大数据管理关键技术报告_68页_7mb

大数据管理关键技术总结

核心内容

大数据管理技术是支撑数字化转型的重要基础设施，涉及数据的汇聚、存储、处理、计算、挖掘、分析等环节。随着数字革命的推进，数据成为新的工业化革命的核心资源，数据安全问题也日益突出，特别是在数据流转过程中，由于数据流动范围广、接触人员多，安全风险显著增加。《数据安全法》的实施标志着数据安全上升至国家安全层面，明确了数据安全相关者的保护义务与职责。

主要观点

• 数据安全是国家安全的重要组成部分：《数据安全法》的出台，将数据安全纳入国家安全体系，强调数据的全生命周期管理。
• 数据场景的颠覆性变化：数字化转型带来了数据流动模式的转变，从内部流转到跨系统、跨部门、甚至民众层面的共享与开放。
• 数据管理方法论：提出“一个中心，四个领域，五个阶段”的数据管理方法论，涵盖数据分类分级、风险评估、安全策略制定、行为追踪、事件处置等。
• 数据安全监管过程控制框架：通过制度建设、技术手段、运营体系三方面构建数据安全管理体系，以确保数据的合法合规使用。
• 数据资产测绘与分类分级：通过扫描与自动化工具对数据资产进行测绘，并根据数据的敏感性、影响范围等进行分类分级，指导安全策略制定。
• 数据流转监控：通过技术手段如DLP探针、堡垒机、日志审计等，实现对数据流转过程的监控与审计，确保数据安全。
• 场景化数据管理：针对不同场景（如开发测试、运维办公、数据共享开放等）提出具体的安全措施，如数据脱敏、加密、访问控制等。
• 数据安全风险评估：涵盖符合性评估、个人信息影响评估、APP数据安全评估，为数据安全治理提供依据。

关键信息

数据安全法要点

• 2021年9月1日起施行。
• 数据安全法是国家安全法律体系的重要组成部分。
• 明确数据安全相关者的保护义务与职责，与《数据安全管理办法（征求意见稿）》相互照应。
• 共七章五十五条。

数据安全风险因素

• 非法收集：包括外部攻击、内部越权盗窃等。
• 数据滥用：诱导、贩卖、敲诈。
• 数据泄露：访问、共享、外发、外带等途径。

数据管理方法论

• 一个中心：数据安全运营中心。
• 四个领域：数据分类分级、数据安全策略、数据安全监察、数据安全运营。
• 五个阶段：知、识、控、察、行。

数据分类分级标准

• 分为4级：1-4级。
• 分级要素包括受侵害的客体、影响范围、影响程度等。

数据安全技术体系

• 数据访问审计：通过交换机镜像监听、Agent部署等方式监控数据访问行为。
• 数据库防火墙：对数据库访问进行过滤与分析。
• 运维堡垒机：隔离运维人员对数据源的直接访问。
• 数据脱敏系统：对高敏感数据进行脱敏处理，限制数据访问与外发。
• 数据加密与数字签名：确保数据在存储、传输过程中的安全性。

数据安全运营体系

• 数据资产台账：记录数据资产信息，包括应用系统、数据库、敏感数据等。
• 数据资产测绘：对数据资产进行扫描与分类，形成数据资产分布与敏感级别清单。
• 数据流转监控：通过网络DLP探针、堡垒机日志分析等手段对数据流转进行监控。
• 数据安全态势感知：实现数据安全的实时监测与智能预警。

数据安全落地实践

• XX省政府数字化转型：构建“一体化智能化公共数据平台”，推进“党政机关整体智治、数字政府、数字经济、数字社会、数字法治”五大应用。
• 省市县三级数据资源体系：构建数据目录化、全局化、动态化的数据资源体系。
• 数据安全治理框架：围绕“管理、技术、运营”三大体系，结合DSMM模型，实现数据安全治理。

