T-CSAS 0002-2025 数据安全防护技术要求

ICS35.030CCSL70T/CSASDatasecurityprotectiontechnicalrequi四川省网络空间安全协会发布IT/CSAS0002—2025 II III 12规范性引用文件 13术语和定义 14缩略语 25基本原则 36说明 37一般一级数据、一般二级数据安全技术要求 37.1数据安全生命周期安全技术要求 37.2数据安全管理技术要求 67.3数据安全监督技术 77.4基础设施安全技术要求 88一般三级数据、一般四级数据、重要数据安全技术要求 98.1数据安全生命周期安全技术要求 98.2数据安全管理技术要求 8.3数据安全监督技术 8.4基础设施安全技术要求 9核心数据安全技术要求 9.1数据安全生命周期安全技术要求 9.2数据安全管理技术要求 229.3数据安全监督技术 249.4基础设施安全技术要求 25参考文献 27T/CSAS0002—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专利的责任。本文件由四川省网络空间安全协会提出并归口。本文件起草单位：成都信息工程大学、成都理工大学、杭州安恒信息技术股份有限公司、全域数据信息安全重点联合实验室西南实验室、中国民用航空西南地区空中交通管理局。本文件主要起草人：白杨、陈敏、彭承宗、李冬芬、多滨、夏先宁、王贤、赖一阳、陈薪鹏、王亮、苏力思（排名不分先后）。T/CSAS0002—2025随着数字经济的快速发展和信息技术的广泛应用，数据已成为关键的生产要素和战略资源。然而，在数据采集、存储、使用、加工、传输、共享以及销毁等生命周期的各个阶段，数据安全问题日益严峻，数据泄露、篡改、滥用等事件频发，不仅威胁着个人隐私和企业利益，也对国家安全和社会稳定造成了重大风险。为了全面提升数据安全保护能力，规范数据安全技术设计与应用，确保数据在全生命周期内的安全性、完整性和可用性，本文件从数据分类分级的视角出发，依据不同数据类型及其敏感程度，提出了涵盖数据安全生命周期、管理技术、安全监督以及基础设施防护的综合性技术要求。该标准以“分级保护、全程管理、系统防护”为核心原则，为各类数据安全保护工作提供了技术指导。本文件重点涵盖数据治理、风险评估、监测预警、应急处置等关键技术环节。同时，本文件的内容还覆盖了通用安全、逻辑隔离、边界认证、平台防护等基础设施技术要求，旨在建立全面、系统的技术防护体系，为企业、组织及机构的数据信息安全提供保障。T/CSAS0002—20251数据安全防护技术要求本文件规定了数据安全防护的基本原则和技术要求，涵盖了数据全生命周期的安全技术需求和管理技术需求。本文件适用于在各类信息系统中，特别是涉及敏感数据的系统中，数据安全防护的规划、设计、开发、实施和管理，也适用于第三方评估机构的参考。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构成本文件不可或缺的条款。对于注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；对于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/T25069—2022信息安全技术术语GB/T35295—2017信息技术大数据术语GB/T35273—2020信息安全技术个人信息安全规范GB/T41479—2022信息安全技术网络数据处理安全要求GB/T43697—2024数据安全技术数据分类分级规则GB/T22239—2019信息安全技术网络安全等级保护基本要求GB/T37988—2019信息安全技术数据安全能力成熟度模型GB/T25070—2019信息安全技术网络安全等级保护安全设计技术要求GB/T45577—2025数据安全技术数据安全风险评估方法T/CSAS0001—2025数据生命周期安全参考框架3术语和定义GB/T25069—2022、GB/T35295—2017、GB/T35273—2020、GB/T41479—2022、GB/T43697—2024、GB/T37988—2019、GB/T34945—2017和GB/T22239—2019界定的以及下列术语和定义适用于本文件。3.1数据全生命周期datalifecycle数据的采集、存储、使用、加工、传输、提供、公开、销毁等活动。3.2数据安全datasecurity通过管理和技术措施，确保数据有效保护和合规使用的状态。[来源：GB/T37988—2019，3.1]3.3数据安全治理datasecuritygovernance从自身视角出发，多部门协作，推动合法合规使用数据的一系列活动的集合。3.4风险评估riskassessment2T/CSAS0002—2025对数据和数据全生命周期处理活动安全进行风险识别、风险分析和风险评价的整个过程。[来源：GB/T45577—2025，3.6]3.5安全审计securityaudit对信息系统记录与活动的独立评审和考察，以测试系统控制的充分程度，确保对于既定安全策略和运行规程的符合性，发现安全违规，并在控制、安全策略和过程三方面提出改进建议。[来源：GB/T25069—2022，3.24]3.6组织保障organizationalguarantee设立管理组织，保障数据全生命周期安全要求的有效落实。3.7资产识别assetidentification在数据全生命周期处理活动过程中，对个人、组织或政府具有价值的任何东西进行识别的过程。3.8数据溯源dataprovenance数据在整个生存周期内（从产生、传播到消亡）的演变信息和演变处理内容的记录。[来源：GB/T34945—2017，2.1]3.9合规分析complianceanalysis对数据全生命周期处理活动的实施过程是否符合国家法律法规和相应标准规范进行分析。4缩略语下列缩略语适用于本文件。