上海《静安区公共数据分类分级导则》等三个数据分类分级制度(节选)

梦溪拾笔数字治理全球洞察 2023-06-07

引言

为加快建立健全数据分类分级保护制度及重要数据目录管理机制，促进数据共享应用，2022年7月至12月，上海市委网信办会同市政府办公厅成立试点工作组，组织开展了数据分类分级、制定重要数据目录试点工作，遴选出一批试点优秀单位和试点优秀案例。

今天分享静安区政府办公室、区委网信办、区政务数据管理中心试点优秀案例——《静安区公共数据分类分级导则》；宝山区教育局试点优秀案例——《宝山区教育重要数据识别规则和重要数据目录管理办法（试行）》；杨浦区大数据中心试点优秀案例——《数据分类分级自动化工具—敏感数据发现使用手册》。
静安区公共数据分类分级导则

（节选）

1、范围

本导则给出了公共数据分类分级的原则、框架和方法等。

本导则适用于指导静安区公共数据分类分级。2、数据分类分级基本原则

数据分类分级的基本原则为科学实用原则、边界清晰原则、就高从严原则、点面结合原则、动态更新原则

3、数据分类方法

1）数据分类框架

本导则采用点面结合的形式。常见的数据分类维度，包括但不限于公民个人维度、公共管理维度、信息传播维度、组织经营维度。

数据处理者可采用点面结合的方式对数据进行分类，在遵循国家和行业数据分类要求的基础上，对不同维度的数据类别进行标识，再进一步细分每个维度的数据类型。

2）用户数据分类
a）个人信息分类

按照涉及的自然人特征，个人信息可分为个人基本资料、个人身份信息等二十一个类别。

b）组织信息分类

组织信息分类可根据组织架构实际情况，对组织信息进行细化分类。

c）业务数据分类

业务数据分类可根据各部门业务具体情况，对业务数据进行细化分类。

d）管理数据分类

管理数据分类可根据各部门实际管理情况，对管理数据进行细化分类。

e）监管数据分类

监管数据分类可根据各监管部门实际监管情况，对监管数据进行细化分类。4、数据分级方法数据分级主要是从数据安全保护的角度，考虑影响对象、影响程度两个要素进行分级。数据分级为核心数据、重要数据、一般数据（1级、2级、3级、4级）。

资源目录数据分级是指区数据责任部门在公共数据库表目录基础上定期、按需梳理和编制全量公共数据资源目录，评估公共数据资源目录中所编数据的潜在影响，定义公共数据资源目录中的数据集及其数据项的安全级别，并对其安全分级进行评审，提交区公共数据主管部门审核。若有属于国家核心数据或重要数据目录的，还应上报市有关部门备案。

1）影响对象

影响对象是指数据一旦遭到泄露、篡改、破坏或者非法获取、非法利用、非法共享，可能影响的对象。影响对象通常包括国家安全、经济运行、社会稳定、公共利益、组织权益、个人权益等。

2）影响程度

影响程度是指数据一旦遭到泄露、篡改、破坏或者非法获取、非法利用、非法共享，可能造成的影响程度。影响程度从高到低可分为特别严重危害、严重危害、一般危害。

3）基本分级原则

影响对象、影响程度与数据级别的关系如表1所示。在分级要素识别、数据影响分析的基础上，可参考以下规则确定数据级别。

a）核心数据为对领域、群体、区域具有较高覆盖度或达到较高精度、较大规模、一定深度的重要数据，一旦被非法使用或共享，可能直接影响政治安全。满足以下任一条件的数据，可考虑确定为核心数据：i.数据一旦被泄露、篡改、损毁或者非法获取、非法使用、非法共享，可能直接对国家安全造成特别严重危害（如直接影响政治安全）或严重危害（如关系国家安全重点领域）；ii.数据一旦被泄露、篡改、损毁或者非法获取、非法使用、非法共享，可能直接对经济运行造成特别严重危害（如关系国民经济命脉）；

iii.数据一旦被泄露、篡改、损毁或者非法获取、非法使用、非法共享，可能直接对社会稳定造成特别严重危害（如关系重要民生）；

iv.数据一旦被泄露、篡改、损毁或者非法获取、非法使用、非法共享，可能直接对公共利益造成特别严重危害（如关系重大公共利益）；

v.对领域、群体或区域具有较高覆盖度，可能直接影响政治安全、国家安全重点领域、国民经济命脉、重要民生、重大公共利益的重要数据；

vi.达到较高精度、较大规模或一定深度，可能直接影响政治安全、国家安全重点领域、国民经济命脉、重要民生、重大公共利益的重要数据；vii.经有关部门评估确定的核心数据。b）重要数据为特定领域、特定群体、特定区域或达到一定精度和规模的数据，一旦被泄露或篡改、损毁，可能直接危害国家安全、经济运行、社会稳定、公共健康和安全。满足以下任一条件的数据，可考虑确定为重要数据：

