炼石网络：110页幻灯片图解重要数据处理安全要求V1.0.0_17mb

《重要数据处理安全要求》与《重要数据识别规则》标准分析总结

核心内容

《重要数据处理安全要求》（征求意见稿）和《重要数据识别规则》（征求意见稿）是国家在数据安全领域的重要标准，旨在加强重要数据的安全管理，保障国家安全、经济运行、社会稳定、公共健康和安全。这些标准与《网络数据分类分级要求》（GB/T 41479-2022）共同构成数据安全处理的重要技术文件。

主要观点

重要数据的定义

重要数据是指特定领域、特定群体、特定区域或达到一定精度和规模的数据，一旦被泄露、篡改或损毁，可能直接危害国家安全、经济运行、社会稳定、公共健康和安全。不包括国家秘密。

安全要求

标准对重要数据处理活动的各个环节（收集、存储、使用与加工、传输与提供、公开、删除）提出了明确的安全要求，包括：

• 设施安全：处理重要数据的系统和云平台需满足GB/T 22239—2019第三级安全要求，并通过相应等级的测评。
• 数据完整性与保密性：采用校验技术或密码技术保障数据在传输和存储过程中的完整性和保密性。
• 数据备份与恢复：提供本地和异地备份功能，确保系统的高可用性。
• 访问控制：实施最小特权和职责分离原则，建立统一的身份和访问管理平台。
• 合规与监管：数据处理者需遵守法律法规，对重要数据进行分类分级，并制定相应的管理制度。

识别规则

《重要数据识别规则》（征求意见稿）强调：

• 识别因素：从后果和影响角度出发，识别重要数据，而非仅依据数据类型。
• 19项识别因素：涵盖政治、国土、军事、经济、文化、社会、生态、科技等16个国家安全领域，强调重要数据对国家安全的潜在影响。
• 动态识别机制：根据数据处理活动的变化，定期对数据分类分级和重要数据目录进行更新和评估。

关键信息

标准制定背景

• 数据已成为国家基础性战略资源，其安全保护是国家网络安全工作的重要组成部分。
• 国家已发布多项政策法规，如《数据安全法》、《网络数据安全管理条例（征求意见稿）》等，为重要数据的识别和管理提供了法律依据。
• 重要数据的识别和处理安全要求需与国家安全体系紧密相关，以实现全面的数据安全治理。

标准起草过程

• 标准从2022年3月开始起草，经过多次修改和专家评审，最终于2023年8月形成征求意见稿。
• 标准起草过程中参考了国内外相关政策和标准，如《个人信息保护法》和美国NIST SP 800-172A等。

适用范围

• 标准适用于数据处理者在处理重要数据时参考。
• 也可供监管部门、评估机构等对重要数据处理活动实施安全监管和评估。

与相关标准的关系

《网络数据分类分级要求》（GB/T 41479-2022）

• 该标准为重要数据的分类分级提供了技术支撑。
• 重要数据的分类分级需与国家和行业主管部门的规定保持一致，同时可在此基础上进行细化。

《重要数据识别规则》

• 标准名称由“识别指南”改为“识别规则”，强调其规范性和可操作性。
• 识别规则基于国家政策和法律法规，涵盖19项识别因素，从国家安全角度出发，强调重要数据的后果和影响。

国际标准借鉴

• 标准参考了美国NIST SP 800-59《国家安全系统识别指南》，从影响角度描述重要数据的特征，而非仅关注数据类型。

重要数据处理活动的安全要求

收集环节

• 数据处理者应制定数据收集程序，明确数据来源、目的、存储位置等。
• 在收集前进行安全评估，确保合法、正当、必要。
• 采用技术手段验证数据真实性、准确性，并确保可追溯性。

存储环节

• 重要数据应存储在中国境内，防止数据出境。
• 实施存储保护措施，包括密码技术、逻辑隔离、访问控制等。
• 制定存储管理制度，定期评估存储安全措施的有效性。

使用与加工环节

• 实施访问控制策略，防止非授权访问。
• 在使用和加工前进行安全评估，确保符合法律法规和数据安全要求。
• 采用保密审查制度，防止数据泄露或滥用。

传输与提供环节

• 与接收方签订法律文件，明确数据使用目的、范围、处理方式等。
• 采取加密、签名、防重放等技术措施，确保传输过程的安全性。
• 对数据出境进行安全评估，并留存相关日志记录3年以上。

公开与删除环节

• 制定重要数据公开管理制度，确保公开内容合法、正当、必要。
• 实施数据删除操作规范，确保删除后的数据不可恢复。
• 对删除过程进行记录和审计，及时更新数据清单和目录。

运行与管理安全

组织与人员

• 设立数据安全负责人和安全管理机构，明确职责和权限。
• 实施人员背景审查、培训、安全协议等管理措施。

数据治理设施

• 建立统一的数据治理平台或设施，实现对重要数据的统一管理。
• 采用技术工具和措施，如密钥管理、证书管理、审计系统等。

供应链管理

• 制定供应商安全管理制度，明确供应商责任和义务。
• 对采购的产品和服务进行安全评估，确保其符合数据安全要求。
• 建立信息共享和黑名单机制，防止供应链风险。

应急响应与风险评估

• 制定重要数据安全事件应急预案，定期进行演练。
• 实施风险评估制度，对重要数据处理活动进行定期评估。
• 对评估结果进行有效利用，制定改进措施。

审计与配合监督管理

• 建立审计策略，确保审计记录的完整性、准确性和不可否认性。
• 配合主管部门进行安全监督检查，提供技术支持和数据访问。
• 在存在较大安全风险时，采取暂停服务、修改算法等措施防止风险扩大。

预期效益

• 经济效益：通过规范重要数据处理活动，提升数据使用效率和安全性。
• 社会效益：保障国家安全、社会稳定和公共利益，提升公众对数据安全的信任。
• 生态效益：通过数据分类分级和安全评估，促进数据的可持续利用和管理。

总结

《重要数据处理安全要求》和《重要数据识别规则》是国家在数据安全领域的重要技术标准，旨在通过明确重要数据的识别和处理要求，加强数据安全管理，防范数据安全风险。这些标准不仅为数据处理者提供了技术支撑和最佳实践，也为监管部门和评估机构提供了操作指南，有助于推动数据安全法规的落地实施，提升我国数据安全治理能力。