SHA-1：安全散列算法1（SecureHashAlgorithm1）SHA-256：安全散列算法256（SecureHashAlgorithm256）RBAC：基于角色的访问控制（Role-BasedAccessControl）MFA：多因素认证（Multi-FactorAuthentication）PII：个人可识别信息（PersonallyIdentifiableInformation）SSL：安全套接层协议（SecureSocketsLayer）TLS：传输层安全协议（TransportLayerSecurity）HMAC：基于散列的消息认证码（Hash-basedMessageAuthenticationCode）AES-256：高级加密标准256位（AdvancedEncryptionStandard256-bit）PKI：公钥基础设施（PublicKeyInfrastructure）E2EE：端到端加密（End-to-EndEncryption）Diffie-Hellman：一种密钥交换算法（Diffie-HellmanKeyExchange）ECDHE：一种基于椭圆曲线密码学的密钥交换协议，结合了临时密钥（Ephemeral）特性（EllipticCurveDiffie-HellmanEphemeral）Gutmann：一种数据擦除算法（Gutmann）SSD：固态硬盘（SolidStateDrive）DDoS：分布式拒绝服务（DistributedDenialofService）APT：高级持续性威胁（AdvancedPersistentThreat）VLAN：虚拟局域网（VirtualLocalAreaNetwork）T/CSAS0002—20253DLP：数据丢失防护（DataLossPrevention）HSM：硬件安全模块（HardwareSecurityModule）5基本原则在数据安全防护设计中，需遵循以下基本原则：a)合法合规原则：所有数据处理活动需符合国家及地区的法律法规和行业标准，特别是涉及个人信息和敏感数据时，需遵循相关的法律要求，确保数据处理的合法性和合规性；数据的采集、使用和共享需经过合法授权，符合隐私保护的要求；b)数据分类分级原则：根据数据的重要性、敏感性和潜在风险，数据应进行科学的分类分级；不同等级的数据应采取差异化的防护措施，确保高敏感、高价值数据的安全需求得到优先保障；c)动态更新原则：数据安全防护措施应具备动态调整能力，能够根据技术、业务和安全威胁的发展不断进行优化和更新，确保系统具备应对新型安全威胁的能力；d)风险管理原则：应定期对数据安全风险进行评估，分析可能的安全威胁和脆弱性；通过全面的风险评估，针对数据所面临的威胁，采取适当的防护措施，确保数据在多种场景下的安全；e)最小权限原则：数据访问权限应基于业务需求进行严格控制，确保仅授予具备必要权限的人员和系统访问数据；遵循最小权限原则，减少数据滥用和未经授权访问的可能性，并定期进行权限审查和更新。6说明本文件依据GB/T43697—2024《数据安全技术数据分类分级规则》，将数据划分为一般、重要和核心三个等级。其中，一般等级又细分为四个级别。结合GB/T22239—2019《信息安全技术网络安全等级保护基本要求》，本文件制定了相应的防护技术要求。其中，一般等级中的一级和二级数据的安全技术要求详见本文件第7章；一般等级中的三级、四级数据以及重要等级数据的安全技术要求详见本文件第8章；核心等级数据的安全技术要求详见本文件第9章。在每一章中，参考了T/CSAS0001—2025《数据生命周期安全参考框架》，对数据安全生命周期、数据安全管理、数据安全监督和基础设施安全的技术要求进行了说明。7一般一级数据、一般二级数据安全技术要求7.1数据安全生命周期安全技术要求7.1.1数据采集为确保一般数据在采集阶段满足可信性、合规性及可追溯性要求，应通过以下技术控制点构建基础安全防护能力：a)数据源鉴别：对于一般数据，通过公共渠道进行验证，确保数据来源合法透明，采用口令鉴别机制进行用户身份鉴别，确保数据来自可信赖的来源；b)内容合规分析：对于一般数据，采用简单的规则引擎或正则表达式进行数据内容检查，确保数据不包含违法或违规信息，符合组织的基本标准；c)数据完整性校验：对于一般数据，可采用常规校验机制，检验采集过程中数据的完整性，以发现其完整性是否被破坏；d)数据标识：对一般数据添加基本的标识信息，如数据类型、采集时间、来源等；这些标识用于T/CSAS0002—20254帮助追踪和管理数据；e)数据采集安全管理：对于一般数据，应基于基础的身份认证机制和访问控制机制，对数据采集过程进行审计和日志记录，确保数据采集的操作可追溯。7.1.2数据存储为保障一般数据在存储阶段的完整性、可用性及合规性，需通过标准化技术措施实现数据生命周期管理、访问权限控制及异常风险抵御能力。具体技术要求如下：a)数据存储合规：对于一般数据，数据存储需满足基础的合规性要求；主要确保存储的数据符合行业标准和相关法律法规；存储过程中需遵循企业内部的数据管理规定，如文件命名规范、数据分类和标签等；b)存储完整性校验：一般数据的存储完整性校验可采用常规校验机制，检验存储过程中数据的完整性，定期检查数据的完整性，确保在存储和检索过程中未被篡改；c)数据失效管理：对一般数据采用基础的数据清理机制，定期删除过期或无用数据，确保系统资源的合理利用，同时不影响业务流程；d)备份恢复：采用常规备份策略，定期进行全量或增量备份，确保在数据丢失时能够通过基础的恢复机制进行还原，优先保证存储空间的高效利用；e)存储访问控制：对一般数据的访问控制采用基础的身份验证和权限管理；可以通过用户组或角色权限来限制不同人员对数据的访问，确保只有授权的用户可以访问、修改或删除数据。7.1.3数据使用为保障一般数据在使用环节的安全性及可控性，需通过标准化技术措施规范数据流转、处理及服务行为，防范误用与泄漏风险。