工信部:2023年工业和信息化领域数据安全典型案例遴选工作正式启动
工业和信息化部近日印发通知,组织开展2023年工业和信息化领域数据安全典型案例遴选工作。将面向工业领域、电信和互联网领域组织开展数据安全典型案例遴选,按照技术先进、特点突出的原则,挖掘行业广泛认可、企业应用效果良好的案例,树立行业标杆、扩大产业影响,促进数据安全产品、应用和服务的示范推广,全面推动数据安全能力建设和创新发展。坚持“以点带面、点面结合”原则,将案例划分为“工业领域”“电信和互联网领域”进行征集,每个领域遴选“四方向、十类型”数据安全典型案例。四个方向具体包括:数据安全基础共性方向、数据安全监测分析方向、数据安全体系整体设计实施方向以及其他方向。
工业和信息化部统筹推进案例遴选工作,组织开展形式审查、专业初审和专家评审,并协调解决案例遴选过程中的重点难点问题。各省、自治区、直辖市、计划单列市及新疆生产建设兵团工业和信息化主管部门,各省、自治区、直辖市通信管理局,以及有关中央企业(以下统称推荐单位)负责本地区、本企业数据安全典型案例的推荐及上报等工作。
01数据分类分级类案例
面向数据资产管理、重要数据识别需求,结合行业属性或特征,能够对数据进行智能化、精准化识别、归类和定级,并建立体系完备、动态更新的数据资产清单的案例。
02数据脱敏类案例在数据全生命周期流转过程中,应用智能化、自动化数据脱敏手段,能够实现敏感数据的自动识别、脱敏,并保证脱敏数据覆盖全面、完整可用的案例。
03数据加密类案例在数据全生命周期流转过程中,利用校验技术、密码技术、安全传输通道或安全传输协议,能够有效解决数据监听、窃取、篡改等安全问题的案例。
04数据攻击检测类案例采用攻击行为监测、异常流量监测、数据有效性校验、关键网络节点处检测等技术,应用数据防勒索、数据库防火墙等手段,建立攻击行为事前防御、事中监测和事后响应防护机制的案例。
05数据防泄露类案例面向网络数据防泄露、终端数据防泄露、存储数据防泄露和云数据防泄露等场景,运用监测数据采集、异常行为数据处理、异常行为分析告警等技术,建立规则和模型引擎,实现安全告警与实时响应的案例。
01数据安全监测感知类案例
面向数据流量异常、数据访问操作异常、数据接口调用异常等安全风险,采用风险识别与事件监测相结合的综合研判技术,探测发现威胁企业的数据安全事件,并提供完整追溯取证证据链,实现协同联动的数据安全态势感知、风险监测预警和应急处置的案例。
02数据溯源类案例面向数据提供、公开、出境等重点环节,利用数据标识、水印等溯源技术,保障数据流通共享过程中的完整性、可追溯性,实现安全事件发生后泄露源头追查和责任判定的案例。
03数据溯源类案例面向数据提供、公开、出境等重点环节,利用数据标识、水印等溯源技术,保障数据流通共享过程中的完整性、可追溯性,实现安全事件发生后泄露源头追查和责任判定的案例。
01整体设计实施类案例
围绕组织架构、管理制度、技术措施,从数据资产管理、数据权限管理、数据风险识别和监测、数据安全事件处置、数据安全运维等方面建立一体化数据安全能力,实现数据安全防护整体协同、效率提升、成本可控的案例。
01电信和互联网领域隐私计算类案例
利用安全多方计算、联邦学习、可信执行环境等技术,在保证隐私数据安全的前提下,能够联合多个参与方利用数据进行计算分析,促进数据有序流通和共享,释放数据价值的案例。
02汽车数据安全保护类案例针对车外人脸信息匿名化处理、座舱数据车内处理和处理个人信息显著告知等三项保护要求,形成技术、产品、服务一体化解决方案,提升汽车数据安全管理能力的案例。
各省、自治区、直辖市通信管理局负责所属地区电信和互联网领域数据安全典型案例推荐工作,数量原则上不超过5个。有关中央企业负责本集团数据安全典型案例推荐工作,数量原则上不超过5个。
查阅“附件1—2”,请访问工业和信息化部网站(www.miit.gov.cn)“政务公开—文件发布”栏目或点击左下角“阅读原文”。
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