DB14T 3551-2025能源数据安全保护分类分级指南

ICS35.020CCSL7014DB14/T3551—20252025-08-26发布2025-12-01实施IDB14/T3551—2025前言 II 2规范性引用文件 3术语和定义 5数据分类分级程序 6建立组织体系 7梳理数据资源 8数据分类 9数据分级 10实现数据标识 附录A（资料性）能源企业数据分类示例 附录B（资料性）数据安全级别变化事宜 参考文献 IIDB14/T3551—2025本文件按照GB/T1.1—2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定起草。请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别这些专利的责任。本文件由山西省能源局提出、组织实施和监督检查。山西省市场监督管理局对本文件的组织实施情况进行监督检查。本文件由山西省能源标准化技术委员会（SXS/TC42）归口。本文件起草单位：太原清众鑫科技有限公司、山西省煤炭建设监理有限公司、山西省能源发展中心、华为技术有限公司、中国移动通信集团山西有限公司、华电新能源集团股份有限公司山西分公司、潞安化工集团信息科技分公司、山西天然气有限公司、中国软件评测中心（工业和信息化部软件与集成电路促进中心）、太原理工大学、中国矿业大学（北京）。本文件主要起草人：宋雪娇、马利芬、郭兴川、张燕平、雷祥、宋兰兰、李斌、周波、权晓鹏、李绪军、曹顺超、闫申、李灯熬、田子建、彭华。DB14/T3551—20251能源数据安全保护分类分级指南1范围本文件提供了能源数据安全保护分类分级程序和方法的指导和建议，并给出了数据分类示例。本文件适用于能源数据处理者对能源数据进行分类分级。涉及军事、国家秘密信息、密码使用等数据处理活动，按照国家有关规定执行，不适用本标准。2规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。GB/T22239信息安全技术网络安全等级保护基本要求GB/T43697数据安全技术数据分类分级规则3术语和定义能源数据在能源勘探、开发、生产、运输、储存、加工（转化）、交易、消费、回收、研发和装备制造等过程中产生和收集的数据。能源数据处理者在能源数据处理活动中自主决定数据处理目的、处理方式的组织、个人。衍生数据经过统计、关联、挖掘、聚合、去标识化等加工活动而产生的数据。4总则能源数据分类分级旨在全面梳理能源数据资源，通过数据分类，界定数据内容和属性，明确数据安全管理的目标和范围，并在数据分类的基础上，确定适当的能源数据安全级别，为能源数据处理者采取有针对性的数据安全保护措施提供支撑。能源数据分类分级应遵循以下原则：DB14/T3551—20252a)科学实用原则：从便于数据管理和使用的角度，充分结合能源类型、流程环节、业务类型等常见、稳定的属性或特征作为数据分类的依据，并结合实际需要对数据进行细化分类；b)边界清晰原则：数据各类别、各级别界限划分明确，每个数据项只归属于一个类别、一个级别，对不同级别的数据采取相应的保护措施；c)就高从严原则：采用就高不就低的原则确定数据安全级别，当多个因素可能影响数据分级时，按照可能造成的各个影响对象的最高影响程度确定数据级别；d)点面结合原则：数据分级既要考虑单项数据分级，也要充分考虑多个领域、群体或区域的数据汇聚融合后的安全影响，综合确定数据级别；e)动态更新原则：根据数据的业务属性、重要性和可能造成的危害程度的变化，对数据分类分级、重要数据目录等进行定期审核更新。5数据分类分级程序能源数据分类分级工作应按照建立组织体系、梳理数据资源、数据分类、数据分级、实现数据标识、形成数据分类分级清单，进行重要数据目录上报和动态更新维护的程序开展。