银行作为资金流转的重要枢纽，其账户交易安全直接关系到客户的财产安全。随着电信网络诈骗、账户盗用等违法犯罪活动的手段不断升级，传统的密码认证方式已难以满足安全需求，因此银行需强化账户交易安全防护措施。多因素认证成为关键手段，除了传统的密码外，增加短信验证码、生物识别（指纹、人脸）、硬件令牌等认证方式，大幅提升账户登录与交易的安全性，例如客户在进行大额转账时，需同时通过密码验证与人脸识别，才能完成交易操作。实时风控模型则依托大数据与人工智能技术，对客户的账户交易行为进行实时分析，建立客户的正常交易行为画像，当出现异地登录、非惯常交易时间转账、大额现金支取等异常交易行为时，实时风控模型立即触发预警，银行通过短信、电话等方式与客户核实，若确认存在风险，及时冻结账户，避免客户资金损失。此外，银行还需加强对客户的安全宣传教育，通过手机银行 APP 推送、网点宣传册等渠道，普及电信网络诈骗的常见手段与防范方法，提升客户的风险防范意识。金融信息安全需重点防范第三方合作机构风险，建立准入评估与持续监控机制，保障客户资金与交易数据安全。上海企业信息安全体系认证
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。上海个人信息安全证券信息安全需防范内幕信息泄露风险，通过加强员工行为监控、优化信息隔离墙制度，维护证券市场公平秩序。
二、我们的DSMM咨询服务能为您做什么？•成熟度差距分析：深入调研访谈，***理解您的业务场景与数据流。依据DSMM标准，细致评估当前各项能力域成熟度。出具详实、客观的差距分析报告，明确改进优先级。•体系规划与建设**：基于差距和业务目标，量身定制DSMM提升路线图。协助构建或优化数据安全**架构、管理制度、操作规程。指导技术体系优化（数据识别、分类分级、访问控制、加密***、审计监控等）。提供人员意识与能力提升方案与培训。•认证评估全程护航：模拟评估演练，提前发现问题并整改。指导准备详实的评估证明材料。全程对接评估机构，提供答疑与沟通支持，***提升通过率。协助获得官方认可的DSMM等级证书。•持续改进与价值深化：建立长效的数据安全度量与监控机制。提供周期性复评与优化建议，确保持续符合标准并提升能力。将DSMM成果转化为降本增效、提升客户信任、赢得市场竞争优势的实际价值。往期推荐***">001安言观察|本周网数安全资讯（第4期）002一图读懂GB/T22080-2025《网络安全技术信息安全管理体系要求》003关于开展个人信息保护负责人信息报送工作的公告▼信息安全。
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。信息安全管理需结合技术与制度，实现对信息资产的全生命周期管控。
数据安全体系贯穿采集、传输、存储、使用、销毁全生命周期，结合动静态***、加密、水印及备份**等技术，配套DLP、终端加***软件、数据库审计、数据加密***、数据安全网关等工具，实现敏感数据分级管控。针对勒索攻击，构建网络层防入侵、终端防扩散、存储联动**的多级防护，降低业务中断影响。实施层面采取三阶段路径：短期聚焦重大风险整改与隐私治理；中期完善网络隔离、安全产品部署及运营体系；长期转向主动防御，实现全网监控与响应。**上建立“三道防线”，业务部门、信息安全团队、内审部门协同监督，并通过年度风险评估、季度检查等机制持续改进。安全体系需要结合业务场景，兼顾合规要求（TISAX、ISO27001、ISO27701）与业务连续性，通过技术产品标准化、管理制度化、流程常态化，为企业数字化转型提供安全基座。《重生之我在平行空间做安全》李诣博某集团金融公司数据安全治理**新入职者需快速适应身份转变，明确自身职责定位，深入理解公司多元业务与安全需求。通过主动观察、调研和跨部门沟通，识别**安全漏洞与业务痛点，建立与关键部门（合规、风险、法务等）的协作网络，形成“虚拟安全共同体”。同时强调需对接监管机构、上级单位及股东方。专业个人信息安全商家会实时监测客户信息安全状况，发现风险立即启动应急响应机制。上海银行信息安全技术
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用户单位还可以选择配套安全漏洞防治服务，包括漏洞情报精细推送、修复加固、攻防演练、渗透测试等，以及针对特殊场景的PoC验证脚本定制、私有系统加固方案设计、自动化Playbook开发支持等深度服务。安全漏洞防治SOP已应用于银行、保险等多个行业，帮助客户建立漏洞修复质量基线，转向标准化运营。圆桌论坛2025年是AI更为火热的一年，面对这个各行各业都被AI所赋能、所覆盖的时代，网络安全人员该如何更好的适应？AI大模型与安全之间又有着怎样的联系？对网络安全行业的前景又会有怎样的影响？带着这些问题，本届评选活动特邀安在新媒体合伙人、安在新榜年度报告出品人张威，观安信息人工智能产品部副总经理李雪鹏，维信金科安全负责人汤加贝，以圆桌论坛的形式展开了深度的讨论。主持人为董永乐。董永乐：在大模型产业已经非常发达的前提下，网络安全该如何考量？张威：当前AI安全领域呈现多元主体入局的活跃态势：传统安全厂商加速产品研发，甲方企业积极落地AI安全实践，非传统AI厂商也跨界切入，其思路与传统安全厂商存在***差异。从甲方需求看，**期望AI在威胁检测防护、漏洞挖掘等方面发挥作用，但当前市场批量性产品仍较稀缺。上海企业信息安全体系认证
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