具体要求如下：a)数据导入/导出：对于一般数据，允许常规的导入/导出操作；采用基本的验证机制用于确保数据格式和完整性，导出后可供多部门或系统使用，但不涉及敏感信息；b)数据分析：对于一般数据，数据分析允许常规的分析操作；在分析过程中，需遵循基本的安全规范，确保数据源的合法性和分析操作的正确性；数据分析操作应保持记录和基本的监控，以防止数据误用；c)数据分布式处理：对于一般数据，数据分布式处理允许使用常规的分布式处理框架（如Hadoop，ApacheSpark等），保证数据在多个节点间的一致性和可用性，确保处理过程中的数据完整性和可靠性；d)数据服务：对于一般数据，数据服务的安全管理采用常规工具进行，确保数据的准确性和完整性；对于数据发布和公开披露，需确保数据内容符合相关政策要求，不应包含误导性或未经审核的信息，以避免对业务产生潜在影响；e)数据确权：对于一般数据，数据确权通常通过简单的授权和访问控制机制来防止数据被未经授权的人员访问或篡改；数据使用者的身份验证可以通过基本的鉴权手段进行，确保数据仅限于特定用户使用；需记录基本的操作日志，以防止误用或操作错误；f)数据防泄漏：对于一般数据，数据防泄漏可以通过基础的保护机制（如数字水印技术嵌入标识确保在数据被泄露或篡改时能够进行识别和追踪；一般数据的防泄漏策略主要侧重于防止无意的泄露，并提供基本的追溯能力，方便在出现问题时快速定位源头。7.1.4数据加工数据加工环节需确保一般数据的处理流程合法合规，通过基础权限控制与审计机制降低操作风险，具体要求如下：T/CSAS0002—20255a)数据加工合规：对于一般数据，参与数据加工的主体需具备基本的合法性资质，确保其为经过授权的个人或组织，确保数据不会被滥用或非授权处理；b)数据访问：对于一般数据，访问控制采用基础的身份验证机制和访问权限管理机制来确保数据的安全性；用户可以基于角色或部门获得对一般数据的访问权限，数据的访问范围可以较为广泛，但仍需确保基本的口令管理和单一身份认证机制，防止数据被非授权人员查看或修改；c)逻辑安全：对于一般数据，数据加工的逻辑安全需要确保每个数据加工步骤按照既定流程进行，防止意外的数据泄露或操作错误；采用基本的访问控制和日志记录就能满足安全要求，确保流程的规范性和可追溯性，避免数据因不当操作而丢失或被误用；d)加工过程可审计：对一般数据的加工过程审计，主要对关键数据操作的记录和简单的日志审计，确保数据处理过程可以回溯；数据操作行为需定期进行审查，确保数据操作的合规性，防止数据被误用或操作不当。7.1.5数据传输数据传输过程中应保障一般数据的机密性、完整性和可靠性，通过加密传输、校验机制及日志审计构建基础安全防护能力。具体要求如下：a)数据传输机密性：对于一般数据，传输机密性采用传输通道加密机制（如TLS/SSL）来保护数据在网络传输过程中的安全，防止其被非授权第三方窃取；b)数据传输完整性：对于一般数据，可以采用常规的校验机制，例如CRC（循环冗余校验）或简单的哈希算法（如MD5）来验证数据是否在传输过程中发生错误或损坏，防止意外的传输错误，确保数据完整性；c)数据传输可靠性：对于一般数据，数据传输的可靠性要求采用基本的容错机制，如简单的错误检测和纠正技术（如自动重传请求，ARQ）来保障传输中的数据准确性；此外，传输通道的两端可以采用单因素认证机制（如用户名和密码确保数据传输双方的基本身份验证，确保传输通道的稳定性，防止偶发的错误或丢包影响数据传递；d)传输过程可审计：对于一般数据，传输过程的审计要求基础的日志记录和监控，确保对关键数据操作行为进行跟踪，确保数据传输符合基本的安全和操作规范。7.1.6数据提供数据提供环节需平衡一般数据的开放共享与安全管控，通过溯源技术、接口鉴权及服务审计实现权责可追溯。具体要求如下：a)数据安全溯源：在提供一般数据时，溯源能力可通过基础校验技术（如哈希函数）来记录数据流转路径，并验证数据溯源信息的完整性；确保数据在传输或使用后能够回溯其来源；b)数据导入/导出安全：对于一般数据，导入和导出操作可以采用基本的自动化校验工具，如哈希值或校验和，来检测数据的完整性；c)接口安全：对于一般数据，可以采用基础的身份验证机制，如API密钥或简单的用户名和密码来确保基本的访问控制；同时，接口应基于角色和权限进行访问限制，防止未经授权的访问，数据传输中可以使用标准的传输层加密（如TLS/SSL）来确保传输过程的安全；尽管一般数据的敏感性较低，但仍需进行基本的日志记录和监控，定期审查接口访问行为，确保数据操作可追溯；d)数据服务安全：对于一般数据，服务提供方应使用简单的身份认证技术（如用户名和密码）来验证用户的合法性，确保只有授权用户能够访问数据服务；对于数据下载，可以采用基础的数据下载认证机制，并结合常规的隐私保护技术，如数据脱敏，来防止基本的数据泄露和滥用。7.1.7数据公开T/CSAS0002—20256公开一般数据时需遵循最小必要原则，通过内容审查、权限分级及时效管理降低信息公开的潜在风险。具体要求如下：a)导入/导出安全：对于一般数据，在数据公开前，应对数据的范围和内容进行审查，确保其符合公开要求，不存在敏感信息或法律法规禁止公开的内容；审查完成后，可以通过基础的授权机制对数据公开者进行授权，允许数据的导入/导出操作；数据导入/导出的过程中，可以采用基础的日志记录和简单的访问控制来防止数据误用；b)接口安全：对于一般数据，接口安全可以采用基础的身份验证机制，如用户名和密码或API密钥，确保只有经过授权的用户能够访问公开数据接口；应采用访问控制策略，根据用户的角色或权限，限定其访问的数据范围和操作权限；c)公开时效性：对于一般数据，可以定期对已公开的数据进行基础的评估，确保数据的内容依然适合公开；当数据过期或不再适宜公开时，可以通过简单的召回或删除机制进行处理，避免数据长期存在带来的信息混乱或不必要的存储消耗。7.1.8数据销毁数据销毁环节应确保一般数据的不可恢复性及操作合规性，通过流程审批、访问控制及审计日志防范残留数据风险。