上海企业信息安全评估 上海安言信息技术供应

    安全赋能AI企业应用三大需求：企业用户对AI大模型安全产品或服务的需求，当前**关注的**项需求分别是大模型安全测评工具，占比，外部AI大模型在企业内使用的安全解决方案，占比，以及AI的供应链安全，占比。AI安全相关预算尚处爆发前期：调查显示，目前企业已有明确AI安全预算的占比*，正在评估需求的占比，计划未来纳入预算的占比，需求优先级较低的占比。企业开始将传统的安全采购需求向AI安全方向偏移。公开征集：AI安全大框架，产业能力全景图本地调查在风险聚焦、用户需求和能力提供方面，我们规划设计并率先推出AI安全产业链大框架，其覆盖范围包括：•基础层：算力安全、数据安全、算法安全。•技术层：模型安全、智能体安全、开发平台安全。•应用层：“AI+业务”安全（金融、医疗、交通等）、AI伦理与合规。基于上述框架，我们提出AI安全能力/产品全景图：包含AI基础设施安全、平台安全、应用安全等12大模块。总体上看，企业AI应用已从“是否采用”转向“如何安全**采用”。尽管当前AI落地效果未达预期，但企业的持续投资表明，AI仍是业务变革的**驱动力。安在新媒体呼吁行业共建AI安全生态，推动技术创新与风险防控协同发展，助力AI在安全可控轨道上**前行。个人信息保护合规审计的审计要点可以分为五点；上海企业信息安全评估

    个人信息保护合规审计重磅解读（三）——个人信息保护合规审计的实施前两期分别为各位带来了个人信息保护合规审计的背景及开展后，可能有小伙伴想了解个人信息保护合规审计究竟该如何实施，那么作为本系列的***一篇文章将为大家带来个人信息保护合规审计的实施流程。1.编制审计计划审计计划的编制需要包括：审计对象的名称、审计目标和范围、审计依据和内容、审计流程和方法、审计组成员的组成及分工、审计起止日期、审计进度安排、对**和合规审计工作结果的利用、审计实施所需资源、审计风险管理措施和其他有关内容，审计计划编制完成后需经过严格讨论确认内容准确无误后形成定稿。2.收集审计证据原文参考：《网络安全标准实践指南——个人信息保护合规审计要求》附录A个人信息保护合规审计证据：审计证据类型个人信息处理者应保证审计人员能够获取审计证据，并对提供资料的适当性、充分性、真实性负责。审计证据应能体现个人信息处理者的个人信息保护情况，包括但不限于：a)个人信息处理者的**架构，包括：个人信息保护负责人及职责、个人信息保护管理部门及职责、岗位设置及人员配置，业务部门联系人等；b)个人信息处理者涉及个人信息处理的场景和活动。上海证券信息安全询问报价对 “长期优化项”（如完善合规制度）制定 3-6 个月推进计划。

    ）为企业合规重点参考。**发现与重点结论：企业AI布局和安全需求企业对AI建设的投资和布局都给出了积极的安排，用AI支撑企业的业务转型已成为共识，而安全问题也成为其中一块重点考虑的问题点。看点4、资本涌入推动AI基建，行业投资差异***•投资意愿强烈：企业未来3年有AI投资计划，预计投入超3000万元，计划投入1000-3000万元。•行业分层明显：金融（80%高投入）、教育（30%超3000万）、工业/制造（20%高投入）、汽车等行业投资规模**。看点5、**门角色重构，技术与管理双轨并行•**任务明确：**门聚焦“支持业务AI落地安全”，探索“安全业务内AI应用”。•挑战与机遇并存：需引入新安全技术，要求人员AI赋能；同时认为AI可加强安全运维，用于监控数据分析。•策略选择分化：企业优先“控数据外发”，主张“安全融入业务架构”，*选择“先发展后管控”。看点6、AI安全需求业已明确，但企业预算投入尚待增进AI赋能安全三大需求：在AI赋能安全的需求上，***需求是将AI大模型应用到攻击检测&威胁发现上，其次为自动化监视/运营上，占比，排名第三的是代码检测，占比。这三项是AI赋能安全的重点需求。