技术体系与管理体系

数据安全技术防护体系

• 以数据分类分级为基础，明确数据全生命周期各环节的安全防护要求。
• 技术手段包括态势感知、权限管控、数据脱敏、数据加密、数字签名、数据库防火墙、数据水印溯源、日志审计等。

数据安全管理制度体系

• 一级制度文件：数据安全管理的方针政策，如《公共数据安全管理总则》。
• 二级制度文件：详细的管控策略，如《公共数据数据安全管理办法》。
• 三级制度文件：操作步骤与指南，如《数据脱敏操作指南》。
• 四级制度文件：各类表单模板，如《数据安全培训计划表》、《数据备份与恢复管理规范》等。

数据安全组织架构

• 数据安全领导小组：制定数据安全目标、发布制度。
• 数据安全管理团队：制定制度、推进安全培训、协调沟通。
• 数据安全执行团队：执行制度、处理事件、评估风险。
• 数据安全监督小组：监督制度执行情况、技术工具落地、风险评估过程。

数据安全风险评估

• 符合性评估：依据《数据安全能力成熟度模型》（GB/T37988-2019）等标准进行合规性评估。
• 个人信息影响评估：依据《GB/T 35273-2020》等标准进行风险评估。
• APP数据安全评估：确保APP合法合规收集与使用个人信息。

数据安全监管框架

• 数据安全运营平台：接入BI平台操作日志，进行数据访问与操作行为的监测分析。
• 数据安全态势感知：通过数据资产梳理、分类分级、流转监测、安全事件闭环处理等手段实现数据安全的实时监控与预警。
• 数据安全风险监控：识别与防范数据篡改、泄漏、滥用等风险。

政务数据安全建设

• 数据安全制度规范体系：明确公共数据安全管理职责分工、体系架构、建设要求和评价机制。
• 数据安全技术防护体系：构建数据全生命周期的安全防护机制，包括数据采集、传输、存储、使用、共享、开放等。
• 数据安全运行管理体系：建立事前管审批、事中全留痕、事后可追溯的全链路数据安全监管机制。

数据安全风险评估框架

• 准备阶段：信息采集、风险识别。
• 实施阶段：数据流转梳理、风险综合分析。
• 报告阶段：出具评估报告、风险处置跟踪。

参考法规与标准

• 《中华人民共和国国家安全法》
• 《中华人民共和国网络安全法》
• 《中华人民共和国民法总则》
• 《数据安全法》
• 《个人信息安全规范》（GB/T 35273-2020）
• 《个人信息去标识化指南》（GB/T 37964-2019）
• 《数据出境安全评估指南》
• 《信息安全技术 数据安全能力成熟度模型》（GB/T 37988-2019）
• 《信息安全风险评估规范》（GB/T 20984-2007）
• 《ISO/IEC 29134 Information Technology - Security techniques - Guidelines for privacy impact assessment》

数据安全治理与应用

• 数据共享与开放安全：包括动态脱敏、加密、水印溯源、访问审计等。
• 数据回流安全：通过分类分级评估、流转监测、审批流程等方式确保回流数据的安全。
• 数据开发与测试安全：数据脱敏处理、运维操作审计、终端环境安全监测。
• 数据流转监测：系统内API交互、系统间数据交换、外部数据访问等场景的监测。

数据安全体系建设

• 数据安全管理制度体系：包括组织架构、制度文件、管控要点、操作指南、表单模板等。
• 数据安全技术防护体系：涵盖数据访问、传输、存储、使用、共享、开放等环节的安全防护。
• 数据安全运行管理体系：实现数据安全的常态化运营与管理，包括安全培训、应急响应、风险评估等。

总结

大数据管理技术在数字化转型中发挥着关键作用，其核心在于构建涵盖数据全生命周期的安全管理体系。通过制度建设、技术防护和运营监控，确保数据在采集、传输、存储、使用、共享、开放等环节的安全。同时，依据《数据安全法》和相关标准，完善数据分类分级、风险评估、合规性检查等措施，以实现数据安全的常态化、智能化和制度化。