10月29日**互聯網信息辦公室(下稱“**網信辦”)發布《數據出境安全評估辦法(征求意見稿)》(下稱“《意見稿》”)并公開征求意見。《意見稿》是對數據出境安全評估問題監管上的新回應，其將監管、從嚴監管的理念**得更為徹底，也對涉及數據出境的企業進一步預設了相應的合規義務。出境評估的立法歷史隨著《數據安全法》、《數據安全法》和《個人信息保護法》作為數據出境評估所依據的上位法的確定，以《數據出境安全評估辦法(征求意見稿)》是作為與法律條文相配套的數據出境安全評估辦法，使得數據出境安全評估的法律體系得以明晰，以引導數據出境安全評估相關工作。《數據出境安全評估辦法(征求意見稿)》要點解析(1)基本概念《辦法》中明確規定網絡運營者在中華*****境內運營中收集和產生的個人信息和重要數據，應當在境內存儲。因業務需要，確需向境外提供的，應當進行安全評估。也就是說，如果實施，交通導航、電子商務、社交網絡等各類涉及數據收集與跨境傳輸的企業，都將受到監管。數據出境：是指網絡運營者將在中華*****境內運營中收集和產生的個人信息和重要數據，提供給位于境外的機構、**、個人。 通過協助內部審計和管理評審，確保AI管理體系的有效運行和持續改進。北京網絡信息安全詢問報價

    《數據安全法》中也已明確規定重要數據的處理者未對數據處理活動定期開展風險評估，主管部門會被罰款5萬-50萬元，直接責任人員可被罰款1萬-10萬元，風險評估已從“選擇項”變為“必答題”。此外，有效的風險評估還能提升企業的競爭力。在客戶越來越關注數據安全的時代，擁有完善的數據安全保障體系的企業，更容易贏得客戶的信任和合作機會，從而在市場競爭中脫穎而出。數據安全風險評估實施流程03以《GB/T45577-2025數據安全技術數據安全風險評估方法》為例，來看一下數據安全風險評估的實施流程：第一階段：評估準備——謀定而后動評估準備階段是整個數據安全風險評估工作的基石。在這一階段，首先要確定評估目標，明確此次評估旨在解決的**問題。其次，劃定評估范圍至關重要，需精細界定涉及的業務領域、系統架構以及數據范疇。再者，組建一支的評估團隊，團隊成員應涵蓋技術、法務、業務等多領域人才，為評估提供準確的信息。***，制定詳細的評估方案，合理規劃時間進度、資源調配、評估方法以及所需工具，確保評估工作有條不紊地推進。第二階段：信息調研——摸清家底信息調研階段是深入了解企業數據安全現狀的關鍵環節。對數據處理者進行調研，***了解企業的**架構。 江蘇個人信息安全評估各國、國際組織及企業紛紛出臺相關政策和指南，旨在規范AI發展和應用，確保其安全性、可靠性和公平性。

    實現現有技術管控措施的有機融合；再者，要從全局出發，統籌數據安全管理，實現從事后被動應對到事前主動防范的轉變；**后，***梳理數據分布及使用情況，深入排查現存及潛在的數據安全風險，確保數據的安全可控。那么從風險評估的角度來看，金融行業應該如何開展？我們可以從七個方面找到明確的對標要求。首先是明確數據安全治理架構。要求銀行保險機構建立數據安全責任制，**歸口管理部門負責本機構的數據安全工作；按照“誰管業務、誰管業務數據、誰管數據安全”的原則，明確各業務領域的數據安全管理責任，落實數據安全保護管理要求。二是建立數據分類分級標準。要求銀行保險機構制定數據分類分級保護制度，建立數據目錄和分類分級規范，動態管理和維護數據目錄，并采取差異化的安全保護措施。三是強化數據安全管理。要求銀行保險機構按照**數據安全與發展政策要求，根據自身發展戰略建立數據安全管理制度和數據處理管控機制，在開展相關數據業務處理活動時應蘭進行數據安全評估。四是健全數據安全技術保護體系。要求銀行保險機構建立針對大數據、云計算、移動互聯網、物聯網等多元異構環境下的數據安全技術保護體系，建立數據安全技術架構，明確數據保護策略方法。