具体要求如下：a)销毁合规性：对于一般数据，数据的销毁与删除可以通过标准的逻辑删除或数据覆盖方式进行；应建立基本的审批机制，确保数据在不再需要或达到存储期限时，经批准后进行销毁；销毁过程应由相关的负责人员监督，确保数据删除操作符合既定规程，销毁操作需记录销毁时间和执行者，以保证操作的透明性和追溯性；b)数据销毁安全：针对网络存储数据，建立硬销毁和软销毁的数据销毁方法和技术，如基于安全策略、基于分布式杂凑算法等网络数据分布式存储的销毁策略与机制；c)销毁数据访问控制：对于一般数据，销毁数据访问控制由数据处理部门负责管理销毁过程，确保销毁操作仅限于授权人员执行；访问控制可以通过基本的身份认证和访问日志来记录操作人员的行为，防止数据在销毁过程中被误用或误传；管理部门需定期审查销毁操作，以确保数据被按时、安全地销毁；d)销毁可审计：对于一般数据，应建立规范的数据销毁流程和审批机制，设置销毁相关监督角色，监督操作过程，并对审批和销毁过程进行记录控制。7.2数据安全管理技术要求7.2.1数据安全治理对于一般数据，应制定基础的数据安全治理要求：a)应建立完善的数据管理制度，确保数据在收集、存储、传输和处理各环节中遵循合规标准；b)通过基础的访问控制机制（如基于角色的权限管理）保障数据的合法访问，并采用技术工具（如防火墙、基础加密协议）预防未经授权的访问；c)对数据处理和流转过程实施定期审计与监控，确保数据在使用过程中不会被误用或泄露。7.2.2风险评估对于一般数据，应制定基础的数据安全风险评估要求：a)应制定基础的风险评估准则，关注数据存储、传输等生命周期过程中可能存在的误用或丢失风b)定期进行简单的风险评估，识别常见的安全隐患，如数据存储不当或未加密的传输风险。评估应包括常见的外部威胁（如低级别的网络攻击）和内部威胁（如操作不当导致的数据泄露T/CSAS0002—20257c)对一般数据的风险评估可以通过自动化工具进行，并根据评估结果采取基础的防护措施。7.2.3监测预警对于一般数据，应制定基础的监测与预警要求：a)可以通过基础的安全监测工具来进行数据流量监控和日志记录，重点监测常见的安全事件，如未经授权的访问、简单的网络攻击等；b)发生安全事件时，系统应能够发出低级别预警，通知相关人员进行排查和处理；c)一般数据的预警机制可以基于自动化规则，例如简单的访问模式异常检测等，确保常规风险得到及时发现并处理。7.2.4应急处置对于一般数据，应制定基础的数据安全应急处置要求：a)应建立简单的应急响应流程，当发生安全事件（如数据泄露、误用或未经授权的访问）时，能够迅速识别并采取基本的纠正措施；b)一般数据的应急处置可以由内部部门负责，按标准流程关闭或隔离受影响的系统，修复漏洞，并通知相关业务部门；c)应定期进行演练，确保团队熟悉基础的应急操作流程；d)应通过简单的数据备份机制，确保在数据丢失时能够快速恢复。7.2.5安全审计对于一般数据，应制定基础的安全审计要求：a)应建立基本的审计制度，主要检查内部员工对数据的访问记录和操作行为；b)定期对员工的数据访问日志和操作历史进行审计，确保数据使用符合内部的安全规定和标准流程；c)审计工作可以由相关部门或指定的数据安全人员执行，重点是防止误操作或简单的数据泄露。7.2.6组织保障对于一般数据，应制定基础的组织保障要求：a)组织应设立基本的数据安全管理岗位，如数据安全管理员，负责一般数据的安全管理；b)管理人员应确保一般数据在采集、存储和传输等过程中遵守基本的安全规范，防止数据丢失或泄露；c)对于第三方机构的合作，组织需签订基础的数据安全协议，确保合作伙伴能够遵守组织的安全标准和流程；d)虽然对一般数据的管理要求较为宽松，但仍需定期检查第三方的安全措施，防止因疏忽而产生的数据安全隐患。7.3数据安全监督技术7.3.1资产识别对于一般数据，应制定基础的资产识别要求：a)通过使用基本的数据探测工具，全面识别和分类组织内的所有一般数据，确保掌握这些数据的存储位置、处理工具和传输流程；b)一般数据的识别重点在于防范数据混淆和误用，确保数据处理的准确性和一致性。尽管一般数据的敏感性较低，但仍需定期更新数据资产目录，以实现数据状态的可追踪性；T/CSAS0002—20258c)相关的分析算法和软件应纳入资产清单进行管理，但管理要求可适当简化。7.3.2数据溯源对于一般数据，溯源要求较为基础：a)应采用简单的日志记录和监控系统，对数据的采集、存储和处理过程进行追踪；b)系统应记录基本的操作信息，如访问者身份、操作时间和基本的操作类型（如读取、修改、删c)虽然一般数据的敏感性较低，但依然需要定期检查溯源记录，确保在出现数据误用或操作错误时，能够回溯查找问题源头；d)一般数据的溯源系统可以结合自动化工具进行低频率的审查，确保记录的完整性。7.3.3合规分析对于一般数据，合规分析的要求相对基础：a)应确保数据内容合规，对一般数据的内容进行基础审查，避免包含敏感或受限制的信息；b)数据来源合规分析应验证数据的采集是否符合相关法律要求，确保数据来源的合法性；c)数据使用合规方面，主要检查数据是否在授权范围内使用，并符合基础的隐私保护法规；d)在数据跨境合规方面，一般数据的跨境传输需要遵循国家和地区的基本法规，确保满足最低的传输安全标准；e)虽然一般数据的敏感性较低，但仍需进行定期的监测，以保证其持续合规。7.3.4事件上报对于一般数据，若发生安全事件（如数据泄露、未经授权的访问等应按照基础的上报流程，将事件及时上报至内部安全管理部门：a)事件上报应包括事件的时间、影响范围以及初步的处理措施；b)上报后，应进行初步的事件分析，并根据事件严重程度决定是否需要进一步的应急处置；c)虽然一般数据的敏感性较低，但仍需确保事件能够迅速得到记录和响应，避免事件升级或影响扩大。7.4基础设施安全技术要求7.4.1通用安全对于一般数据，基础设施的安全要求相对基础：a)应确保物理环境的基本安全，例如将服务器和存储设备放置在有门禁控制的区域，防止未经授权的人员随意接触设备；b)通信网络应确保基础的安全性，例如通过使用加密协议（如SSL/TLS）保护一般数据在传输过程中的安全；c)区域边界管理方面，使用防火墙和简单的入侵检测系统来确保内外网之间的基础安全，避免外部低级威胁进入内部网络；d)对一般数据的基础设施管理可以采取定期审查，确保合规性。7.4.2逻辑隔离对于一般数据，逻辑隔离要求相对基础：a)应确保用户在访问和处理一般数据时，能够通过基础的访问控制机制进行隔离，防止不同用户之间的权限重叠或数据交互；T/CSAS0002—20259b)确保不同用户的操作环境相互隔离，避免一般数据的无意共享或访问错误。