讲明白了！一文读懂企业数据安全治理的框架、策略和未来

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指令者导读数据安全治理是指在组织数据安全战略的指导下，为确保组织数据处于有效保护和合法利用的状态，以及具备保障持续安全状态的能力，内外部相关方协作实施的一系列活动集合。

1.数据安全治理原则

数据安全治理的目标主要有三个：满足合规要求、管理数据安全风险、促进数据开发利用。这些目标旨在确保数据安全与业务发展的双向促进，同时保障组织在数据安全方面的合规性。围绕着3个目标，数据安全治理的三个要点包括“以数据为中心”、“多元化主体共同参与”和“兼顾发展与安全”。这意味着数据安全治理不仅关注数据本身的保护，还涉及数据的合法利用、风险管理和业务发展的平衡。

1.1 以数据为中心

数据安全治理的核心在于确保数据在采集、传输、存储、使用、共享、销毁等全生命周期中的安全性。数据的流动性和多样性要求企业必须构建一个以数据为中心的安全治理体系，针对不同的业务场景和数据特性，采取相应的安全措施。

- 数据生命周期的每个环节都面临着特定的安全威胁，如数据泄露、篡改或非法访问等。因此，企业需要针对每个环节制定严格的安全策略和操作规程，确保数据在任何时候都能得到有效保护。

- 企业应采用数据分类和数据分级的方法，对不同类别和级别的数据实施差异化的安全控制措施。例如，对于敏感个人信息和关键业务数据，应采取更高级别的加密和访问控制。

- 企业还需要建立数据安全事件的监测、预警和应急响应机制，以便在数据安全事件发生时能够迅速采取行动，减少损失。

1.2 多元化主体共同参与

数据安全治理不是单一实体可以独立完成的任务，它需要政府、企业、行业组织、科研机构以及个人的共同参与和协作。

- 政府在数据安全治理中扮演着制定法规、标准和政策的角色，为企业提供指导和监管，确保数据安全治理的合规性。

- 企业是数据安全治理的直接责任主体，需要建立内部的数据安全管理体系，包括组织架构、制度流程、技术工具和人员培训等。

- 行业组织和科研机构可以通过研究、标准制定和最佳实践分享，为企业提供数据安全治理的支持和帮助。

- 个人在数据安全治理中也承担着重要的角色，需要提高数据安全意识，遵守数据安全的相关法规和企业政策。

1.3 兼顾发展与安全

数据安全治理的目标是在保障数据安全的同时，促进数据的有效利用和业务的发展。

- 企业在追求技术创新和业务发展的过程中，不能忽视数据安全的重要性。数据的安全是企业可持续发展的基石，也是企业获取客户信任和市场竞争力的关键。

- 数据安全治理应与企业的业务战略紧密结合，通过平衡安全风险和业务需求，实现数据的最大化利用。

- 企业需要不断地评估和优化数据安全治理措施，以适应不断变化的业务环境和技术发展，确保数据安全治理的有效性和适应性。

中国互联网协会于2021年发布T/ISC-0011-2021《数据安全治理能力评估方法》，推出了国内首个数据安全治理能力建设和评估框架，如下图。

2. 企业的数据安全治理

企业在实施数据安全治理时，需要建立全面的数据安全管理体系，包括但不限于组织管理、部门职责、协调机制、安全管控、系统保障、监督检查和数据质量控制等方面。此外，企业还需要制定数据安全策略与标准，依法合规采集、应用数据，依法保护客户隐私。

企业在数据安全治理过程中面临的挑战包括数据资产的安全盘点、数据安全风险评估及消除、数据安全对象识别、数据安全风险评估及消除等。这些挑战要求企业不仅要关注数据的静态保护，还要关注数据在动态流转中的安全。

2.1 总体框架

数据安全治理的总体框架是确保企业在数字化转型过程中，能够有效管理和保护数据的一套系统化方法论。这个框架通常包括以下几个关键组成部分：

- 战略规划：企业应制定明确的数据安全战略，以指导整个数据安全治理的工作。

- 组织架构：数据安全治理组织架构的建设是确保数据安全策略得以有效实施的关键。企业应建立一个由高层领导支持的数据安全治理委员会，负责制定整体数据安全战略，并监督数据安全政策的执行。委员会应包括来自不同部门的代表，如IT、法务、人力资源等，以确保各方面的利益和需求得到平衡和考虑。

