工信部印发《工业数据分类分级指南(试行)》
工信部印发《工业数据分类分级指南(试行)》
工信部印发《工业数据分类分级指南（试行）》2020年3月，工业和信息化部印发《工业数据分类分级指 南（试行）》，《指南》适用于工业和信息化主管部门、工业 企业、平台企业等幵展工业数据分类分级工作。
其所指工业数 据是工业领域产品和服务全生命周期产生和应用的数据，包括但不限于工业企业在研发设计、生产制造、经营管理、运维 服务等环节中生成和使用的数据，以及工业互联网平台企业在设备接入、平台运行、工业App应用等过程中生成和使用的 数据。
5G加快发展部署，强调构建5G安全体系为深入贯彻落实中央关于推动5G网络加快发展的重要讲话精神，全力推进5G网络建设、应用推广、技术发展和安全保障，充分发挥5G新型基础设施的规模效应和带动作用，支撑经济高质量发展，工业和信息化部于2020年3月24日印发《关于推动5G加快发展的通知》，明确提出加快5G网络 建设部署、丰富5G技术应用场景、持续加大5G技术研发力度、着力构建5G安全保障体系、加强组织实施等五方面18项 措施。
十二部委发布《网络安全审查办法》，2020年6月1曰起实施2020年4月，为确保关键信息基础设施供应链安全，维护国家 安全，依据《中华人民共和国国家安全法》《中华人民共和国网 络安全法》，工信部等十二部委发布《网络安全审查办法》，办 法于2020年6月1日起实施。
按照《办法》，网络安全审查重点评 估关键信息基础设施运营者采购网络产品和服务可能带来的国家 安全风险，包括：产品和服务使用后带来的关键信息基础设施被非法控制、遭受干扰或破坏，以及重要数据被窃取、泄露、毁损 的风险；产品和服务供应中断对关键信息基础设施业务连续性的危 害；产品和服务的安全性、幵放性、透明性，来源的多样性，供应 渠道的可靠性以及因为政治、外交、贸易等因素导致供应中断的风 险；产品和服务提供者遵守中国法律、行政法规、部门规章情况；其他可能危害关键信息基础设施安全和国家安全的因素。
交通运输部发布《交通运输科学数据管理办法（征求意见稿）》2020年6月，交通运输部研究起草了《交通运输科学数据管的产品和服务，完善数据管控、属性管理、身份识别、行为追 理办法（征求意见稿）》，办法在“保密与安全”一章提出，第溯、黑名单等管理措施，健全防篡改、防泄露、防攻击、防病毒 二十六条：网络安全措施，管理单位和科学数据中心应按照国家等安全防护体系。
《工业和信息化部关于工业大数据发展的指导意见》解读
《工业和信息化部关于工业大数据发展的指导意见》解读作者：来源：《中国信息化》2020年第06期近日，工业和信息化部发布《关于工业大数据发展的指导意见》（工信部信发〔2020〕67号，下称《指导意见》），现就《指导意见》有关内容解读如下：工业大数据是工业领域产品和服务全生命周期数据的总称，包括工业企业在研发设计、生产制造、经营管理、运维服务等环节中生成和使用的数据，以及工业互联网平台中的数据等。
随着第四次工业革命的深入展开，工业大数据日渐成为工业发展最宝贵的战略资源，是推动制造业数字化、网络化、智能化发展的关键生产要素。
全球主要国家和领军企业向工业大数据聚力发力，积极发展数据驱动的新型工业发展模式。
党中央、国务院高度重视大数据发展，强调推动大数据在工业中的应用。
习近平总书记指出，要“构建以数据为关键要素的数字经济”“系统推进工业互联网基础设施和数据资源管理体系建设，发挥数据的基础资源作用和创新引擎作用。
”《促进大数据发展行动纲要》《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》等政策文件均提出要促进工业大数据的发展和应用。
