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      数据分级分类到底怎么做?
      发布时间:2024-10-11 阅读次数: 672 次

       数据分级分类是数据安全保护的重要环节,对于防止数据泄露、满足法律法规要求具有重要意义。



      在大数据时代,数据已成为企业的核心资产,其安全性与合规性直接关系到企业的运营效率和法律合规性。

      数据分级分类作为数据安全保护的重要手段,对于防止数据泄露、满足法律法规要求具有重要意义。

      本文将详细介绍数据分级分类的实施步骤、方法以及最佳实践,为企业构建数据安全管理体系提供参考。

      01     数据分类分级的重要性

      数据分级分类是根据数据的敏感程度、价值、影响范围等因素,对数据进行不同级别的分类,并采取相应的保护措施的过程。这一过程不仅有助于提升数据管理的效率,还能有效降低数据泄露风险,确保企业合规运营。

      数据分类分级的重要性主要体现在以下几个方面。

      (一)提升数据保护水平。通过对数据开展分级分类,能够确保敏感数据得到最高级别的保护,防止数据泄露或被非法利用。

      (二)降低合规成本。明确哪些数据需要保护,哪些数据需要重点保护。有助于企业合理分配资源,避免不必要的支出。

      (三)提高决策效率。清晰的数据分类体系有助于企业快速定位所需数据,提升决策效率。

      (四)促进风险管理。通过分级分类,企业能够更好地识别潜在风险,制定有效的风险管理措施。

      二、数据分级分类的实施步骤

      数据分类分级实施的主要步骤包括制定分类分级策略,对数据进行梳理,分类、定级并标识,制定保护策略等。

      (一)制定分级分类策略

      首先,企业需要制定数据分级分类策略,明确分级分类的目的、原则、方法和流程。策略的制定应基于企业的业务需求、法律法规要求以及数据安全风险等因素。

      目的:明确分级分类的目的,如提升数据保护水平、满足合规要求等。

      原则:遵循合法合规、分类多维、分级明确、从高就严以及动态调整等原则。

      方法:结合行业领域、业务属性、数据来源等维度进行分类,根据敏感程度、影响范围等因素进行分级。

      流程:制定详细的实施流程,包括数据资产梳理、数据分类、数据定级、审核标识管理、数据分类分级保护等步骤。

      (二) 数据资产梳理

      全面梳理企业拥有的所有数据资产,包括结构化数据和非结构化数据。了解数据的来源、存储位置、访问权限等信息,为后续的分类分级工作打下基础。

      识别数据源:包括内部系统、第三方服务等。

      数据映射:建立数据资产目录,明确每项数据的属性、位置、访问权限等。

      数据清洗:去除重复、冗余数据,确保数据的准确性和完整性。

      (三)数据分类

      根据制定的分类方法,将数据资产按照一定的原则进行分类。常见的分类维度包括行业领域、业务属性、数据来源等。

      行业领域维度:将数据分为工业数据、电信数据、金融数据等。

      业务属性维度:根据数据的用途、处理方式等进行分类,如用户数据、业务数据、经营管理数据等。

      数据来源维度:区分内部数据、外部数据等。

      (四) 数据定级

      在分类的基础上,根据数据的敏感程度、影响范围等因素,对数据进行定级。常见的定级方法包括基于价值、基于敏感程度、基于司法影响范围等。

      基于价值:将数据分为公开、内部、重要核心等级别。

      基于敏感程度:将数据分为公开、秘密、机密、绝密等级别。

      基于司法影响范围:根据数据的跨境、跨区等特性进行定级。

      (五)标识管理


      分类分级结果进行审核,确保分类分级的准确性和合理性。同时,为数据资产添加相应的标签或标识,便于后续的管理和访问控制。

      (六)数据分类分级保护

      根据分类分级结果,制定相应的数据保护措施,包括访问控制、数据加密、数据脱敏、数据备份与恢复等。确保不同级别的数据得到相应的保护。

      三、数据分级分类的常用方法


      当前,常见的数据分类分级方法依然是手工方法。另外,也有部分企业采用系统自动分类分级的方法或者人工+智能分级的方法。但目前主流的还是手工方法为主,自动化方法为辅。

      (一) 人工手动方法

      传统的数据分类分级主要依赖人工手动完成,适用于数据量不大、分类分级规则相对简单的场景。人工手动方法能够确保分类分级的准确性和灵活性,但效率较低,成本较高。

      (二)系统自动分类分级

      随着技术的发展,越来越多的企业开始采用系统自动分类分级的方法。通过标签体系、知识图谱、人工智能等技术,系统能够自动对数据进行分类分级。这种方法大大提高了分类分级的效率和准确性,降低了人为干预的风险。

      (三)人工+智能混合方法

      在很多情况下,需要结合人工和智能的混合方法进行数据分类分级。人工干预为数据分类提供上下文信息,而工具和技术则实现效率和策略执行。这种方法能够充分利用两者的优势,达到最佳的数据分类分级效果。

      四、最佳实践

      (一)制定详细的数据分类分级策略


      策略应明确分级分类的目的、原则、方法和流程,确保分级分类工作的有序进行。同时,策略的制定应充分考虑企业的业务需求、法律法规要求以及数据安全风险等因素。

      (二)建立完善的数据资产目录


      全面梳理企业拥有的所有数据资产,建立详细的数据资产目录。目录应包括数据的来源、存储位置、访问权限等信息,为后续的分类分级工作打下基础。

      (三)选择合适的分类分级方法


      根据企业的实际情况选择合适的分类分级方法。对于数据量不大、分类分级规则相对简单的场景,可以采用人工手动方法;对于数据量大、分类分级规则复杂的场景,可以采用系统自动分类分级或人工+智能混合方法。

      (四)定期进行数据分类分级审计


      数据是动态的,每天都会创建、复制、移动和删除。因此,数据分类分级工作必须持续进行。企业应定期进行数据分类分级审计,检查分类分级的准确性和合理性,及时调整和完善分类分级策略。

      (五)加强数据保护措施


      根据分类分级结果,制定相应的数据保护措施。对于敏感数据和高价值数据,应采取更加严格的保护措施,如访问控制、数据加密、数据脱敏等。同时,建立数据备份与恢复机制,确保数据的安全性和可用性。

      数据分级分类是数据安全保护的重要环节,对于防止数据泄露、满足法律法规要求具有重要意义。企业应制定详细的数据分类分级策略,选择合适的分类分级方法,建立完善的数据资产目录,并加强数据保护措施。通过持续进行数据分类分级审计和调整完善策略,确保企业数据资产的安全性和合规性。

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