数据安全治理实践
数据治理的最佳实践
数据治理的最佳实践数据治理是一种组织内部控制和管理数据的方法，旨在提升数据质量、确保数据安全和合规性，并为组织的业务决策提供准确可靠的数据支持。
在当今数据驱动的时代，数据治理变得越来越重要，许多组织都在积极探索和实施数据治理的最佳实践。
本文将介绍几种值得借鉴和采用的数据治理最佳实践。
一、建立明确的数据治理框架一个明确的数据治理框架是数据治理的基础。
这个框架应该包括清晰的数据治理目标，明确的角色和责任分配，以及数据治理流程和工具的规范。
建立一个统一的数据治理框架可以确保组织各部门之间的数据管理协调一致，避免数据冲突和混乱。
二、确保数据质量数据质量是数据治理的核心目标之一。
为了确保数据质量，组织需要采取一系列措施，如数据清洗、数据验证、数据更新和数据监控等。
同时，建立数据质量指标，制定数据质量评估方法，定期对数据进行评估和修复，以保证数据的准确性和完整性。
三、保障数据安全数据安全是数据治理的另一个重要方面。
组织应该采取适当的安全措施，以保护数据的机密性、完整性和可用性。
这包括数据加密、访问控制、身份验证和授权，以及网络安全和防护措施等。
另外，组织还需要建立数据备份和灾备机制，以应对数据丢失或意外损坏的风险。
四、遵守法规和合规性要求合规性是许多组织面临的挑战之一。
特别是在涉及个人隐私和敏感数据的情况下，组织需要遵守相关的法规和合规性要求。
建立合规性框架，明确数据使用和共享的规则和限制，制定数据保护政策，监督和管理数据使用流程，是确保数据合规性的关键措施。
五、建立数据治理文化数据治理不仅仅是一种技术和管理方法，更需要建立一种数据驱动的文化。
组织应该提倡数据开放和共享的理念，鼓励员工积极参与数据治理，并提供培训和支持，提高员工的数据素养和数据管理能力。
此外，建立反馈机制和绩效考核体系，促进数据治理的落地和推进。
六、利用数据治理工具与技术在实施数据治理的过程中，组织可以借助各种数据治理工具和技术来辅助管理和处理数据。
大数据治理实践项目报告
大数据治理实践项目报告一、项目背景随着大数据技术的快速发展，大数据已经成为企业的重要资产。
然而，大数据的管理和治理面临诸多挑战，如数据质量低下、数据安全风险、数据孤岛等问题。
为了解决这些问题，本项目旨在通过大数据治理实践，提升大数据的质量、安全性和可用性。
二、项目目标1. 提高大数据质量：通过数据清洗、数据验证和数据标准化等手段，提高大数据的质量。
2. 加强数据安全：通过数据加密、访问控制和审计等手段，确保数据的安全性。
3. 消除数据孤岛：通过数据整合和数据共享等手段，消除数据孤岛。
4. 提高大数据的可用性：通过数据可视化、数据挖掘和数据分析等手段，提高大数据的可用性。
三、项目实施过程1. 数据收集：收集各部门的数据，并进行初步的整理和分类。
2. 数据清洗：对数据进行清洗，去除重复、错误和不完整的数据。
3. 数据验证：通过数据验证规则，确保数据的准确性和完整性。
4. 数据标准化：对数据进行标准化处理，确保数据的可比性和一致性。
5. 数据整合：将各部门的数据进行整合，消除数据孤岛。
6. 数据安全：通过数据加密、访问控制和审计等手段，确保数据的安全性。
7. 数据可视化、数据挖掘和数据分析：对数据进行可视化、挖掘和分析，提高数据的可用性。
四、项目成果1. 提高大数据质量：通过数据清洗、数据验证和数据标准化等手段，大数据的质量得到了显著提高。
2. 加强数据安全：数据加密、访问控制和审计等手段的应用，确保了数据的安全性。
3. 消除数据孤岛：通过数据整合，各部门之间的数据孤岛问题得到了解决。
4. 提高大数据的可用性：通过数据可视化、数据挖掘和数据分析等手段，大数据的可用性得到了显著提高。
五、总结与展望本项目通过大数据治理实践，提高了大数据的质量、安全性和可用性。
