组织数字化管理中的多重数据安全风险及影响因素动态关联机制研究

[目的/意义]识别组织数字化管理中的多重数据安全风险及影响因素间动态关联机制,有利于提升组织数据安全风险管理能力,支持对数据安全风险防控的科学决策。[方法/过程]在文献梳理归纳基础上,以专业领域高质量调研报告为语料,整合文本因果关系挖掘和模糊认知图,构建反映组织数字化管理中多重数据安全风险、影响因素及其因果关系的复杂系统,通过系统仿真探究系统要素的动态作用机制及风险管理策略效用。[结果/结论]辨识了组织数字化管理中的数据安全风险关键影响因素及其作用机制,探究了风险管理策略及其动态效用,提出了风险治理建议,丰富了基于模糊认知图建模复杂系统的方法,为组织数据安全风险治理提供了风险管理对策的量化分析和决策支持方法。

具身智能的数据安全风险及刑法应对——以人形机器人的研发与应用为例

人工智能的具身化意味着人工智能产品由代码塑造的虚拟空间进入更为复杂的现实世界,具备强大的环境感知、认知交互、智能决策、行动控制能力,而这一切都依赖规模庞大、类型多样的数据处理活动作支撑,人形机器人研发与应用过程中也催生了数据控制安全风险和数据利用安全风险。刑法作为数据安全治理的重要手段,应当引入前置法确立的数据分类分级保护规则指导数据犯罪立法完善与司法认定,通过将过失泄露个人信息行为以及非法篡改、毁损、滥用个人信息行为犯罪化,全流程管控具身智能领域个人信息安全风险;通过增设非法持有重要数据罪和非法出售、提供重要数据罪并调适侵害重要数据行为的入罪标准,高强度防范具身智能领域重要数据安全风险。居于数据安全保证人地位的具身智能服务提供者是从源头防范和化解数据安全风险的第一责任主体,负有保护具身智能数据安全的作为义务,应依次判断作为可能性和结果回避可能性,合理确定具身智能服务提供者怠于履行数据安全保护义务时承担不作为刑事责任的边界。

生成式人工智能的数据安全风险与应对措施

大模型技术的发展,掀起了生成式人工智能的新浪潮。该技术在各个行业、领域快速应用,催生出新场景、新业态、新模式和新市场,加快了数实融合和产业升级。数据是生成式人工智能的核心要素,与算力、算法融合释放出巨大潜能,但也带来了数据泄露、有害内容生成和侵犯公民个人信息等安全问题。有效解决生成式人工智能的安全风险,需要全社会的共同努力和协作配合。通过聚焦生成式人工智能面临的数据安全挑战,剖析数据处理各环节存在的安全风险,可揭示当前数据安全保护工作的紧迫性和复杂性,为生成式人工智数据安全风险治理思路和有效路径提供参考。

数据安全风险评估方法研究与实践探索

随着各类数据的推广应用,数据的价值正不断受到重视。随之而来的数据安全问题与日俱增,数据遭到篡改、破坏、泄露或者非法获取、非法利用等数据安全事件频繁发生。针对这些问题,文章尝试建立基于业务、围绕数据本身和所处数据处理活动进行全流程风险评估的方法,从评估原理、评估模型、评估场景、评估控制点等方面研究和探索数据安全风险评估的实践路径,为企业数据安全风险评估工作提供一定的参考。

基于多要素的数据安全风险识别及评估研究

近年来,全球企业数字化转型加速,数据泄露、数据破坏持续增长,严重影响社会生产,威胁公民个人权益,数据安全风险防范刻不容缓。面对企业在数字化转型过程中日益突出的数据安全问题,亟需构建企业数据安全风险识别与评估方案,识别数据安全风险要素,提升数据安全风险识别能力。文章总结数据安全风险相关的研究内容,基于数据安全风险的基本属性,分析构成数据安全风险的几项关键要素及其关系,明确风险识别对数据安全风险评估的重要性,提出一种基于多要素的数据安全风险识别方法,以供业界参考。

