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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