- 制度流程： 为了确保数据安全，企业需要建立一套完善的数据安全管理制度和流程，包括但不限于数据分类、数据访问控制、数据加密、数据备份和恢复等。

- 技术工具：企业应部署一系列数据安全技术工具，以支持数据安全治理的实施，包括数据丢失预防（DLP）、入侵检测系统（IDS）、安全信息和事件管理（SIEM）等。

- 人员能力：数据安全治理的成效在很大程度上取决于人员的能力和意识。因此，企业需要建立一套完整的培训和教育计划，以提高员工的数据安全意识和技能。

2.2 关键要素

数据安全治理的关键要素涉及数据的整个生命周期，包括数据的收集、存储、处理、传输、共享和销毁等环节。每个环节都需要特定的安全措施和控制手段，以确保数据的安全性和合规性。关键要素通常包括：

- 数据分类与分级：数据分类分级是数据安全管理的基础，它根据数据的敏感性、重要性和使用场景将数据划分为不同的级别和类别。通过分类分级，企业能够对不同级别的数据实施差异化的安全控制措施，确保数据安全的同时，也提高了数据管理的效率。

- 风险评估与管理：数据安全风险评估是识别和分析数据安全风险的过程，它帮助企业了解数据面临的威胁和脆弱性，从而采取有效的防护措施。

- 合规性：合作方数据安全管理是指在与第三方合作过程中，确保数据安全和合规性的风险管理措施。

- 技术防护：部署必要的技术措施，如防火墙、入侵检测系统、数据加密技术等，以防止数据泄露和滥用。

2.3 实践路线

企业的数据安全治理实践路线是一个持续的过程，涉及规划、实施、监控和改进等多个阶段。实践路线通常包括：

- 现状分析：评估企业当前的数据安全状况，包括资产、风险、合规要求等。

- 目标设定：根据业务需求和风险评估结果，设定数据安全治理的目标和指标。

- 方案设计：设计数据安全治理的整体框架和实施方案，包括组织架构、制度流程、技术工具和人员能力的提升。

- 实施与执行：按照设计方案，逐步实施数据安全治理的各项措施和控制手段。

- 监控与评估：对数据安全治理的效果进行持续监控和评估，确保数据安全目标的实现。

- 持续改进：根据监控和评估结果，不断优化和调整数据安全治理的策略和措施，以适应业务发展和技术变化的需要。

综上，企业可以通过内化上面的通用结果形成内部覆盖管理、技术、运营体系的实践模板：

3. 数据安全治理实施策略

3.1 制定数据安全政策

数据安全政策是企业数据安全管理的基石，它为企业处理数据活动提供了明确的指导和规范。政策的制定应基于以下几个核心要素：

• 合规性要求：政策需符合国家法律法规，如《中华人民共和国数据安全法》，同时考虑行业特定的监管要求。

• 数据分类与分级：根据数据的敏感性和重要性，对数据进行分类和分级，制定相应的保护措施。

• 访问控制：明确谁可以访问哪些数据，以及在什么情况下可以访问，确保数据的合理使用和最小权限原则的实施。

• 数据保护措施：包括数据加密、访问审计、数据备份和恢复等，以防止数据泄露、篡改或丢失。

• 应急响应：建立数据安全事件的应急响应机制，确保在数据安全事件发生时能够迅速有效地应对。

3.2 技术工具部署与应用

技术工具的部署和应用是实现数据安全治理的关键手段。企业应选择合适的技术工具来支持数据安全政策的执行：

• 数据发现与分类工具：帮助企业识别存储在不同位置的敏感数据，并根据风险等级进行分类。

• 数据加密工具：对存储和传输的数据进行加密，以防止未经授权的访问和数据泄露。

• 访问控制和身份验证系统：确保只有授权用户才能访问敏感数据，并通过多因素认证增强安全性。

• 数据丢失预防（DLP）解决方案：监控、检测和阻止可能的数据泄露行为。

• 安全信息和事件管理（SIEM）系统：集中收集、分析和报告安全事件和日志数据，以便及时发现和响应威胁。