7.4.3边界认证对于一般数据，边界认证要求相对基础：a)应通过基础的身份验证和访问控制机制，对数据采集终端、数据源设备、网络设备和存储系统等进行认证，确保只有经过授权的用户或设备才能访问一般数据；b)可以使用用户名/密码或简单的数字证书对边界进行认证，确保数据在边界传输时的基本安全c)虽然一般数据的敏感性较低，但仍需对外部设备或服务进行身份验证，防止未经授权的访问。7.4.4平台防护对于一般数据的平台防护，要求基础的安全措施：a)应实施相关防病毒技术，例如部署防病毒软件，确保对文件和应用程序的病毒扫描和防护；b)平台需具备基础的入侵检测机制，及时识别和警告低级别的入侵行为；c)访问控制应确保只有授权人员能够访问平台和数据，使用简单的身份认证机制（如用户名/密码）；d)漏洞识别应通过定期扫描进行，发现常见的系统和应用漏洞，并及时进行修补；e)应建立应急响应机制，应对一般级别的安全事件，并制定处理流程，保障数据安全。7.4.5安全审计对于一般数据，安全审计的要求较为基础：a)应定期对数据处理活动（如存储、访问和传输）进行基本的审计，确保常规的安全合规性；b)审计记录应包括访问日志、权限变更和数据处理操作，以防止操作不当或无意的误用；c)审计数据可以通过隔离的内部系统存储，但对于一般数据，隔离的级别和存储机制不需过于复7.4.6安全计算环境对于一般数据，安全计算环境要求相对基础：a)可以采用基础的访问控制和权限管理机制，确保只有经过授权的用户和应用程序可以处理这些数据；b)内存隔离和虚拟化技术可以作为保障手段，但不需要过于复杂；c)一般数据的安全计算环境主要防止数据混用和未授权的访问，确保数据在常规计算过程中得到基本的保护。8一般三级数据、一般四级数据、重要数据安全技术要求8.1数据安全生命周期安全技术要求8.1.1数据采集重要数据采集需构建多层次防护体系，通过实时监控、强身份鉴别与密码学技术，确保数据来源可信、内容合规及操作全链路可审计。具体要求如下：a)数据源鉴别：对于重要数据，在7.1.1的基础上应支持多层次的验证机制确保数据来源的合法性、安全性和可靠性；实施实时监控机制，对数据的流向和使用情况进行全程跟踪，确保数据在整个采集过程中未被篡改；T/CSAS0002—2025b)内容合规分析：对于重要数据，在7.1.1的基础上使用自动化工具来分析数据内容，确保其符合相关的法律法规和行业标准，避免违规数据的流入；c)数据完整性校验：对于重要数据，在7.1.1的基础上应采用密码等技术支持的完整性校验机制，检验数据的完整性；数据应以授权方式进行处理，确保数据不被非法篡改、不丢失、不延误，确保及时响应和处理事件；d)数据标识：对于重要数据，除了数据来源和时间戳之外，还需添加敏感性标识和数据分类等信息，确保在数据使用和处理过程中可以追溯数据的具体信息；e)数据采集安全管理：对重要数据采集过程，需制定访问控制列表、权限管理和实时监控等策略。记录操作日志并定期进行安全审计，确保所有的操作都符合安全规范。8.1.2数据存储存储重要数据需满足高等级合规要求，采用密码学完整性校验、多副本冗余及细粒度访问控制，保障数据不可篡改、高可用且操作全程受控。具体要求如下：a)数据存储合规：重要数据存储需遵守严格的行业法规和政府政策，如数据隐私法、行业合规标准。此外，企业内部的存储策略需明确规定数据的处理方式，确保符合重要数据的合规要求；b)存储完整性校验：重要数据的存储完整性校验应采用密码等技术支持的完整性校验机制，检验数据的完整性；数据应以授权方式进行处理，确保数据不被非法篡改、不丢失、不延误，确保及时响应和处理事件；数据存储期间，系统定期进行数据完整性检查，确保数据在存储和使用期间未被篡改或损坏；c)数据失效管理：重要数据需通过设定数据的有效期和提醒机制，在数据失效前进行备份或归档，确保数据在失效前能够被妥善处理或迁移，避免业务中断；d)备份恢复：重要数据应支持数据多副本存储方式；应支持通用接口确保云租户可以将业务系统及数据迁移到其他云计算平台和本地系统，保证可移植性；支持多种备份机制结合（增量、全量、差异备份）；e)存储访问控制：重要数据的访问控制要求更为严格，需对通过身份鉴别的用户实施基于角色的访问控制策略，对每个用户的访问权限进行细粒度管理；此外，系统需记录每次访问行为，进行审计追踪。8.1.3数据使用重要数据使用环节应强化技术控制与流程约束，通过加密传输、脱敏处理及多维度审计机制，防范敏感信息泄露与滥用风险。具体要求如下：a)数据导入/导出：对于重要数据，导入/导出操作采用加密传输机制来避免数据泄露或被窃取，所有导入/导出操作需经过审批，并记录详细的日志，便于事后审计和追踪；b)数据分析：对于重要数据，数据分析需经过权限审核，确保只有授权人员能够进行分析操作；数据分析过程需要对数据源实施严格的合法性验证机制，并对分析逻辑进行审查，确保分析目的合理；确保分析操作的透明性和可追溯性，记录分析过程中的所有关键操作，避免数据被滥用或泄露；c)数据分布式处理：对于重要数据，分布式处理需采用相关隐私保护机制（如数据脱敏、差分隐私等技术），确保数据在分布式节点之间传输时不泄露敏感信息；数据在各节点的处理过程需经过审核和监控，确保各个阶段的数据安全；数据的一致性和完整性需通过多层校验机制保障，避免数据因分布式处理导致的损坏或丢失；d)数据服务：对于重要数据，数据服务在统计分析过程中，需实行权限管理，确保只有授权人员能够访问和处理数据，防止数据被滥用或泄露；展示重要数据时应采取脱敏处理，避免泄露敏T/CSAS0002—2025感信息，且展示平台需具备访问控制功能；数据发布需经过严格审核，确保发布内容不会损害组织利益或违反相关规定，而公开披露更需谨慎，应经过审批并确保合规；e)数据确权：对于重要数据，数据确权需通过明确的授权管理来确保只有经过审批的人员或系统能够访问和使用这些数据，且需强化鉴权流程结合身份鉴别机制以进一步验证访问者的身份；同时，访问控制的力度需增强，限定特定角色或权限等级的用户访问，并对数据使用进行细粒度的记录和追踪；实施数据溯源机制确保可以追踪到数据的每次使用及其流转过程；此外，数据安全审计需要定期执行，确保没有违规操作或未经授权的访问；f)数据防泄漏：对于重要数据，在数据使用和共享过程中需采用增强保护机制，如增强的数字水印技术，对数据进行唯一标识，以便在泄露情况下快速追踪数据源；同时，应结合加密技术和访问控制机制，确保数据在传输和使用过程中的机密性和安全性；对于重要数据，需定期进行审计，确保数据未被非法访问或共享。