数据分类分级程序见图1。DB14/T3551—20253图1数据分类分级程序DB14/T3551—202546建立组织体系6.1能源数据处理者应建立数据分类分级组织机构，明确数据分类分级的决策机构和最高责任人，统筹数据分类分级工作。6.2能源数据处理者应制定总体数据分类分级框架，建立组织数据分类分级管理办法、制度、流程、规范等制度体系。6.3数据分类分级组织机构应结合各部门情况明确数据分类分级岗位，定义各岗位职责，保障数据分类分级工作开展。6.4能源数据处理者应加强人员管理，明确在人员录用、离岗、离职、安全教育培训、外部人员管理等方面的管理规定并严格落实。7梳理数据资源能源数据处理者应全面梳理企业所有数据资源，内容包括以物理或电子形式记录的数据表、数据项、数据文件等，明确数据梳理的要求，包括数据内容描述、数据量、保存位置、保存期限、数据处理情况（数据处理目的、数据处理所涉及的信息系统）、数据对外提供情况（共享转让、公开披露、数据出境）、数据生命周期各环节安全措施配套情况等内容，形成数据资源清单。8数据分类8.1确定数据范围应将能源企业在探勘、生产、使用加工、运输、销售等流程环节产生的数据，以及经营管理、企业管理等数据纳入数据分类范围。8.2数据分类维度结合能源品类和业务场景，分为以下数据类型。a)煤炭数据类：包含煤炭及煤制品等相关涉及数据。b)电力数据类：包含基础电力、新能源等相关涉及数据。c)其他能源类：包含天然气、石油及石油制品、煤层气等相关涉及数据。d)个人信息类：包含员工、用户等相关个人信息，具体可参考GB/T43697附录B。在生产业务开展过程中收集和产生的数据，可按照流程环节具体划分为勘探数据类、开采数据类、生产数据类、使用加工数据类、运输数据类、销售数据类和行业相关数据类。a)探勘数据类：指与能源勘探相关的数据，如地质勘探报告、矿产资源储量、勘探区域的地理与环境数据、勘探设备的使用情况、勘探作业的进度等相关数据。b)开采数据类：指与能源开采相关的数据，涵盖从资源提取到原料初步获得过程中的各类数据，如采掘方式（如井工开采、露天开采）、采掘工艺参数、开采作业区划分等相关数据。c)生产数据类：指与生产环节相关的数据，如生产设施的技术参数、设备配置、生产规模、产量、采掘深度、生产效率、设备运行情况、原材料消耗等生产过程的相关数据。DB14/T3551—20255d)使用加工数据类：指能源产品在使用和加工阶段的数据，如加工设备的配置、加工方法、加工产品的种类和规格、加工过程中的温度、压力、化学成分变化、能源消耗等相关数据。e)运输数据类：指与能源运输环节相关的数据，如运输路线、运输工具、运输周期、物流设备、运输过程中的路径调整、运输工具的状态、运输时间、运输安全监控等相关数据。f)销售数据类：指与能源销售过程相关的数据，如销售合同、客户信息、产品价格、市场需求预测、订单处理、销售量、市场交易数据、客户反馈、销售渠道优化等相关数据。g)行业相关数据类：其他与能源相关但不属于以上流程环节的数据。在相同的能源类型的各个流程环节里，可根据不同的业务类型进行细分，具体可划分为基础数据类、运行数据类、维护数据类、安全数据类、管理数据类和其他数据类。a)基础数据类：指能源勘探、生产、使用加工、运输、销售等过程中涉及到的企业、客户、能源设施、能源产品与服务、能源项目、能源相关产业等数据。b)运行数据类：指能源勘探、生产、使用加工、运输、销售等过程中涉及到的企业设备、系统、人员作业过程中，用于生产调度、监控与效率分析等，以及能源市场交易、能源相关产业运行等相关数据。c)维护数据类：指能源勘探、生产、使用加工、运输、销售等过程中涉及到的企业设备、系统的维护、巡检、保养、检修等活动的相关数据，以及用于支撑资产健康与可靠性管理的数据。