調(diào)整風(fēng)險等級的依據(jù)和方法：依據(jù)評估結(jié)果調(diào)整：根據(jù)重新評估后的可能性和影響程度確定風(fēng)險等級。如果可能性和 / 或影響程度明顯增加，如風(fēng)險發(fā)生的概率從低變?yōu)橹谢蚋?，或者風(fēng)險造成的損失從輕微變?yōu)閲?yán)重，那么相應(yīng)地將風(fēng)險等級上調(diào)。反之，如果通過安全措施的加強(qiáng)，風(fēng)險的可能性和影響程度降低，如通過加密技術(shù)和訪問控制使得數(shù)據(jù)泄露的可能性從高變?yōu)橹校敲达L(fēng)險等級可以下調(diào)。考慮風(fēng)險處置措施的有效性：評估已實施的風(fēng)險處置措施（如安全技術(shù)應(yīng)用、安全策略執(zhí)行、人員培訓(xùn)等）對風(fēng)險等級的影響。如果風(fēng)險處置措施有效降低了風(fēng)險，那么可以相應(yīng)地調(diào)整風(fēng)險等級。例如，企業(yè)對員工進(jìn)行了信息安全培訓(xùn)，員工的安全意識和操作規(guī)范性得到提高，因員工失誤導(dǎo)致的信息安全風(fēng)險降低，風(fēng)險等級可以適當(dāng)下調(diào)。參考行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和最佳實踐：參考同行業(yè)其他企業(yè)的風(fēng)險等級劃分標(biāo)準(zhǔn)和應(yīng)對措施。行業(yè)協(xié)會、監(jiān)管機(jī)構(gòu)等發(fā)布的信息安全指南和標(biāo)準(zhǔn)也可以作為調(diào)整風(fēng)險等級的參考。例如，金融行業(yè)對于客戶資金數(shù)據(jù)的風(fēng)險等級劃分通常有嚴(yán)格的標(biāo)準(zhǔn)，如果企業(yè)處于金融行業(yè)，需要根據(jù)這些行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)來調(diào)整自己的風(fēng)險等級，以確保符合監(jiān)管要求并保持行業(yè)內(nèi)的安全水平相當(dāng)。隨著安全威脅的不斷演變，企業(yè)需要建立持續(xù)監(jiān)控與動態(tài)評估機(jī)制。南京金融信息安全標(biāo)準(zhǔn)

定期重新評估：設(shè)定固定的周期（如每年或每半年）對信息資產(chǎn)的風(fēng)險等級進(jìn)行重新評估。這可以確保風(fēng)險評估的時效性，及時發(fā)現(xiàn)風(fēng)險等級的變化。在重新評估過程中，采用與初次評估相同或更精細(xì)的評估方法，包括定性的風(fēng)險矩陣法、專業(yè)人士判斷法和定量的計算風(fēng)險值、成本效益分析法等。事件驅(qū)動重新評估：當(dāng)發(fā)生重大信息安全事件（如數(shù)據(jù)泄露、系統(tǒng)癱瘓等）或企業(yè)的業(yè)務(wù)模式、信息系統(tǒng)架構(gòu)發(fā)生重大變化（如并購、系統(tǒng)升級改造等）后，及時啟動風(fēng)險等級重新評估。例如，企業(yè)遭受了一次不法分子攻擊導(dǎo)致部分業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)受損，這表明之前對風(fēng)險的評估可能存在偏差或者風(fēng)險狀況已經(jīng)發(fā)生改變，需要立即重新評估所有相關(guān)信息資產(chǎn)的風(fēng)險等級，以確定后續(xù)的風(fēng)險應(yīng)對策略。北京信息安全報價行情對于在安全工作中表現(xiàn)突出的員工，企業(yè)應(yīng)給予相應(yīng)的獎勵和表彰。

如何評估信息資產(chǎn)的風(fēng)險等級？確定風(fēng)險因素的量化指標(biāo)：對于風(fēng)險發(fā)生的可能性，可以通過統(tǒng)計歷史數(shù)據(jù)、參考行業(yè)安全報告或利用概率模型來確定量化指標(biāo)。例如，通過分析過去幾年企業(yè)遭受網(wǎng)絡(luò)攻擊的次數(shù)，計算出某類攻擊（如 DDoS 攻擊）在一年內(nèi)發(fā)生的概率。對于風(fēng)險的影響程度，可以用經(jīng)濟(jì)損失金額、業(yè)務(wù)中斷時間、數(shù)據(jù)丟失量等指標(biāo)來量化。比如，評估數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險時，可以根據(jù)泄露的數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)的敏感程度（如客戶的信息、商業(yè)機(jī)密等）以及恢復(fù)數(shù)據(jù)的成本來計算影響程度。計算風(fēng)險值：通常使用公式 “風(fēng)險值 = 風(fēng)險發(fā)生的可能性 × 風(fēng)險發(fā)生后的影響程度” 來計算。例如，如果某信息資產(chǎn)遭受不法分子入侵的可能性為 20%（0.2），一旦入侵成功可能導(dǎo)致 1000 萬元的經(jīng)濟(jì)損失，那么該風(fēng)險的風(fēng)險值就是 0.2×1000 = 200 萬元。

