20210720-中国信通院-云计算行业_数据安全治理实践指南（1.0）_54页_2mb

数据安全治理实践指南总结

核心内容

本指南围绕《数据安全法》背景，阐述了数据安全治理的内涵与实践路径，提出数据安全治理应从广义和狭义两个层面进行理解。广义层面强调多方协同治理，狭义层面聚焦组织内部治理体系建设，围绕数据全生命周期安全、基础安全和数据安全战略构建治理框架。

主要观点

• 以数据为中心：数据安全治理应贯穿数据采集、传输、存储、使用、共享、销毁等全生命周期环节。
• 多元化主体共同参与：数据安全治理需政府、行业、企业、个人等多方协同，形成合力。
• 兼顾发展与安全：数据安全治理不是追求绝对安全，而是要在保障安全的同时，促进数据的开发利用。

关键信息

一、数据安全治理概述

• 数据安全治理是保障数据合规与风险控制的体系化工作。
• 数据安全治理应以数据为中心，围绕数据全生命周期进行管理。
• 治理需结合组织架构、制度流程、技术工具和人员能力体系。

二、数据安全治理总体视图

• 数据安全治理目标：实现数据合规保障与风险管理，推动数据价值释放。
• 治理参考框架包括：数据安全战略、数据全生命周期安全、基础安全。
• 实践路径分为四步：治理规划、治理建设、治理运营、治理成效评估。

三、数据安全治理参考框架

（一）数据安全战略

• 数据安全规划：明确治理目标，制定任务清单，分配资源与责任。
• 机构人员管理：组建治理团队，明确职责分工，设置安全控制措施。

（二）数据全生命周期安全

• 涵盖九个环节：采集、传输、存储、使用、共享、销毁等。
• 各环节需设置管控点和管理流程，实现安全防护。

（三）基础安全

• 包括七项内容：数据分类分级、合规管理、合作方管理、监控审计、账号与权限管理、风险与需求分析、安全事件应急。
• 基础安全能力可在多个环节复用，是数据安全治理体系的重要支撑。

四、数据安全治理实践路线

（一）第一步：治理规划

• 现状分析：梳理合规要求、分析风险点、对比行业实践。
• 方案规划：制定治理目标、构建组织架构、制定制度流程、建设技术工具、培养人员能力。
• 方案论证：从可行性、安全性、可持续性三方面论证治理方案。

（二）第二步：治理建设

• 组织架构体系：设立决策层、管理层、执行层、监督层。
• 制度流程体系：制定制度文件，明确管理流程。
• 技术工具体系：围绕数据全生命周期，部署安全工具。
• 人员能力体系：提升安全意识、培训安全能力、考核安全水平。

（三）第三步：治理运营

• 风险防范：制定安全策略、定期基线扫描、开展风险评估。
• 监控预警：建立统一监控审计平台，开展日常与专项审计。
• 应急处理：制定应急预案、开展应急演练、建立应急响应机制。

（四）第四步：治理成效评估

• 内部评估：定期开展自查、应急演练、对抗模拟等评估方式。
• 第三方评估：引入外部评估，提升治理水平，推动持续改进。

五、数据安全治理未来展望

• 行业化与场景化：未来治理需针对不同行业与场景，制定差异化的治理方案。
• 体系化发展：从“离散”治理向“体系化”治理演进，提升整体防护能力。
• 技术融合：通过数据溯源、隐私计算等技术手段，推动治理能力提升。

六、企业实践案例

（一）中国联通集团

• 构建了涵盖数据安全管理体系、技术体系、运营体系的防护体系。
• 实施了数据追踪溯源、数据安全网关、云桌面、统一账号认证授权审计系统等技术手段。
• 实现了数据全生命周期安全防护，保障用户隐私，降低数据泄露风险。

（二）蚂蚁集团

• 建立数据安全复合治理管理模式，涵盖合规、资产、人员、生命周期、流程、培训等多个维度。
• 实施四重保障体系，包括隐私保护评估、静态与动态检测、安全切面技术、安全审计。
• 强化账密治理，通过自动化、智能化手段降低相关风险。

（三）百度

• 制定数据安全治理三步走策略，从工具化向产品化、平台化演进。
• 推出场景化解决方案，包括高价值数据安全、敏感数据安全、私有化部署安全。
• 采用联邦学习、数据脱敏、可信执行环境等技术手段，实现数据安全与隐私保护。

（四）天翼云

• 早年提出数据全生命周期安全防护体系，逐步完善治理能力。
• 研发数据脱敏系统、出口审计系统、敏感数据发现系统等核心技术产品。
• 构建数据安全平台，实现数据全生命周期的统一管控。
• 提供智慧政务、智慧城市、智慧工业等场景化解决方案，助力企业安全合规。

结语

数据安全治理是保障数字经济时代数据安全与合规的重要手段。通过构建体系化治理框架、落实治理实践路径、加强技术工具和人员能力，组织能够有效防范数据安全风险，实现安全与发展的协同推进。未来，数据安全治理将向行业化、场景化、体系化方向演进，持续提升数据安全防护能力。