运营商数据安全白皮书_34页_2mb

运营商数据安全白皮书总结

核心内容概述

本白皮书由多家运营商及高校、科技企业联合编写，旨在应对5G时代数据安全面临的挑战，提出系统性的数据安全防护体系。文档围绕数据安全的现状、特点、需求及防护技术展开，重点分析数据在5G网络中的安全问题，并提出相应的管理与技术解决方案，以实现“数据安全可管、可控、可视”的目标。

主要观点与关键信息

1. 运营商数据安全发展状况

• 数据规模快速增长：截至2020年，运营商移动电话用户达15.9亿，5G用户约3000万，预计年底将达2亿。大数据平台沉淀了1600多类数据，涉及3.8万属性。
• 数据泄露风险上升：随着数据价值提升，黑客攻击和数据泄露事件频发，运营商面临严峻的外部安全威胁。
• 业务复杂性增加：运营商业务线条繁多，数据分布广泛，导致数据管理难度加大。
• 数据价值释放受阻：由于安全问题，目前仅能使用统计形式数据对外服务，大数据价值尚未充分释放。

2. 运营商数据安全特点

• 数据类型多、敏感度高：运营商数据包括用户属性、通话、位置、终端等，敏感数据比例高，管理难度大。
• 数据分布广、资产梳理复杂：数据在不同系统和部门中流转，资产梳理与统一管理面临挑战。
• 数据流转路径多、5G更开放：5G网络架构变化使数据流转路径增多，外部访问增加，安全威胁上升。
• 数据融合度低、5G服务受阻：数据融合计算能力不足，限制了5G服务的深入发展。

3. 运营商数据安全需求

• 数据安全管理痛点：数据孤岛严重，内部人员管理复杂，数据共享与融合需求迫切。
• 法律法规与标准要求：需遵循《网络安全法》《数据安全法（草案）》《个人信息保护法（草案）》等法规，以及多项国家标准。
• 内部管理需求：统一数据格式、接口、管理方式，集中存储敏感数据，提升安全防护能力。
• 对外服务需求：需确保合作方具备安全能力，使用数据脱敏、水印、多方计算等技术，保障数据隐私。

4. 数据安全防护体系构建

4.1 体系架构

• 围绕数据生命周期：构建“可管、可控、可视”的防护体系。
• 底层应用系统：关键数据平台、重点网络节点、涉敏业务系统作为支撑。
• 管理与技术双支撑：包括数据资产管理、第三方管理、安全评估、应急响应、个人信息保护、数据出境管理等管理手段，以及风险识别、安全防御、安全检测、安全处置等技术手段。

4.2 管理制度及手段

• 数据资产管理：建立数据资产清单，明确数据类别和敏感级别，定期更新资产信息。
• 第三方管理：制定规范，加强安全资质审查，签订安全协议，限制数据使用范围。
• 数据安全评估：按法律法规和业务变更定期评估数据安全情况，确保合规性。
• 应急响应机制：制定应急预案，定期演练，及时发现和处置安全事件。
• 个人信息保护：实施最小化授权，采用脱敏、模糊化、水印等技术，防止隐私泄露。
• 数据出境管理：重要数据应境内存储，确需出境需进行安全评估。

4.3 技术手段及工具

• 风险识别-数据识别：识别敏感数据，支持正则匹配、列名识别、黑白名单配置等。
• 安全防御-数据源鉴别：通过双向认证确保数据来源合法，防止伪造数据注入。
• 安全防御-数据水印：用于数据泄露后的追踪溯源，支持算法选择和健壮性要求。
• 安全防御-数据脱敏：支持静态与动态脱敏，按场景配置脱敏规则，防止敏感信息泄露。
• 安全防御-数据加密：根据数据敏感级别和传输环境选择加密方式，确保数据机密性。
• 安全防御-数据血缘：追踪数据流转路径，支持可视化展示，实现统一安全管控。
• 安全防御-安全多方计算：实现数据“可用不可见”，支持加法、乘法等协同计算，保护隐私信息。
• 安全检测-日志审计：记录用户行为，定期审计，发现异常操作并及时预警。
• 安全检测-监控预警：采用机器学习分析数据访问行为，预测潜在威胁，实时告警。
• 安全检测-数据安全态势感知：全景可视化数据资产、用户行为、数据血缘和监控预警，提升整体安全态势识别能力。

5. 数据安全防护典型场景

• 5G系统数据安全：需保障数据采集、传输、存储、使用、销毁各阶段安全，采用认证、加密、访问控制、日志审计等手段。
• NFV/SDN数据安全：引入虚拟化和软件定义网络带来新的安全挑战，需加强平台安全加固、资源隔离、数据加密与销毁。
• 网络切片数据安全：需加强切片管理组件的认证与权限控制，实现切片间的安全隔离。
• 边缘计算数据安全：需加强MEC节点的基础设施安全与数据安全管控，包括身份认证、资源隔离、细粒度授权、数据加密与脱敏。
• 数据对外共享：需结合管理与技术手段，如数据脱敏、安全多方计算、数据溯源等，保障数据隐私与安全。

总结

6.1 数据安全解决方案

• 构建统一的数据安全防护体系，实现数据资产统一管理。
• 采用数据识别、脱敏、加密、水印、血缘分析、安全多方计算等技术手段，提升数据安全性。
• 通过身份认证、访问控制、日志审计、监控预警、安全态势感知等机制，实现对数据全生命周期的安全防护。
• 重点保障5G系统、NFV/SDN、网络切片、边缘计算等新场景下的数据安全。

6.2 下一步工作展望

• 未来需从数据动态流转角度出发，加强数据在流动过程中的安全防护。
• 结合数据量大、类型复杂、流转频繁的特点，推动以数据为中心的防护体系。
• 通过数据资产识别与数据流量解析等技术，建立数据流转路径和处理过程的抽象网络，实现数据既可流转又可保护。

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