数据安全治理实践

数据分类分级的应用实践

在实际应用中，企业可以根据自身业务和合规需求实际情况，规划出适合企业自身的数据分类分级方法，建立适合组织自身的数据分类分级原则和方法。然后，在数据分类的基础上，根据数据安全在受到破坏后对组织造成的影响和损失进行分级。如果组织层面已经具有相关的分类分级标准，则可酌情进行参考。

此外，数据分类分级还需要与权限控制、数据脱敏等安全措施相结合，以实现更加精细化的数据安全管控。例如，通过为数据和用户设置不同的级别，可以完成对用户访问权限的控制。当用户级别大于等于数据级别时，用户才可访问。同时，对于敏感数据，还可以采取脱敏处理，以保护数据隐私和安全。

数据分类

数据分类是指根据组织数据的属性或特征，将其按照一定的原则和方法进行区分和归类，并建立起一定的分类体系和排列顺序，以便更好地管理和使用组织数据的过程。数据分类是数据保护工作中的关键部分之一，它有助于建立统一、准确、完善的数据架构，是实现集中化、专业化、标准化数据管理的基础。

数据分类的常用方法包括按关系分类、基于业务（来源）分类、基于内容分类和基于监管分类等。从公民个人维度看，可以将数据分为个人信息和非个人信息；从公共管理维度看，可以将数据分为公共数据和社会数据；从信息传播维度看，可以将数据分为公共传播信息和非公共传播信息；从行业领域维度看，可以将数据分为工业数据、电信数据、金融数据、交通数据等。

数据分级

数据分级是指按照公共数据遭到破坏（包括攻击、泄露、篡改、非法使用等）后对受侵害各体合法权益（国家安全、社会秩序、公共利益以及公民、法人和其他组织）的危害程度，对公共数据进行定级，为数据全生命周期管理进行的安全策略制定。

数据分级的常用方法包括按特性分级，如基于价值（公开、内部、重要核心等）、基于敏感程度（公开、秘密、机密、绝密等）和基于司法影响范围（大陆境内、跨区、跨境等）进行分级。从国家数据安全角度出发，数据分级基本框架分为外部公开，内部使用，重要数据，核心数据，普通数据五个级别。

数据分类分级原则

合法合规原则：数据分类分级应遵循有关法律法规及部门规定要求，优先对国家或行业有专门管理要求的数据进行识别和管理，满足相应的数据安全管理要求。

分类多维原则：数据分类具有多种视角和维度，可从便于数据管理和使用角度，考虑国家、行业、组织等多个视角的数据分类。

分级明确原则：数据分级的目的是为了保护数据安全，数据分级的各级别应界限明确，不同级别的数据应采取不同的保护措施。

就高从严原则：数据分级时采用就高不就低的原则进行定级，例如数据集包含多个级别的数据项，按照数据项的最高级别对数据集进行定级。

数据安全访问管理

角色和权限管理：

根据组织内部的角色分工赋予不同的访问权限。

基于最小权限原则，只分配完成工作任务所必需的权限，避免过度授权。

访问控制策略：

设置细粒度的访问控制策略，明确指定谁可以访问哪些资源，在什么时间段、何种条件下访问。

监控与审计：

记录所有访问行为，以便进行事后审查和追踪，发现异常访问行为。

实时监控系统活动，包括登录尝试、数据访问请求、权限变更等。

数据脱敏与匿名化：

根据需要对敏感数据进行脱敏处理，保护原始数据不被直接查看。

通过删除或替换数据中的个人身份信息来实现匿名化。