数据安全治理体系与技术研究.docx

### 数据安全治理体系与技术研究 #### 一、数据安全治理体系的重要性与背景 随着数字经济的快速发展，数据已成为企业和国家间竞争的重要资源。据《大数据白皮书（2020年）》显示，2020年全球数据量达到了47ZB，并且预计到2035年这一数字将激增至2142ZB。这意味着，掌握大量有价值的数据资源，对于未来发展具有决定性的意义。然而，数据的价值同时也带来了新的挑战，特别是数据安全问题日益突出。 数据安全治理的核心在于平衡数据使用效率与安全性之间的关系。一方面，需要确保数据能够被高效地利用起来，支持业务发展和技术创新；另一方面，也要加强数据安全防护，防止数据泄露或滥用，这既是企业社会责任的体现，也是法律法规的要求。《中华人民共和国数据安全法》的出台进一步明确了数据安全的重要性，并对数据安全防护提出了具体要求。 #### 二、数据安全治理的发展现状 1. **国际视角**： - Gartner作为国际知名的研究机构，对数据安全治理进行了深入的研究，并在2015年首次提出了数据安全治理的概念及相关原则和框架； - 2017年，Gartner进一步提出了适用于数据安全评估与控制的持续自适应安全风险和信任评估模型（CARTA），以帮助组织实现更加灵活高效的数据安全治理； - 2018年发布的《如何使用数据安全治理框架》报告中，正式推出了数据安全治理（DSG）框架，为企业提供了具体的操作指导； - 2020年，Gartner建议安全与风险管理专业人士利用DSG框架来评估两种不同的数据泄露防护（DLP）方案。 2. **国内进展**： - 2017年中国网络安全产业联盟成立了数据安全治理工作组，并举办了首届数据安全治理高峰论坛； - 2018年的第二届论坛上成立了数据安全治理委员会，并发布了《数据安全治理白皮书》； - 2019年的第三届论坛上，委员会进一步发布了《数据安全治理建设指南》和《数据安全治理白皮书2.0》。 #### 三、数据安全治理体系框架设计 针对数据安全治理的需求，本文提出了一种以数据安全标识为基础的数据安全治理体系框架，该框架主要包括以下五个方面： 1. **组织建设**：建立专门的安全治理组织和团队，负责体系的建设和日常管理工作，确保数据安全治理工作的顺利进行。组织架构通常分为决策层、管理层、执行层和监督层四层。 2. **过程管理**：制定明确的流程和步骤，包括资产梳理管理、治理流程管理、评价流程管理和监督流程管理等，以确保数据安全治理目标的有效达成。 3. **技术支撑**：以数据安全标识技术为核心，结合数据全生命周期安全管控、数据资产管理、数据安全审计等技术手段，为数据安全治理体系提供技术支持。 4. **治理评价**：定期进行数据安全能力、合规性和防护水平等方面的评估，确保体系的有效性和持续改进。 5. **制度体系**：建立和完善相关政策规范、标准要求、实施指南和操作规程，为数据安全治理提供制度保障。 #### 四、基于数据安全标识的数据安全治理技术 数据安全标识技术是数据安全治理体系中的关键技术之一，其主要作用是通过为数据赋予唯一的标识符，从而实现对数据的精确管理和控制。这种技术可以有效地支持数据的分类分级管理、访问控制以及加密存储等功能，提高数据安全性的同时也保证了数据使用的灵活性和便利性。 数据安全治理体系不仅涵盖了技术层面的措施，还包括了组织管理、过程控制、评价机制和制度建设等多个方面的内容。通过构建这样一个综合性的框架，可以有效地应对数据安全挑战，确保数据资源的安全可控和有效利用。