数据安全治理白皮书_29页_1mb

数据安全治理白皮书总结

核心内容概述

本白皮书由安恒信息与上海赛博网络安全产业创新研究院联合发布，旨在分析全球数据安全治理现状，探讨数据安全面临的挑战，并提出数据安全保障工程建设框架与解决方案，为政企单位提升数据安全保障能力提供可行建议。

主要观点

• 数据已成为政企单位的核心资产和经济发展的重要支撑，其价值日益凸显，同时安全威胁也大幅增加。
• 数据泄露事件频发，用户数据保护意识显著提升，企业面临日益严峻的合规压力。
• 各国数据安全监管政策不断出台，但执行难度较大，尤其对科技巨头形成监管焦点。
• 数据安全建设对企业发展具有重要意义，需从技术、管理、流程等多个层面构建安全体系。
• 数据安全治理需从战略、运营、战术三个维度构建“三位一体”的保障体系。

关键信息

1. 全球数据安全治理现状

• 数据泄露事件高发：2018年全球公开披露数据泄露事件超6500起，涉及信息达50亿条，其中12起泄露超1亿条。
• 用户保护意识增强：73%的用户表示对数据泄露意识增强，接近50%的用户会伪造个人信息以避免数据滥用。
• 监管政策逐步完善：全球超过100个国家和地区制定了个人信息保护法，中国《网络安全法》和《个人信息安全规范》等法规相继出台。
• 数据安全助力企业发展：企业需在合规、隐私保护、数据分类分级、安全工具等方面提升数据安全能力。

2. 数据安全面临的挑战

• 业务视角：数据量增长迅速，但缺乏有效的管控能力和生命周期监控手段。
• 风险视角：内外部威胁并存，尤其是内部人员违规操作、移动终端安全漏洞、云计算环境下的数据安全问题。
• 合规视角：政策要求明确，但数据保护场景复杂，需平衡数据可用性与安全性。

3. 数据安全保障工程建设框架

• 建设思路：以数据为核心，覆盖数据生命周期安全，提升政企人员、过程、技术、数据、智能五大能力。
• 数据生命周期安全：包括数据采集、传输、存储、处理、交换、销毁六个阶段。
• 以数据为中心的安全：强调数据发现与分类、用户监控、行为分析、攻击预防、加密脱敏等手段。
• 能力成熟度模型：分为五个级别（非正式执行、计划跟踪、充分定义、量化控制、持续优化），建议政企单位处于3-4级之间。

4. 数据安全治理体系架构设计

• 三位一体架构：涵盖数字空间、网络空间、物理空间，分别应对战略、运营、战术风险。
• 数据安全治理：涉及组织建设、战略管理、风险管理、合规管理、策略管理、标准管理、能力管理。
• 数据安全管理：包括安全战略对抗、网络边界安全、业务数据安全、安全基础设施、基础安全防护、数据安全标准、安全运行维护。

5. 数据安全工程建设解决方案

• 数字空间保障环：通过数据安全治理、标准制定、战略对抗等手段应对战略风险。
• 网络边界安全：包括高级威胁监测、数据安全监测、网站与邮件安全监测，防范外部攻击。
• 业务数据安全：通过数据分类分级和联动防护机制，提升数据可用性与安全性。
• 安全基础设施：涵盖数据资产发现、授权鉴权、安全审计、加密脱敏、大数据分析等技术手段。
• 基础安全保障环：包括日常运行维护、突发应急响应、信息资产管理、安全配置管理、安全基线管理等。

数据安全保障工程建设蓝图

• DSE框架：构建覆盖数字空间、网络空间、物理空间的全方位数据安全保障体系。
• 技术支撑：融合数据分类分级、动态脱敏、语法解析、同态加密、UEBA、机器学习、零信任网关等新技术。
• 目标：打造持续放心的数据安全体系，提升政企单位的数据安全治理能力和运行效率。

结论

数据安全已成为全球关注的焦点，不仅是企业发展的关键，更是国家安全和社会稳定的重要保障。通过构建数据安全保障工程，政企单位可以在合规、运营、战略等多个层面实现数据安全的全面覆盖与有效管理。