工业数据分类分级指南(试行)
《工业数据分类分级指南(试行)》解读
《工业数据分类分级指南(试行)》解读概述本文主要对《工业数据分类分级指南(试行)》进行解读，介绍该指南的背景、目的和主要内容，帮助读者更好地理解和应用该指南。
背景随着工业领域数据的快速增长，对工业数据的分类和分级成为了一个紧迫的问题。
为了更好地管理和利用数据资源，统一数据分类标准变得尤为重要。
《工业数据分类分级指南(试行)》作为一项探索性尝试，旨在为工业领域的数据分类提供指导。
目的《工业数据分类分级指南(试行)》的主要目的是为工业企业提供一个统一的数据分类标准，便于数据的整理、管理和分析。
该指南旨在使不同企业或组织之间的数据共享更加便捷，推动工业数据的跨领域应用和价值释放。
主要内容1.数据分类原则该指南明确了数据分类的原则，包括数据的结构化程度、数据的来源、数据的时效性、数据的敏感性等方面。
依据这些原则，数据可以分为不同的分类，并进行相应的分级。
2.数据分类体系《工业数据分类分级指南(试行)》提出了一套完整的数据分类体系，包括基本分类、主题分类和应用领域分类。
基本分类涵盖了广泛的数据类型，主题分类则通过对数据内容的细化，进一步划分数据类别。
应用领域分类则根据数据在工业领域中的应用情境进行分类。
3.数据分级标准对于每个分类，该指南还提供了相应的数据分级标准。
数据分级标准考虑了数据的价值、可信度、安全性等因素，使用简洁明了的语言描述了每个级别的特点和要求。
4.数据分类与应用案例为了更好地帮助读者理解和应用该指南，文档中附有一些典型的数据分类与应用案例。
这些案例通过实际场景，展示了如何根据指南对工业数据进行分类和分级，并在不同的应用场景中进行有效利用。
总结《工业数据分类分级指南(试行)》为工业领域的数据分类提供了一套统一的标准和方法，有助于推动工业数据的整理、管理和应用。
通过遵循该指南，工业企业可以更好地利用数据资源，实现数据驱动的智能化发展。
读者可以通过深入了解该指南的内容和原则，为自身在工业数据分类方面的工作提供参考和指导。
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。
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在当今信息爆炸的时代，数据扮演着越来越重要的角色，尤其是在石油和化工行业。
对于这些行业来说，数据的收集、存储、分析和利用是至关重要的，它不仅可以帮助企业更好地理解市场需求、优化生产流程，还可以提升企业的竞争力和决策水平。
但是面对海量的数据，如何进行分类分级并进行深度和广度的分析，就成为了一项非常重要的工作。
本文将就石油和化工行业的工业数据分类分级进行全面评估，并撰写一篇有价值的文章，从简到繁、由浅入深地探讨这一主题。
1. 数据的基本分类我们需要了解数据的基本分类。
在石油和化工行业中，数据可以按照来源、用途、性质等多种角度进行分类。
按照来源可以分为外部数据和内部数据；按照用途可以分为市场数据、生产数据、技术数据等；按照性质可以分为结构化数据和非结构化数据。
这些分类都有其独特的特点和应用场景，我们需要对其进行逐一分析和深入理解。
2. 数据的分级标准针对不同类型的数据，我们需要制定相应的分级标准。
对于市场数据，我们可以按照区域、行业、产品等进行分级；对于生产数据，我们可以按照设备、工艺、质量等进行分级；对于技术数据，我们可以按照研发阶段、关键技术、知识产权等进行分级。
这些分级标准将有助于我们更好地管理和利用数据，提高数据的价值和效率。
3. 数据的深度分析一旦完成了数据的分类分级，接下来就需要进行数据的深度分析。
这包括对数据进行挖掘、整合、建模、预测等多个环节。
对市场数据进行趋势分析，对生产数据进行流程优化，对技术数据进行创新研发。
这些分析将有助于我们深入了解数据所蕴含的信息和规律，从而指导我们做出更科学的决策。
4. 数据的广度应用我们需要将深度分析得到的数据应用到实际的生产经营中，实现数据的广度应用。
利用市场数据指导产品的定位和营销策略，利用生产数据指导工艺的改进和成本的控制，利用技术数据指导产品的研发和创新。
这样才能真正实现数据的转化和创造价值。
总结回顾：通过对石油和化工行业数据分类分级的全面评估，我们可以看到，数据在这些行业中的重要性不言而喻。
智慧树答案信息安全法律法规知到课后答案章节测试2022年
第一章1.我国于2016年发布《国家网络空间安全战略》，该战略从（）等维度，阐明我国关于网络空间发展和安全的重大立场，维护国家在网络空间的主权、安全和发展利益。
答案:原则;目标;机遇与挑战;战略任务2.我国于2017年发布国际网络安全合作战略，战略以（）为主题，以构建网络空间命运共同体为目标，是指导我国参与网络空间国际交流与合作的战略性文件。
答案:合作共赢;和平发展3.（）作为我国网络安全领域的基础性法律，2014年正式列为大人立法项目，2016年11月7日在人大正式通过，2017年6月1日正式施行。
答案:网络安全法4.1994年2月发布（）是我国首部保护计算机信息系统安全的行政法规，开创了国际信道专营、备案、计算机系统等级保护等基础性制度。
答案:计算机信息系统安全保护条例5.2015年11月1日《刑法修正案》（九）施行，修订后的刑法加强了（）的处罚力度。
答案:破坏计算机信息系统罪;非法侵入计算机信息系统罪第二章1.2007年，公安部、国家保密局等部门发布《信息安全等级保护管理办法》，依据（）等因素由低到高划分五个等级。
