三）委托處理個人信息、向其他個人信息處理者提供個人信息、公開個人信息；（四）向境外提供個人信息；（五）其他對個**益有重大影響的個人信息處理活動。附件《個人信息保護合規審計指引》原文參考：十一、個人信息處理者在公共場所安裝圖像收集、個人身份識別設備的，應當重點對其安裝圖像收集、個人信息身份識別設備的合法性及所收集個人信息的用途進行審查。審查內容包括但不限于：（一）是否為維護公共安全所必需，是否為商業目的處理所收集的個人信息；（二）是否設置了***的提示標識；（三）個人信息處理者所收集的個人圖像、身份識別信息用于維護公共安全以外用途的，是否取得個人單獨同意。《個人信息保護法》對應解讀：第二十六條在公共場所安裝圖像采集、個人身份識別設備，應當為維護公共安全所必需，遵守**有關規定，并設置***的提示標識。所收集的個人圖像、身份識別信息只能用于維護公共安全的目的，不得用于其他目的；取得個人單獨同意的除外。附件《個人信息保護合規審計指引》原文參考：十二、對個人信息處理者處理已公開的個人信息進行合規審計的，應當重點審查個人信息處理者是否存在下列違法違規行為：。企業必須構建常態化、專業化、智能化的審計機制，方能行穩致遠。網絡信息安全報價行情

    爭取政策與資源支持，為安全工作奠定基礎。其次，安全人員要具備“以公司利益為制高點”的全局觀。工作原則遵循“先獨后合、先文后武、先急后緩”，優先通過管理措施與流程優化解決高風險問題，再逐步引入技術手段閉環。頂層設計需結合公司戰略，搭建“四梁八柱”框架——以合規、技術、流程、文化為支柱，覆蓋數據防泄露、入侵防護、監測評估等模塊，并強化宣教與績效考核，形成資源協同的可持續發展模式。同時，安全工作的常態化與危機應對能力也是缺一不可的。通過“日拱一卒”的持續優化，將安全防護融入日常業務，避免運動式治理。面對危機需冷靜整合資源，要以“置于死地而后生”的韌性尋找突破。還要注重成果轉化，定期總結案例經驗，向管理層與市場傳遞安全價值。**后，結合數據安全管理實務，細化職責劃分（董事會責任制）、數據分類分級（客戶/業務/經營數據）及使用評估流程，并列舉報表系統、終端外傳、云共享等主要泄露渠道。合作伙伴分享本屆頒獎盛典獲得了多家廠商機構的鼎力支持與贊助，包括指掌易、觀安信息、安言咨詢、普惠數碼科技、vivo等。在此，組委會向所有合作伙伴的熱忱支持致以誠摯謝意。與此同時，各伙廠商**在活動現場依次展開分享。廣州證券信息安全培訓證券信息安全需防范內幕信息泄露風險，通過加強員工行為監控、優化信息隔離墻制度，維護證券市場公平秩序。

    ）為企業合規重點參考。**發現與重點結論：企業AI布局和安全需求企業對AI建設的投資和布局都給出了積極的安排，用AI支撐企業的業務轉型已成為共識，而安全問題也成為其中一塊重點考慮的問題點。看點4、資本涌入推動AI基建，行業投資差異***?投資意愿強烈：企業未來3年有AI投資計劃，預計投入超3000萬元，計劃投入1000-3000萬元。?行業分層明顯：金融（80%高投入）、教育（30%超3000萬）、工業/制造（20%高投入）、汽車等行業投資規模**。看點5、**門角色重構，技術與管理雙軌并行?**任務明確：**門聚焦“支持業務AI落地安全”，探索“安全業務內AI應用”。?挑戰與機遇并存：需引入新安全技術，要求人員AI賦能；同時認為AI可加強安全運維，用于監控數據分析。?策略選擇分化：企業優先“控數據外發”，主張“安全融入業務架構”，*選擇“先發展后管控”。看點6、AI安全需求業已明確，但企業預算投入尚待增進AI賦能安全三大需求：在AI賦能安全的需求上，***需求是將AI大模型應用到攻擊檢測&威脅發現上，其次為自動化監視/運營上，占比，排名第三的是代碼檢測，占比。這三項是AI賦能安全的重點需求。

