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      数据安全实践指南①—数据安全治理总体视图(上)
      发布时间:2024-05-15 阅读次数: 380 次



      本文节选自数据安全推进计划(DSI)发布的《数据安全治理实践指南(3.0)》,报告基于“规划-建设-运营-优化”的思路,详细阐述体系化、场景化的数据安全落地实践过程,重点围绕数据分类分级、数据安全风险评估、数据出境安全评估等热点话题展开讨论。




      本指南结合前期大量调研和数据安全治理能力评估实践,依据中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会BDC 91-2022《数据安全治理能力评估方法》,提炼出一套行之有效的数据安全治理总体视图,用以描绘数据安全治理的建设蓝图和实践路线,如图1所示。


      图片


      图1 数据安全治理总体视图


      (一)数据安全治理目标


      数据安全治理目标是组织数据安全治理工作开展的前进方向。本指南认为其主要包括满足合规要求、治理数据安全风险、促进数据开发利用三方面。


      满足合规要求。逐渐细化的数据安全监管要求,为组织数据安全合规工作的推进提出了更高的要求。及时发现合规差距,协助组织履行数据安全责任义务,为业务的稳定运行和规范化开展筑牢根基是数据安全治理工作的首要目标。


      治理数据安全风险。不断产出的海量数据在动态实时流转过程中,面临着较大的风险暴露面,数据安全威胁及带来的影响与日俱增。叠加数据安全边界较为模糊、数据安全基础不够强韧等问题,组织数据安全风险的有效治理必然是数据安全治理的重要使命。


      促进数据开发利用。数字经济的高速发展离不开数据价值的充分释放,数据安全则是保障数据价值释放的重要基石。数据安全治理通过体系化的建设,完善组织的合规管理和风险管理工作机制,提升数据安全保护水平,促进数据的开发利用。


      (二)数据安全治理体系


      数据安全治理体系是组织达成数据安全治理目标需要具备的能力框架,组织应该围绕该体系进行建设。本指南依据BDC 91-2022《数据安全治理能力评估方法》,基于数据全生命周期视角提出了一个三层架构,同时基于该三层架构在实践中的工作分工,演化出管理、技术、运营三类工作内容。


      1.基于数据全生命周期视角


      数据安全治理体系的三层框架包括数据安全战略层、数据全生命周期安全层和基础安全层,其中:


      数据安全战略层是推进数据安全治理工作开展的战略保障模块,要求组织在启动各项工作前,应制定相应的战略规划。数据安全战略从数据安全规划、机构人员管理两方面入手,前者确立目标任务,后者组建治理团队。


      • 数据安全规划要求根据国家政策、组织业务发展需要以及数据安全需求等多方面因素明确组织整体数据安全规划。


      • 机构人员管理要求建立负责组织内部数据安全工作的部门、岗位和人员,并与人力资源管理部门进行联动,防范机构人员管理过程中存在的数据安全风险。


      数据全生命周期安全层是评估组织数据安全合规及风险管理等工作下沉至各业务场景能力水平的重要模块。要求组织以采集、传输、存储、使用、共享、销毁等环节为切入点,设置管控点和管理流程,保障数据安全。具体来说包括:


      • 数据采集安全是指根据组织对数据采集的安全要求,建立数据采集安全管理措施和安全防护措施,规范数据采集相关流程,从而保证数据采集的合法、合规、正当和诚信。


      • 数据传输安全是指根据组织对内和对外的数据传输需求,建立不同的数据加密保护策略和安全防护措施,防止传输过程中的数据泄露等风险。


      • 数据存储安全是指根据组织内部数据存储安全要求,提供有效的技术和管理手段,防止对存储介质的不当使用而可能引发的数据泄露风险,并规范数据存储的冗余管理流程,保障数据可用性,实现数据存储安全。


      • 数据使用安全是指根据数据使用过程面临的安全风险,建立有效的数据使用安全管控措施和数据处理环境的安全保护机制,防止数据处理过程的风险。


      • 数据共享安全是指根据组织对外提供或交换数据的需求,建立有效的数据交换安全防护措施,降低数据共享场景下的安全风险。


      • 数据销毁安全是指通过制定数据销毁机制,实现有效的数据销毁管控,防止因对存储介质中的数据进行恢复而导致的数据泄露风险。


      基础安全层作为数据全生命周期安全能力建设的基本支撑模块,可以在多个生命周期环节内复用,是整个数据安全治理体系建设的通用要求,能够实现建设资源的有效整合。具体来说包括:


      • 数据分类分级是指根据法律法规以及业务需求,明确组织内部的数据分类分级原则及方法,并对数据进行分类分级标识,以实现差异化的数据安全管理。


      • 合规管理是指根据组织内部的业务需求和业务开展场景,明确相关法律法规要求,通过制定管理措施降低组织面临的合规风险。


      • 合作方管理是指通过建立组织的合作方管理机制,防范组织对外合作中的数据安全风险。


      • 监控审计是指通过建立监控及审计的工作机制,有效防范不正当的数据访问和操作行为,降低数据全生命周期未授权访问、数据滥用、数据泄露等安全风险。


      • 身份认证与访问控制是指根据组织的安全合规要求,建立用户身份认证和访问控制管理机制,防止对数据的未授权访问。


      • 安全风险分析是指根据组织的业务场景建立数据安全风险分析体系,将风险控制在可接受的水平,最大限度的保障数据安全。


      • 安全事件应急是指通过建立数据安全应急响应体系,确保在发生数据安全事件后能够及时止损,保障业务的安全和稳定运行,最大程度降低数据安全事件带来的影响。


      2.基于工作内容分工视角


      上述三层框架在组织内部落地实践过程,涉及到多方面的工作,根据组织内常见的工作划分,我们按照管理、技术、运营三类的工作内容进行演化,生成基于工作内容的数据安全治理体系视角,其中:


      管理类工作涉及组织架构、制度流程、人员管理等三方面工作,是数据安全治理体系在组织内运作的基石,主要负责协调、整合及优化各种资源,最终实现数据安全治理目标。更详细的内容可以参考“三)数据安全治理维度”。


      技术类工作涉及基础通用类、生命周期类、平台类技术的策略配置、技术实现等,主要为管理类工作的落地提供技术支撑,是数据安全的直接保障。具体的技术工作将在“(三)数据安全治理维度”进行描述。


      运营类工作可以从运营对象、管控流程两个维度切入实现,主要承担优化数据安全工作流程,及时持续的为数据安全决策提供有价值的信息和洞察。

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