    本次调查内容涉及：●大模型部署使用现状：是否已有部署？部署方式和使用场景？有无效果和价值？是否具备扩展性和推广性？●大模型应用安全挑战：在企业大模型落地实践过程中，**门发挥怎样的作用？面临怎样的挑战？**门如何为业务提供保障和支持？AI又如何能为**门赋能增效？●大模型安全典型风险：大模型本身内在风险，大模型部署使用全生命周期风险，大模型赋能业务后各类场景应用相关风险。●大模型安全需求初探：业务部门对**门有要求，**门对能力加持有需求，AI如何催生安全产业新机会？作为国内首份定位用户视角聚焦企业实践的AI安全相关报告，其填补了长久以来AI在企业实践中的认知缺口，即揭示企业AI安全关注、风险防控实践及监管政策适配的信息断层。同时，也为企业实施***的AI治理提供了数据参考和实证依据。鉴于此项调查还有部分增补修订工作，本文谨作为报告预览，即呈现关键结论和部分内容，完整报告（尤其是纸质版报告），我们会在拟于7月起举办的系列线下专题研讨会上做正式发布。**发现与重点结论：企业AI实践和安全挑战随着数字化转型深入，企业AI应用实践正从营销、客服等浅层次场景，向生产制造、供应链管理、**业务决策等深水区迈进。这些看似微小的操作，一旦被监管部门查处，轻则面临数金额的罚款，重则损害品牌信誉、流失重要用户。

    分为初级合规审计人员、中级合规审计人员和高等合规审计人员。初级合规审计人员：Ø知识与法规理解-了解**法律、法规、标准及本标准，熟悉基本概念和要求-能在指导下识别常见业务场景合规风险点Ø合规审计能力-工作经验：从事个人信息保护工作≥2年-工作内容：在指导下协助完成数据收集、文件审查等审计任务；识别高风险环节和合规问题；记录基础信息、协助整理审计证据Ø沟通与协调-具备基本沟通能力，能与团队有效协作，完成分配任务Ø报告与文档-协助整理审计底稿，记录基础数据信息-在指导下完成部分审计报告内容撰写，确保信息准确中级合规审计人员：Ø知识与法规理解-熟练掌握**法律、法规、标准及本标准，能准确判断常见业务场景合规性，进行合规差距分析-能在指导下识别常见业务场景合规风险点Ø合规审计能力-工作经验：从事个人信息保护工作≥3年-工作内容：**执行审计任务，按方案完成工作；近3年作为主要成员完成≥5个超千万人信息处理项目，或作为负责人完成≥5个百万-千万人信息处理项目；初步分析问题并提出整改建议；具备一定项目管理能力Ø沟通与协调-具备良好沟通能力，能与审计对象业务部门、技术团队有效沟通访谈获取证据。信息安全管理体系的有效运行依赖于全员参与和持续改进。上海金融信息安全报价

清晰展示合规差距与证据，为应对监管检查、回应个人诉求提供依据，成为建立用户、监管、市场信任的凭证。上海企业信息安全评估

    更多集中在安全运营与AI运营场景——企业内部自建知识库生成报告，厂商则提供数据处理分析等赋能服务，不过业内认为此模式尚未充分释放AI安全的潜在价值。投资视角下，底层大模型赛道已被豆包、DS、GPT等巨头占据，中间层的智能体和编排因被视为**终会并入大模型而不被看好，唯有端到端的交互性AI被视作突破口，即聚焦特定领域痛点提供直接解决方案，类似大众点评为用户精细匹配服务的模式。这一趋势可从印巴***中得到启示：巴基斯坦歼十战机击落六架阵风的关键，并非单一装备性能，而是后台数据链的协同能力，类比到安全领域，未来企业即便采购了诸多单项强大的安全产品，若缺乏后台数据链的整合联通，仍难以实现安全能力的**大化交付，这也指向AI安全未来发展需更注重体系化协同与价值闭环。一句话总结：点对点，以结果为导向的AI安全应用才是未来的趋势。李雪鹏：大模型安全需从**、企业与C端用户三个维度协同考量。**层面在中美AI底层竞争中聚焦大模型安全，通过推动合规高质量数据集建设与数据要素保障体系，夯实大模型发展的底层安全基础；企业层面因大模型改变传统数据使用模式（如文档传输与信息获取方式革新），面临内部数据泄露风险。上海企业信息安全评估