其在現實踐行過程中，確實存在很多難點和難度，比如數據量大、分類標準不統一、技術實現難度等。對于數據分類分級的認知也有人存在一些偏差。比如認為數據資產比網絡資產流動性更大，變化也更快，在安全沒有辦法比業務更能理解業務的情況下，數據分類分級不會長久；又如數據分類分級當前對很多**投資巨***太小；還如目前數據分類分級很多企業還都局限在數據庫層面的資產盤點等等。確實，從某些方面，比如具象化、可量化的實際效用上，確實很難證明數據分類分級的價值。并且就當下整體的安全行業來說，數據分類分級確實更多地表現為一種概念，變成產品側的噱頭、抓手。承認問題存在，才能更好地了解問題、解決問題。所以，我們也承認數據分類分級在實施過程中可能遇到的各類挑戰，例如技術的深入性、以偏概全等帶節奏的點位等等。所以，我們不妨從以下四個視角，來提出一些對應的解決方法：1、分析這些挑戰產生的原因和影響，為解決方案的制定提供依據；2、提出針對數據分類分級挑戰的解決方案，包括完善分類標準、加強技術支持、增強員工安全意識等；3、強調持續改進和創新的重要性，以適應不斷變化的數據安全環境和需求；4、展現其在實際應用中的可行性和有效性。 通過數據分類分級、跨部門協同、技術適配和全員參與，企業可有效管控數據風險，同時釋放數據價值。

    隨著AI及AI大模型、大數據的技術發展，實際上數據分類分級未來更有大展拳腳的空間，因為數據分類分級可能更加智能化、自動化和精細化。例如，利用深度學習、自然語言處理等技術，AI大模型可以自動識別和分類大量的文本、圖像和音頻數據。這將**提高數據分類分級的效率和準確性，減少人工干預的需求。AI還能分析用戶的行為模式和數據訪問習慣，預測數據的使用風險，并實時調整數據分類分級策略。這將有助于實現更加動態和自適應的數據安全保護。此外，AI大模型具備持續學習的能力，可以根據不斷變化的數據特征和安全威脅進行自我優化，這將使數據分類分級策略更加靈活有效，甚至能夠主動應對新型攻擊和威脅。由此產生的優勢顯而易見，數據分類分級將變得更加智能化和自動化。智能化的數據分類分級策略也可以減少人力，降低運營成本；更容易滿足各種法規和標準的要求，降低法律風險。繼而再結合大數據技術，**處理和分析海量數據集，為數據分類分級提供強大的計算能力和存儲支持。這將使得**更***地了解其數據資產狀況，制定更加精細化的分類分級策略。通過數據挖掘和分析技術，大數據可以幫助**發現隱藏在數據中的潛在規律和關聯。所以，我們堅定地認為。 劃分風險等級，將風險劃分為重大、高、中、低、輕微五級，以便企業能夠根據風險等級制定相應的應對策略。證券信息安全詢問報價

數據安全風險評估是企業數據安全管理的基石，其重要性不言而喻。北京網絡信息安全詢問報價

    金融行業數據安全建設的三大驅動力金融行業之所以如此重視數據安全，并致力于做好數據安全，其壓力以及強要求主要來自三個方面：合規、業務和風險。在合規驅動方面，****強調，要切實保障**數據安全，要加強關鍵信息基礎設施安全保護，強化**關鍵數據資源保護能力，增強數據安全預警和溯源能力。此外，根據《民法典》《網絡安全法》《數據安全法》以及《個人信息保護法》等上位法的指導，數據作為生產要素的地位得以確立，并對數據安全保護提出了多項具體要求。隨后，陸續出臺的《****銀行業務領域數據安全管理辦法（征求意見稿）》以及《銀行保險機構數據安全管理辦法（征求意見稿）》進一步明確了數據處理者的責任與義務，以及數據保護的具體要求。在業務驅動方面，金融行業業務涉及了大量的數據資產和敏感數據，結合合規的要求，這些數據需要進行細致的分類分級、API安全管理、風險評估和溯源分析。在風險驅動方面，自2020年以來，金融行業數據泄露事件持續高頻發生，并呈現出**化、隱蔽化、復雜化的特點。這些接連不斷且嚴重的數據泄露事件，對企業經濟和聲譽都造成了巨大損失。《銀行保險機構數據安全管理辦法。 北京網絡信息安全詢問報價