未来，我们将继续加强大数据治理实践，进一步提高大数据的管理水平，为企业的发展提供更好的支持。
数据治理的理论与实践研究
数据治理的理论与实践研究随着数字技术的快速发展，数据已经成为我们生活和工作中不可或缺的一部分。
大量的数据被收集、分析和应用，使得数据成为了企业和组织中决策的重要依据。
然而，数据本身没有价值，必须通过规范的管理和应用形成具有意义的信息和价值。
因此，数据治理的理论与实践研究变得尤为重要。
一、数据治理的概念数据治理是以数据为核心的企业管理理念和方法，主要目的是确保数据的质量、规范性、合规性和适时性。
数据治理的主要任务是对数据进行管理和转换，使数据具有可信度、可访问性、安全性和完整性，以满足组织的需求。
数据治理的核心是数据治理模型。
数据治理模型是指建立在组织数据资产管理的基础上，为实施数据治理提供目标、指导和规范的方法论和体系结构。
数据治理模型包括 5 种主要机制：数据管理机制、数据质量机制、数据安全机制、数据合规机制和数据应用机制。
这些机制形成了完整、统一的数据治理框架。
二、数据治理的原则为了实现数据治理，需要遵循一些原则和指导方针。
以下是数据治理的一些基本原则和实践：1. 领导力和治理结构。
需要设立明确的数据治理机构、理事会和委员会，并由专业人员进行指导和推进。
2. 数据质量和价值。
数据质量是数据治理最重要的关注点之一。
数据可以被广泛运用，但这是有前提条件的，即数据需要质量好，才能被有效用于决策。
3. 规范性和标准化。
组织和企业需要制定和实现一致和标准的数据与词汇，用以建立对数据的一致性结构。
4. 数据安全和保护。
在数据治理中，数据安全问题是至关重要的，它是建立可靠信任机制的基础。
5. 数据共享和互用。
数据在内部和外部之间的共享和互用，可以提高数据使用和价值，并且使得各部门间的协作更加灵活。
三、数据治理的实践数据治理的实践需要其他有关方案的支持，例如数据服务管理、资产和参考数据管理，分类和印证服务管理，标准管理和长期存储管理。
这些方案都需要和数据治理密切结合，共同实现组织数据资产的管控和能力。
另一方面，了解数据治理的成熟度模型和适用的数据技术解决方案，对组织成功实施数据治理也是很有帮助的。
数据安全风险与治理的实践指南解读
数据安全风险与治理的实践指南解读摘要：随着数字经济时代来临，中国高度重视数据安全和个人信息保护、数字隐私，在已有《网络安全法》基础上，今年制定了《数据安全法》《个人信息保护法》并加紧出台。
此外，还要求及时跟进研究数字经济、互联网金融、人工智能、大数据、云计算等相关法律制度，抓紧补齐短板，以良法善治保障新业态新模式健康发展。
本文就数据安全风险与治理的实践的重点内容进行相关阐述。
关键词：数据安全风险；治理；指南解读《网络安全法》、《数据安全法》、《个人信息保护法》等一系列规范和促进数字经济发展而制定的法律法规以及政策，构成了中国数字规则体系，主要是满足数字经济快速发展的需要，在数字经济时代必须有完善的法律法规才能促进数字经济健康发展。
数据已经成为“21世纪的石油”，作为一种新的生产要素，也是企业、社会和国家安全的重要战略资源。
这些数据在推动人工智能技术发展方面也具有巨大的战略价值，而中国则是全球生产数据最多的国家，必须加以保护并巩固优势。
一、数据安全治理研究现状数据安全问题由来已久，尤其在数据上升为新型生产要素后，面临的挑战越来越大。
一方面，各类数据泄露事件频发，为组织和企业的数据安全状况敲响警钟；另一方面，数据和隐私相关法律规范陆续颁布，监管力度不断加强，监管要求不断提升。
然而，当前的行业数据安全治理处于发展初期，与监管的要求存在较大差距。
（一）数据安全治理保障体系不完善数据安全治理能力建设涉及多个部门，沟通成本高，协同难度大，需要建立统一的数据安全治理组织框架，分层次切实履行数据安全管理职责。
然而，当前大多数企业缺乏相应的治理组织，难以对数据安全治理进行统一的战略规划和资源协调。
