构建企业数据安全的根基：深入解析数据安全治理能力评估与实践框架

本文主要是介绍构建企业数据安全的根基：深入解析数据安全治理能力评估与实践框架，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

随着数字化转型深入各行各业，数据安全已成为企业不可或缺的重要议题。在这一背景下，有效的数据安全治理框架成为确保企业数据安全的基石。

一、数据安全治理框架

中国互联网协会于 2021 年发布 T/SC-0011-2021《数据安全治理能力评估方法》，推出了国内首个数据安全治理能力建设及评估框架，如下图所示。

数据安全治理能力能力评估框架

该评估框架围绕组织、制度、技术、人员给出了企业落地数据安全建设的通用体系结构。企业可以通过内化该通用结构形成内部覆盖管理、技术、运营体系的实践模板，如下图所示。

企业开展数据安全治理建设的实践模板

腾讯安全和信通院发布的《数据安全治理与实践自皮书》中提出了以风险为核心的数据安全治理体系框架，整个框架由实践模板可细化为组织内可分步落地实践的各个模块：法律合规体组织保障体系、流程体系、技术体系、安全基础设施。

以风险为核心的数据安全治理框架

1.1 法律合规体系

法律合规体系是指企业在企业在数据处理和管理过程中，应遵守数据所属行业相关的法律法规和标准，进行数据的合法、合规、安全处理的一整套制度和规定，逐步完善相关制度和流程，确保企业合法合规、稳步运营，体系主要包含了法律法规、行业准则和标准，具体落地请参考所属行业要求确定。

1.2 组织保障体系

组织保障是指建立完整的数据安全治理机构和组织结构，确保数据安全治理工作的高效运在组织保障体系建设中。

数据安全治理的组织结构应该是由一个专门的团队或委员会负责，包括数据所有者、数据使用者、数据维护者、数据开发者、数据监督者、数据安全管理人员、数据安全技术人员等不司的职能角色。这些职能角色应该明确其在数据安全治理中的职责和权利，并协调各自的工作，确保数据安全治理的一致性和协同性。

在设计数据安全治理组织架构时，可按照决策层、管理层、执行层、监督层的组织架构设计。在具体执行过程中，组织也可赋予已有安全团队与其它相关部门数据安全的工作职能。

1.3 流程体系

流程体系细化整个数据安全治理的处理步骤，帮助企业更好落地，流程体系分为：资产清查，风险评估，风险治理，持续运营4个部分。

数据安全治理流程体系

1.4 技术体系

技术体系指为保障数据安全而建立的一系列技术手段和措施，技术体系包含有:技术体系遵从，数据安全技术和数据安全基础软硬件技术。

技术体系遵从：指在数据安全保护中，采用的技术手段和措施，应该遵从法律法规和标准，并确保数据的安全性、完整性和可用性。

数据安全技术：指保障数据安全而采用的一系列技术手段和方法，主要由数据识别与风险识别、传输存储安全、数据处理和隐私保护、数据访问与身份控制、计算与共享安全、监控和审计、以及响应与恢复七个模块组成，按照风险治理的执行流程进行组织。企业首先需要从海量数据中识别出敏感信息和潜在风险，涵盖技术有敏感数据识别、数据分类分级、数据风险评估和 APP 隐私检测。其次，企业需要对敏感数据进行保护，防止敏感数据被破坏、窃取和滥用，确保数据被安全的使用，其中包括:

1)传输存储安全，涵盖技术有存储加密、传输加密、密钥管理、硬件密码等;

2)数据处理与隐私保护，涵盖技术有数据脱敏、去标识化、匿名化、差分隐私等;

3)数据访问与身份控制，涵盖技术有凭据管理、特权账号管理、身份认证与零信任等;

4)计算与共享安全，涵盖技术有机密计算、联邦学习、SMPC、同态加密等。然后，对数据的访问和操作进行监控和审计，以实现对数据生存周期各阶段中可能存在的安全风险的防控，涵盖技术有数据安全审计、数据库防火墙、数据防泄露、数字水印、数据访问行为监控。最后，在发生了数据安全风险事件后，需要及时开展必要的响应与恢复工作，涵盖技术有应急响应、数据泄露响应、数据备份等。

数据安全基础软硬件技术：指用于保护数据安全的基础软件和硬件技术，确保数据的机密性、完整性和可用性，防止数据被非法访问、篡改或破坏，主要包括常见的标准加密算法 SDK、隐私保护和同态加密算法，安全硬件芯片和服务器等。

技术体系旨在解决企业在数据安全治理过程中的常见的技术痛点，例如:海量数据分类分级技术、常见风险处置技术等。