2025数据安全治理实践指南5.0

数据安全治理概述

• 概念内涵：数据安全治理分为狭义和广义两个层面。狭义上，它是指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。广义上，它是指为形成全社会共同维护数据安全、促进开发利用和产业发展的良好环境，国家有关部门、行业组织、科研机构、企业、个人共同参与和实施的一系列活动集合。
• 治理原则：数据安全治理遵循以数据为中心、多元化主体共同参与、兼顾发展与安全三个原则。

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，数据安全治理体系分为数据安全战略层、数据全生命周期安全层和基础安全层。数据安全战略层负责制定数据安全战略规划和组建治理团队；数据全生命周期安全层负责在数据收集、传输、存储、使用、共享、销毁等环节设置管控点和管理流程，保障数据安全；基础安全层负责数据分类分级、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、安全事件应急等工作。
• 治理维度：以数据安全治理目标为指引，围绕数据安全治理体系框架，可以从组织架构、制度体系、技术工具和人员能力四个维度开展治理能力建设工作。
  • 组织架构：建立专门的数据安全组织，落实数据安全管理责任，明确组织架构，划分各参与主体的数据安全权责边界。
  • 制度流程：从业务数据安全需求、数据安全风险控制需要，以及法律法规合规性要求等几个方面进行梳理，最终确定数据安全防护的目标、管理策略及具体的标准、规范、程序等。
  • 技术工具：数据安全治理体系的技术并非单一产品或平台的构建，而是结合组织自身使用场景，围绕数据全生命周期各阶段的安全要求，建立起来的与制度流程相配套的技术和工具。
  • 人员能力：数据安全治理离不开相应人员的具体执行，人员的技术能力、管理能力等都影响到数据安全策略的执行和效果。
• 治理专项：数据安全专项工作包括数据分类分级、数据安全风险评估、数据出境安全评估、合作方数据安全管理等。
• 治理实践：数据安全治理实践理念是“全局体系规划，场景有序落地，运营持续加强，评估助力优化”。

数据安全治理实践路线

• 全局数据安全体系规划：包括现状分析、方案规划和方案论证。
• 数据安全场景有序建设：包括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：包括数据的运营、合规的运营、安全的运营，以及事前风险防范、事中监控处置、事后整改优化。
• 数据安全评估助力优化：包括内部评估和第三方评估。

数据安全治理专项开展思路

• 人工智能数据安全专项：包括模型数据处理活动安全管理、数据集安全管理、标注安全管理。
• 数据分类分级专项：大模型技术在数据分类分级的多个关键环节实现深度赋能，显著提升了工作的智能化水平与准确率。
• 数据安全风险评估及治理专项：数据安全风险治理体系强调了面向风险的控制与治理，关注对风险的识别、评估、处置以及监控改进的全生命周期管理。
• 合作方数据安全管理专项：包括数据合作方识别和数据合作方安全评估。

数据安全治理总结与展望

• 治理理念升级：从“合规驱动”迈向“价值驱动”。
• 技术深度融合：大模型全面赋能数据安全能力跃升。
• 场景覆盖拓展：安全保障向多元高敏领域纵深扩展。