（二）数据安全治理技术体系不成熟数据应用技术的复杂性、数据海量汇聚的风险性、数据的深度挖掘及隐私保护等问题都对传统数据安全保障能力提出了新挑战。
如何解决多样化场景下面临的数据安全威胁和潜在风险，需要加强数据安全核心技术的创新研究与深化应用。
数据治理的最佳实践和经验总结
数据治理的最佳实践和经验总结数据是现代企业中最宝贵的财富之一，对其进行有效的管理和治理，对于企业的发展至关重要。
因此，数据治理已经成为了复杂企业系统中不可缺少的一部分。
对于企业来说，数据治理包括收集、存储、分析和传递数据的过程，以及确保数据质量和安全的一系列控制措施。
为了更好地实现数据治理，下面将介绍数据治理的最佳实践和经验总结。
分析业务需求数据治理的第一步是分析业务需求。
这是因为只有了解企业的业务流程和数据流程，才能够制定出正确的数据治理策略。
从业务需求的角度来看，需要关注数据的来源、收集、处理、分析和使用等过程。
在此基础上，才能够为数据制定出正确的保护、安全和质量控制策略，进而满足企业的治理需求。
建立数据所有权一个成功的数据治理过程需要有明确的数据所有权。
数据所有权可以根据数据来源或业务部门划分，以确保数据有明确的所有者和责任人。
同时，数据所有权对于控制访问和保护敏感数据的组织也非常重要。
因此，企业需要为数据建立管理团队，确保每个数据集都有明确的所有者和责任人。
确保数据质量数据质量对于数据治理来说至关重要。
在数据收集的早期阶段，数据质量的控制应该成为重中之重。
为了确保数据质量，企业需要建立一套规范的数据管理和控制机制。
这包括建立统一的数据质量标准，同时监控数据的收集和管理过程。
保护数据安全数据安全是数据的治理过程中非常重要的一部分。
保护数据安全包括对数据进行备份、恢复和保密。
在数据管理中，需要建立有效的安全体系，确保数据得到恰当的保护，避免敏感数据被未授权的人访问。
此外，需要建立自动化的安全规则和监测系统，帮助企业识别异常数据活动。
建立数据管理框架数据管理框架是保证数据治理成功关键的一个因素。
该框架应该涵盖数据治理过程的每个步骤，包括数据定义、收集、存储、处理、分析和利用。
在实践过程中，还应该考虑到数据质量和安全的控制，以及监控和修复数据异常。
此外，确保数据管理框架在整个企业的数据管理中得到贯彻执行，可以有效地确保数据治理的成功。
数据安全治理框架及实践
数据安全治理框架及实践数据安全是当前社会发展中的重要议题之一，随着信息技术的迅猛发展，数据的使用和管理变得越来越重要。
为了保护个人隐私、维护国家安全以及确保企业顺利运营，各个组织都需要建立一套科学有效的数据安全治理框架。
本文将从数据安全的重要性、数据安全治理框架以及实践案例等方面进行阐述。
一、数据安全的重要性1. 保护个人隐私随着互联网的普及和大数据的应用，个人信息安全面临着严峻的挑战。
数据泄露可能会导致个人信息被滥用，给个人带来损失与困扰。
因此，建立健全的数据安全治理框架对于保护个人隐私具有重要意义。
2. 维护国家安全国家安全是一个国家的核心利益。
通过加强数据安全治理，可以有效预防黑客攻击、恶意程序传播等网络安全威胁，保护国家重要信息系统不受到破坏和干扰，维护国家的政治、经济和军事安全。
3. 保障企业运营安全对于企业来说，数据是一项重要的资产，涉及到企业的核心业务和商业机密。
合理规划和执行数据安全治理策略，可以保护企业数据的完整性、可用性和可信度，确保企业的正常运营和持续创新。
二、数据安全治理框架1. 制定数据安全策略和规范在数据安全治理框架中，首先需要明确数据安全的目标和原则。
制定数据安全策略和规范，明确数据的分类和风险等级，规范数据的采集、存储、传输和使用等环节。
同时，建立监督机制，对数据安全策略的执行情况进行监测和评估。
2. 建立数据安全组织架构一个完善的数据安全治理框架需要有专门的数据安全组织架构。
