政务大数据平台数据安全体系建设指南_36页_900kb

政务大数据平台数据安全体系建设指南总结

核心内容概述

本指南为政务大数据平台数据安全体系建设提供系统性建议，涵盖组织建设、制度规范、技术工具、安全审计、安全运营等多个维度，旨在提升数据安全管控能力，满足相关法律法规要求，确保数据在生命周期内安全可控。

主要观点

• 数据安全是政务大数据平台建设与运营的核心需求，需通过制度、技术、审计三方面协同保障。
• 数据安全体系建设应遵循“用管分离、权限最小化、全面覆盖、可控性、可溯性”五大基本原则。
• 数据安全应贯穿数据生命周期的各个阶段，包括采集、存储、处理、共享和销毁等。
• 数据安全运营需常态化，通过监控预警、巡检自查、应急响应等方式实现。

关键信息

一、数据安全需求

1. 安全合规：需遵循《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等相关法律法规。
2. 防泄露：保护个人信息、机构信息和业务信息，防止数据被非法获取。
3. 防篡改：确保数据在存储和传输过程中的完整性，防止数据被非法修改。
4. 防滥用：防止第三方对数据的非法使用，确保数据使用范围可控。

二、数据安全管控基本原则

1. 用管分离：将数据使用与数据管理职责分离，确保安全控制。
2. 权限最小化：根据角色、业务场景等划分权限，确保权限仅限于必要范围。
3. 全面覆盖：覆盖数据资源池、数据活动全过程、数据生命周期和相关业务流程。
4. 可控性：确保数据在采集、处理、共享、销毁等阶段可控。
5. 可溯性：通过技术手段实现数据来源、泄露点等可追溯。

三、数据安全体系建设总体思路

1. 组织建设：建立专职或虚拟的数据安全团队，明确职责。
2. 制度建设：制定分层级的制度规范，形成树状结构。
3. 基础安全：建立密钥管理体系，确保数据加密和访问控制。
4. 数据安全能力：包括数据分级、数据脱敏、加解密、安全审计和态势感知。
5. 数据场景管控：针对数据采集、处理、开发测试和共享等场景制定安全策略。
6. 安全运营：通过监控预警、巡检自查、应急响应等手段实现常态化管理。

四、密钥管理体系

1. 密钥管理原则：包括密钥全生命周期管理、密钥分离性、密钥备份、有效期、层次性等。
2. 密钥分类：
   • 对称密钥：适用于数据加密，如传输、存储等。
   • 非对称密钥：用于身份认证、数据完整性保护等。
3. 密钥管理应用模式：
   • 基础设施层：采用对称密钥体系，实现透明加密。
   • 平台层：采用非对称密钥体系，实现身份认证和审计。
   • 数据层：按数据安全等级和域划分，实现细粒度加密控制。
4. 可遵循标准：
   • 《云计算应用密钥管理技术要求》
   • KMIP（密钥管理互联协议）及相关标准

五、数据安全能力建设

1. 数据分级：
   • 按数据重要性、敏感性、风险性进行分类分级。
   • 建立宏观与微观分级机制，实现差异化管控。
2. 数据脱敏：
   • 常用技术包括泛化、抑制/隐藏、扰乱、有损等。
   • 部署静态与动态脱敏工具，确保数据在不同场景下安全使用。
3. 数据加解密能力：
   • 支持国产商用密码算法（如SM1、SM2、SM3、SM4）和国际主流算法（如AES、RSA、SHA）。
   • 采用透明加密、密钥管理、数据签名等手段提升数据安全。
4. 数据安全审计：
   • 覆盖数据全生命周期，包括采集、传输、存储、处理、共享、销毁等。
   • 采用规则模型、机器学习、关联分析等技术手段进行审计。
   • 建立统一日志格式和审计接口标准，支持细粒度解析和可视化展示。
5. 数据安全态势感知：
   • 通过审计和分析技术实现对数据安全事件的预测、处置与追溯。
   • 结合UEBA（用户与实体行为分析）、多维度关联分析、可视化展示等手段提升感知能力。

六、数据场景安全管控

1. 数据采集：
   • 保证数据真实性与完整性，防范虚假数据和采集泄露。
   • 对采集工具、前置机、采集人员进行访问控制和安全审计。
2. 数据处理：
   • 防范敏感信息泄露，对数据处理环境、再生库、工程师进行管控。
   • 采用静态与动态脱敏工具，结合访问控制和审计手段。
3. 数据应用程序开发与测试：
   • 采用数据脱敏和标识化手段，防止开发测试过程中数据泄露。
   • 建立数据提取流程、脱敏策略、安全审计机制。
4. 数据共享：
   • 针对共享对象（内部、外部、公众）制定安全策略。
   • 采用脱敏、数字水印等技术保障数据在共享过程中的安全。
   • 建立共享审批流程、安全风险评估、审计监控机制。

七、数据安全运营

1. 监控预警：通过日志、流量等信息源进行实时监控和预警。
2. 巡检自查：
   • 日常巡检：每月或每季度检查系统状态、日志、弱密码、漏洞等。
   • 全面检查：每半年对制度、流程、风险等进行综合评估。
3. 安全评估：对应用系统上线及变更进行安全评估，包括基线检查、漏洞扫描等。
4. 红蓝对抗：通过渗透测试发现系统漏洞，优化安全体系。
5. 应急响应：建立应急响应机制，制定策略、流程和演练，降低数据安全事件带来的影响。

总结

本指南强调数据安全体系建设需从制度、技术、审计三方面入手，结合数据生命周期和具体场景进行分类管理。通过密钥管理、数据脱敏、加解密、审计和态势感知等手段，确保数据在采集、处理、共享等过程中的安全可控。同时，建议建立专门的数据安全组织和制度规范，实现数据安全工作的常态化、体系化和智能化。