d)安全数据类：指能源勘探、生产、使用加工、运输、销售等过程中涉及到的企业用于支撑安全生产、防灾减灾、风险预警等方面的监测数据和记录文档。e)管理数据类：指能源勘探、生产、使用加工、运输、销售等过程中涉及到的企业运营、行政、合规、调度、人事、培训等业务活动产生的，用于支持经营管理的数据。f)其他数据类：指不属于以上业务类型的数据。8.3形成数据分类目录能源数据处理者可进一步根据业务的类型、流程、规模和特性等因素，在确定能源类型、流程环节、业务类型的基础上，对每个类别再进行细化，最终形成企业数据分类目录（能源企业数据分类示例见附录A）。9数据分级9.1数据级别在数据分类的基础上，结合业务属性，根据数据遭到泄露、篡改、破坏或者非法获取、非法利用、非法共享后，可能对国家安全、经济运行、社会稳定、公共利益、组织权益、个人权益等造成的影响程度确定数据安全级别，能源数据从高到低分为核心数据、重要数据、一般数据。9.2识别分级对象数据分级的对象可以是数据项、数据集、衍生数据、跨行业领域数据等。a)数据分级对象通常是数据项、数据集，数据项是数据库表的某一列字段，数据集是由多个数据项组成的集合，如数据库表、数据文件等。b)按照对原始数据的加工程度不同，衍生数据通常可分为脱敏数据、标签数据、统计数据、融合数据等。DB14/T3551—20256c)跨行业领域数据是指某个行业领域收集或产生的数据流转到另一个行业领域，以及两个或两个以上行业领域的数据融合加工产生的数据。9.3识别分级要素影响数据分级的基本要素，包括数据的群体、区域、精度、规模、深度、覆盖度、重要性等（能源数据安全分级要素示例见表1其中群体、区域、重要性通常属于定性的分级要素，精度、规模、覆盖度属于定量的分级要素，深度通常作为衍生数据的分级要素。a)群体：是指数据主体或描述对象集合。数据群体可识别数据描述的人群、组织、网络和信息系统、资源物资等因素。b)区域：是指数据涉及的地区范围。数据区域可识别数据描述的行政区划、特定地区等因素。c)精度：是指数据的精确或准确程度。数据精度可识别数值精度、空间精度、时间精度等因素。d)规模：是指数据规模及数据描述的对象范围或能力大小。数据规模可识别数据存储量、群体规模、区域规模、生产加工能力等因素。e)深度：是指通过数据统计、关联、挖掘或融合等加工处理，对数据描述对象的隐含信息或多维度细节信息的刻画程度。数据深度可识别数据在刻画描述对象的经济运行、发展态势、行踪轨迹、活动记录、对象关系、历史背景、产业供应链等方面的情况。f)覆盖度：是指数据对群体、区域、时段等的覆盖分布或疏密程度。数据覆盖度可识别对群体、区域、时间段的覆盖占比、覆盖分布等因素。g)重要性：是指数据在经济社会发展中的重要程度。重要性可识别数据在经济建设、政治建设、文化建设、社会建设、生态文明建设等方面的重要程度。表1能源数据安全分级要素示例特定网络/信息系统：煤矿生产工业环网、煤炭智能终端设备（智能电表）地质精确坐标（如东经112°34′56″）转速控制精度≤±0.5%群体规模：涉及用户数量（如千万级智能电表DB14/T3551—20257领域覆盖：冲击地压矿井微震监测系统安装率-生产-消费全链条）覆盖率≥95%）发放）9.4确定影响对象影响对象是指数据面临安全风险时，可能影响的对象。能源行业影响对象包括国家安全、经济运行、社会秩序、公共利益、组织权益、个人权益，判断影响对象的常见考虑因素参考GB/T43697附录E。a)国家安全：影响国家政治、国土、军事、经济、文化、社会、科技、电磁空间、网络、生态、资源、核、海外利益、太空、极地、深海、生物、人工智能等国家利益安全。b)经济运行：影响市场经济运行秩序、宏观经济形势、国民经济命脉、行业领域产业发展等经济运行机制。c)社会秩序：影响社会治安和公共安全、社会日常生活秩序、民生福祉、法治和伦理道德等社会秩序。