该组织架构应包括数据安全管理部门、数据安全委员会和数据安全责任人等。
各个部门和岗位之间需要明确职责和权限，确保数据安全工作的有效实施。
3. 实施数据安全技术和控制措施为了保护数据的安全，需要采用多种数据安全技术和控制措施。
如加密技术、访问控制、安全审计和监控等。
同时，建立健全的用户权限管理制度，限制不同用户对数据的操作权限，防止非法访问和数据篡改。
三、数据安全治理实践案例1. 政府部门数据安全治理政府部门作为信息采集和管理的主体，其数据安全治理具有特殊性和重要性。
企业数据治理实践报告范文
企业数据治理实践报告范文1. 引言数据在现代企业中扮演着重要的角色，对于企业的决策和运营具有重要的影响力。
然而，随着数据规模的不断增长和数据类型的多样化，企业面临着数据质量、数据安全和数据有效性等方面的挑战。
为了有效管理和利用企业数据，我们实施了数据治理项目。
本报告旨在概述企业数据治理的实践过程、项目的成效以及遇到的问题和挑战。
2. 数据治理实践过程2.1 制定数据治理策略首先，我们召集了企业内的相关部门和利益相关者，共同制定了数据治理策略。
该策略明确了数据治理的目标、原则和方法，为后续的实施工作提供了指导。
2.2 数据整理和清洗数据整理和清洗是数据治理的基础工作。
我们对企业现有的数据资源进行了全面的清查和整理，包括数据源、数据格式、数据结构等。
同时，通过数据清洗和校正，我们提高了数据的质量和准确性。
2.3 数据分类和标准化为了更好地管理和利用数据，我们对企业的数据进行了分类和标准化。
通过定义统一的数据分类和规范，我们提高了数据的可读性和可理解性，方便用户进行查询和分析。
2.4 数据安全保障数据安全是企业数据治理的重要方面。
我们采取了一系列的措施来保障数据的安全性，包括数据备份、权限管理、访问控制等。
此外，我们还建立了数据敏感性评估和数据泄露预警机制，旨在及时发现和应对潜在的数据安全风险。
2.5 数据质量管理数据质量是企业数据治理的关键要素之一。
我们建立了一套完整的数据质量管理体系，包括数据准确性、完整性、一致性、及时性等方面的评估指标和评估方法。
通过定期的数据质量检查和评估，我们不断改进数据的质量，提高了数据的可信度和可用性。
2.6 数据治理培训和意识提升为了推动数据治理的实施，我们开展了相关的培训和意识提升活动。
通过培训和工作坊，我们向员工普及了数据治理的概念和重要性，提高了他们对数据治理的认识和参与度。
3. 数据治理项目成效通过数据治理项目的实施，我们取得了以下成效：3.1 数据质量显著提升通过数据整理和清洗、分类和标准化以及数据质量管理等工作，我们显著提升了企业数据的质量。
数据安全治理实践指南
数据安全治理实践指南数据安全在如今的信息化社会中，扮演了至关重要的角色。
随着大数据和云计算的快速发展，企业和个人的大量数据被存储、传输和处理，而数据泄露和滥用的风险也逐渐增加。
因此，建立有效的数据安全治理机制，保护数据资源的安全与隐私，已经成为各行各业的重要任务。
本指南将从数据安全治理的基本概念介绍、数据安全治理的原则、数据安全治理的实施步骤和数据安全治理的技术手段等方面进行详细论述，以帮助企业和个人更好地进行数据安全治理。
一、数据安全治理的基本概念数据安全治理是指通过制定和执行一系列规章制度，以确保数据资源在存储、传输、处理等环节中的安全性和合规性。
其目的是规范数据的获取、存储、使用、共享和销毁等过程，保护数据的完整性、可用性和可信度。
二、数据安全治理的原则1. 依法合规原则：数据安全治理必须遵守国家相关法律法规，确保数据使用和处理的合法性、正当性。
2. 风险管理原则：数据安全治理应基于风险管理的理念，通过风险评估和控制措施，降低数据安全风险。
3. 内外联动原则：数据安全治理需要内外部各方的合作，建立跨部门、跨机构的数据安全合作机制。
4. 整体治理原则：数据安全治理需要全面、系统地考虑技术、管理和人员因素，形成整体治理架构。