今年4月，党中央、国务院印发《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，明确提出要支持构建工业等领域规范化数据开发利用的场景，提升数据资源价值。
我国是全球第一制造大国，工业大数据资源极为丰富。
近年来，随着新一代信息技术与工业融合不断深化，特别是工业互联网创新发展，工业大数据应用迈出了从理念研究走向落地实施的关键步伐，在需求分析、流程优化、预测运维、能源管理等环节，数据驱动的工业新模式新业态不断涌现。
但相比于互联网服务领域大数据应用的普及和成熟，工业大数据更加复杂，还面临数据采集汇聚不全面、流通共享不充分、开发应用不深化、治理安全短板突出等问题，总体上仍处于探索和起步阶段，亟待拓展和深化。
未来三到五年，随着5G、工业互联网、人工智能等的发展，工业大数据将从探索起步阶段迈入纵深发展阶段，迎来快速发展的机遇期，全球工业大数据的竞争也将变得更为激烈。
石油和化工行业工业数据分类分级指南
石油和化工行业工业数据分类分级指南石油和化工行业工业数据分类分级指南引言----------------------数据在现代社会中扮演着至关重要的角色，它提供了洞察力和决策支持。
在石油和化工行业，数据的收集、存储和分析对于企业的成功至关重要。
然而，由于行业的庞大规模和复杂性，对数据的分类和分级成为必要的步骤，以便更好地管理和利用这些数据。
本文将介绍一份石油和化工行业工业数据分类分级指南，帮助企业更好地组织和理解其数据资源。
1. 数据分类的重要性----------------------在石油和化工行业，大量的数据每天被产生和收集。
这些数据包含了从生产过程中获得的传感器数据到市场销售数据等各种信息。
数据分类的目的是通过将数据分组到特定的类别中，使其更易于管理和分析。
数据分类的重要性体现在以下几个方面：1.1 优化数据存储和访问：通过将数据按照特定的分类标准进行组织，企业可以更有效地存储和检索数据。
这有助于提高数据的可用性和访问速度。
1.2 提高数据的可理解性：分类可以帮助人们更好地理解和解释数据。
通过将数据分组到相关的类别中，人们可以更容易地发现数据之间的关系和趋势。
1.3 支持决策制定：通过对数据进行分类，企业可以更方便地利用数据进行决策制定。
不同的数据类别可以提供不同的洞察力，帮助企业做出更准确、更有针对性的决策。
2. 数据分类的标准----------------------在石油和化工行业，数据可以根据多个标准进行分类。
下面是几个常用的数据分类标准：2.1 数据来源：数据可以根据其来源进行分类。
来自生产过程中的传感器数据、市场销售数据、供应链数据等可以被分为不同的类别。
2.2 数据类型：数据可以根据其类型进行分类。
数值数据、文本数据、图像数据等可以被分为不同的类别。
2.3 数据用途：数据可以根据其在企业中的用途进行分类。
用于生产过程控制的实时数据、用于决策制定的分析数据等可以被分为不同的类别。
解读《工业数据分类分级指南(试行)》指导下的工业安全防护
关注工业安全产业联盟请扫二维码52Column专栏■工业信息安全解读《工业数据分类分级指南（试行）》指导下的工业安全防护★浙江国利网安科技有限公司王迎，许剑新编者按：为贯彻《促进大数据发展行动纲要》《大数据产业发展规划（2016-2020年）》有关要求，更好推动《数据管理能力成熟度评估模型》（GB/T36073-2018）贯标和《工业控制系统信息安全防护指南》落实，指导企业提升工业数据管理能力，促进工业数据的使用、流动与共享，释放数据潜在价值，赋能制造业高质量发展，2020年2月27日，工业和信息化部印发《工业数据分类分级指南（试行）》。
本期特邀浙江国利网安科技有限公司撰文解读《工业数据分类分级指南（试行）》指导下的工业安全防护。