基于自然语言处理的视频类数据安全风险评估方法研究

针对视频类数据安全风险评估问题,文章提出了一种基于自然语言处理的模型。该模型利用Transformer技术从视频数据中的语言和文字信息中提取特征,并进行安全风险评估,实现视频类数据资产的自动化、智能化和精准化的风险管理,从而帮助企业或个人更好地管控视频类数据资产的风险。通过实验验证了该模型的有效性和优越性,并与其他方法进行了对比分析,展示了该模型在视频类数据安全风险评估方面的应用价值和前景。

企业境外上市数据安全风险的预防性治理

企业境外上市场域中存在国家权力与企业权力、一国主权与他国主权、经济私益与社会公益之间的三重非传统利益冲突,也产生了跨境数据安全风险。而现行治理则面临着依据有失科学、体系尚不健全、层次结构失衡的困境。中国急需摆脱对“违法—规制”的救济性监管模式的路径依赖,以“守法—激励”的预防性治理作为风险应对新路。通过明确数据分类和风险分级制度,构建内部协调和外部协同的多元治理体系,塑造政府高效监测预警、企业规范自我管理的合作博弈生态,强化正当和差异的包容性事前审查,变单向度提高违法成本的惩罚机制为降低企业守法成本、提高企业守法收益的双向激励机制,实现数据安全风险的预防性治理,为企业境外上市提供有力保障。

ChatGPT的数据安全风险及其合规管理

ChatGPT在积极赋能社会各领域发展过程中也隐含着数据安全风险,可能侵犯公民与企业合法权益、损害公共利益和国家安全。应当坚持“四个治理”原则,将合规管理方式引入到ChatGPT的数据安全风险治理体系,创新ChatGPT数据安全风险的治理方式。以合规管理方式治理ChatGPT的数据安全风险,需要ChatGPT的研发、生产、运用企业依据有效性原则、全面性原则、独立性原则、相称性原则开展数据合规管理,并从数据合规管理制度、数据安全风险识别与评估、数据安全风险应对处置、数据合规奖惩、数据合规科技创新、数据合规管理评估、数据合规文化培育等方面建立和实施数据合规管理方案。

生成式大模型的数据安全风险与法律治理

生成式大模型具有广泛的应用前景。大模型的训练和运行均需要海量数据的支撑,极有可能引发数据安全风险。认知风险是化解风险的前提,需要从静态、动态两个视角建立起大模型应用数据安全风险的认知体系。结合欧盟、美国等大模型的治理经验,针对我国大模型数据安全风险治理存在的不足,建议建立基于数据安全风险的分类监管路径、完善基于大模型运行全过程的数据安全责任制度、探索基于包容审慎监管的创新监管机制,为实现大模型应用的可信未来提供充分的法治保障。

ChatGPT生成式AI的数据安全风险及应对

作为大语言模型的代表,ChatGPT展现出了生成式AI的强智能性与功能多样性,但同时其面临着巨大的数据安全风险。ChatGPT生成式AI的数据安全风险主要包括数据隐私安全风险、数据质量安全风险及数据保护安全风险。数据的安全性和隐私性是人工智能技术发展与治理的关键议题,数据安全保护关系到生成式AI的长期深度应用。对此,应当健全生成式AI数据安全法律法规,提高智能算法的透明度与可解释性,构建以数据安全为核心的数据管理平台。

基于概率犹豫模糊集的医疗数据安全风险评估

医疗数据一直以来都深受网络攻击和窃取行为的威胁。因缺乏相关的标准和规范,我国的医疗数据安全风险事前评估沿用网络安全风险评估体系。基于数据安全能力成熟度模型,从医疗数据全生命周期角度出发,以医疗系统业务流为主线,对医疗数据安全风险进行分析,构建了医疗数据安全风险评估模型,并提出一种基于概率犹豫模糊集的层次分析和逼近理想解排序法,用于对安全风险模型进行量化分析。

数据安全风险评估整体框架研究

随着信息技术的快速发展,数据时代已经全面到来,在数据技术促使企业各项工作都得到改进的同时,数据安全风险问题也随之出现。数据被破坏、盗取以及篡改等,都会对企业信息安全造成威胁,因此对数据安全风险情况进行评估十分必要。但是,为保障评估效果,需要充分结合数据安全问题特点,从整体出发,构建评估框架。文章从数据安全风险评估的内涵、性质以及重要意义等入手,了解构建数据安全风险评估整体框架的必要性,并对数据安全风险评估整体框架的构建策略进行简要的探讨。