3.3 人员培训与意识提升

人员是数据安全治理中最薄弱的环节，因此对员工进行定期的数据安全培训和意识提升至关重要：

• 培训计划：制定全面的培训计划，涵盖数据安全政策、最佳实践、技术工具的使用等。

• 意识提升活动：通过研讨会、工作坊和在线课程等形式，提高员工对数据安全重要性的认识。

• 模拟演练：定期进行数据泄露和安全事件的模拟演练，检验员工的应对能力和培训效果。

• 持续教育：随着数据安全威胁的不断演变，企业应提供持续的教育和培训，确保员工的知识更新。

• 反馈与改进：鼓励员工提供反馈，并根据反馈结果不断改进培训内容和方法，确保培训的有效性。

4. 数据安全治理监管与合规

4.1 法律法规遵循

数据安全治理的法律法规遵循是确保企业数据处理活动合法性的基础。随着《中华人民共和国数据安全法》的实施，企业必须依法建立健全的数据安全治理体系，提高数据安全保障能力。企业应遵循以下法律法规：

• 《中华人民共和国数据安全法》：确立了数据分类分级保护制度，要求企业对数据实行分类分级保护，并加强对重要数据的保护。

• 《中华人民共和国个人信息保护法》：规定了个人信息处理的合法性、最小化原则和个人信息主体的权利，企业在处理个人信息时必须遵守。

• 《网络安全法》：强调了网络运营者的网络安全义务，包括但不限于数据的完整性、保密性和可用性。

• 行业特定法规：如金融行业的《银行业金融机构数据治理指引》，要求金融机构加强数据治理，提高数据质量，发挥数据价值。

企业应通过以下措施确保法律法规的遵循：

• 建立数据安全管理制度：包括数据分类分级、数据安全策略与标准、数据安全应急预案等。

• 定期进行合规性评估：通过内部审计或第三方评估，确保数据安全治理活动符合法律法规要求。

• 员工培训与意识提升：定期对员工进行数据安全法律法规的培训，提升员工的合规意识。

4.2 监管要求与标准

监管要求与标准是指导企业数据安全治理的重要参考。企业应关注以下监管要求与标准：

• 国家数据安全标准：如《信息安全技术 网络数据分类分级要求》等，为企业数据分类分级提供了技术指导。

• 行业数据安全标准：不同行业可能会有特定的数据安全标准，企业应根据所在行业的特点和要求，制定相应的数据安全措施。

• 国际数据安全标准：如ISO/IEC 27001等，为企业数据安全管理提供了国际认可的框架。

企业应采取以下措施以满足监管要求与标准：

• 建立数据安全组织架构：明确数据安全治理的决策、管理、执行和监督机构及其职责。

• 制定数据安全技术框架：包括数据加密、访问控制、数据备份与恢复等技术措施。

• 实施数据安全监控与审计：通过技术手段监控数据访问和使用情况，定期进行数据安全审计。

4.3 合规风险管理

合规风险管理是数据安全治理的重要组成部分。企业应通过以下措施进行合规风险管理：

• 识别和评估合规风险：通过数据分析和业务理解，识别可能违反法律法规的风险点。

• 制定风险应对策略：对于识别的合规风险，制定相应的预防、缓解和应对措施。

• 建立合规风险监测机制：通过实时监控和定期评估，及时发现和处理合规风险。

企业在进行合规风险管理时，还应考虑以下方面：

• 持续关注法律法规的变化：法律法规和监管要求可能会随着时间和技术的发展而变化，企业应持续关注并及时更新其合规策略。

• 加强与监管机构的沟通：与监管机构保持良好的沟通，了解监管动态，及时响应监管要求。

• 强化数据安全文化的建设：通过培训、宣传和实践活动，提高员工对数据安全和合规重要性的认识。

5. 数据安全治理技术发展

5.1 数据加密技术

数据加密技术是数据安全治理中的关键环节，其发展经历了从传统的对称密钥加密到现代的非对称密钥加密的转变。随着量子计算等新兴技术的崛起，后量子密码算法成为研究的热点。

