一文读懂数据安全治理，包含数据分类分级国家标准解读+数据安全治理总体视图（53页）+59页数据安全解决方案PPT

包含数据分类分级国家标准（25页PDF）+数据安全治理总体视图（53页PDF）+59页数据安全解决方案（59页PPT）

（一）GB数据分类分级（国家标准）解读

1. 数据分类

数据分类是对数据进行归类，以便根据数据的内容和用途采取不同的管理措施。通常从数据的性质、用途、敏感性等角度进行分类。以下是典型的分类标准：

按数据性质分类：

业务数据：支持企业核心业务运营的数据，如订单、客户信息、财务数据等。

技术数据：涉及技术系统运行的数据，如日志数据、系统配置等。

管理数据：反映企业内部管理活动的数据，如人力资源、绩效考核等。

法律/合规数据：涉及法律、监管、合规要求的数据，如税务申报、合同信息等。

按数据敏感性分类：

公共数据：不涉及个人隐私、商业机密或国家安全，可以公开发布的数据。

内部数据：企业内部使用的数据，不适合公开，但泄露的影响较小。

敏感数据：涉及个人隐私、商业秘密，泄露可能对个人或组织造成一定损害。

机密数据：高度敏感的数据，涉及国家安全、企业核心技术，泄露可能导致严重后果。

2. 数据分级

数据分级是根据数据的敏感性、重要性、影响范围等因素，对数据进行风险级别的划分。分级的目标是确定不同的数据保护需求，防止数据泄露或滥用。数据通常分为以下几个级别：

1. 一级（公共级/普通级）

特点：此类数据是公共信息，不涉及隐私、敏感信息，泄露对组织或个人没有明显的负面影响。

保护措施：基本的访问控制和权限管理。

2. 二级（内部级/敏感级）

特点：此类数据对组织的内部运营有一定影响，涉及内部业务流程或内部管理。数据泄露会对组织声誉或业务造成一定影响，但影响范围较小。

保护措施：较为严格的访问权限控制和审计措施，以防止未经授权的内部人员访问。

3. 三级（重要级/机密级）

特点：此类数据涉及组织的核心业务或个人敏感信息，泄露可能导致组织重大经济损失或对个人隐私造成侵害。

保护措施：需要强加密、详细的访问控制和权限管理，防止未经授权的访问，并且需要定期审计和监控。

4. 四级（核心级/绝密级）

特点：此类数据涉及国家安全、企业核心竞争力或重要商业秘密，泄露会对国家、企业或个人造成极其严重的后果，甚至是不可逆的损害。

保护措施：最高等级的安全保护，包括多层加密、访问权限的严格分配和动态管理、全天候的监控和审计，确保数据的绝对安全。

3. 数据分类分级的核心要素

数据分类分级需要考虑以下几个核心要素：

数据敏感性：衡量数据的私密性、隐私性或机密性，评估泄露或篡改数据的潜在危害。

数据价值：评估数据对业务或组织的战略意义，如财务数据、专有技术、客户信息等。

法律合规要求：依据《网络安全法》、《数据安全法》等法律法规，确定某些类型数据的法律保护要求，如个人隐私、国家安全数据等。

数据生命周期：考虑数据在整个生命周期（从创建到销毁）的安全需求，不同阶段可能需要不同级别的安全控制。

4. 数据分类分级的流程

实施数据分类分级通常遵循以下流程：

数据收集与识别：收集组织内的数据资源，识别数据的类型和来源。

数据分类与分级标准制定：基于法律法规、业务需求和安全风险，制定适合组织的数据分类分级标准。

数据分类分级实施：根据既定标准对现有数据进行分类和分级，形成数据目录。

安全控制措施配置：根据分级结果，配置相应的数据安全措施，保障数据在不同级别下的安全需求。

持续监控与审计：定期监控和审计数据分类分级的执行情况，确保数据的安全性和合规性。

（二）【数据安全推进计划】 数据安全治理实践指南3.0

在数据安全推进计划中，数据治理总体视图是关键的框架，旨在通过全面的管理与策略确保数据的安全、合规和高效使用。该视图包括以下几个核心要素：

1. 数据治理组织结构

职责与角色分工：明确组织中各层级的数据治理角色与责任，包括数据所有者、数据管理者、数据用户等，确保每个角色都清楚其在数据安全中的任务。

治理委员会：成立数据治理委员会，由高级管理层、业务部门和IT部门组成，以确保治理的战略方向与实际需求一致。

2. 数据管理政策与标准

数据分类与分级：基于数据敏感性、价值和风险，制定清晰的数据分类和分级标准。常见的分类包括公共数据、敏感数据、机密数据等，每种类别对应不同的安全控制措施。

数据保护策略：定义如何管理数据生命周期中的安全性，涵盖数据的存储、传输、使用和销毁的规范。

数据合规要求：确保数据治理策略符合相关法律法规（如GDPR、CCPA等），以及行业标准和合规性要求。

3. 数据管理技术框架

数据架构管理：建立清晰的数据架构，包括数据资产目录、数据模型、数据标准及其与业务系统的关系，确保数据在各个系统中保持一致和可追溯性。

安全控制与技术实现：部署数据加密、访问控制、日志审计等技术，保障数据的机密性、完整性和可用性。

数据访问管理：基于最小权限原则，制定数据访问控制政策，确保只有授权人员才能访问和处理特定类别的数据。

4. 数据质量管理

数据质量标准：建立一套标准化的指标，如数据的准确性、一致性、完整性和及时性，以衡量和管理数据质量。

数据质量监控与审计：部署持续监控与审计机制，定期检测数据质量问题，及时进行修复与优化，确保数据始终满足业务需求。

5. 数据文化与培训

数据意识培训：为所有员工提供定期的数据安全与治理培训，提升全员数据安全意识，减少人为操作引发的风险。

文化倡导：在企业内部倡导数据驱动文化，鼓励业务和技术团队对数据治理的理解与参与，从战略层面推动数据治理的有效执行。

6. 风险管理与应急响应

数据风险评估：定期进行数据安全风险评估，识别潜在的安全威胁与漏洞，确保企业具备应对数据安全风险的准备。

应急预案与响应机制：制定数据泄露、系统入侵等突发事件的应急响应计划，确保在安全事件发生时能快速采取措施，降低损失并恢复业务。

7. 数据生命周期管理

数据生命周期的各个阶段：从数据的创建、存储、处理、分发到销毁，每个阶段都有明确的安全要求与规范，确保数据在整个生命周期内都受到适当的保护。

数据归档与销毁：明确数据的归档和销毁政策，确保过期、无用或冗余的数据被及时处理，减少存储和管理成本，同时降低数据泄露的风险。

8. 持续优化与评估

数据治理评估与改进：通过定期的审计和评估，检测数据治理计划的有效性，并根据实际情况进行调整和优化，确保治理计划与企业的业务发展需求保持一致。

技术与政策更新：随着技术的发展和新法规的出台，持续更新数据治理的技术手段和管理政策，确保数据治理框架的前瞻性和可持续性。

9. 第三方管理与协作

供应商和合作伙伴管理：确保与第三方合作时，合作方的数据安全措施符合企业的治理要求，签署数据安全协议以保障数据在外部流通中的安全。

数据共享和交换管理：在确保合规和安全的前提下，规范内部和外部的数据共享流程，确保数据共享的透明性和追踪能力。

通过以上要素的协同运作，数据治理总体视图为企业构建了一个全面的数据管理框架，既满足了数据安全的要求，又促进了数据的高效利用和合规性。

（三）《数据治理与数据安全防护方案》59页PPTX