数据安全治理现状研究与分析.docx

### 数据安全治理现状研究与分析 #### 一、引言 随着信息技术的快速发展以及数字化转型的不断深入，数据已经成为企业和组织的重要资产。然而，随之而来的数据安全问题日益凸显，如何有效管理和保护这些数据成为了一个亟待解决的问题。2021年，《中华人民共和国数据安全法》（以下简称《数据安全法》）的颁布标志着我国对于数据安全治理的重视达到了新的高度。《数据安全法》不仅提出了建立健全数据安全治理体系的要求，还强调了提高数据安全保障能力的重要性，并鼓励全社会共同努力维护数据安全。 在此背景下，企业作为数据处理活动的主要参与者，必须积极履行数据安全保护义务，遵守国家、各行业以及地方的相关监管要求，不断提升自身的数据安全治理能力。为了帮助企业有效识别数据安全问题，并客观评价其数据安全治理水平，中国信息通信研究院于2020年制定了团体标准T/ISC-001-2021《数据安全治理能力评估方法》。该标准创造性地提出了一个数据安全治理能力评估框架，从组织架构、制度流程、技术工具、人员能力四个维度入手，为企业或第三方评估机构提供了数据安全治理能力评估的方法论。 #### 二、数据安全治理能力评估框架 数据安全治理能力评估框架将数据安全治理分为三个层次：数据安全战略、数据全生命周期安全和基础安全。这三个层次分别对应了数据安全治理的不同方面： 1. **数据安全战略**：指的是组织的数据安全顶层规划，主要作用在于搭建整个数据安全治理的框架，并合理配置所需的人力资源。 2. **数据全生命周期安全**：指的是组织在数据的全生命周期内采取的安全管控措施，包括但不限于数据的采集、存储、处理、传输、销毁等各个阶段的安全保护措施。 3. **基础安全**：是指组织在数据基础安全方面的保障能力，为数据安全治理提供必要的支撑与保障。 #### 三、数据安全治理建设现状 ##### 1. 数据安全治理组织架构初具雏形 企业的数据安全治理是一项涉及多个部门和人员的复杂工程，需要通过建立高层级决策和管理机构来确保内部达成一致意见，并合理分配任务和资源。目前，大部分企业已经建立了有效的数据安全管理机构与运行机制，明确划分了决策者、管理者和执行者的角色与职责。数据安全治理委员会和网络与信息安全领导小组是最常见的两种组织形式。其中，数据安全治理委员会因其灵活性更高、更能适应法律法规的变化而在实践中表现出更强的先进性。 ##### 2. 数据安全人才培训体系逐步建立 随着数据安全重要性的日益凸显，企业越来越重视数据安全人员的能力培养。据统计，约68.9%的企业已经开始构建内部数据安全人才培训体系，培训内容涵盖了法律法规解读、保密意识教育、数据安全技术培训等多个方面。尽管如此，由于一些专业领域（如数据安全风险分析、数据安全审计等）尚处于探索阶段，企业对专业培训服务的需求仍然存在。 ##### 3. 数据安全技术规划布局由“点”向“面” 企业在技术工具的布局与应用方面逐渐加强数据安全技术规划，防护布局呈现出由“点”向“面”的发展趋势。具体来说，企业通过数据资产管理与分类分级，围绕数据的全生命周期，建立了广范围、细颗粒度、一体化、自动化的技术体系，能够对安全风险进行动态评估并采取差异化的管控措施。此外，通过应用多种数据安全产品，实现了数据生命周期全流程覆盖、多层次防护的目标。 ##### 4. 数据分类分级工作率先落地 数据分类分级工作被视为数据安全战略的核心组成部分之一。通过对数据进行合理的分类和分级，企业可以更加精确地了解不同类别数据的价值和敏感程度，并据此采取相应的保护措施。这项工作不仅有助于企业优化资源配置，还能有效降低数据泄露的风险。 当前我国企业在数据安全治理方面取得了一定的进展，但仍面临着许多挑战，特别是在人才队伍建设、技术工具的应用以及法律法规的适应性等方面。未来，随着《数据安全法》等相关法律法规的进一步实施和完善，以及企业自身对于数据安全治理重要性的认识不断提高，预计数据安全治理水平将进一步提升。