数据安全治理白皮书总结
一、数据安全建设需要系统化建设思路
- 数据安全成为核心问题：数据安全已成为企业安全建设的核心。
- 数据泄露路径多元化：数据泄露途径日益多样化。
- 数据安全相关法规和标准大爆发：国内外数据安全法规和标准迅速增多。
- 系统化思维和建设框架：数据安全建设需要系统的思维和框架。
二、数据安全治理基本理念
- Gartner 数据安全治理理念：强调数据安全治理的重要性。
- Microsoft 的 DGPC 理念：提出数据治理和保护框架。
- 数据安全治理概述：包括愿景、需求目标、核心理念、建设与演进模型、框架及与传统安全的区别。
三、数据安全治理的组织建设
四、数据安全治理规范制定
- 外部策略：遵循外部制定的安全策略。
- 数据分级分类：对数据进行分级和分类。
- 数据使用状况梳理：梳理数据使用部门和角色、存储与分布、使用状况。
- 访问控制：实施严格的数据访问控制。
- 定期稽核策略：制定定期稽核策略。
五、数据安全治理技术支撑框架
- 技术挑战：包括数据安全状况梳理、访问管控、稽核和风险发现。
- 技术支撑：提供数据资产梳理、使用安全控制、审计与稽核的技术支持。
六、数据安全治理的发展展望
- 组织建设：强调组织建设和规范制定的重要性。
- 技术支撑：提供技术保障和创新。
实践案例
- 电信数据安全治理实践：包括现状与挑战、对策、具体实践等。
- 教育部数据安全治理实践：涉及数据分类、岗位角色定义等。
- 市政务云数据治理实践：包括敏感数据发现和具体实践。
- 国家电网数据安全治理实践：强调技术保障体系建设。
数据安全生态环境
- 全球数据安全现状：列举多起重大数据泄露事件。
- 数据保护法规：介绍全球性的数据保护法规化趋势。
重要相关技术
- DCAP 技术：核心功能及相关技术。
- 脱敏技术：数据发现、规则定义和操作管理。
通过以上内容，白皮书全面介绍了数据安全治理的理念、框架、实践案例和技术支撑，为企业提供了系统化的数据安全管理思路和方法。