1引言工业数据是工业数字化进程的重要媒介，也是工业企业数字化转型的重要资产，因此工业数据既具有流通作用，又具有投资价值，尤其是在工业互联网基础设施建设关键阶段、全面的工业信息安全防护落地阶段，试行并实施《工业数据分类分级指南（试行）》（以下简称“《指南》”），对工业企业、地方政府主管部门、工业互联网平台企业、工业安全企业具有重要的指导意义，有利于各方通力合作，共同维护好各级工业数据的应用管理和保护工作。
《指南》的“第一章（第一条~第四条）”从工业数据的定义、类型以及适用范围等方面进行了诠释，宏观上阐明了工业数据分类分级和管理的目标、意义和原则，并提出了数据分类分级的原则和措施，明确了工业数据的管理主体，以及需要进一步落实和完善的工作内容。
本文重点针对《指南》中分级管理的数据安全保护角度，结合工业企业及平台企业信息与网络安全防护实施的具体需求和情况，解读和分析工业数据分类分级和保护的工作内容，并对工业安全服务企业应发挥的作用和扮演的角色提出一些建议。
2分类分级需注重工业数据“平衡保护”工业数据的分类分级是为了对数据进行更为科学合理的保护，对企业而言，通过分级保护措施有助于工业安全防护建设投入成本，获得更高的数据保护投资收益。
工业和信息化部办公厅关于印发《工业数据分类分级指南（试行）》的通知
工业和信息化部办公厅关于印发《工业数据分类分级指南（试行）》的通知文章属性•【制定机关】工业和信息化部•【公布日期】2020.02.27•【文号】工信厅信发〔2020〕6号•【施行日期】2020.02.27•【效力等级】部门规范性文件•【时效性】现行有效•【主题分类】电子信息正文工业和信息化部办公厅关于印发《工业数据分类分级指南（试行）》的通知工信厅信发〔2020〕6号各省、自治区、直辖市及新疆生产建设兵团工业和信息化主管部门，有关中央企业：现将《工业数据分类分级指南（试行）》印发给你们，请结合实际，认真贯彻执行。
工业和信息化部办公厅2020年2月27日工业数据分类分级指南（试行）第一章总则第一条为贯彻《促进大数据发展行动纲要》《大数据产业发展规划（2016-2020年）》有关要求，更好推动《数据管理能力成熟度评估模型》（GB/T 36073-2018）贯标和《工业控制系统信息安全防护指南》落实，指导企业提升工业数据管理能力，促进工业数据的使用、流动与共享，释放数据潜在价值，赋能制造业高质量发展，制定本指南。
第二条本指南所指工业数据是工业领域产品和服务全生命周期产生和应用的数据，包括但不限于工业企业在研发设计、生产制造、经营管理、运维服务等环节中生成和使用的数据，以及工业互联网平台企业（以下简称平台企业）在设备接入、平台运行、工业APP应用等过程中生成和使用的数据。
第三条本指南适用于工业和信息化主管部门、工业企业、平台企业等开展工业数据分类分级工作。
涉及国家秘密信息的工业数据，应遵守保密法律法规的规定，不适用本指南。
第四条工业数据分类分级以提升企业数据管理能力为目标，坚持问题导向、目标导向和结果导向相结合，企业主体、行业指导和属地监管相结合，分类标识、逐类定级和分级管理相结合。
第二章数据分类第五条工业企业结合生产制造模式、平台企业结合服务运营模式，分析梳理业务流程和系统设备，考虑行业要求、业务规模、数据复杂程度等实际情况，对工业数据进行分类梳理和标识，形成企业工业数据分类清单。
工业和信息化领域数据安全管理办法(试行)梳理与解读
工业和信息化领域数据安全管理办法（试行）梳理与解读（上）一、发布背景2021年9月1日，《数据安全法》正式施行，依法开展数据安全工作踏上了新征程。
工业领域作为《数据安全法》中提及的行业领域之首，是当前强化数据安全保障的重要领域。
