据安全风险，帮助企业进行***的合规风险识别，及时提出有效的应对措施，***降低企业的数据安全风险。在数据安全服务中，数据安全风险评估服务方案的价值主要体现在风险识别与定位的准确性、合规性保障的可靠性、决策支持的有效性以及防护能力的***提升。而数据安全建设规划方案则侧重于为企业提供***的数据安全规划，提升管理效率，实现持续的安全监控，并增强业务的连续性。客户案例此前，在与某银行的合作中，安言咨询成功完成了数据安全分类分级项目，并积累了丰富的落地实践经验。数据分类分级需要梳理数据流转情况，识别数据全生命周期的安全风险和影响，同时，还要对客户的管理、技术、业务数据进行详尽的资产识别。安言咨询严格遵守《金融数据安全数据安全分级指南》。 上海证券信息安全分析