华为数据安全治理实践

华为数据安全治理框架围绕“数据安全治理”、“数据安全实施”和“数据安全工程能力”三条主线构建，涵盖11个控制域和84项具体控制措施，旨在应对全球数据安全挑战并遵从相关法律法规。

核心框架：

• 主线一：数据安全治理：包含战略与政策、组织、流程与整体能力要求、意识与文化、度量与改进、沟通与社会责任等控制域，为数据安全提供顶层设计和治理保障。
• 主线二：数据安全实施：覆盖数据清单、风险评估以及数据全生命周期的管理，从收集、传输、存储、使用、流通/跨境、处置等环节提出数据安全工作要求。
• 主线三：数据安全工程能力：包括开发阶段和运营阶段的数据安全工程能力，涉及数据安全需求、分类分级、风险评估、数据安全事件、基础设施安全、平台和工具保障等方面。

实践案例：

• 数据安全组织角色和职责：明确数据安全第一责任人、数据安全负责人和数据安全管理机构等角色，确保数据安全责任落实。
• 数据安全分类分级：通过业务流程进行数据分类，基于数据影响分析进行数据分级，采用多标签分级标识或“就高不就低”原则实施控制措施。
• 华为云数据安全实践：提供数据安全中心、加密网关、应用安全网关、数据防泄漏、运维审计等解决方案，提升客户数据安全保护水平。
• 终端云数据安全实践：设置10个关键控制点，通过数字化内控方式持续度量风险，保障数据安全与处理合规。
• AI数据安全治理实践：建立AI数据管理机制，细化AI数据分类分级，执行数据保护影响评估，构建数据工具链和数据安全护栏。
• 数据中心多层联动数据防勒索实践：采用MRP技术，通过网存联动精准识别勒索攻击，构建主动纵深防护体系，保障业务可恢复。
• 数据跨境转移实践：识别并跟踪各国数据跨境转移法律法规，维护跨境数据流记录，选择合适的跨境转移工具，履行合同义务并定期审视评估。
• 数据安全管理IT工具：提供数据安全分类分级、数据清单、数据风险评估管理、数据跨境等功能，支撑业务满足法律法规要求和公司数据安全治理需求。

结论： 数据安全是系统性工程，华为通过构建数据安全治理框架并将其融入业务实践，有效提升数据安全治理水平，保障业务数据安全与合规。未来将继续优化框架，与业界共同探索最佳实践，持续完善数据安全治理长效机制。