数据安全之数据分类分级系统建设.pdf

数据安全是互联网行业中至关重要的一个环节，数据分类分级系统建设是确保数据安全的有效手段。数据分类分级的意义主要体现在以下几个方面： 首先，数据分类分级是数据安全治理的核心，它能够明确数据的重要性，为组织的内部管理体系提供基础。通过将数据划分为不同的级别，可以指导管理层制定针对性的运维制度、保障措施和岗位职责，增强体系的执行性。 其次，数据分类分级有助于技术层面的安全防护策略制定。不同级别的数据需要采取不同的保护措施，例如，高敏感数据可能需要精细的访问控制和加密，而低敏感数据则只需简单的审计。这种差异化处理能确保资源的有效利用，避免过度保护或保护不足。 在实际操作中，数据分类分级通常由数据资产管理系统的一个模块来完成，通过自动发现敏感数据并结合人工审核进行分级。然而，当前市面上的系统往往难以满足所有组织的需求，尤其是在处理主观数据时。因此，建立一个既能支持主观判定又能进行客观判断的系统显得尤为必要。系统应具备敏感数据发现能力，能够识别电话、身份证等客观敏感信息，同时也需要能够处理需要主观判断的数据。 此外，系统还需要能够映射到现有的安全环境中，根据环境的安全能力调整数据防护策略，以降低成本和管理复杂性。动态扩展能力是另一个关键特性，系统应能适应不同场景和组织需求的变化，包括敏感数据发现规则、元数据管理和标准自定义等方面。 数据分类分级系统还应具备与上下游系统的整合能力，向上可以提供数据分布和流程的可视化，向下可以与安全管控系统（如审计、防火墙、脱敏、加密、数据防泄漏）联动，实现精细化的安全管理。 系统设计上，一般包括应用层、应用支撑层和数据层。应用层主要负责价值输出，如资产管理、态势感知和安全管理；应用支撑层包含规则管理、元数据管理等核心功能，用于实现数据分类分级的具体操作；数据层则存储分类分级后的数据信息。 综上所述，数据分类分级系统是数据安全精细化管理的关键，它需要具备多种功能和特性，以满足不同组织在数据安全上的复杂需求。通过科学的数据分类和分级，可以提升数据安全管理的效率和效果，降低风险，保障组织的信息资产安全。