个人信息保护合规审计重磅解读（二）——个人信息保护合规审计的开展文接上期“引用上一期的链接”，在明确了个人信息保护合规审计的背景后，本次为大家带来个人信息保护合规审计的开展。1.规划审计流程和了解审计权限个人信息保护合规审计的审计规划：1)明确审计目标与审计对象：与管理层进行沟通明确审计目标，明确审计工作重点。根据审计目标选定合适的审计对象（业务场景、应用形态、处理环节等），初步摸排合规情况。2)制定审计计划组建团队：初步调研审计对象，制定审计计划，组建相关部门团队开展审计工作。3)执行审计工作：综合采用访谈、文件审阅、系统调用等多种手段梳理个人信息处理活动，识别相关法律法规规定，依据法律法规规定进行评价。4)编制与出具审计报告：撰写审计报告，与利益相关方沟通确认审计报告内容，出具审计报告，对审计报告进行解读。5)制定整改计划并实施：就审计工作发现的问题确定处置方案，制定整改计划并实施。定期开展信息安全培训可降低人为操作引发的安全事故发生率。上海网络信息安全介绍
三是运维端通过统一管控平台集中管理，减少50%运维人力投入。实际应用数据显示，该方案可将数据泄露事件发生率压降至，漏洞响应效率提升70%，在满足等保，实现安全防护与成本控制的**优平衡。《全球制造业企业信息安全技术和管理实践心得》王思远某全球汽车零部件企业信息安全负责人某全球汽车零部件企业信息安全技术体系以“分步实施、急用先行”为原则，构建了覆盖规划、设计、落地的全生命周期防护框架。体系基于工业互联网安全框架，打造6横4纵安全技术架构，从终端、网络、应用、数据、控制和物理6个维度进行分层部署纵深防御能力，并通过红黄绿蓝分区分域策略实现差异化管控。分区分域设计是企业预防外部攻击和内部数据泄密的**措施：红区（研发）采用物理隔离与严格审批审计机制，保障绝密数据安全；黄区（生产）通过防火墙、VDI和堡垒机实现逻辑隔离，平衡效率与安全，管控机密数据，保障生产系统不会遭受勒索攻击；绿区（办公）以效率优先为主，通过事前防御+事中监控+事后审计机制，对秘密数据外发进行管控。针对生产环境特殊风险，部署微隔离方案限制机台设备东西向威胁扩散，并设置安全隔离区对新入网设备进行威胁监测，阻断带毒入网风险。上海证券信息安全体系认证选择安言咨询，不仅能获得专业的信息安全服务，更能将网络安全和 IT 管理治理转化为企业发展的竞争和驱动力。
）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。
4.附件《个人信息保护合规审计指引》《个人信息保护合规审计管理办法》——附件《个人信息保护合规审计指引》《个人信息保护合规审计办法》中明确了个人信息保护合规审计的内容，个人信息处理者、机构应当依据法律法规要求及《个人信息保护合规审计指引》进行个人信息保护合规审计，个人信息保护合规审计的审查重点如下图所示：附件《个人信息保护合规审计指引》——典型条款解析附件《个人信息保护合规审计指引》原文参考：十、对个人信息处理者基于个人同意公开个人信息进行合规审计的，应当重点审查下列事项：（一）个人信息处理者公开其处理的个人信息前是否取得个人单独同意，该授权是否真实、有效，是否存在违背个人意愿将个人信息予以公开的情况；（二）个人信息处理者公开个人信息前，是否进行个人信息保护影响评估。《个人信息保护法》对应解读：第二十五条个人信息处理者不得公开其处理的个人信息，取得个人单独同意的除外。第五十五条有下列情形之一的，个人信息处理者应当事前进行个人信息保护影响评估，并对处理情况进行记录：（一）处理敏感个人信息；（二）利用个人信息进行自动化决策；。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。
争取政策与资源支持，为安全工作奠定基础。其次，安全人员要具备“以公司利益为制高点”的全局观。工作原则遵循“先独后合、先文后武、先急后缓”，优先通过管理措施与流程优化解决高风险问题，再逐步引入技术手段闭环。顶层设计需结合公司战略，搭建“四梁八柱”框架——以合规、技术、流程、文化为支柱，覆盖数据防泄露、入侵防护、监测评估等模块，并强化宣教与绩效考核，形成资源协同的可持续发展模式。同时，安全工作的常态化与危机应对能力也是缺一不可的。通过“日拱一卒”的持续优化，将安全防护融入日常业务，避免运动式治理。面对危机需冷静整合资源，要以“置于死地而后生”的韧性寻找突破。还要注重成果转化，定期总结案例经验，向管理层与市场传递安全价值。**后，结合数据安全管理实务，细化职责划分（董事会责任制）、数据分类分级（客户/业务/经营数据）及使用评估流程，并列举报表系统、终端外传、云共享等主要泄露渠道。合作伙伴分享本届颁奖盛典获得了多家厂商机构的鼎力支持与赞助，包括指掌易、观安信息、安言咨询、普惠数码科技、vivo等。在此，组委会向所有合作伙伴的热忱支持致以诚挚谢意。与此同时，各伙厂商**在活动现场依次展开分享。近年来，随着数字经济纵深发展，个人信息保护与数据利用的矛盾日益突出，全球监管环境呈现明显强化趋势。上海网络信息安全落地
审计需具备国际视野，确保企业满足境内及目标市场合规要求。上海网络信息安全介绍
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。上海网络信息安全介绍
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