三、数据安全治理的实施步骤1. 制定数据安全治理政策和制度：明确数据安全的管理职责、权限和流程，制定相关的数据安全政策和技术规范。
2. 建立数据分类和分级机制：根据数据的敏感程度和风险等级，将数据进行分类与分级，实施不同的控制措施。
3. 安全存储与传输：确保数据的存储设备具备物理安全和逻辑安全，采用加密和传输协议等手段，保障数据在传输过程中的安全性。
4. 访问控制和权限管理：建立健全的用户身份验证机制、访问控制策略和权限管理系统，实现对数据访问的控制和审计。
5. 数据备份与恢复：制定完善的数据备份计划和紧急恢复措施，以应对数据丢失、损坏或被篡改的风险。
6. 数据安全培训与意识提升：加强对员工和用户的数据安全培训，提高其数据安全意识和防范能力。
2024年数据安全与治理实践150分
2024年数据安全与治理实践150分一、判断题（每题 10 分，共 6 题，总分 60 分）1、网络安全是整体的而不是割裂的，是开放的而不是封闭的，是动态的而不是静态的，是相对的而不是绝对的，是共同的而不是孤立的。
A、对B、错正确答案 A2、零信任是一种能力。
A、对B、错正确答案 A3、隐私是指不愿让他人知道自己的个人生活的秘密。
中国公民依法享有不愿公开或不愿让他人（一定范围之外的人）知悉的不危害社会的个人秘密的权利。
A、对B、错正确答案 A4、去标识化，是指个人信息经过处理无法识别特定自然人且不能复原的过程。
A、对B、错正确答案 B5、数据安全的要求是每个内部员工只能访问与其工作内容相关的应用和数据；所有的访问均能做到可控制、可管理、可追溯。
A、对B、错正确答案 A6、在一定的条件下，数据是无限的，而应用则是有限的。
A、对B、错正确答案 B二、单选题（每题 10 分，共 6 题，总分 60 分）7、（）年7月1日，《中华人民共和国国家安全法》由中华人民共和国第十二届全国人民代表大会常务委员会第十五次会议通过。
A、2015B、2016C、2017D、2021正确答案 A8、数据建模先从（）开始。
A、需求分析B、模型审议C、数据处理D、数据汇聚正确答案 A9、（）是大数据时代一个重要概念，它是指描述、解释数据属性的数据，是为支持一致性的数据描述所定义的统一准则。
A、元数据B、主数据C、公共数据D、数据项正确答案 A10、2021年（）月20日，第十三届全国人民代表大会常务委员会第三十次会议通过《中华人民共和国个人信息保护法》。
A、5B、2C、8D、6正确答案C11、（）的特征在于面向主题、集成性、稳定性和时变性。
A、数据仓库B、数据流图C、数据项D、数据字典正确答案 A12、（）具备高价值、高共享、相对稳定3个主要特征。
A、元数据B、主数据C、大数据D、公共数据正确答案 B三、多选题（每题 10 分，共 3 题，总分 30 分）13、架构思维包括（）。
中国信通院发布《数据安全治理实践指南（1.0）》（附专家解读）
中国信通院发布《数据安全治理实践指南（1.0）》（附专家解读）2021年7⽉14⽇下午，由中国信息通信研究院（以下简称“中国信通院”）举办的“2021中国互联⽹⼤会——数据治理⾼峰论坛”在北京国家会议中⼼成功召开。
会上，中国信通院云计算与⼤数据研究所所长何宝宏发布并解读了《数据安全治理实践指南（1.0）》（以下简称“指南”）。
指南亮点为了帮助各组织、机构建设和提升数据安全治理能⼒，中国信通院云计算与⼤数据研究所联合⾏业专家编写了《数据安全治理实践指南（1.0）》，指南根据多家企业数据安全治理最佳实践，提炼出了数据安全治理的总体视图，并给出了具体的实践路径。
1、⾸次从⼴义、狭义⾓度对数据安全治理进⾏定义。
2、⾸次系统地提出数据安全治理总体视图。
3、创新性地从组织实践⾓度出发，详述可落地的数据安全治理实践路径。
4、从国家、⾏业、企业等多个⾓度⼊⼿，围绕数据安全治理的两个核⼼内容，提出发展建议。
