网络与信息安全风险评估服务是保障企业数据安全的重要服务，随着数字化时代的快速发展，该服务正逐渐成为企业数字化转型过程中不可或缺的组成部分。然而，网络安全威胁日益增多和攻击手段不断升级，如何有效地进行网络与信息安全风险评估已成为一个亟待解决的问题。本文将介绍网络与信息安全风险评估服务所需遵循的技术应用标准，并探讨其未来发展趋势及可能带来的影响。这将有利于企业更好地了解网络与信息安全风险评估服务，以便更好地采取相关措施，确保企业信息安全。
网络与信息安全风险评估服务的标准和规范
随着信息化程度的深入，网络与信息安全风险评估服务越来越受到关注。网络与信息安全风险评估服务是指通过对目标系统进行全面、深入的安全风险评估，为客户提供科学、实用的安全方案和风险管理措施。为保证网络与信息安全风险评估服务质量和规范性，相关部门和企业制定了一系列的标准和规范。
首先，我国国家标准《信息安全技术 网络安全 信息系统风险评估技术指南》（GB/T31174-2014）规定了网络与信息系统风险评估的基本原则和方法，明确了评估对象、评估任务和评估步骤。
此外，ISO/IEC 27001信息安全管理体系标准和外部风险评估标准等也为网络与信息安全风险评估服务提供了规范和指导。
其次，网络与信息安全风险评估服务应符合相关法规和政策的要求。例如我国《网络安全法》明确规定，网络运营者和网络产品及服务提供者应当依据国家和行业标准，进行必要的网络安全风险评估，建立安全保障体系和风险应对预案。同时，国内的一些监管机构也会针对不同行业或领域的安全风险评估制定具体规范和要求。
然后，网络与信息安全风险评估服务机构应遵守商业道德，保证客户隐私和知识产权的保护。为了确保服务质量和规范性，机构应合理设置评估人员资质要求、实施质量控制和质量保证等机制。
标准参照：
《中华人民共和国数据安全法》
《中华人民共和国网络安全法》
《中华人民共和国个人信息保护法》
GB/T 18336-2001《信息技术安全性评估准则》
GB/T 19716-2005《信息安全管理使用规则》
GB/T 20261-2006《信息技术系统安全工程能力成熟度模型》
GB 17859-1999 《计算机信息系统安全保护等级划分准则》
GB/T 19715-2005《信息技术安全管理指南》
GB/T 20984-2007《信息安全风险评估规范》
5.2网络安全风险评估方案
?确定评估的范围和目标
明确评估的范围，例如网络架构、系统、应用程序等，并确定评估的目标，例如识别网络威胁和漏洞、评估安全策略的有效性等。
?收集信息
收集组织的网络架构、系统配置、应用程序等信息，并了解组织的安全策略和措施。同时，收集已知的威胁和漏洞信息，以便在评估过程中进行参考。
?评估威胁和漏洞
使用漏洞扫描工具、威胁建模、漏洞利用测试等方法，识别组织面临的威胁和漏洞，并分析其可能的影响和风险。
?评估安全控制
评估组织的安全控制措施，例如防火墙、入侵检测系统、访问控制等，以确定其有效性和可靠性。
?评估风险和制定建议
综合威胁和漏洞评估、安全控制评估等信息，对组织的网络安全风险进行评估，并提出改进建议和安全措施，以降低组织面临的风险。
报告和沟通
撰写评估报告，向组织的管理层、安全团队等进行沟通和报告，以便制定相应的安全决策和措施。
网络安全风险评估技术应用
ICT供应链安全威胁识别参考
信息通信技术（ICT）是Information and CommunicationTechnology的缩写ICT供应链风险管理的主要目标如下：
完整性：确保在ICT供应链的所有环节中，产品、系统、服务及其所包含的组件、部件、元器件、数据等不被植入、篡改、替换和伪造
保密性：确保ICT供应链上传递的信息不被泄露给未授权者
可用性：确保需方对ICT供应链的使用不会被不合理地拒绝
可控性：可控性是指需方对ICT产品、服务或供应链的控制能力
ICT供应链主要面临五类安全威胁
恶意篡改、假冒伪劣、供应中断、信息泄露或违规操作、其他威胁。
工业控制系统平台脆弱性识别参考
工业控制系统平台组成：工业控制系统硬件、操作系统及其应用软件。
造成平台脆弱性的原因：工业控制系统中软硬件本身存在的缺陷、配置不当和缺少必要的维护等 。
平台脆弱性包括平台硬件、平台软件、平台配置和平台管理四个方面的脆弱性。
人工智能安全风险分析参考
人工智能安全：是指通过必要措施，防范对人工智能系统的攻击、侵入、干扰、破坏和非法利用以及意外事故，使人工智能系统处于稳定可靠的运行状态，以及遵循人工智能以人为本、权责一致等安全原则，保障人工智能算法模型、数据、系统和产品应用的完整性、保密性、可用性、鲁棒性、透明性、公平性和保护隐私的能力。
人工智能安全风险分析如下
人工智能训练数据安全风险：人工智能依赖于训练数据，若智能计算系统的训练数据污染，则可导致人工智能决策错误。
人工智能算法安全风险：智能算法模型脆弱性，使得其容易受到人为闪避攻击、后门攻击。研究人员发现对抗样本生成方法可诱使智能算法识别出现错误判断。
人工智能系统代码实现安全风险：人工智能系统和算法都依赖于代码的正确实现。目前，开源学习框架存在未知的安全漏洞，可导致智能系统数据泄露或失控。
人工智能技术滥用风险：人工智能技术过度采集个人数据和自动学习推理服务，导致隐私泄露风险增加。
高度自治智能系统导致社会安全风险：自动驾驶、无人机等智能系统的非正常运行，可能直接危害人类身体健康和生命安全。
5.4网络与信息安全风险评估服务的未来发展趋势
未来，网络与信息安全风险评估服务将继续得到广泛应用和关注，并呈现以下五个方向的发展趋势：
第 一，网络与信息安全风险评估服务将从基础设施层面逐步延伸到应用场景层面，包括互联网金融、物联网、人工智能等领域。
第二，使用数据分析等技术手段加强评估服务的科学性和精度，提高评估结果的可靠性和准确性。
第三，网络与信息安全风险评估服务将逐渐向全方位、智能化的方向发展。通过应用自动化技术，可以有效降低人力和时间成本，提高服务效率。
第四，网络与信息安全风险评估服务将与新兴技术，如区块 链等结合，提供更灵活、安全的服务模式。
第五，网络与信息安全风险评估服务的市场竞争将逐渐升级，相应的资质管理标准和机构信用评级等措施也将越来越重要。同时，面对快速变化的网络安全威胁形势和各种法规政策要求，相关机构将需要不断的创新和改进，不断提高服务质量和利益保障能力。