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。

范围与适用

• 适用于电信数据处理者识别重要数据，不适用于涉及军事、政务、国家秘密信息等数据处理活动。
• 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。

规范性引用文件

• GB/T25069信息安全技术术语。

术语和定义

• 电信数据：电信业务经营活动中产生和收集的数据。
• 电信数据处理者：取得电信业务经营许可证，自主决定处理目的、方式的电信业务经营者。
• 电信领域重要数据：一旦遭到篡改、破坏、泄露或非法利用，可能危害国家安全、公共利益的电信数据。

基本原则

• 可操作性、可控性、完备性、最小影响、时效性、定量定性相结合原则。

重要数据识别流程

1. 组建工作团队：由组织管理层、业务负责人、数据安全等人员组成，必要时聘请技术专家。
2. 确定识别范围：调研可能涉及企业重要数据的全部业务和系统。
3. 制定工作方案：明确识别范围、依据、团队、计划、工具、保障条件等。
4. 实施重要数据识别：梳理数据资产，分类，进行数据要素和数据影响分析，识别重要数据，形成目录。
5. 形成重要数据目录：包括数据基本情况、责任主体、处理情况、安全情况等。

重要数据分类

• 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：一定数量或影响一定范围的个人信息，以及主管部门认定的其他重要数据。

重要数据识别方法

• 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。
• 数据影响分析：满足以下任一条件的数据可识别为重要数据：
  • 影响经济安全。
  • 影响网络安全。
  • 影响社会安全。
  • 影响科技安全。

重要数据识别规则

• 网络规划运维数据域：网络规划建设类、网络运行维护类重要数据。
• 安全保障数据域：网络与数据安全保障类、物理安全保障类、应急通信保障类重要数据。
• 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相关非公开数据。
• 关键技术成果数据域：出口管制物项相关数据、重大科技成果、国家科技计划数据。
• 其他数据域：达到一定数量或影响一定范围的个人信息，主管部门认定的其他重要数据。

重要数据目录动态更新

• 定期排查企业重要数据情况，及时发现变更，启动目录更新，按照流程完成识别。