5、收录了联通、蚂蚁、百度、天翼云四家企业的数据安全治理实践⽅案。
指南⽬录⼀、数据安全治理概述(⼀) 数据安全治理概念内涵(⼆) 数据安全治理要点阐释⼆、数据安全治理总体视图三、数据安全治理参考框架(⼀) 数据安全战略(⼆) 数据全⽣命周期安全(三) 基础安全四、数据安全治理实践路线(⼀) 第⼀步：治理规划(⼆) 第⼆步：治理建设(三) 第三步：治理运营(四) 第四步：治理成效评估五、数据安全治理未来展望指南解读数据安全问题由来已久，尤其在数据上升为新型⽣产要素后，⾯临的数据泄露风险和监管要求⼒度越来越⼤。
然⽽，当前的⾏业数据安全治理处于发展初期，企业整体数据安全治理能⼒参差不齐，提升数据安全治理能⼒成为数字经济时代的紧迫议题。
尤其2021年6⽉份《中华⼈民共和国数据安全法》颁布，明确提出要建⽴健全数据安全治理体系。
可以预见，组织和企业数据安全治理体系的建设以及能⼒的提升必须要提上⽇程，加快推进。
在这样的背景下，为了给组织和企业开展数据安全治理提供理论和实践指引，中国信通院云计算与⼤数据研究所联合多家企业编写《数据安全治理实践指南（1.0）》。
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2)Gartner的数据安全治理 框架注意到了治理是调解业 务和安全的冲突，但他是一 个静态的风险模型，希望通 过前期调研就能形成规则落 实。但数据风险、业务、数 据资产本身就是不断在变动 的。
以风险为基础的双轴驱动数据安全治理理念
单纯正向安全保护措施的受限条件 确定的保护客体 VS 数据带来的其他客体风险 明确的权限体系 VS 数据基于业务使用授权 确定的保护边界 VS 数据跨域的流动性管理
安全、合规和生产效率 平衡
数据安全难以统一管 理，存在太多孤岛点
传统强管控和信任模 式难以实施
面对海量数据 结构化及非结构化数据
内部及外部数据
数据场景更复杂 公有云、混合云 移动终端、虚拟终端
分布式存储
数据向后端转移 客户行为分析、客户资产评估、客户
关系管理
数据安全治理概念
挑战
1）什么是治理？治理是对冲突
应用场景识别
数据接口识别和分类
数据资产梳理 应用用户梳理 检
敏感标签识别
应用账户
测Leabharlann 数据范围统计层数据流向IP域
数
据
处
流量
理
镜像
流
旁路流量解析 双向内容还原
数据权 限脆弱
性
接口设 计脆弱
性
高危暴 隐私合 数据传
露面脆 规脆弱 输脆弱
弱性 性
性
消 息 队 列
流 计 算
图数据库
ES引擎
数据识 别引擎
高级数 据分析 平台
业务 分类
使用 范围
业务 性质
业务点
数据 对象
业务/ 系统/ 数据快速入手、三向对进，自动化扫描提升摸底效率
数据管理 人员
3
数据资产及关系绑定
数据资产
4
反馈 完善
4 交叉验证
业务 点
元数 据
业务 系统
数据 资产
6
5 432 1
业务性 质/使用 范围/关 联影响/ 合规
5
7
5 4 3 2 1
特征 项智 能匹 配
使用情况监测
（访问频率， 访问量）
威胁 检测
弱点 检查
10 D LP
识别策略下发
梳理与管控一体化联动，无缝对接安全能力落地
数据资产分级分类实施经验
对比项目
项目组织 工作模式
组织难度 人员要求 元数据梳理 数据资产梳理
分类定级
成果发布
发布形态 容错性 管控联动
版本
传统人工治理模式
信息化治理模式
一把手工程，需统一组织协同多个部门（业务/安全/数据/研发)集中 开展
企业数据安全治理实践
光大科技 蔚晨
目 录 AGEND A
1
背景分析
2
建设思路
3
方案落地
数据安全的认识
在连续性活动过程中，经过产生、加工、 传输等环节完成记录，并不断的指导业务 活动持续开展的过程
传输交互与使用
建立在价值基础上，实现数据准确的 记录同时完成安全交互和指定对象的 加工与访问使用，防止数据被破坏、 盗用及非授权访问