i.数据一旦被泄露、篡改、损毁或者非法获取、非法使用、非法共享，可能直接对国家安全造成一般危害；

ii.数据一旦被泄露、篡改、损毁或者非法获取、非法使用、非法共享，可能直接对经济运行造成严重危害或一般危害；

iii.数据一旦被泄露、篡改、损毁或者非法获取、非法使用、非法共享，可能直接对社会稳定造成严重危害；

iv.数据一旦被泄露、篡改、损毁或者非法获取、非法使用、非法共享，可能直接对公共利益造成严重危害（如危害公共健康和安全）；

v.数据直接关系国家安全、经济运行、社会稳定、公共健康和安全的特定领域、特定群体或特定区域；

vi.数据达到一定精度、规模或深度，可能直接影响国家安全、经济运行、社会稳定、公共健康和安全；vii.经行业领域主管（监管）部门评估确定的重要数据。c）满足以下任一条件的数据，可定级为一般数据：

i.数据一旦遭到篡改、破坏、泄露或者非法获取、非法利用、非法共享，仅可能对社会稳定造成一般危害；

ii.数据一旦遭到篡改、破坏、泄露或者非法获取、非法利用、非法共享，仅可能对公共利益造成一般危害；

iii.数据一旦遭到篡改、破坏、泄露或者非法获取、非法利用、非法共享，仅影响组织合法权益；

iv.数据一旦遭到篡改、破坏、泄露或者非法获取、非法利用、非法共享，仅影响公民合法权益；v.经国家有关部门、各行业各领域主管（监管）部门和各地区、各部门等评估，均未被确定为核心数据和重要数据的数据。

表1 数据分级参考规则

4）一般数据分级原则

按照数据一旦遭到篡改、破坏、泄露或者非法获取、非法利用，对个人、组织合法权益造成的危害程度，将一般数据从高到低分为四级、三级、二级、一级。

注：针对一般数据中的个人敏感信息，若个人敏感信息涉及10万人以上则将数据提级为重要数据；针对一般数据中的个人信息涉及100万人以上，则将数据提级为重要数据。

5）一般数据最低参考级别

一般数据分级考虑敏感个人信息等特定类型数据的敏感性，特定类型数据最低参考级别包括：

a）敏感个人信息不低于“四级”，一般个人信息不低于“二级”；

b）组织内部员工个人信息不低于“二级”；

c）去标识化的个人信息不低于“二级”，匿名化个人信息不低于“一级”；

d）个人标签信息不低于“二级”；

e）有条件开放/共享的公共数据级别不低于“二级”，禁止开放/共享的公共数据或政务数据不低于“四级”。

6）衍生数据安全参考级别

衍生数据安全级别可参考其所对应的原始数据集级别，综合考虑数据加工对分级要素、影响对象、影响程度的影响：

a）脱敏数据级别可以比原始数据集级别降低；

b）标签数据级别可以比原始数据集级别降低；

c）统计数据如涉及大规模群体特征或行动轨迹，应设置比原始数据集级别更高的级别；

d）融合数据级别要考虑数据汇聚融合结果，如果结果数据是对大量多维数据进行关联、分析或挖掘，汇聚了更大规模的原始数据或分析挖掘出更敏感、更深层的数据，级别可以升高，但如果结果数据降低了标识化程度等，级别可以降低。

7）重要数据识别规则

识别重要数据遵循的原则如下：

a）聚焦安全影响：从国家安全、经济运行、社会稳定、公共健康和安全等角度识别重要数据，仅影响组织自身或公民个体的数据一般不作为重要数据，但要考虑对海量数据挖掘分析的结果；

b）突出保护重点：通过对数据分级，明确重点保护对象，使重要数据在满足安全保护要求前提下有序流动；

c）衔接既有规定：充分考虑地方已有管理要求和行业特性，与地方、部门已经制定实施的有关数据管理政策和标准规范紧密衔接；

d）综合考虑风险：根据数据所在领域、覆盖群体、用途、面临威胁等不同因素，综合考虑数据遭到篡改、破坏、丢失、泄露或者非法获取、非法利用等风险，从保密性、完整性、可用性、真实性、准确性等多个角度分析判断数据的重要性；

e）定量定性结合：以定量与定性相结合的方式识别重要数据，并根据具体数据类型、特性不同采定量或定性方法；

f）动态识别复评：随着数据用途、共享方式、重要性等发生变化，动态识别重要数据，并定期复查重要数据识别结果。

具体重要数据目录示例见配套文件。

8）数据重新定级

— END —

图文编辑：北京师范大学徐梓宸

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