《资产管理数据资产分类与代码》（GB/T 47949—2026）、《资产管理 数据资产登记指南》（GB/T 47950—2026）两项国家标准将于9月1日正式实施。标准由财政部组织起草，全国资产管理标准化技术委员会归口管理。《资产管理 数据资产分类与代码》在“信息数据类无形资产”大类之下，把数据资产划分为结构化数据、半结构化数据、非结构化数据，共计15个细类。《资产管理 数据资产登记指南》聚焦初始登记、变更登记、注销登记三大关键环节，对资产台账登记、会计账簿登记提出细则，搭建权责清晰、流程完备的数据资产登记管理体系。数据资产作为数字经济重要战略资源，两项国标的落地，为数据资产全生命周期规范化管理、合规高效流通使用筑牢基础，助力数字经济高质量发展。
近日，韩国整形医美信息平台“江南姐姐”（Gangnam Unni）发生用户个人信息泄露事件。该平台运营方Healing Paper发布声明及赔偿方案，其中包括向韩国受影响用户提供价值5万韩元的平台积分，以及金融诈骗损失保险等。海外受影响用户的赔偿方案将另行通知。该平台披露约有近22万名客户的姓名、联系方式、医美咨询及手术信息等个人资料遭不同程度泄露。声明表示，公司已主动向韩国互联网与安全局（KISA）通报此次个人信息泄露事件，并已逐一通知受影响用户。
近期，柏林州政府确认遭遇针对该市行政网络的网络攻击后，正在应对一起勒索企图，并且官员已明确拒绝支付赎金。Rhysida勒索软件组织在柏林官方拒绝支付30比特币赎金后，将近6TB国家行政文件泄露至暗网。该组织声称窃取5.79TB数据、约144万个文件，涉及12076人个人信息，内容涵盖人事档案、行政违法记录、明文密码凭证、法庭案件、保密协议及国家机密文件。事件影响远超常规数据窃取：泄露材料包含国家防务计划、极端灾难情况下的秘密通信渠道、政府应急预案，以及化学、生物、放射性和核威胁(CBRN)相关文件，使经济勒索演变为国家安全隐患。柏林州政府已启动危机响应机制，设立中央部门审查泄露数据并通知受影响公民。
近日，研究员发现一个疑似越南的APIS数据库在公网暴露，里边有超2.2亿条各个航班的乘客和机组人员数据，涉及姓名、出生日期、性别、国家、护照号码、签发国家、航班信息等。据悉，该数据库数据的时间跨度覆盖近9年多，主要是途经越南的航班，抽查数据显示涉及中国、韩国、加拿大等多国民众，目前尚不确定数据库暴露了多久、是否有人窃取。APIS系统一般由各国边境管制机构使用，越南则是由公安部出入境管理局管理，目前无法确定关联，该数据库配置错误已获修复。点击标题可查看详情链接
近期，黑客已使用商用AI模型入侵拉丁美洲多国的政府、交通及金融行业网络。这一系列活动说明，对话式AI工具可以提升常规入侵流程的效率：既可以修复出错的脚本，也能帮助攻击者将窃取的数据从已攻陷系统外传。这些攻击行动并未完全依赖AI生成的全新恶意软件家族。其中一起攻击滥用Windows合法工具和迭代编写的批处理脚本；另一起则通过求职主题钓鱼、远控木马和代理工具，针对巴西金融领域目标发起攻击。分析师将这两起攻击集群分别编号为CL-CRI-1131和CL-CRI-1163。两者存在共用SOCKS5中继基础设施的特征，且攻击过程中都使用了大语言模型，研究人员据此将两起活动关联。受害机构覆盖墨西哥某交通组织、多个联邦政府部门、墨西哥与厄瓜多尔的市级水务机构，以及巴西多家金融机构。
英国三大机场近日遭遇一起网络安全事件，黑客获取了近900万人的数据，并索要赎金。曼彻斯特机场、东米德兰兹机场和伦敦斯坦斯特德机场三家知名机场受影响，它们均属于英国最大的机场运营商曼彻斯特机场集团（MAG）。泄露的数据涉及客户电子邮箱、电话号码、车辆登记信息、邮政编码等，机场WiFi/停车场/休息室/VIP通道等各类场景的客户都可能受到影响。由于英国邮政编码分配非常细致，泄露信息可能精准定位现实地址，从而能更精准的实施诈骗或社会工程攻击。
近年来，随着生成式人工智能技术快速演进，以及越来越多企业级应用场景不断涌现，生成式AI在企业中的采用速度呈爆发式增长。然而，大语言模型（LLM）也可能意外生成有害结果、泄露敏感信息，甚至成为攻击者的攻击入口。随着技术不断发展，以及攻击者持续寻找新的系统突破方式，这些安全风险本身也在不断发生变化。对于企业而言，由此可能带来的后果不仅包括负面舆情，还可能涉及合规风险、网络安全事件、法律责任，甚至集体诉讼。为了跟进最新的大语言模型安全风险，开放全球应用安全项目（OWASP）更新了其LLM 应用十大关键安全风险，包括提示词注入、敏感信息泄露、过度代理权限、供应链漏洞、数据与模型投毒、无界资源消耗、错误信息、隐藏上下文暴露、向量与嵌入安全缺陷、输出处理不当。