随着企业上云、工业APP培育等工作持续推进，工况状态、产能信息等数据向云平台加速汇聚，高价值的数据资源池成为不法分子的攻击目标。
2022年12月8日，工业和信息化部印发《工业和信息化领域数据安全管理办法（试行）》（以下简称《管理办法》），以规范工业和信息化领域数据处理活动。
《管理办法》共八章42条，自2023年1月1日起实施。
二、概述《管理办法》是规范工业和信息化领域数据处理活动、加强数据安全管理的法规。
重点解决工业和信息化领域数据安全“谁来管、管什么、怎么管”的问题。
主要内容包括七个方面：一是界定工业和信息化领域数据和数据处理者概念，明确监管范围和监管职责。
二是确定数据分类分级管理、重要数据识别与备案相关要求。
三是针对不同级别的数据，围绕数据收集、存储、加工、传输、提供、公开、销毁、出境、转移、委托处理等环节，提出相应安全管理和保护要求。
四是建立数据安全监测预警、风险信息报送和共享、应急处置、投诉举报受理等工作机制。
五是明确开展数据安全监测、认证、评估的相关要求。
六是规定监督检查等工作要求。
七是明确相关违法违规行为的法律责任和惩罚措施。
《管理办法》将有助工规范工业和信息化领域的数据处理活动，加强数据安全管理，保障数据安全和隐私保护，促进数据的开发利用，推动数字经济的发展。
三、适用范围根据《管理办法》第二条、第三条的内容可知，在中华人民共和国境内工业和信息化领域数据处理者开展的数据处理活动及其安全监管，受《管理办法》的规则约束。
军事数据、涉密数据、政务数据的处理活动，按照有关规定执行。
四、术语定义工业数据：工业各行业各领域在研发设计、生产制造、经营管理、运行维护、平台运营等过程中产生和收集的数据。
工业数据分类分级指南(试行)【2020版】
工业数据分类分级指南（试行）第一章总则第一条为贯彻《促进大数据发展行动纲要》《大数据产业发展规划（2016-2020年）》有关要求，更好推动《数据管理能力成熟度评估模型》（GB/T36073-2018）贯标和《工业控制系统信息安全防护指南》落实，指导企业提升工业数据管理能力，促进工业数据的使用、流动与共享，释放数据潜在价值，赋能制造业高质量发展，制定本指南。
第二条本指南所指工业数据是工业领域产品和服务全生命周期产生和应用的数据，包括但不限于工业企业在研发设计、生产制造、经营管理、运维服务等环节中生成和使用的数据，以及工业互联网平台企业（以下简称平台企业）在设备接入、平台运行、工业APP应用等过程中生成和使用的数据。
第三条本指南适用于工业和信息化主管部门、工业企业、平台企业等开展工业数据分类分级工作。
涉及国家秘密信息的工业数据，应遵守保密法律法规的规定，不适用本指南。
第四条工业数据分类分级以提升企业数据管理能力为目标，坚持问题导向、目标导向和结果导向相结合，企业主体、行业指导和属地监管相结合，分类标识、逐类定级和分级管理相结合。
第二章数据分类第五条工业企业结合生产制造模式、平台企业结合服务运营模式，分析梳理业务流程和系统设备，考虑行业要求、业务规模、数据复杂程度等实际情况，对工业数据进行分类梳理和标识，形成企业工业数据分类清单。
第六条工业企业工业数据分类维度包括但不限于研发数据域（研发设计数据、开发测试数据等）、生产数据域（控制信息、工况状态、工艺参数、系统日志等）、运维数据域（物流数据、产品售后服务数据等）、管理数据域（系统设备资产信息、客户与产品信息、产品供应链数据、业务统计数据等）、外部数据域（与其他主体共享的数据等）。
第七条平台企业工业数据分类维度包括但不限于平台运营数据域（物联采集数据、知识库模型库数据、研发数据等）和企业管理数据域（客户数据、业务合作数据、人事财务数据等）。
第三章数据分级第八条根据不同类别工业数据遭篡改、破坏、泄露或非法利用后，可能对工业生产、经济效益等带来的潜在影响，将工业数据分为一级、二级、三级等3个级别。
