浅谈企业数据安全治理
数据安全对企业生存发展举足轻重，数据资产的外泄、破坏都会导致无可挽回的经济损失和核心竞争力缺失。企业的安全管理和防护机制不健全往往忽略了数据安全重要性，导致数据安全事件频发。近期多家互联网企业接受网络安全审查，一时间数据安全再次成为关注焦点，中央纪委国家监委刊文更是强调“数据安全关乎国家安全”。
2021年6月10日，历经三审，第十三届全国人大常务委员会第二十九次会议审议通过《中华人民共和国数据安全法》，自2021年9月1日正式实施。
数据的意义和价值
一般将数据的生命周期分为：产生、使用、传输、存储、销毁，通过信息分类政策制定信息分类矩阵保护每个生命周期数据的安全。很多企业都会制定信息分类政策，按照常规意义将数据划分为：公开、内部、机密、高度机密4类，数据敏感程度逐渐增大。机密数据对于企业至关重要，是企业的命脉，同时，任何数据都有价值。
根据《数据安全法》第二十一条，国家建立数据分类分级保护制度，根据数据在经济社会发展中的重要程度，以及一旦遭到篡改、破坏或者非法获取、非法利用，对国家安全、公共利益或者公民、组织合法权益造成的危害程度，对数据实行分类分级保护。
欧洲某外资银行发生过真实的案例，存储几十个****的U盘没有加密，在快递过程中丢失，监管机构开出罚单300万英镑。根据Verizon最新发布的《2019年数据泄露调查报告》，银行业中DoS攻击和应用程序中使用窃取凭证的现象普遍存在。其中，网络应用程序攻击、滥用特权和其他错误导致数据泄露占比高达72%,造成的数据泄露中43%为个人信息泄露，38%为凭证信息泄露，38%为内部业务信息泄露。金融获益是网络攻击最常见的动机，占比高达88%，另外间谍攻击占比达10%。
数据分类的重要性
1、数据分类是数据治理和信息生命周期管理的基础，通过对企业内部的数据全生命周期的盘点梳理，可以帮助确定企业数据所有权的适当分配和建立完善的问责制度，满足监管及合规要求；
2、根据梳理的数据资产对企业的重要程度（比如敏感性和关键性），为数据打上不同的标签，对敏感数据进行分级，根据数据所属的级别，一目了然哪些数据可以使用、哪些不可以使用、哪些能对外开放、哪些不能开放、不同等级的数据在不同场景使用哪种安全策略，可以考虑采取技术方法（比如数据泄露防护、加密、企业权限管理等），对机密信息提供进一步的保护，从而降低数据泄露带来的风险；
3、企业内部建立完善的数据分类分级制度，还可以帮助员工增强数据安全意识，从而降低未经授权使用信息资产的风险。
企业数据安全面临的内部风险
企业数据安全面临的外部风险
01、法律法规
以网络安全法、数据安全法、GDPR为代表的一系列国内外法律法规的颁布，增大了数据合规和数据跨境风险。
02、安全攻击
黑客、勒索病毒、突发的数据泄露事 件持续上升，造成组织财务损失，破坏了声誉和客户信任度。
03、新技术快速应用
新的IT架构和云服务被广泛应用，数据量增长迅速，但是全面的数据安全管理严重滞后。
04、安全边界失效
业务快速发展，数字化转型过程中传统 的网络边界变得模糊，已有安全产品无法有效管控风险。
安全行业普遍认为，要确保数据安全，首先要建立完善数据安全治理机制，然后再来落实管 理与技术措施。国际上知名的数据安全治理的最佳实施为微软的DGPC和高德纳的DSG，这两个方法都强调了技术工具、组织人员及策略流程为核心的数据安全治理机制的重要性。
数据安全治理框架：Gartner DSG
企业数据安全体系设计
数据安全治理的组织架构建设
数据安全相关的部分法规
国家法律：
《中华人民共和国网络安全法》
《数据安全法》
《个人信息保护法》
国家标准：
《信息安全技术个人信息安全规范》
《大数据安全管理指南》
《数据安全能力成熟度模型》
《信息安全技术网络安全等级保护基本要求》
《信息安全技术 大数据服务安全能力要求》
《信息安全技术 个人信息安全影响评估指南》
《信息安全技术 个人信息去标识化指南》
行业规定：
《个人金融信息保护技术规范》
《银行业金融机构数据治理指引》
《证券期货业数据分类分级指引》
《关于做好2020年电信和互联网行业网络数据安全管理工作的通知》
个人信息和重要数据出境安全评估办法（征求意见修改稿）
数据安全管理办法（征求意见稿）
国际法规：
GDPR 欧盟《一般数据保护条例》
CCPA 美国
日本出口管制法
ISO/IEC 27701
ISO/IEC 27018
行业报告指南：
数据安全治理白皮书3.0（中国(中关村)网络安全与信息化产业联盟发布）
中小银行数据安全治理研究报告（谷安研究院安全牛发布）
数据安全治理实践指南（中国信通院发布）
信息安全治理相关资格认证
DPO（数据保护官）
DSG（注册数据安全治理专业人员）
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