• 对称密钥加密技术，如DES和AES，因其高效性在特定场景下仍被广泛使用，但密钥管理复杂性限制了其应用范围。

• 非对称密钥加密技术，如RSA，提供了更为灵活的安全解决方案，尤其适用于分布式系统和互联网环境。

• 量子加密技术，利用量子力学原理，为数据传输提供了理论上的无条件安全保障。

• 数据加密技术的应用正逐步向云计算、物联网等新兴领域扩展，以适应日益复杂的数据安全需求。

5.2 数据访问控制

数据访问控制技术的发展与企业的数据安全治理需求紧密相关，其核心在于确保数据的合法、合规使用。

• 角色基础访问控制（RBAC）允许企业根据用户的角色分配访问权限，有效管理用户对数据的访问。

• 属性基础访问控制（ABAC）则进一步细化了访问控制策略，允许基于用户属性和环境条件动态调整访问权限。

• 数据访问控制技术的实施，如访问控制列表（ACLs）和强制访问控制（MAC），为企业提供了灵活的数据保护手段。

• 随着数据泄露事件的增加，数据访问控制技术正朝着更加智能化、自动化的方向发展，以应对复杂的安全威胁。

5.3 数据审计与监控

数据审计与监控技术的发展对企业的数据安全治理至关重要，它们提供了数据安全事件的可追溯性和实时监控能力。

• 数据审计技术通过记录和分析数据访问和操作日志，帮助企业发现和响应潜在的安全威胁。

• 数据监控技术则侧重于实时跟踪数据流动，通过实时分析和异常检测，及时发现并阻止非法数据访问和泄露。

• 随着大数据和人工智能技术的发展，数据审计与监控技术正变得更加智能和高效，能够处理更大规模的数据并提供更深入的分析。

• 企业的数据安全治理越来越依赖于先进的审计和监控工具，以确保数据的完整性、可用性和机密性。

6. 数据安全治理未来趋势

6.1 政策与法规的演进

数据安全治理的政策与法规正在不断完善，以适应数字经济时代的需求。近年来，中国在数据安全立法方面取得了显著进展，如《数据安全法》和《个人信息保护法》的颁布实施，为数据安全提供了法律基础。未来，数据安全立法将继续深化，对相关法律概念、规则和标准予以细化，强化部门监管和分工，以解决立法之初未加以精确论证的历史遗留问题，实现“良法善治”。

• 法规完善：预计未来将有更多针对数据安全的具体法规出台，特别是在数据分类分级、数据出境、重要数据处理等方面的规定将更加明确和具体。

• 监管强化：监管部门将加强对数据安全的监督检查，确保企业遵守数据保护法规，同时也会加大对违法行为的处罚力度。

• 国际接轨：中国的数据安全法规将更加注重与国际标准的接轨，以促进数据跨境流动和国际合作。

6.2 技术创新与应用

技术创新在数据安全治理中扮演着重要角色。随着技术的发展，数据安全治理将更加依赖于先进的技术手段，如人工智能、区块链、加密技术等，以提高数据保护的效率和安全性。

• 人工智能：AI技术将被广泛应用于数据安全领域，包括异常检测、威胁预测和自动化响应等方面，以提升数据安全防护能力。

• 区块链：区块链技术的不可篡改性和去中心化特点，使其在确保数据完整性和透明性方面具有独特优势。

• 隐私增强技术：如差分隐私、同态加密等技术将进一步发展，以在保护个人隐私的同时实现数据的有效利用。

6.3 国际合作与交流

数据安全治理的国际合作与交流将不断加强。随着数据跨境流动的增加，各国需要共同应对数据安全挑战，通过国际合作制定统一的数据安全标准和规则。

• 双边和多边协议：预计将有更多的国家间数据安全协议签署，以促进数据的跨境流动和保护。

• 国际标准制定：中国将积极参与国际数据安全标准的制定，推动建立公平、合理的国际数据安全治理体系。

• 国际对话：通过国际会议、研讨会等形式，加强数据安全治理的国际交流和对话，共同探讨数据安全治理的最佳实践和解决方案。

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