答案:危害程度;重要程度2.2004年，公安部、国家保密局等部门印发《关于信息安全等级保护工作的实施意见》，将信息与信息系统的安全保护等级划分为（）答案:监督保护级;强制保护级;指导保护级;自主保护级;专控保护级3.网络安全等级保护制度的义务主体是（）。
答案:网络运营者4.（）是指采用技术手段对网络与信息系统进行实时、动态、持续性的监控，以全面掌握网络的运行状态，发现网络入侵、攻击等网络安全风险的活动。
答案:网络安全监测5.（）是指经法定授权的执法机构或者网络服务提供者，基于维护国家安全或侦查刑事犯罪，而采取技术手段获取通信内容或通信相关数据的活动。
答案:合法拦截第三章1.算法行为从流程层面主要包括（）等行为。
答案:算法作为决策者行为;算法设计行为;算法部署行为;算法应用行为2.算法权力在商业领域的异化风险，主要体现在（）等方面。
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摘要：一、引言二、石油和化工行业工业数据分类分级的目的和意义三、石油和化工行业工业数据的分类方法四、石油和化工行业工业数据的分级方法五、石油和化工行业工业数据分类分级应用案例六、总结与展望正文：一、引言石油和化工行业作为我国重要的基础产业，其工业数据的分类分级对于行业的发展具有重大意义。
本篇文章将详细介绍石油和化工行业工业数据分类分级的相关内容。
二、石油和化工行业工业数据分类分级的目的和意义石油和化工行业工业数据分类分级的主要目的是为了更好地管理和利用这些数据，提高行业的运行效率和决策水平。
通过对数据进行分类分级，可以为企业提供有针对性的信息支持，助力企业实现高质量发展。
三、石油和化工行业工业数据的分类方法石油和化工行业工业数据的分类方法主要包括以下几个方面：首先，根据数据的属性进行分类，如生产数据、销售数据等；其次，根据数据的来源进行分类，如企业内部数据、外部数据等；最后，根据数据的用途进行分类，如管理决策数据、生产控制数据等。
四、石油和化工行业工业数据的分级方法石油和化工行业工业数据的分级方法主要依据数据的敏感程度和重要性进行划分。
通常情况下，数据分为四个级别：公开数据、内部数据、核心数据和关键数据。
公开数据对企业的生产经营不产生直接影响，内部数据只在企业内部流通，核心数据对企业生产经营具有较大影响，关键数据则直接关系到企业的生存和发展。
五、石油和化工行业工业数据分类分级应用案例以某石油化工企业为例，该企业通过对工业数据进行分类分级，实现了数据的有序管理和高效利用。
通过对生产数据的实时监控和分析，企业成功降低了生产成本，提高了产品质量和生产效率。
六、总结与展望石油和化工行业工业数据分类分级对于行业的发展具有重要意义。
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。
如何对数据进行分级分类保护
如何对数据进行分级分类保护作者：暂无来源：《检察风云》 2020年第19期文/侯利阳上海交通大学凯原法学院教授贺斯迈上海交通大学凯原法学院博士生立法回眸：数据安全保护大起底我国对于数据安全的关注由来已久。
早在《数据安全法（草案）》（以下简称“《草案》”）草拟之前，数据安全的保护就存在于一系列的法律法规之中。
其中，最早的要数1994年颁布的《计算机信息系统安全保护条例》。
当时没有数据这个概念，该条例使用的还是信息安全保护的措辞。
在后续的发展中，信息保护的实践操作被大大加强，并逐步演化出分级保护的理念。
这其中最为重要的就是2007年公安部颁布的《信息安全等级保护管理办法》。
该办法按照信息系统损害后的社会后果差异将信息安全分为五级：损害个人利益（第一级）、损害社会利益（第二级）、损害国家安全（第三级）、严重损害社会利益（第四级）、严重损害国家利益（第五级）。
基于这种分级保护的思路，我国在2008年建立了信息安全保护的国家标准，此即《信息安全技术、信息系统安全等级保护基本要求》，针对不同的保护等级从技术层面设置了详细的保护要求，包括安全通用要求、云计算安全扩展要求、移动互联安全扩展要求、物联网安全扩展要求以及工业控制系统安全扩展要求等。
至此，我国的数据分级保护体系开始全面地建立起来。
在《草案》发布之前，我国的数据保护基本上只遵循分级保护的思路。
比如，2016年颁布的《网络安全法》采用的依然是分级保护的提法。
但分级保护只是设置了数据保护的框架，数据占有主体依然不明确哪些数据应当给予什么级别的保护，这给数据的市场运营造成了很多困扰。
因此，单单从数据分级的角度构建数据安全体制尚不足以充分保障数据的安全。
虽然《网络安全法》中也涉及了一些数据分类保护的内容，但没有将之作为原则进行确立。
此次《草案》明确构建了数据分级分类保护的原则，并且对数据保护提出了极高的要求——由中央国家安全领导机构制定具体规定，由地方政府、行业主管部门、公安机关等制定重要数据保护目录，最终由数据占有主体执行。
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工业数据分类分级指南（试行）
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。
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。
（本资料非正式文件，仅供参考。
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