8.1.4数据加工加工重要数据需实施全流程权限穿透式管理，结合多因素认证、操作轨迹追踪及动态安全审查，确保处理逻辑合法且数据主权清晰。具体要求如下：a)数据加工合规：对于重要数据，参与主体不仅需要具备合法性资质，还应通过合规性评估，确保其符合行业标准和相关法规要求；加工活动的正当性需经过详细审查，明确数据处理目的和范围；重要数据的加工方应有能力确保数据安全，并能提供相关的法律和合规保障文件，确保数据不会因加工活动产生安全风险；b)数据访问：针对重要数据，应采用复杂鉴别机制（如多因素认证）来加强用户身份验证，确保只有经过授权的人员能够访问数据；对于重要数据，访问权限应精细划分，采用细粒度的访问控制机制，明确用户可以访问哪些具体的数据集，限制对非相关数据的访问，防止数据被滥用或泄露；每次数据访问应记录日志，并定期审查访问行为，确保合规性和安全性；c)逻辑安全：针对重要数据，逻辑安全要求每个数据加工步骤需经过详细的权限审核和流程控制，确保数据在流转过程中不会被篡改或未经授权访问；应对数据加工流程进行细致的监控和记录，确保数据的完整性和保密性不受威胁；此外，需要实施定期的安全审查，确保所有处理步骤符合安全标准，防止因流程漏洞导致数据泄露或损坏；d)加工过程可审计：对于重要数据，加工过程的审计应将每个数据操作行为都详细记录，并定期进行审计，确保加工过程符合安全和合规要求；审计系统应具备实时监控功能，能够及时发现和预警异常操作行为。8.1.5数据传输重要数据传输需构建端到端加密防护体系，通过内容级加密、前向纠错及实时威胁监测，实现机密性、完整性及抗抵赖性三重保障。具体要求如下：a)数据传输机密性：对于重要数据，除了传输通道加密外，还应引入数据内容加密机制，对数据本身进行加密处理，确保即使传输通道受到攻击，数据内容也无法被直接读取；同时，还应对传输过程中涉及的接收端和发送端进行更严格的身份认证机制，确保只有经过授权的设备或人员可以访问传输中的数据；b)数据传输完整性：对于重要数据，可结合由密码等技术支持的完整性校验机制（如哈希算法、数字签名等数据应以授权方式进行处理，确保数据不被非法篡改、不丢失、不延误，确保及时响应和处理事件；c)数据传输可靠性：对于重要数据，在基本容错机制的基础上，应引入高级纠错技术（如前向纠错，FEC）来增强数据容错能力，减少因错误重传带来的延迟，确保数据传输的完整性和及时T/CSAS0002—2025性；在身份验证方面，重要数据的传输需采用多因素认证机制，例如结合数字证书和动态验证码，进一步确保传输双方身份的可靠性，防止未经授权的访问；d)传输过程可审计：对于重要数据，传输过程的审计要求采用实时监控机制，对数据传输链路中的操作行为进行详细记录，并确保所有数据操作日志可追溯；对于异常操作行为，需配置自动化预警机制，能够实时检测传输中的异常活动，并快速响应，防止数据泄露或篡改；同时，定期对数据传输日志进行深入审查，确保所有传输活动符合内部安全策略和法规要求。8.1.6数据提供提供重要数据应遵循最小化暴露原则，通过数字签名溯源、接口多因子鉴权及服务算法安全审查，平衡共享需求与安全可控性。具体要求如下：a)数据安全溯源：在提供重要数据时，溯源能力要求进一步加强；应结合密码技术（如数字签名）对溯源信息进行保护，以确保溯源信息的真实性和不可篡改性；同时，溯源数据的完整性需通过加密校验机制来保证，使得数据在各环节流转时，能够安全回溯并验证其来源的合法性；b)数据导入/导出安全：针对重要数据，导入和导出需要机器和人工双重校验，确保数据在传输过程中未被篡改或丢失；导入/导出过程中，应记录详细的操作日志，确保在出现问题时能够追溯；c)接口安全：针对重要数据，接口安全需采用多因子认证（如API密钥结合一次性密码）来确保访问者身份的合法性；同时，接口应实施细粒度的访问控制，根据用户的角色严格限定其可访问的数据范围和操作权限，避免过度暴露敏感数据；数据在接口传输过程中需采用更高级的加密措施，确保数据内容的安全；此外，接口应具备实时监控和异常检测功能，及时发现和响应任何异常流量或非法访问行为，防止重要数据遭受安全威胁；d)数据服务安全：对于重要数据，应实施多因素认证机制，如结合API密钥和一次性密码等多层次的身份验证，确保只有完全授权的用户能够访问数据服务；同时，服务方需要对开发或导入的算法进行详细的安全审核，确保算法不会带来潜在的安全风险；在数据下载过程中，需使用更高级的数据下载认证机制，并结合强隐私保护技术，如差分隐私，确保数据在传输和使用过程中保持高度的机密性；服务提供方还应定期审查和监控数据服务使用情况，及时发现并应对潜在的安全威胁。8.1.7数据公开公开重要数据需实施全生命周期风控，通过合规性预检、动态时效管理及物理级销毁机制，防范过度披露与残留数据风险。具体要求如下：a)导入/导出安全：针对重要数据，除了对数据范围和内容进行详细的审查外，还需进行合规性评估，确保数据符合行业标准和相关法律法规；数据公开前，需经过多层次的审批流程，确认数据的敏感性和公开条件；导入/导出过程应结合加密技术和更严格的访问控制，以防止数据在传输过程中被截获或篡改；同时，导出数据的内容应进行安全过滤，防止意外公开敏感信息；b)接口安全：对于重要数据，接口安全实施多因子认证机制，如API密钥结合一次性密码，确保接口访问者的身份合法性；对接口访问应进行细粒度的权限管理，严格限制用户可以访问的具体数据集和操作权限，确保重要数据不会被过度暴露；传输过程中，所有数据需通过加密协议进行保护，防止数据被截取或篡改；此外，还应对接口访问进行日志记录和实时监控，以便审查和及时发现异常行为；c)公开时效性：针对重要数据，数据公开后应定期进行详细评估，包括数据的安全性、时效性以及公开的合规性；对于不再适宜公开或超过规定公开期限的重要数据，应通过明确的流程进行召回或安全销毁，确保数据不会因为超出时效而被误用或泄露；此外，数据更新的频率和方式T/CSAS0002—2025也应进行严格管理，确保公开的数据始终保持准确和合规。