数据安全复合治理与实践白皮书-67页_10mb

数据安全复合治理与实践白皮书总结

核心内容

本白皮书由中国软件评测中心、国家信息中心《信息安全研究》和蚂蚁科技集团股份有限公司联合撰写，旨在为组织提供一套可落地的数据安全治理方案。白皮书重点介绍了数据安全治理的形势、国内外治理框架、当前面临的主要挑战以及数据安全复合治理模式，为组织在数字经济背景下构建数据安全治理体系提供了理论指导和实践参考。

主要观点

• 数据安全的重要性：随着数据成为关键生产要素，数据安全对国家安全、社会稳定和人民福祉具有重大影响。数据非法贩卖、滥用、泄露等风险持续加剧，亟需提升数据安全治理能力。
• 法律法规与标准：《数据安全法》、《个人信息保护法》等法律和相关标准的出台，标志着我国数据安全治理进入制度化、规范化阶段，为治理实践提供了法律依据和规范指导。
• 治理框架与模型：微软DGPC框架、Gartner DSG框架、DSMM模型等为数据安全治理提供了不同角度的方法论指导，但各自侧重不同，缺乏统一落地机制。
• 治理模式创新：提出“数据安全复合治理模式”，强调系统性、落地性和协同效应，融合战略、管理和技术，形成有机整体，提升治理效能。

关键信息

数据安全治理的必要性

• 数据已成为基础性、战略性资源，对国家治理、社会发展和个人生活产生深远影响。
• 数据泄露、滥用、贩卖等风险不断上升，对国家安全、社会稳定、组织权益和个体隐私构成严重威胁。
• 数据安全治理需与业务复合、管理与技术复合，形成有机整体，提升治理能力。

数据安全治理面临的挑战

• 战略重视不足：数据安全治理常由单个部门主导，缺乏高层支持和统筹规划。
• 管理机制不完善：治理过程存在离散化、形式化问题，缺乏可落地的制度和流程。
• 技术支撑不足：传统技术手段难以应对复杂场景和新兴技术带来的安全风险，需强化技术能力。
• 安全与发展的平衡：在保障数据安全的同时，需促进数据应用与价值挖掘，实现“可用不可见”、“可算不可识”。

数据安全复合治理模式

• 治理框架：包括基线设定、心智运营、原生设计、安全度量、可证溯源、红蓝对抗、测评认证等环节，形成完整的治理闭环。
• 战略层面：明确数据安全的战略地位，设立专门的治理组织架构和制度规范，确保治理工作的系统性和权威性。
• 运营管理层面：强调实战牵引和全员参与，通过可执行安全基线、互动式心智运营、原生式数据保护、多视角安全度量、可自证溯源处置、测评认证、红蓝演练等方式提升治理能力。
• 治理科技层面：构建系统能力、算法能力、数据能力与产品能力，为数据安全治理提供技术支撑。

数据安全治理科技

• 产品能力：包括全息资产画像、深度安全防护、智能安全运营、隐私保护与隐私计算等。
  • 全息资产画像：通过分类分级、链路刻画和资产认知，实现对组织数据的全面洞察与管理。
  • 深度安全防护：包括数据服务海关、专数专用和数据反爬能力，确保数据流动合规、数据使用安全、数据防护有效。
• 系统能力：涵盖安全平行切面、密码基础设施、安全可信环境、终端安全等，为数据安全治理构筑底层系统支持。
• 算法能力：包括数据识别、数据血缘图谱、异常访问检测等，实现对数据安全风险的智能识别与处理。
• 数据能力：包括准实时精准检索、压缩索引、异构数据提取等，为海量数据的治理提供高效支撑。

实践案例

• APP个人信息保护治理实践：通过建立统一的数据分发平台，控制敏感数据的下载与导出，确保合规与安全。
• 数据分类分级技术实践：通过自动化的数据分类分级机制，提升数据管理效率和安全控制精度。
• 数据安全心智运营实践：通过互动式运营方式，提升员工安全意识和行为规范，实现全员参与。

趋势与建议

• 趋势：数据安全治理将更加注重系统性、智能化、可证化，融合隐私计算、区块链等新技术。
• 建议：组织应建立完整的数据安全治理体系，包括战略、管理、技术三个层面；加强制度规范、人员培训和安全意识建设；推动技术能力与业务场景深度融合，实现数据安全治理的高效落地。

总结

数据安全复合治理模式是应对当前数据安全挑战的有效手段，其核心在于系统性、实战性和全员参与，通过技术手段与管理机制的协同，实现数据全生命周期的安全保障。组织应从战略层面重视数据安全，构建科学的治理框架，提升治理能力，确保数据安全治理工作的持续优化与有效实施。