许琛超-数据安全治理的破与立

数据安全治理的破与立

核心观点
数据安全治理是一个贯穿组织架构的完整链条，涉及决策层到技术层、管理制度到工具支撑，需确保各层级对数据安全目标和宗旨达成共识。数据安全与网络安全存在区别，前者更侧重数据本身及全生命周期安全，后者侧重网络系统运行安全。

破局：数据安全现状与挑战

1. 法律法规密集出台：国内外数据安全法律法规逐步完善，包括《国家安全法》《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等，以及工信部、人民银行、银保监会等部门发布的系列通知和规范。
2. 数据安全单点能力不足：数据资产梳理不清、分类分级困难、数据流转不明，导致治理覆盖不足。
3. 数据全生命周期风险：在收集、传输、存储、使用、共享、销毁等环节存在超范围采集、明文传输、越权访问、数据偷跑等风险。

立基：数据安全治理框架与体系

1. 治理目标：充分利用数据促进业务发展，保障合规，有效管理风险。
2. 治理框架：涵盖治理目标、对象、合规管理、技术保障、常态化运营、共享流通、态势感知、业务应用等维度，形成全面管控体系。
3. 数据资产梳理与分类分级：通过自动发现、分类分级、敏感数据定位、动态流转监测，建立数据家底。
4. 数据全生命周期风险管理：针对各环节制定针对性防控措施，如传输加密、存储隔离、访问控制、脱敏加密等。
5. 数据安全管理体系：包括合规管理、需求管理、执行管理，涵盖组织建设、制度体系、管控流程、监管检查等。
6. 数据安全技术体系：基于法律法规和标准，综合采用网络安全基础措施及数据安全技术，如数据分类分级管理、敏感数据扫描、接口监控、加解密、泄露溯源等。
7. 数据安全运营体系：以制度、流程、策略为基础，通过技术平台覆盖运维管理、风险防控、监测预警、应急响应等，并持续审计改进。

研究结论
数据安全治理需从单点能力建设向体系化转型，通过法律合规、风险防控、技术保障、运营管理等多维度协同，实现数据安全与业务发展的双向促进。