电信领域重要数据识别指南

电信领域重要数据识别指南

本文件规定了电信领域重要数据识别的原则、规则、要素及方法，适用于指导电信数据处理者开展重要数据识别工作。数据处理者依据本文件识别重要数据后，可进一步识别核心数据，但涉及军事、政务、国家秘密等数据处理活动不适用本文件。

基本原则

重要数据识别工作遵循可操作性、可控性、完备性、最小影响、时效性和定量定性相结合的原则。

重要数据识别流程

重要数据识别流程包括组建工作团队、确定识别范围、制定工作方案、实施重要数据识别和形成重要数据目录。工作团队由组织管理层、业务负责人、数据安全等人员组成，必要时可聘请技术专家。识别范围需充分调研企业数据情况，工作方案需与业务部门沟通确保可行性。

重要数据分类

电信领域重要数据分为四类：

• 网络规划运维数据域：反映重要网络设施和信息系统规划、建设、运维等数据。
• 安全保障数据域：反映重要网络设施和信息系统安全保障及应急通信保障数据。
• 经济运行与业务发展数据域：反映电信领域经济运行总体情况和核心业务发展数据。
• 关键技术成果数据域：反映先进信息通信技术与产品发展水平的数据。
• 其他数据域：一定数量或影响范围的个人信息及主管部门认定的其他重要数据。

重要数据识别方法

通过定量与定性相结合的方式，首先进行数据要素分析（领域、群体、区域、精度、规模、深度、覆盖度、重要性等），然后开展数据影响分析，判断数据泄露、篡改等是否会对国家安全、公共利益产生重大影响。

重要数据识别规则

根据数据分类，分别给出重要数据识别规则：

• 网络规划运维数据域：重要网络设施和信息系统建设、规划、运行维护等数据。
• 安全保障数据域：反映安全保障能力、重大安全事件、高危安全漏洞等数据。
• 经济运行与业务发展数据域：非公开统计数据、发展战略与重大决策等数据。
• 关键技术成果数据域：涉及出口管制物项、重大科技成果、国家科技计划等数据。
• 其他数据域：达到一定数量或影响范围的个人信息，及主管部门认定的其他数据。

重要数据目录动态更新

工作团队定期排查企业重要数据情况，及时发现变更，对于存在重大变化的，及时启动目录更新，按照数据分类、要素分析、影响分析等流程完成识别。