炼石图解_教育数据分类分级指南_V1.0_128页_20mb

教育数据分类分级指南总结

核心内容

《教育数据分类分级指南》（JY/T 0661-2025）旨在规范教育数据分类分级工作，落实数据分类分级保护制度，提升教育数据安全防护水平。该标准适用于各级教育行政部门及其直属单位、各级各类学校，为有关主管监管部门和第三方评估机构提供参考。

主要观点

• 数据安全重要性提升：随着教育数字化进程加快，数据成为重要资产，面临的数据安全威胁也日益增加，影响范围从个体扩大到整个教育系统乃至国家安全。
• 分类分级制度依据法律：根据《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规，明确数据分类分级是数据安全保护的基本制度之一。
• 分类分级的适用范围：适用于教育机构的数据分类分级，但不适用于涉及国家秘密的数据。其他行业数据分类分级应遵循相关行业标准。

关键信息

数据分类规则

1. 教育行政部门数据分类：

   • 教育基础数据（人员基础数据、学校基础数据）
   • 教育业务管理数据（学生管理数据、教职工管理数据、教育教学数据等）
   • 教育行政管理数据（党建数据、综合办公数据、财务资产数据等）
   • 其他数据

2. 学校数据分类：

   • 学生数据（学生基础数据、学生管理数据）
   • 教职工数据（教职工基础数据、教职工管理数据）
   • 教学管理数据（教务数据、教学资源数据、教学质量与评价数据）
   • 科研管理数据
   • 校务管理数据（党建德育数据、学校概况数据、财务资产数据等）
   • 其他数据

数据分级规则

教育数据根据其重要性与危害程度分为三级：

• 核心数据（L5）：对国家安全、经济运行、社会稳定、公共利益等具有极高覆盖度或超大规模，一旦泄露或非法使用可能造成特别严重危害或严重危害。

  • 条件包括：1亿人及以上个人信息或1000万人及以上敏感个人信息；1000万条及以上对国家安全有影响的衍生数据；覆盖全国范围的教育基础数据等。

• 重要数据（L4）：对国家安全、经济运行、社会稳定、公共利益等具有较高覆盖度或较大规模，一旦泄露或非法使用可能造成严重危害或一般危害。

  • 条件包括：1000万人及以上个人信息或100万人及以上敏感个人信息；覆盖全国或省级范围的教育业务或行政管理数据；经评估的其他数据等。

• 一般数据（L3、L2、L1）：对经济运行、社会秩序、公共利益或组织、个人权益造成一定危害。

  • L3：对经济运行、社会秩序、公共利益造成一般危害；
  • L2：对组织或个人权益造成严重危害；
  • L1：对组织或个人权益造成一般危害。

数据分类分级流程

1. 数据资产梳理：形成数据资产清单，以数据集为对象。
2. 数据分类分级：根据分类规则和分级规则，结合实际情况进行分类分级，形成数据目录。
3. 数据目录报批：将核心和重要数据目录报送教育部审批，一般数据目录报上一级主管部门备案。
4. 数据目录审定：教育部组织评审，确定教育系统的重要数据目录，提出核心数据建议。
5. 动态更新管理：当数据属性、使用场景、公开范围等发生变化时，重新分类分级并按流程报批审核。

行业政策与标准

数据分类分级原则

• 界限明确原则：每个数据集应归属于一个类别和级别。
• 就高从严原则：多个影响因素存在时，以最高级别为准。
• 动态更新原则：根据数据属性变化，及时更新分类分级目录。
• 科学实用原则：选择常见、稳定的属性或特征作为分类依据。
• 点面结合原则：既要考虑单项数据，也要考虑多领域、群体或区域的汇聚影响。

数据分类分级要素

定性描述

• 领域（行业领域、业务条线、流程环节、内容主题）
• 群体（人群、组织、网络和信息系统、资源物资）
• 区域（行政区划、特定地区）
• 重要性（在经济社会发展中的重要程度）

定量描述

• 规模（数据存储量、群体规模、区域规模、领域规模、生产加工能力）
• 覆盖度（对领域、群体、区域、时间段的覆盖占比和分布）

衍生数据分级要素

• 深度（对描述对象的刻画程度，如经济运行、发展态势、活动记录等）

影响对象与影响程度

数据安全建设实践

• 数据分类分级：明确数据分类和分级方法，以保障数据安全。
• 数据管理流程：包括数据资产梳理、分类分级、目录报批、审定和动态更新。
• 数据安全保护措施：根据数据级别采取相应安全措施，核心数据对外共享需经审批，重要数据需经审核。

参考文献

• JY/T 1002-2012 教育管理基础信息
• JY/T 1004-2012 普通中小学校管理信息
• JY/T 1005-2012 中职学校管理信息
• JY/T 1006-2012 高等学校管理信息
• JY/T 1007-2012 教育统计信息
• GB/T 35273-2020 个人信息安全规范
• GB/T 38667-2020 大数据数据分类指南
• GB/T 43697-2024 数据分类分级规则

附录参考

• 附录A：教育行政部门数据分类参考
• 附录B：学校数据分类参考
• 附录C：数据分级要素（定性与定量）
• 附录D：数据影响对象
• 附录E：影响对象判断因素

本标准为推荐性国家标准，适用于各行业领域主管（监管）部门参考制定本行业本领域的数据分类分级标准规范，有利于数据分类分级保护工作的协调和落地。