    在銀行業務開展過程中，銀行會收集大量客戶的身份信息（如身份證號碼、聯系方式、家庭住址等）與交易記錄，這些信息屬于客戶的重要隱私，一旦泄露，將給客戶帶來嚴重的安全隱患，如身份盜用、電信詐騙等，同時也會損害銀行的聲譽。因此，銀行信息安全需完善客戶隱私保護機制。首先，銀行需嚴格遵守《中華人民共和國數據安全法》《中華人民共和國個人信息保護法》等相關法律法規，明確客戶隱私保護的責任與義務，確保客戶的信息的收集、使用、存儲等環節均符合法律要求；其次，建立客戶的信息分級分類管理機制，根據信息的敏感程度將客戶的信息分為不同級別，針對不同級別的信息采取相應的安全防護措施，例如對客戶身份證號碼、銀行卡號等高度敏感信息，采用加密存儲、訪問權限嚴格控制等措施；再者，加強內部人員管理，通過開展員工隱私保護培訓、建立內部信息泄露追責制度等方式，提升員工的客戶隱私保護意識，防止內部人員因故意或過失導致客戶的信息泄露；此外，銀行還需定期開展客戶隱私保護合規檢查，及時發現并整改存在的問題，同時建立客戶隱私泄露應急預案，一旦發生客戶的信息泄露事件，能夠快速采取補救措施，減少客戶損失，并按照規定及時向監管部門報告。 有效的個人信息保護合規審計，并非簡單的 “查文件、找問題”，而是一套 “全流程、深穿透” 的系統化工作。

    隨著云計算技術在金融行業的廣泛應用，金融機構的重要業務系統與數據逐漸遷移至云端，這在提升金融服務效率的同時，也帶來了新的信息安全風險，如云端數據泄露、云服務商安全漏洞、云服務濫用等。因此，金融信息安全需重點應對云計算帶來的風險。金融機構在選擇云服務商時，需進行嚴格的安全評估，從云服務商的安全資質、技術實力、服務水平、應急響應能力等方面進行整體考察，優先選擇具備金融行業相關安全認證、擁有豐富金融客戶服務經驗的云服務商；在數據遷移至云端的過程中，采用加密傳輸技術，對數據進行端到端加密，確保數據在傳輸過程中不被竊取或篡改；云端數據存儲方面，除了云服務商提供的基礎安全防護措施外，金融機構還需自行對敏感數據進行加密處理，實現“雙重加密”保護，同時建立云端數據訪問權限管理機制，嚴格控制對云端數據的訪問；此外，金融機構需與云服務商簽訂詳細的安全服務協議，明確雙方在云端數據安全保護方面的責任與義務，定期對云服務商的安全防護措施進行審計與檢查，確保云端金融數據的安全。 審計報告需包含切實可行的優先級改進建議，建立跟蹤機制確保閉環。金融信息安全分析

新增的個人信息可攜帶權，要求企業提供數據轉移途徑。網絡信息安全報價行情

    看點1、AI大模型應用普及度高，算力與場景部署呈現多元化?應用滲透加速：的企業已接觸AI大模型，2022年（ChatGPT發布）與2024年（DeepSeek發布）成為企業接入高峰期，分別占比、。?算力部署分化：企業選擇本地算力，依賴云端，采購云上服務，但企業尚未部署任何算力資源。?應用架構分層：采用集團集中式管理，混合式部署，分布式架構，*企業無規范策略。看點2、效率提升為**價值，但AI落地效果與預期存在差距?業務影響***：企業反饋效率提升（流程自動化縮短超50%時間），實現成本降低，創新能力增強。?效果評價分化：企業認為AI效果“一般”，*認為“很好”，認為“投資性價比低”。?頭部模型領跑：DeepSeek（）、豆包（）、文心一言（）、ChatGPT（）成為企業使用率**高的四大模型。看點3、安全風險集中爆發，數據與合規成企業首要擔憂?現實風險凸顯：企業遭遇AI生成內容事實性錯誤，面臨模型被惡意利用（如釣魚郵件），出現系統集成漏洞。?TOP3風險預警：數據泄露（）、合規風險（）、數據質量與幻覺（）成企業**關注的安全痛點。?合規需求明確：**《人工智能安全治理框架》（）、《生成式人工智能服務管理暫行辦法》（）、GB/T45288系列標準。網絡信息安全報價行情