网约车业务系统 网络安全防护评测体系

简介: 网约车业务系统网络安全防护评测体系:网约车安全防护测评介绍,评估依据,安全评估流程,交付成果。

网约车业务系统
网络安全防护评测体系

方案介绍

目录
第一章 网约车安全防护测评介绍 2
第二章 评估依据 3
第三章 安全评估流程 4
第四章 交付成果 5
4.1 安全防护测评报告 5
4.2 网络安全定级报告 6
4.3 符合性测评报告 6
4.4 风险评估报告 8
4.5 整改报告 11
4.6 APP安全能力保障报告 12
4.7 新技术新业务安全评估报告 13
4.8 自证报告 13
第五章 我们的项目案例 14

根据通信行业网络安全防护相关法规和标准要求,网约车互联网平台应开展网络安全防护工作,落实防护措施,及时消除安全隐患,保障网络与系统安全,主要包括网络与系统定级备案、网络安全符合性评测和风险评估,并向通信主管部门提交安全防护测评报告、定级备案报告、符合性评测报告、风险评估报告、整改报告及APP安全能力保障报告。

第一章 网约车安全防护测评介绍

根据《通信网络安全防护管理办法》(工信部令11号)、《电信网和互联网安全等级保护实施指南》等通信行业网络安全防护相关法规和标准要求,网约车互联网平台应开展网络安全防护工作,落实防护措施,及时消除安全隐患,保障网络与系统安全,主要包括网络与系统定级备案、网络安全符合性评测和风险评估,并向通信主管部门提交安全防护测评报告、定级备案报告、符合性评测报告、风险评估报告、整改报告及APP安全能力保障报告。
网约车互联网平台网络安全定级备案可在省级通信主管部门指导下采取自主定级方式,网络安全符合性评测报告、风险及整改评估报告可由具备网络安全评估等相应安全服务能力的第三方安全检测机构提供或者企业自行开展。

第二章 评估依据
《中华人民共和国网络安全法》
《中华人民共和国电信条例》
《通信网络安全防护管理办法》(工信部第11号令)
《互联网新技术新业务安全评估指南》
《电信网和互联网网络安全防护系列技术标准》
《信息安全技术信息系统安全保障评估框架》
《信息安全技术信息安全风险评估规范》
《信息安全技术信息安全测评规范》
《电信和互联网用户个人电子信息保护通用技术要求和管理要求》
《电信和互联网用户个人电子信息保护检测要求》
《移动互联网联网应用安全防护要求》
《移动互联网联网应用安全防护检测要求》
《电信网和互联网安全防护管理指南(YD/T 1728-2008)》
《电信网和互联网信息服务业务系统安全防护要求(YD/T 2243-2016)》
《电信网和互联网信息服务业务系统安全防护检测要求(YD/T 2244-2011)》
《电信网和互联网管理安全等级保护要求(YD/T 1756-2008)》
《电信网和互联网管理安全等级保护检测要求(YD/T 1757-2008)》
《电信网和互联网安全防护基线配置要求 网络设备(YD/T 2698-2014)》
《电信网和互联网安全防护基线配置要求 安全设备(YD/T 2699-2014)》
《电信网和互联网安全防护基线配置要求 数据库(YD/T 2700-2014)》
《电信网和互联网安全防护基线配置要求 操作系统(YD/T 2701-2014)》
《电信网和互联网安全防护基线配置要求 中间件(YD/T 2702-2014)》
《电信网和互联网安全防护基线配置要求 WEB应用系统(YD/T 2703-2014)》
《第三方安全服务能力评定准则(YD/T 2669-2013)》
《电信网和互联网网络安全防护定级备案实施指南 (YD/T 3799-2020)》
《电信网和互联网数据安全风险评估实施方法 (YD/T 3801-2020)》
5.png
6.png
7.png
8.png
9.png
10.png
11.png
12.png
13.png
14.png
15.png