工业数据分类分级指南
工业数据分类分级指南随着信息技术的发展和工业化迅速推进，工业数据作为一个重要的资源被广泛应用于各个领域。
然而，由于工业数据的种类繁多、数量庞大，如何对其进行分类和分级成为一个亟需解决的问题。
本文将从数据源、数据类型和数据价值三个维度，提出了一个工业数据分类分级指南。
1.数据源数据源是指产生工业数据的设备或系统。
根据数据源的特性，可以将工业数据分为以下几类：1.3.企业信息系统数据：企业信息系统是包括ERP（企业资源计划）、MES（制造执行系统）等在内的管理系统。
这类数据主要包括订单信息、生产计划等，用于统筹企业资源和优化生产过程。
2.数据类型数据类型是指工业数据的具体内容和表现形式。
根据数据类型的不同，可以将工业数据分为以下几类：2.1.数值数据：数值数据是工业数据中最常见的一种类型，一般用具体的数值来表示测量、监测的结果，如温度、压力、湿度等。
2.2.文本数据：文本数据是指以文本形式存储的数据，包括设备参数、操作日志、报警信息等。
2.3.图像数据：图像数据是指由传感器或摄像头采集的图像信息，用于图像处理、物体检测等应用。
2.4.声音数据：声音数据是指由麦克风等设备采集到的声音信息，用于声音识别、语音合成等应用。
3.数据价值数据价值是指工业数据对于决策和运营的贡献程度。
根据数据的价值程度，可以将工业数据分为以下几类：3.1.关键数据：关键数据是指对企业决策和运营至关重要的数据，如生产效率、质量指标等。
这类数据对于企业的竞争力和盈利能力有直接影响。
3.2.参考数据：参考数据是指用于参考和分析的数据，如历史数据、行业数据等。
这类数据可以为企业提供参考和对比，帮助决策者做出更准确的判断。
3.3.辅助数据：辅助数据是指用于辅助决策和运营的数据，如设备维护记录、操作手册等。
这类数据对于设备维护和操作流程的改进起到重要作用。
综上所述，根据数据源、数据类型和数据价值的不同，可以将工业数据分为多个级别进行分类和分级。
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工信部印发《工业数据分类分级指南（试行）》
工业和信息化部近日印发《工业数据分类分级指南（试行）》，《指南》适用于工业和信息化主管部门、工业企业、平台企业等开展工业数据分类分级工作。
其所指工业数据是工业领域产品和服务全生命周期产生和应用的数据，包括但不限于工业企业在研发设计、生产制造、经营管理、运维服务等环节中生成和使用的数据，以及工业互联网平台企业在设备接入、平台运行、工业APP应用等过程中生成和使用的数据。
关于印发《工业数据分类分级指南（试行）》的通知
工信厅信发〔2020〕6号
各省、自治区、直辖市及新疆生产建设兵团工业和信息化主管部门，有关中央企业：
现将《工业数据分类分级指南（试行）》印发给你们，请结合实际，认真贯彻执行。
工业和信息化部办公厅2020年2月27日
工业数据分类分级指南（试行）
第一章总则
第一条为贯彻《促进大数据发展行动纲要》《大数据产业发展规划（2016-2020年）》有关要求，更好推动《数据管理能力成熟度评估模型》（GB/T36073-2018）贯标和《工业控制系统信息安全防护指南》落实，指导企业提升工业数据管理能力，促进工业数据的
使用、流动与共享，释放数据潜在价值，赋能制造业高质量发展，制定本指南。
第二条本指南所指工业数据是工业领域产品和服务全生命周期产生和应用的数据，包括但不限于工业企业在研发设计、生产制造、经营管理、运维服务等环节中生成和使用的数据，以及工业互联网平台企业（以下简称平台企业）在设备接入、平台运行、工业APP应用等过程中生成和使用的数据。