对客观事物的性质、状态 以 及相互关系等进行记载 的符 号或符号的组合
数据安全的实际痛点
传统网络安全体系特点
1 基于信任边界 2对可信的人赋权，对不可信的人 不赋权 3对意图绕过信任边界获取权限的 恶意威胁进行检测和响应
数据安全的挑战
数据随业务流动
传统基于信任边界的 保护体系失效
数据碎片化：同一份数 据可能多个系统有副本
业务、IT、数据管理人员各负其责，组织难度低
需要高级咨询人员进行业务和数据梳理
简单培训，切入简单，通过多维拼图及迭代达到最终效果
手工模式整理
利用数据库嗅探，流量扫描,DLP等工具自动化识别
瀑布式梳理模式，缺乏校验机制
业务，数据，系统三个方面与数据资产进行绑定与交叉验证， 保证资产全面完整
采用定性化指标进行，过度依赖专家经验
数据 风险 模型 库
数据资产分级分类治理框架
法务岗
组织+ 管理+ 技术动态分级分类管理框架
组织
管理
数据治理岗 安全运维岗 发布审批岗
管理制度
标准规范
实施指南
运营
数据资产梳理 反馈
管控 数据安全能力
技术
定义
指导
分类分级
未知资产
监测
资产识别
分布流转
识别策略
风险分析与 评估
数据资产梳理
交叉验证检测
分类分级：构建量化的定级指标体系
策略发布、检测与反馈
目 录 AGEND A
1
背景分析
建设思路
3
方案落地
数据资产分级分类实施路线
数据摸底
持续迭代
数据资产定义
数据安全管控
1
扫描探针
（流量扫描/库表扫描/ 数据治理同步)
1
迭代反馈 IT人员
未知数据发现
2 修订完善
1 登记
元数据模型
系统模型
系统分类
业务系统 台账
业务人员
1 梳理
业务模型
管控落地
体化联动
报告文档版本，不易于成果版本演变的跟踪和对比
系统结构化存储，可快速对成果版本进行快速跟踪对比
仅用了2个多月的时间，解决了传统人工模式投入咨询团队，全员动员，6~8个月才能完成的工作； 达到伴随业务变化，持续数据安全运营的状态。
需要引用反向风险控制措施以解决 数据带来的其他客体风险：需要从授权、用途、量级、法律 规范等多种角度动态追踪和分析风险 数据基于业务而非可信的合法授权后的风险：数据是用于生 产的，内部威胁因素最大。需要从用户行为、用户具体使用 的数据内容去建立针对已经合法获取授权用户的动态实时的 可审计、可风险建模、可溯源追责的体系。 数据流动中的风险：数据是在系统、应用、内外部组织不断 流动的，需要从数据的来源、去向、血缘、驻留等各种角度 动态追踪和风险分析。
四个核心问题
目 录 AGEND A
1
背景分析
建设思路
3
方案落地
数据安全治理方案
治
专
理 层
家
服评 务估
层
数据安全 管理措施
数据重要度 评估模型
数据安全 制度设计
多维度综合数据风险度量
数据影响范围 评估模型
数据威胁源评 估模型
数据安全 技术防护
数据脆弱性评 估模型
梳
产 品
理 层
工
具
基
础 层
应用场景梳理
从业务性质（业务重要程度）、使用范围、关联影响，合规性 多个角度给出量化指标定级，推动分类定级标准统一性与科学 性
纸质咨询报告，发布周期长，难以持续发布
可视化系统，发布快，可基于业务变化持续、快速发布
一旦发布，变更组织过程复杂，试错成本高
基于快速发布，出现变化时可快速迭代，试错成本低
形成的成果停留在纸面，需要安全专家人工转化为管控策略，驱动 成果可直接形成管控策略发布到第三方安全工具，直接形成一
推荐
8
自动化资产 定级目录
5
法律法规库 3
分类
条款
9
分类分级 审批发布
梳 数据管理理
人员
法律法 规库
主管领导
资产汇聚交叉验证，量化定级模型，确保全面性和完整性
业务 系统
第三方安全设备
统一 认证
数据 交换
数据库 … 审计
动态管控策略
12
加密
脱敏
安全
访问控 制
隔离
策略 库
审计
水印
11
数据管理 人员
资产风险监测