云计算数据安全风险及防范策略

云计算作为一种新型的计算模式,近年来得到了迅速发展,并受到了广泛关注。随着云计算发展的逐渐深入,其安全性问题也日益凸显。从多种角度对云计算数据安全问题进行分析,并提出相应的防范策略,以期为云计算应用提供一定借鉴。

浅析基于云计算的数据安全风险及防范策略

近年来,以互联网信息技术为主体的信息技术迅猛发展,云计算是计算机网络技术发展的产物,逐步改变了人们的生产生活方式,具有便捷、高效和成本低的显著优势,在多个行业得到了应用。随着云计算发展的逐步深入,其安全性问题也在日益凸显。因此,本文将深入研究云计算的数据安全风险问题,并提出有效的防范对策,旨在为云计算的普及和发展提供参考。

人工智能数据安全风险及应对

[研究目的]在大数据时代,数据已成为企业乃至国家实力比拼的重要新要素。随着人工智能在各个领域的深度应用,数据资源得到更广泛的使用,但同时也面临着数据安全风险,所以有必要探索人工智能数据安全保障体系。[研究方法]通过文献分析、比较分析方法,阐明人工智能数据安全风险来源,在此基础上,分析人工智能数据安全风险样态及其原因,并提出治理对策。[研究结论]当前,人工智能数据安全风险主要来自数据投毒、数据深度伪造、数据过度采集、数据滥用分析等方面的威胁,而法律规制的缺位、人工智能技术的局限性、多元主体利益难以调和则是这些风险产生的原因。因此,应重点从完善法律法规、打造数据保障平台、创新可信AI技术着手,构建人工智能数据安全多元主体治理模式。

高校数据中心数据安全风险分析及对策研究

对全国高校信息化发展状况调研,以网络安全保障、信息系统与数据治理的调研数据为基础,分析高校数据中心数据安全管理现状。从数据分类分级、数据安全管理制度、数据安全防护技术、数据活动主体等方面分析数据安全风险。对照安全风险隐患,逐一阐述安全风险应对策略,提出防护建议,辅助高校建立有效的数据安全防护体系,营造健康的数据安全环境。

云计算数据安全风险与防范策略探讨

云计算技术基于互联网技术进行计算模拟和数据传输,实现了对用户数据的安全性保护,但是在实际应用中还存在很多数据安全问题。本文重点分析了云计算技术的内涵与关键技术构成,然后从技术和云基础设施层面分析其潜在的安全问题以及对于数据安全风险的影响。最后,针对云计算服务数据安全风险提出了有针对性的对策建议。

医院信息系统数据安全风险及维护策略

随着我国信息技术的进步和医疗卫生改革的深入,各医院的信息化建设水平快速提高。医院在运用信息系统开展管理工作和医疗服务的过程中,会涉及系统数据的采集、录入、管理、使用等操作,其间存在一定的数据泄露风险,可能给医院数据带来重大安全隐患。基于此,本文首先阐述了医院信息系统数据存在的安全风险,然后提出了几条对医院信息系统数据进行安全维护的有效策略,希望能为提升我国医院信息系统数据安全维护水平提供一些有益的参考和借鉴。

基于云计算的数据安全风险及防范策略

云计算是人类计算机未来发展的重要方向之一,其原理在于通过服务器的支持而实现虚拟化大型计算机的运算能力,由此较大程度上提升人类计算机应用效率。但是,由于云计算是通过网络实现相应功能,故而其存在着数据安全风险的问题,如数据丢失、泄露、被盗用等情况屡见不鲜。所以,文章以云计算当前应用环境作为出发点,对安全保障机制进行探讨,希望能够通过相对可行的建议,为云计算领域安全防御措施的构建略尽绵力。

基于云计算的数据安全风险及防范策略

云计算机的应用一改传统数字图书馆的运营模式和服务模式,但是因为云计算本身具有一定的繁杂性,加之数据信息的多元化特点,容易使得云计算传送环节伴随着许多安全问题,若想最大程度的提高云计算的安全性和有效性,就应当从设施、制度和技术等角度着手,构建健全的云服务体系,最终保证云服务体系的安全性。