《数据安全治理实践指南1.0》_52页_2mb

数据安全治理实践指南总结

核心内容

本指南旨在指导组织如何构建数据安全治理体系，实现数据安全与业务发展的协同推进。指南以《中华人民共和国数据安全法》为法律依据，结合中国互联网协会发布的T/ISC-0011-2021《数据安全治理能力评估方法》标准，提出数据安全治理的总体视图、参考框架、实践路线及未来发展方向。

数据安全治理涵盖数据全生命周期的各个环节，包括采集、传输、存储、使用、共享、销毁等，强调以数据为中心、多元化主体协同治理、兼顾发展与安全的原则。

主要观点

1. 以数据为中心：数据安全治理应围绕数据全生命周期展开，根据不同业务场景和环节制定针对性措施。
2. 多元化主体参与：数据安全治理需政府、企业、行业组织和个人等多方协作，形成协同共治机制。
3. 发展与安全并重：数据只有在流动中才能发挥价值，而数据安全是数据流动的前提，治理应实现发展与安全的平衡。

关键信息

• 数据安全治理目标：在合规保障和风险管理的前提下，实现数据的开发利用，保障业务持续健康发展。
• 数据安全治理参考框架：包括数据安全战略、数据全生命周期安全、基础安全三部分。
• 数据安全治理实践路径：分为治理规划、治理建设、治理运营、治理成效评估四个阶段。
• 数据安全治理未来方向：推动治理实践“行业化”“场景化”；从“离散”向“体系化”演进。

数据安全治理总体视图

• 治理目标：合规保障、风险管理、数据开发利用。
• 治理框架：数据安全战略、数据全生命周期安全、基础安全。
• 实践路径：治理规划、建设、运营、成效评估。

数据安全治理参考框架详解

1. 数据安全战略

• 数据安全规划：明确治理目标，制定年度及中长期规划。
• 机构人员管理：设立治理团队，明确职责分工，制定人员权限和安全控制措施，建立统一管理平台。

2. 数据全生命周期安全

• 数据采集安全：明确采集团队职责，实现数据源可信管理、敏感数据识别与防泄漏。
• 数据传输安全：身份鉴别、加密传输、接口管控。
• 数据存储安全：加密存储、权限管理、介质安全。
• 数据备份与恢复：制定操作规程，建立备份与恢复平台。
• 数据使用安全：脱敏、审批、行为监控。
• 数据处理环境安全：资源隔离、行为审计、防泄漏工具部署。
• 数据内部共享安全：建立共享清单、审批机制、日志记录。
• 数据外部共享安全：制定安全策略、评估接收方能力、接口管控。
• 数据销毁安全：分类分级销毁、过程监督、效果评估。

3. 基础安全

• 数据分类分级：明确分类分级原则，建立识别规则及工具。
• 合规管理：梳理合规要求，建立合规清单及评审工具。
• 合作方管理：评估合作方能力，签订协议，建立统一管理平台。
• 监控审计：建立统一平台，实现行为监控、日志记录与审计。
• 鉴别与访问：建立账号与权限管理体系，确保访问控制。
• 风险与需求分析：识别风险，制定防护策略，进行需求分析。
• 安全事件应急：建立应急响应体系，制定预案，定期演练。

数据安全治理实践路线

第一步：治理规划

• 现状分析：分析合规差距、风险点及行业最佳实践。
• 方案规划：构建组织架构、制度流程、技术工具及人员能力体系。
• 方案论证：进行可行性、安全性及可持续性分析。

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，明确各层级职责。
• 制度流程体系：制定管理规范、操作指南、流程文件，建立统一管理制度平台。
• 技术工具体系：部署涵盖数据全生命周期的技术工具，如脱敏系统、审计平台、账号管理平台等。
• 人员能力体系：开展数据安全意识培训、能力培训及考核，形成闭环培养机制。

第三步：治理运营

• 风险防范：制定安全策略，进行基线扫描，开展风险评估。
• 监控预警：建立统一监控审计平台，实现对高风险行为的实时监测。
• 应急处理：制定应急预案，开展应急演练，建立事件管理平台。

第四步：治理成效评估

• 内部评估：通过自查、演练、对抗模拟等方式评估治理成效。
• 第三方评估：引入第三方机构进行客观评估，实现对标分析与持续改进。

企业实践案例

1. 中国联通集团

• 治理思路：以“数据安全是生命线”为原则，构建数据安全管理体系、技术体系及运营体系。
• 实践内容：
  • 建设数据资产地图、数据脱敏系统、统一账号系统、数据安全监测与审计系统、云桌面系统、数据追踪溯源系统、数据安全网关系统。
  • 实施精细化安全运营，包括系统安全运营、数据运营管控、业务运营管控。
• 治理效果：有效降低数据泄露、篡改、滥用风险，通过安全检查未发现重大问题。

2. 蚂蚁集团

• 治理思路：构建数据安全复合治理模式，涵盖合规管理、资产管理、人员管理、流程管理等多维度。
• 实践内容：
  • 实施APP个人信息保护四重保障体系。
  • 建立账密管控机制，强化自动化扫描、访问控制、安全存储等能力。
• 治理效果：实现数据安全的全面覆盖，降低数据滥用和泄露风险。

3. 百度

• 治理思路：以业务为中心、以数据为导向、以能力为基础、以风险为驱动，推动数据安全治理。
• 实践内容：
  • 实施数据安全治理三步走策略：工具化、产品化、平台化。
  • 针对典型场景，如高价值数据、敏感数据、私有化部署，制定场景化解决方案。
• 治理效果：实现数据全生命周期安全防护，保障AI业务合规与安全。

4. 天翼云

• 治理思路：以“管理 + 技术 + 运营”为闭环，推动螺旋式提升。
• 实践内容：
  • 参与团体标准制定，获得数据安全治理能力优秀级认证。
  • 研发数据脱敏系统、出口审计系统、敏感数据发现系统等。
  • 构建统一的数据安全管控平台，实现数据全生命周期安全防护。
• 治理效果：实现数据安全可管可控可信化，支持智慧政务、智慧城市等场景的安全治理。

未来发展展望

• 国家层面：推动《数据安全法》配套制度、标准、规范的构建，强化数据安全治理的法律支撑。
• 行业层面：加速构建数据安全治理标准体系，推动第三方咨询与评估服务，提升行业治理水平。
• 企业层面：探索数据溯源、隐私计算等技术，推动“体系化”治理，提升治理能力和意识。
• 治理方向：推动治理实践“行业化”“场景化”，从“离散”向“体系”演进，实现持续优化与改进。

参考文献

1. T/ISC-0011-2021《数据安全治理能力评估方法》
2. 郑云文《数据安全架构设计与实战》
3. 数据资产实践管理白皮书（4.0版）
4. 全球数字治理白皮书
5. 数据价值化与数据要素市场发展报告