华为数据安全治理实践_10页_4mb

华为数据安全治理总结

核心内容

华为技术有限公司作为全球领先的ICT基础设施和智能终端提供商，致力于构建全面的数据安全治理体系，以应对日益增长的数据安全挑战。该体系基于对国内外数据安全法律法规和标准的深入洞察，结合华为的实践经验，形成了覆盖数据全生命周期、组织架构、意识文化及工程能力的治理框架。

数据安全治理框架结构

华为数据安全治理框架分为三条主线（L1）、11个控制域（L2）、30个控制项（L3）以及84项具体控制措施（L4）。

主线一：数据安全治理

• 1.1 战略与政策：制定并维护数据安全战略和管理制度，确保数据安全政策与法律、法规和标准保持一致。
• 1.2 组织、流程与整体能力要求：建立数据安全管理机构和流程，明确数据安全职责，提升整体能力。
• 1.3 意识与文化：通过培训和意识提升，增强员工的数据安全意识和专业能力。
• 1.4 度量与改进：建立度量、稽查和审计机制，推动数据安全的持续改进。
• 1.5 沟通与社会责任：履行社会责任，接受社会监督，参与标准制定。
• 1.6 数据安全事件：制定数据安全事件预案，定期开展应急演练，确保事件响应机制有效。

主线二：数据安全实施

• 2.1 数据清单：管理数据资产，进行数据分类分级和处理记录。
• 2.2 数据安全风险评估：识别潜在风险，进行合规性和安全影响评估。
• 2.3 数据安全生命周期：覆盖数据收集、传输、存储、使用、流通/跨境、处置等全生命周期管理，确保各环节的安全性。

主线三：数据安全工程能力

• 3.1 开发阶段：在产品开发中融入数据安全需求，建立分类分级、风险评估、默认安全设计及生命周期流程与工具保障。
• 3.2 运营阶段：具备数据安全事件与漏洞管理能力，支持平台与工具保障，以及基础设施安全。

数据安全治理实践

实践一：数据安全组织角色和职责

• 设立数据安全第一责任人、数据安全管理负责人和数据安全管理机构。
• 明确组织职责，支持数据安全合规和风险控制。

实践二：数据安全分类分级

• 数据分类基于业务流程和行业标准，数据分级依据影响程度分为L4（核心数据）、L3（重要数据）、L2（一般数据）、L1（无风险数据）。
• 提供分类分级模板和工具，支持差异化管控。

实践三：华为云数据安全实践

• 提供数据安全中心（DSC）等产品，支持数据识别、分类分级、脱敏、水印溯源等能力。
• 针对AI数据，强化隐私和合规处置能力，确保数据安全和模型训练合规。
• 实现一站式数据安全运营能力，提升客户数据安全水平。

实践四：终端云数据安全实践

• 设置10个关键控制点（KCP），覆盖数据安全治理的多个方面。
• 实施以度量为主的数字化内控方式，提升数据安全治理的可执行性和可验证性。

实践五：AI数据安全治理实践

• 建立AI数据管理机制，制定数据安全规范，细化数据分类分级。
• 实施数据扫描和清洗，识别和处理风险数据。
• 执行数据保护影响评估，确保AI数据安全和各利益相关方的合法权益。

实践六：数据中心多层联动数据防勒索实践

• 首创MRP（多层联动勒索攻击防护）技术，实现“网络+存储”双重保护。
• 提供分钟级RPO保障和“0”污染备份数据，增强数据恢复能力。
• 防止勒索病毒的横向扩散和数据外泄，保障业务连续性。

实践七：数据跨境转移实践

• 实施五个关键步骤：识别法律要求、维护数据流记录、选择跨境工具、执行法律法规要求、履行合同义务。
• 依托数据安全管理IT工具，实现跨境数据流的记录与跟踪。

实践八：数据安全管理IT工具

• 构建数据安全治理能力，包括分类分级、数据清单、风险评估、跨境管理等功能。
• 支持不同国家/地区的法律定制，提升合规性与管理效率。

主要观点

• 数据安全治理是企业数字化转型的基石，必须融入产品开发和服务交付的各个环节。
• 华为通过系统性治理框架，提升数据安全合规水平，降低数据安全风险。
• 数据安全需要组织、流程、意识、工具的多维支撑，形成闭环管理机制。
• 华为在AI、云服务、终端业务及跨境数据管理等方面，提供了针对性的数据安全解决方案。

关键信息

• 华为数据安全治理框架包含3条主线、11个控制域、30个控制项和84项具体控制措施。
• 治理框架已应用于各主要业务领域，包括AI、终端云、数据跨境等。
• 华为构建了多套数据安全产品与解决方案，如数据安全中心（DSC）、MRP、数据安全管理SaaS工具等。
• 数据跨境转移需遵循法律法规要求，通过识别、记录、选择工具、执行评估、履行义务等步骤确保合规。
• 数据安全治理强调意识提升、流程规范、工具支持和持续改进，确保数据安全与合规并重。

总结

华为数据安全治理框架体现了其在数据安全领域的系统化、规范化和智能化治理思路，通过组织架构、流程管理、意识提升、技术工具等多方面措施，有效保障数据全生命周期的安全与合规。该框架不仅符合国内外数据安全法律法规要求，还通过实践应用，提升了客户的数据安全治理水平，为数字经济时代的数据安全提供了坚实支撑。