在信息时代，数据安全治理已成为全球性的重要议题，尤其在电信和互联网行业，数据的传输、存储、处理等活动频繁，对数据安全的需求也显得尤为迫切。中国软件评测中心发布的这份《电信和互联网行业数据安全治理白皮书》详细阐述了数据安全治理的概念和内涵、行业数据的分类和应用、数据安全发展形势、国内外治理环境、行业数据安全治理的需求和实践案例以及治理框架和建议。
白皮书对数据治理和数据安全治理的概念进行了分析。数据治理是对组织内部数据的管理和控制过程，涉及数据质量、数据使用、数据共享和数据安全等方面的管理。数据安全治理则是数据治理的一个子集，特别强调数据的保密性、完整性和可用性，是保护数据免遭未授权访问、泄露、篡改或破坏的一系列过程和措施。
白皮书描述了电信和互联网行业数据的分类和应用。数据可以根据行业特点和服务对象被划分，例如互联网公司、电信运营商等的数据资源。电信和互联网行业的数据应用类型包括但不限于在线服务、电子商务、云计算、大数据分析等。这些应用类型对数据安全治理提出了具体的需求，例如在云平台中对数据进行加密存储、在大数据处理中保护用户隐私等。
在分析行业数据安全的发展形势方面，白皮书指出了行业数据安全面临的挑战，如事件影响范围扩大、风险危害程度加剧、安全治理难度增加等。主要风险包括互联网暴露面的问题、数据的不可控性和数据安全管理体系的不完善。
国际和国内数据安全治理环境为行业的发展提供了指导和框架。国际上，如欧盟、美国等地区的数据安全立法活动频繁，对全球治理格局产生了深刻影响。在国内，多头并进的政策布局、数据治理标准化的进展领先于国际水平，都在推动行业数据安全治理环境的完善。
白皮书还强调了行业数据安全治理的需求。国内外政策形势的紧迫性、安全和发展双重要求、数据拥有者的权益期待等方面，都是行业数据安全治理必须面对的现实。同时，国外和国内的典型实践案例，例如微软的DGPC框架和Gartner的DSG框架，以及我国监管层和企业层的实践案例，为行业提供了有益的参考。
在治理框架方面，白皮书提出了包括数据安全治理层、数据安全管理层、数据安全执行层和数据安全监督层的多层次治理模型。这样的框架能够帮助组织更有效地管理和保护数据资产。
白皮书给出了行业数据安全治理的建议，包括从政策协调出发，明确权责，采取分级分类的治理方式，并通过治理评估来支撑实施。这些建议旨在指导电信和互联网行业在数据安全治理方面作出具体且有效的行动。
电信和互联网行业数据安全治理是一个复杂但迫切的任务。它不仅涉及技术层面的保护措施，还包括管理层面的政策制定、制度建设，以及执行层面的实际操作。白皮书的发布为行业内的数据安全治理实践提供了全面的指导和建议，有助于推动整个行业的数据安全治理水平提升，以应对日益严峻的数据安全挑战。