防火墻是一種位于內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)和外部網(wǎng)絡(luò)之間的網(wǎng)絡(luò)安全系統(tǒng)，它可以監(jiān)控和控制進(jìn)出網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)流量。過濾防火墻：根據(jù)預(yù)先定義的規(guī)則檢查數(shù)據(jù)包的源 IP 地址、目的 IP 地址、端口號等信息，決定是否允許數(shù)據(jù)包通過。例如，企業(yè)可以設(shè)置規(guī)則，只允許內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)中的某些 IP 地址訪問外部網(wǎng)絡(luò)的特定服務(wù)器端口，如只允許公司的郵件服務(wù)器訪問互聯(lián)網(wǎng)上的郵件服務(wù)器端口 25（SMTP）和 110（POP3）。狀態(tài)檢測防火墻：在過濾的基礎(chǔ)上，還會跟蹤網(wǎng)絡(luò)連接的狀態(tài)。它可以識別出數(shù)據(jù)包是否屬于一個已經(jīng)建立的合法連接，從而更有效地防止惡意流量。例如，對于一個已經(jīng)建立的 HTTP 連接，狀態(tài)檢測防火墻會允許這個連接中的后續(xù)數(shù)據(jù)包通過，而對于不符合這個連接狀態(tài)的數(shù)據(jù)包則會進(jìn)行攔截。通過優(yōu)化數(shù)據(jù)安全風(fēng)險評估，企業(yè)可以在有限的資源下實現(xiàn)更大的安全收益。

1.信息安全度量的定義在物理和數(shù)學(xué)領(lǐng)域，度量的定義為“用拓?fù)淇臻g的二值函數(shù)，給出空間中任意兩點之間距離的值，或者是用于分析的距離的近似值?！蔽覀兛梢哉J(rèn)為，“幾乎任何量化問題空間并得出值的情況，都可能看作是度量”。傳統(tǒng)的企業(yè)管理領(lǐng)域有一條準(zhǔn)則——不能測量的東西就不能管理;這條準(zhǔn)則也同樣適用于信息安全管理領(lǐng)域。行業(yè)的實踐經(jīng)驗表明，企業(yè)在完成了網(wǎng)絡(luò)安全架構(gòu)和安全管理建設(shè)的基礎(chǔ)建設(shè)之后，常常會遇上安全管理落地難、檢查難的問題。安全內(nèi)控度量則是針對此問題的解決方案。信息安全內(nèi)控度量可以理解為在企業(yè)內(nèi)部信息安全管理中通過采用系統(tǒng)的、量化的手段對信息安全管理的現(xiàn)狀進(jìn)行測量和評價，從而發(fā)現(xiàn)潛在的安全弱點，切實推動安全管理規(guī)范的落地，持續(xù)提升的信息安全管理水平。2.信息安全度量體系建設(shè)意義度量的優(yōu)勢以往對信息安全管理情況的評價大多采用定性評價，定性評價的在于能夠?qū)o法量化的制度建設(shè)、流程、日常操作等方面進(jìn)行一個較為客觀的評價，但定性評價的缺點也很明顯，由于無法對評價結(jié)果進(jìn)行量化，只能人為的對評價結(jié)果進(jìn)行大致分級，這就有可能因為評價者自身的不足影響評價的客觀性和準(zhǔn)確性。

協(xié)助其建立供應(yīng)商準(zhǔn)入評估機(jī)制，明確數(shù)據(jù)安全責(zé)任條款，并通過定期審計確保第三方合規(guī)。江蘇銀行信息安全分析

《銀行保險機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)安全管理辦法》的落地不僅是合規(guī)要求，更是金融機(jī)構(gòu)構(gòu)建核心競爭力的關(guān)鍵。南京金融信息安全標(biāo)準(zhǔn)

    3、卡西歐泄露大量公司內(nèi)部敏感數(shù)據(jù)日本**消費和商業(yè)電子設(shè)備制造商卡西歐遭到勒索軟件攻擊，卡西歐披露了此次攻擊并警告員工、求職者以及客戶的部分機(jī)密數(shù)據(jù)被竊取。4、Geico網(wǎng)站漏洞致用戶信息長期被爬被罰超8100萬元美國紐約州當(dāng)局對汽車保險巨頭Geico處以975萬美元（約合**幣7068萬元）罰款，原因是該公司未能妥善保護(hù)客戶駕駛證號等信息。5、施耐德電氣遭數(shù)據(jù)勒索施耐德電氣內(nèi)部位于隔離環(huán)境的JIRA服務(wù)器遭入侵，攻擊者聲稱通過暴露憑證訪問，并竊取了大量敏感數(shù)據(jù)和員工與客戶個人信息。03數(shù)據(jù)濫用1、***宣暗網(wǎng)披露9305名諾基亞及微軟員工個人隱私信息安全網(wǎng)站HackRead披露一名代號為“888”的***在暗網(wǎng)中公布了“數(shù)千名（9305名）諾基亞和微軟員工的個人信息”，該***聲稱這些數(shù)據(jù)“都來自這兩家公司的第三方合作伙伴”。2、***公開法國9500萬條公民數(shù)據(jù)據(jù)Cybernews消息，法國公民經(jīng)歷了一次大規(guī)模數(shù)據(jù)暴露事件，超過9500萬條公民數(shù)據(jù)記錄被直接公開在互聯(lián)網(wǎng)上，涉及數(shù)據(jù)類型包括姓名、電話號碼、電子郵件地址和部分支付信息等。3、美國一AI公司因非法收集面部數(shù)據(jù)被罰超3000萬歐元荷蘭數(shù)據(jù)保護(hù)局（DutchDPA）已向美國人工智能公司ClearviewAI開出3050萬歐元。 南京金融信息安全標(biāo)準(zhǔn)