8.1.8数据销毁重要数据销毁需满足不可逆性要求，采用多次覆盖清除、物理销毁验证及跨部门协同监管，确保数据残留风险彻底消除。具体要求如下：a)销毁合规性：对于重要数据，销毁合规性要求更加严格；重要数据的销毁需经过多层次审批，确保数据删除或销毁前经过充分评估；销毁方式应更加安全，例如采用多次数据覆盖或物理销毁的方法，以确保数据无法恢复；此外，应指定专门的监督角色，全程监控销毁过程，并确保销毁记录包括详细的时间、执行者和销毁方式等，所有记录需长期保存以备审查；b)数据销毁安全：重要数据的销毁要求应使用多次数据覆盖等更安全的软销毁方式，确保即使在专业恢复工具下也无法还原数据；销毁过程应经过多层审批和严格监控，确保销毁数据的完整性和安全性；重要数据的销毁策略应符合相关法律法规和行业标准；c)销毁数据访问控制：针对重要数据，需设立专门的数据销毁安全管理部门，负责对销毁数据的访问权限进行集中管理；所有涉及重要数据销毁的操作人员需经过多层次审批，并确保只有授权的人员能够接触这些数据；同时，管理部门应使用访问控制系统记录所有销毁操作行为，确保所有操作都可追溯，防止未经授权的人员接触或泄露重要数据。8.2数据安全管理技术要求8.2.1数据安全治理针对重要数据，数据安全治理的要求应更为严格：a)应建立细致的数据分类与分级管理制度，明确哪些数据属于重要数据，制定针对性的安全策略；b)治理流程中需要引入身份验证机制和细粒度的访问控制机制，确保只有经过授权的人员能够访问和处理这些数据；c)重要数据在传输和存储过程中应使用强加密技术，并进行实时的审计与监控，及时发现和处理安全威胁；d)定期评估数据安全措施的有效性，确保数据治理流程符合相关法规和安全标准。8.2.2风险评估针对重要数据，数据安全风险评估要求更为严格：a)应制定详细的风险评估准则，识别数据在不同环节中的潜在风险；b)评估内容应包括但不限于数据存储的加密强度、传输过程中的安全协议、访问控制机制等；c)重要数据风险评估应识别中高等级的外部威胁（如有针对性的攻击）和内部风险（如权限滥用或泄露）；d)评估活动需结合数据处理流程、访问日志和审计记录等操作，对数据的潜在风险进行定期分析，并依据评估结果制定更严格的防护策略，如增强访问控制和监控系统。8.2.3监测预警针对重要数据，监测与预警机制需要更加全面：a)应部署高级安全监测系统，对数据访问、传输和处理等周期进行持续监控；b)监测内容需涵盖访问权限变更、异常传输行为以及中等级别的网络攻击等潜在风险；c)重要数据的监测系统应具备实时分析与威胁识别能力，能够精准识别复杂安全事件并根据风险级别触发中等级别预警；d)系统在检测到威胁时，应通过多渠道（如电子邮件、短信等）即时通知相关安全团队，以确保T/CSAS0002—2025迅速响应并采取适当的安全措施。8.2.4应急处置针对重要数据，数据安全应急处置计划需要更详细和严格：a)应明确数据泄露、数据篡改等安全事件的应急响应流程；b)应急计划需包括多层次的应急响应步骤，如启动应急响应团队、对受影响的系统和网络进行隔离、收集日志和证据以便后续分析；c)在处置过程中，系统恢复和业务连续性需优先考虑，同时确保数据的完整性和安全性；d)在应急处置后，需进行深入的安全审查，分析事件原因并进行漏洞修补，防止类似事件再次发e)定期演练应包含模拟中等规模的安全事件，以验证应急响应的有效性和团队配合。8.2.5安全审计针对重要数据，审计要求更加严格：a)应设立详细的数据安全审计规范，确保对数据的访问和处理行为进行更为深入的分析和监督；b)审计内容应包括访问权限的合理性、数据传输的安全性以及重要数据的修改和删除操作等；c)需要配备专门的审计团队，定期对重要数据的操作进行审计和评估，并生成详细的审计报告供管理层审阅；d)审计报告应包含对相关数据安全漏洞的分析，并提出改进建议，确保重要数据始终处于安全保护中。8.2.6组织保障针对重要数据，组织保障要求更为严格：a)应设立专门的数据安全管理团队，并由数据安全负责人牵头，负责监督和执行与重要数据相关的安全策略；b)团队成员应包括数据安全审计员、合规官等岗位，确保对重要数据的处理符合组织的安全政策和行业法规；c)重要数据的管理流程应更加细致，涵盖数据分类、访问控制、加密传输等环节；d)对于第三方机构的合作，应建立定期审计和评估机制，确保第三方在处理重要数据时遵循严格的安全规范，防止数据泄露或被滥用。8.3数据安全监督技术8.3.1资产识别针对重要数据，资产识别的要求更为严格：a)应使用高级数据探测和分类工具，自动定位和识别存储在不同系统中的重要数据，确保对数据的完整生命周期（包括存储、传输和处理）有全方位的跟踪；b)重要数据的相关算法和处理软件应纳入重点管理，确保算法和软件的使用符合组织的安全策略，并防止未经授权的人员访问这些资源；c)应定期审查和更新重要数据的资产清单，确保所有重要数据和其关联的处理工具都得到适当的监控和保护。8.3.2数据溯源针对重要数据，溯源要求需要更加详细和精准：T/CSAS0002—2025a)应采用高级数据溯源技术，记录数据在整个生命周期内的每一次操作行为，包括数据传输过程中的加密状态、数据被修改的内容、处理和存储设备等详细信息；b)溯源系统应能够提供实时监控，并对重要数据的每个关键处理节点进行细粒度追踪，确保在任何环节发生异常时都可以及时发现和定位；c)定期对溯源记录进行人工或自动化审查，确保数据操作的合规性和安全性。8.3.3合规分析对于重要数据，合规分析的要求应更严格：a)数据内容合规分析应确保重要数据符合更高的法律和行业标准，尤其是在涉及个人隐私或商业敏感信息时；b)数据来源合规分析需要更加细致，确保数据来源合法且经过合规授权；数据使用合规分析需确保数据的处理过程符合适用的法规和隐私政策，尤其是在数据共享、分析和存储方面；c)在数据跨境合规方面，重要数据的跨境传输需经过严格的合规审查，确保传输符合相应地区的数据保护法规；d)需建立合规监控系统，对数据的全生命周期进行持续监控，以防止任何合规风险的发生。