数据安全治理实践指南4.0（2024）

数据安全治理概述

• 概念内涵：广义上，数据安全治理是指国家、行业组织、企业、个人共同参与维护数据安全、促进开发利用和产业发展的活动集合；狭义上，数据安全治理是指组织在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。
• 治理原则：以数据为中心、多元化主体共同参与、兼顾发展与安全。

数据安全治理总体视图

• 治理目标：满足合规要求、治理数据安全风险、促进数据开发利用。
• 治理体系：
  • 基于数据全生命周期视角：包括数据安全战略层（数据安全规划、机构人员管理）、数据全生命周期安全层（数据收集、传输、存储、使用、共享、销毁等环节的管控）和基础安全层（数据分类分级、合规管理、合作方管理、监控审计、身份认证与访问控制、安全风险分析、安全事件应急）。
  • 基于工作内容分工视角：包括管理类工作（组织架构、制度流程、人员管理）、技术类工作（基础通用类、生命周期类、平台类技术）和运营类工作（数据运营、合规运营、安全运营）。
• 治理维度：组织架构、制度流程、技术工具、人员能力。

数据安全治理专项开展思路

• 数据分类分级专项：包括建立组织和制度、进行数据资源梳理、明确分类分级方法、完成数据分类、完成定级、形成分类分级目录、制定数据安全策略、分类分级持续运营。
• 数据安全风险评估及治理专项：包括数据安全风险评估（评估准备、评估实施、评估总结）和数据安全风险治理（预防为主、主动发现、积极防范）。
• 合作方数据安全管理专项：包括数据合作方识别、数据合作方安全评估（背景资质、数据安全管理、数据处理活动安全、安全监测响应）。
• 数据出境安全评估专项：包括数据出境合规管理现状和数据出境安全评估流程（数据出境活动基本情况调查、判断是否适用数据出境安全评估、申报数据出境安全评估）。

数据安全治理实践路线

• 全局数据安全体系规划：现状分析、方案规划、方案论证。
• 数据安全场景有序建设：全面梳理数据安全场景、评估数据安全场景风险、确定数据安全场景治理优先级、进行数据安全场景治理建设、完善数据安全场景管控措施。
• 数据安全运营持续加强：从运营对象的角度（数据的运营、合规的运营、安全的运营）和从管控流程的角度（事前风险防范、事中监控处置、事后整改优化）。
• 数据安全评估助力优化：内部评估（评估自查、应急演练、对抗模拟）和第三方评估。

数据安全治理总结与展望

• 数据安全治理进入快速发展阶段，需要多元化主体共同参与，并构建体系化的治理框架。
• 数据要素市场发展迅速，需要建立完善的数据流通安全体系。
• 大模型人工智能技术发展迅速，需要构建面向新技术应用的数据安全能力。
• 智能化应用场景不断涌现，需要有效识别并全面管控智能化场景中面临的数据安全风险。