第三条本指南适用于工业和信息化主管部门、工业企业、平台企业等开展工业数据分类分级工作。
涉及国家秘密信息的工业数据，应遵守保密法律法规的规定，不适用本指南。
第四条工业数据分类分级以提升企业数据管理能力为目标，坚持问题导向、目标导向和结果导向相结合，企业主体、行业指导和属地监管相结合，分类标识、逐类定级和分级管理相结合。
第二章数据分类
第五条工业企业结合生产制造模式、平台企业结合服务运营模式，分析梳理业务流程和系统设备，考虑行业要求、业务规模、数据复杂程度等实际情况，对工业数据进行分类梳理和标识，形成企业工业数据分类清单。
第六条工业企业工业数据分类维度包括但不限于研发数据域（研发设计数据、开发测试数据等）、生产数据域（控制信息、工况状态、工艺参数、系统日志等）、运维数据域（物流数据、产品售后服务数据等）、管理数据域（系统设备资产信息、客户与产品信息、产品供应链数据、业务统计数据等）、外部数据域（与其他主体共享的数据等）。
第七条平台企业工业数据分类维度包括但不限于平台运营数据域（物联采集数据、知识库模型库数据、研发数据等）和企业管理数据域（客户数据、业务合作数据、人事财务数据等）。
第三章数据分级
第八条根据不同类别工业数据遭篡改、破坏、泄露或非法利用后，可能对工业生产、经济效益等带来的潜在影响，将工业数据分为一级、二级、三级等3个级别。
第九条潜在影响符合下列条件之一的数据为三级数据：
（一）易引发特别重大生产安全事故或突发环境事件，或造成直接经济损失特别巨大；
（二）对国民经济、行业发展、公众利益、社会秩序乃至国家安全造成严重影响。
第十条潜在影响符合下列条件之一的数据为二级数据：
（一）易引发较大或重大生产安全事故或突发环境事件，给企业造成较大负面影响，或直接经济损失较大；
（二）引发的级联效应明显，影响范围涉及多个行业、区域或者行业内多个企业，或影响持续时间长，或可导致大量供应商、客户资源被非法获取或大量个人信息泄露；
（三）恢复工业数据或消除负面影响所需付出的代价较大。
第十一条潜在影响符合下列条件之一的数据为一级数据：
（一）对工业控制系统及设备、工业互联网平台等的正常生产运行影响较小；
（二）给企业造成负面影响较小，或直接经济损失较小；
（三）受影响的用户和企业数量较少、生产生活区域范围较小、持续时间较短；
（四）恢复工业数据或消除负面影响所需付出的代价较小。
第四章分级管理
第十二条工业和信息化部负责制定工业数据分类分级制度规范，指导、协调开展工业数据分类分级工作。
各地工业和信息化主管部门负责指导和推动辖区内工业数据分类分级工作。
有关行业、领域主管部门可参考本指南，指导和推动本行业、本领域工业数据分类分级工作。
第十三条工业企业、平台企业等企业承担工业数据管理的主体责任，要建立健全相关管理制度，实施工业数据分类分级管理并开展年度复查，并在企业系统、业务等发生重大变更时应及时更新分类分级结果。
有条件的企业可结合实际设立数据管理机构，配备专职人员。
第十四条企业应按照《工业控制系统信息安全防护指南》等要求，结合工业数据分级情况，做好防护工作。
企业针对三级数据采取的防护措施，应能抵御来自国家级敌对组织的大规模恶意攻击；针对二级数据采取的防护措施，应能抵御大规模、较强恶意攻击；针对一级数据采取的防护措施，应能抵御一般恶意攻击。
第十五条鼓励企业在做好数据管理的前提下适当共享一、二级数据，充分释放工业数据的潜在价值。
二级数据只对确需获取该级数据的授权机构及相关人员开放。
三级数据原则上不共享，确需共享的应严格控制知悉范围。
第十六条工业数据遭篡改、破坏、泄露或非法利用时，企业应根据事先制定的应急预案立即进行应急处置。
涉及三级数据时，还应将事件及时上报数据所在地的省级工业和信息化主管部门，并于应急工作结束后30日内补充上报事件处置情况。