d)公共利益：影响社会公众使用公共服务、公共设施、公共资源或影响公共健康安全等公共利益。e)组织权益：影响组织自身或其他组织的生产运营、声誉形象、公信力、知识产权等组织权益。f)个人权益：影响自然人的人身权、财产权、隐私权、个人信息权益等个人权益。9.5确定数据安全级别基于能源行业的独特属性与实际状况，综合判断数据风险对国家安全、经济运行、社会秩序、公共利益、组织权益、个人权益的影响程度（影响程度判定参考GB/T43697附录F同时结合数据的规模、精度、深度等核心要素，将能源行业数据划分为核心数据、重要数据、一般数据（数据安全级别确定规则见表2）。核心数据：数据遭到泄露、篡改、损毁或者非法获取、非法使用、非法共享，可能对国家安全造成严重或特别严重危害，或者对经济运行、社会秩序、公共利益造成特别严重危害。重要数据：数据遭到泄露、篡改、损毁或者非法获取、非法使用、非法共享，可能对经济运行、社会秩序、公共利益造成严重危害的,或者对国家安全造成一般危害。一般数据：数据遭到泄露、篡改、损毁或者非法获取、非法使用、非法共享，可能对经济运行、社会秩序、公共利益造成一般危害，或者对组织权益、个人权益造成一般或严重或特别严重危害。DB14/T3551—20258表2数据安全级别确定规则表9.6综合确定级别数据综合定级是以数据分级规则为依据，结合数据分类对数据进行详细粒度定级。宜按照就高从严原则。a)同一数据项出现在多个类别中，以最高级为准。b)独立数据集以所包含数据项最高级别为该数据集级别。c)如待分级数据涉及多个要素、多个影响对象或影响程度，应按照就高从严原则确定数据级别。d)数据分级完成后，当数据的业务属性、重要程度和可能造成的危害程度变化时，按照上述流程重新进行定级（数据安全级别变化事宜参照附录B）。e)能源数据处理者如需对一般数据进行细化分级保护，可参考分级要素、影响对象及影响程度，将一般数据分为2-4级（一般数据分级参考GB/T43697附录H）。10实现数据标识根据数据分类分级程序，采用人工与技术手段相结合的方法，实现企业数据资源的梳理与分类分级，并进行数据分类分级标识。11目录审核上报11.1审核批准数据分类分级结果，形成数据分类分级清单，至少包括所属部门、所在系统、数据类型、安全等级、内容描述、数据量、保存位置、保存期限、数据处理情况（数据处理目的、数据处理所涉及的信息系统）、数据对外提供情况（共享转让、公开披露、数据出境）、数据生命周期各环节安全措施配套情况等。11.2对形成的重要数据目录，应按有关程序报送。12动态更新数据分类分级完成后，出现下列情形之一的，能源数据处理者应对数据分类分级清单进行动态更新，并按照数据分类分级程序实施：——数据规模变化，导致原有数据的安全级别不再适用；——数据内容未发生变化，但数据时效性、数据规模、数据应用场景、数据加工处理方式等发生显著变化；——多个原始数据直接合并，导致原有的安全级别不再适用合并后的数据；DB14/T3551—20259——因对不同数据选取部分数据进行合并形成的新数据，导致原有数据的安全级别不再适用合并后的数据；——不同数据类型经汇聚融合形成新的数据类别，导致原有的数据级别不再适用于汇聚融合后的数据；——数据进行脱敏或删除关键字段，或者经过去标识化、匿名化处理；——发生数据安全事件，导致数据敏感性发生变化；——因国家或行业主管部门要求，导致原定的数据级别不再适用；——需要对数据安全级别进行变更的其他情形。DB14/T3551—2025附录A能源企业数据分类示例表A.1给出了能源企业数据分类参考示例。表A.1能源企业数据分类示例DB14/T3551—2025发电机的电压、电流、功率、频率、温度、振光伏的组件、逆变器、汇流箱、变压器、监废气排放的成分和浓度、废水的水质和排放气象数据、沙尘与颗粒物数据、噪声数据、大气污母线电压、输电线路电流、有功与无功功率及系统频率等