目录
打赏
0
1
1
0
65
分享
相关文章
基于Python深度学习的眼疾识别系统实现~人工智能+卷积网络算法
眼疾识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法,并收集了4种常见的眼疾图像数据集(白内障、糖尿病性视网膜病变、青光眼和正常眼睛) 再使用通过搭建的算法模型对数据集进行训练得到一个识别精度较高的模型,然后保存为为本地h5格式文件。最后使用Django框架搭建了一个Web网页平台可视化操作界面,实现用户上传一张眼疾图片识别其名称。
189 5
基于Python深度学习的眼疾识别系统实现~人工智能+卷积网络算法
PyTorch生态系统中的连续深度学习:使用Torchdyn实现连续时间神经网络
神经常微分方程(Neural ODEs)是深度学习领域的创新模型,将神经网络的离散变换扩展为连续时间动力系统。本文基于Torchdyn库介绍Neural ODE的实现与训练方法,涵盖数据集构建、模型构建、基于PyTorch Lightning的训练及实验结果可视化等内容。Torchdyn支持多种数值求解算法和高级特性,适用于生成模型、时间序列分析等领域。
194 77
PyTorch生态系统中的连续深度学习:使用Torchdyn实现连续时间神经网络
基于Python深度学习的【害虫识别】系统~卷积神经网络+TensorFlow+图像识别+人工智能
害虫识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法,并收集了12种常见的害虫种类数据集【"蚂蚁(ants)", "蜜蜂(bees)", "甲虫(beetle)", "毛虫(catterpillar)", "蚯蚓(earthworms)", "蜚蠊(earwig)", "蚱蜢(grasshopper)", "飞蛾(moth)", "鼻涕虫(slug)", "蜗牛(snail)", "黄蜂(wasp)", "象鼻虫(weevil)"】 再使用通过搭建的算法模型对数据集进行训练得到一个识别精度较高的模型,然后保存为为本地h5格式文件。最后使用Djan
16 1
基于Python深度学习的【害虫识别】系统~卷积神经网络+TensorFlow+图像识别+人工智能
基于Python深度学习的【蘑菇识别】系统~卷积神经网络+TensorFlow+图像识别+人工智能
蘑菇识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法,并收集了9种常见的蘑菇种类数据集【"香菇(Agaricus)", "毒鹅膏菌(Amanita)", "牛肝菌(Boletus)", "网状菌(Cortinarius)", "毒镰孢(Entoloma)", "湿孢菌(Hygrocybe)", "乳菇(Lactarius)", "红菇(Russula)", "松茸(Suillus)"】 再使用通过搭建的算法模型对数据集进行训练得到一个识别精度较高的模型,然后保存为为本地h5格式文件。最后使用Django框架搭建了一个Web网页平台可视化操作界面,
85 11
基于Python深度学习的【蘑菇识别】系统~卷积神经网络+TensorFlow+图像识别+人工智能
RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为 2024轻量化网络MoblieNetV4:移动生态系统的通用模型
RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为 2024轻量化网络MoblieNetV4:移动生态系统的通用模型
72 4
RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为 2024轻量化网络MoblieNetV4:移动生态系统的通用模型
YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为 2024轻量化网络MoblieNetV4:移动生态系统的通用模型
YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为 2024轻量化网络MoblieNetV4:移动生态系统的通用模型
79 8
YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为 2024轻量化网络MoblieNetV4:移动生态系统的通用模型
深度剖析静态长效代理IP在技术革新与网络防护上的表现
随着数字化发展,网络安全与隐私保护成为核心需求。静态长效代理IP通过智能路由、动态IP池管理、加密技术、负载均衡及API集成等技术创新,提升数据传输速度与安全性。它在保护用户隐私、实施访问控制、确保数据安全及网络监控方面发挥重要作用,为企业和个人提供更高效、安全的网络解决方案,推动各行业的发展。
14 0
业务上云的主要安全风险及网络安全防护建议
业务上云面临数据泄露、配置错误、IAM风险、DDoS攻击、合规与审计、供应链及内部威胁等安全挑战。建议采取全生命周期加密、自动化配置检查、动态权限管理、流量清洗、合规性评估、供应链可信验证及操作审批等措施,构建“预防-检测-响应”一体化安全体系,确保数据保护、权限收敛、合规审计和弹性防护,保障云端业务安全稳定运行。
优质网络舆情监测系统大盘点
一款出色的网络舆情监测系统,不仅能够助力相关主体迅速捕捉舆情信息,有效应对危机,还能够助力其更好地把握舆论动态,维护自身形象。那么,市场上有哪些比较好的网络舆情监测系统呢?这里,本文有为各位整理了一些好用的舆情检测系统,以供各位参考!
22 0

热门文章

最新文章

AI助理

你好,我是AI助理

可以解答问题、推荐解决方案等