綜合評(píng)估方法：結(jié)合定性和定量評(píng)估：在實(shí)際操作中，可以將定性和定量方法結(jié)合使用。首先，通過定性方法對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行初步分類和篩選，確定高關(guān)注區(qū)域。然后，在這些區(qū)域內(nèi)使用定量方法進(jìn)行更精確的評(píng)估。例如，先使用風(fēng)險(xiǎn)矩陣法確定哪些信息資產(chǎn)面臨的風(fēng)險(xiǎn)可能較高，然后對(duì)這些高風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)使用定量方法計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)值，以便更準(zhǔn)確地制定風(fēng)險(xiǎn)處置策略。考慮其他因素：除了可能性和影響程度外，還可以考慮風(fēng)險(xiǎn)的可控性、可檢測(cè)性等因素。可控性是指企業(yè)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的控制能力，例如，對(duì)于內(nèi)部員工的操作失誤風(fēng)險(xiǎn)，可以通過加強(qiáng)培訓(xùn)和流程管理來提高可控性。可檢測(cè)性是指風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生后被及時(shí)發(fā)現(xiàn)的能力，例如，安裝入侵檢測(cè)系統(tǒng)可以提高對(duì)網(wǎng)絡(luò)攻擊風(fēng)險(xiǎn)的可檢測(cè)性。綜合考慮這些因素，可以更多方面地評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。更緊密回應(yīng)了金融行業(yè)在數(shù)據(jù)共享、跨境傳輸、第三方合作等復(fù)雜場(chǎng)景下的安全挑戰(zhàn)。天津網(wǎng)絡(luò)信息安全報(bào)價(jià)

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)。 銀行信息安全數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估將更加依賴于專業(yè)人才和團(tuán)隊(duì)的支持。

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。

信息科技風(fēng)險(xiǎn)管理咨詢服務(wù)通常包括以下幾個(gè)方面的內(nèi)容：風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別：通過專業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估工具和方法，幫助企業(yè)識(shí)別潛在的信息科技風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，包括數(shù)據(jù)安全、系統(tǒng)穩(wěn)定性、合規(guī)性等多個(gè)方面。風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估：對(duì)識(shí)別出的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行量化分析，評(píng)估其可能造成的損失和影響程度，為制定風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)策略提供依據(jù)。風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控：建立風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控機(jī)制，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)狀況，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并預(yù)警潛在風(fēng)險(xiǎn)。風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)：根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果，為企業(yè)量身定制風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)策略和措施，包括風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避、風(fēng)險(xiǎn)降低、風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移和風(fēng)險(xiǎn)接受等。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。

風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)階段：根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)分析的結(jié)果，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。在定性評(píng)價(jià)中，通常會(huì)使用風(fēng)險(xiǎn)矩陣等工具，將風(fēng)險(xiǎn)可能性和影響程度分別作為矩陣的兩個(gè)維度，劃分出不同的風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域，如高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)、中風(fēng)險(xiǎn)區(qū)和低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)。在定量評(píng)價(jià)中，計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)值并與組織預(yù)先設(shè)定的風(fēng)險(xiǎn)容忍度進(jìn)行比較。如果風(fēng)險(xiǎn)值超過了容忍度，就需要采取措施進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)處置。例如，某企業(yè)設(shè)定的風(fēng)險(xiǎn)容忍度為每年因信息安全事件導(dǎo)致的經(jīng)濟(jì)損失不超過 100 萬元，通過定量評(píng)估發(fā)現(xiàn)某一風(fēng)險(xiǎn)可能導(dǎo)致的年預(yù)期損失為 150 萬元，那么就需要對(duì)該風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行處理。企業(yè)需要明確自身的核心數(shù)據(jù)資產(chǎn)，包括客信、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、研發(fā)成果等。南京信息安全分類

為了確保數(shù)據(jù)安全工作的有效進(jìn)行，企業(yè)還應(yīng)努力構(gòu)建一種積極向上的安全文化氛圍。天津網(wǎng)絡(luò)信息安全報(bào)價(jià)

    信息安全｜關(guān)注安言2024年，數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域遭遇了一系列嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，從**到國(guó)內(nèi)均發(fā)生了多起重大數(shù)據(jù)泄露事件。墨西哥ERP軟件商ClickBalance、美國(guó)電信巨頭AT&T、迪士尼、票務(wù)巨頭Ticketmaster等**企業(yè)和機(jī)構(gòu)均未能幸免，數(shù)據(jù)泄露規(guī)模之大、影響之廣前所未有，涉及敏感信息如用戶全名、地址、電話、銀行賬號(hào)乃至通話和短信記錄等。甚至在今年，網(wǎng)絡(luò)安全研究人員還發(fā)現(xiàn)了“數(shù)據(jù)泄露之母”，其被視為迄今為止**大的泄露數(shù)據(jù)庫(kù)，即12TB、260億條數(shù)據(jù)記錄已被泄漏。此外，在國(guó)內(nèi)，**中文大學(xué)數(shù)據(jù)泄露、個(gè)人信息保護(hù)民事公益訴訟案以及某辦公軟件漏洞等事件也頻發(fā)，進(jìn)一步凸顯了數(shù)據(jù)安全的緊迫性。這些事件無一不在警示我們，數(shù)據(jù)安全絕非**關(guān)乎企業(yè)的聲譽(yù)和利益得失，它猶如一張無形的大網(wǎng)，緊密地將個(gè)人隱私和公共安全交織在一起，一旦出現(xiàn)漏洞，將會(huì)引發(fā)連鎖反應(yīng)，造成難以估量的嚴(yán)重后果。數(shù)據(jù)泄漏是數(shù)據(jù)安全事件的主要類型通過對(duì)諸多實(shí)際案例的剖析可知，數(shù)據(jù)泄露在各類數(shù)據(jù)安全事件中占據(jù)了主導(dǎo)地位，其發(fā)生的數(shù)量遠(yuǎn)超其他類型的數(shù)據(jù)安全事件。據(jù)Verizon發(fā)布的《2024年數(shù)據(jù)泄露調(diào)查報(bào)告》顯示，在2024年所分析的30,458起安全事件中，有10,626起確認(rèn)為數(shù)據(jù)泄露事件。 天津網(wǎng)絡(luò)信息安全報(bào)價(jià)