8.3.4事件上报针对重要数据，发生安全事件时应立即上报至数据安全管理团队，并且根据事件的紧急性，快速通知组织的管理层和相关技术部门：a)上报应包括详细的事件信息，如数据泄露的范围、可能的风险、初步分析结果等；b)重要数据的事件上报还需启动同步的安全事件分析，迅速评估事件的影响，并展开应急处置，确保事件不会对组织的业务连续性和数据安全造成严重影响。8.4基础设施安全技术要求8.4.1通用安全针对重要数据，基础设施的安全保障需更加严格：a)应对物理环境进行增强保护，确保只有经过授权的人员能够访问数据存储区域，使用监控摄像头、身份验证和双重认证等措施加强访问控制；b)通信网络应采用更高级别的加密技术和网络隔离，确保重要数据在传输过程中不会被拦截或篡c)对于区域边界，应使用更高级的入侵防护系统（IPS）和安全信息与事件管理系统（SIEM实时监控网络流量并对异常行为进行预警；d)重要数据的基础设施管理还需进行定期的安全审查和漏洞评估，确保基础设施的安全措施能够应对不断变化的威胁。8.4.2逻辑隔离针对重要数据，逻辑隔离要求更加严格：a)应通过细粒度的访问控制策略，确保不同用户或团队在操作和处理重要数据时，能够完全隔离，防止重要数据被未经授权的用户访问；b)重要数据处理环境可以结合使用网络分区、角色权限管理和虚拟专用网络（VPN）等相关隔离机制，以进一步加强用户之间的逻辑隔离；c)隔离措施应具备动态调整功能，根据用户角色、权限等变化自动调整隔离级别，确保重要数据的安全性和隐私性。T/CSAS0002—20258.4.3边界认证针对重要数据，边界认证要求更为严格：a)应在数据采集终端、数据源设备、云平台系统和应用服务的边界上实施身份鉴别机制，例如多因素认证和基于角色的访问控制（RBAC），确保只有经过授权的用户和设备能够处理和访问重要数据；b)认证机制应确保传输过程中的安全性，通过采用加密证书或数字签名等密码技术防止数据在边界的拦截和篡改；c)应对所有相关设备和系统进行定期的审计和认证更新，以确保重要数据的安全性。8.4.4平台防护针对重要数据，平台防护要求进一步提升：a)应采用更严格的防病毒技术，例如沙箱技术，确保对所有数据传输和文件的全面防护；b)平台系统应部署入侵检测与防护机制，不仅能够识别威胁，还能自动防御中级别的攻击行为；c)访问控制需更为严格，采用更严格的身份鉴别机制，例如多因素认证，确保只有经过严格授权的用户能够访问平台和数据；d)漏洞识别机制应更加频繁和深入，包括自动化的漏洞扫描和手动审核，确保系统和应用程序及时修复漏洞；e)应急响应包括对中等级别安全事件的快速处理和恢复计划，并定期进行演练，确保重要数据的安全。8.4.5安全审计针对重要数据，安全审计要求更为严格：a)应实时监控数据的处理活动，确保操作合规并能够快速响应潜在威胁；b)审计内容应更加细致，涵盖数据的访问行为、传输路径及修改等操作，并在重要数据被共享、导出或分析时进行详细的记录；c)审计数据需进行更高级别的隔离存放，可以使用加密技术对审计记录进行保护，确保这些记录不会被篡改或未经授权访问，并定期对审计结果进行审查。8.4.6安全计算环境针对重要数据，安全计算环境需要更高的保护措施：a)应结合隔离机制，例如基于内存隔离的计算环境，确保重要数据在处理时与其他应用程序和数据彻底隔离；b)在计算过程中，可以采用相关的安全防护机制，例如虚拟机隔离或容器化技术，以及对数据加密存储和处理，防止数据在计算过程中被截取或篡改；c)还应引入相关的身份鉴别机制，例如多因子身份验证和动态权限管理，确保只有经过严格认证的用户可以访问和处理重要数据；d)定期对安全计算环境进行审计和监控，以及时发现潜在的安全问题。9核心数据安全技术要求9.1数据安全生命周期安全技术要求9.1.1数据采集T/CSAS0002—2025核心数据采集需建立最高等级安全防线，通过多因素强身份鉴别、同步校时机制及全链路加密审计，确保数据来源可信、内容合规且操作不可抵赖。具体要求如下：a)数据源鉴别：对于核心数据，在8.1.1的基础上采用受安全管理中心控制的口令、令牌、生物特征、数字证书以及其他具有相应安全强度的两种或两种以上的组合机制进行用户身份鉴别，并对鉴别数据进行保密性和完整性保护；b)内容合规分析：1)对于核心数据，需要结合自动化工具和人工审核来确保数据符合法律法规、行业标准及特殊合规要求；2)任何数据进入系统前都要经过多层次的审核和检查。c)数据完整性校验：1)对于核心数据，在8.1.1的基础上采用同步机制，确保各采集点数据一致，避免延迟或丢2)采用校时机制统一时间，确保时间戳准确，防止因时间差异导致的数据不一致，保障数据完整性。d)数据标识：对于核心数据，还需包含详细的元数据（如安全等级、访问控制策略、所有权信息等），并可能使用加密标识来确保数据在传输和共享过程中不会被滥用；e)数据采集安全管理：1)对于核心数据的采集安全管理要求全面的安全措施，包括物理和逻辑隔离、强访问控制、多因素认证、实时监控以及加密存储等多种安全机制；2)同时实施入侵检测机制和入侵防御机制来保障数据采集的全过程安全；3)所有操作日志都需加密存储，并且定期进行安全审计和合规检查。9.1.2数据存储在数据存储环节，核心数据需满足国家级安全标准，采用多副本冗余存储、异地灾备体系及物理级隔离防护，保障数据不可篡改、高可用且访问全程受控。具体要求如下：a)数据存储合规：1)核心数据存储需完全符合国家级别的安全标准和行业合规要求；2)核心数据通常会受到特定政府部门的监管，因此需在合规检查和安全审计中保持最高级别的透明度和控制力。b)存储完整性校验：1)核心数据存储完整性校验采用同步机制，确保各存储点数据一致，避免延迟或丢失；2)采用校时机制统一时间，确保时间戳准确，防止因时间差异导致的数据不一致，保障数据完整性。c)数据失效管理：对核心数据实施严格的数据生命周期管理，确保在数据失效前进行多重备份与存档，并制定数据恢复与验证机制，保证即使数据失效也能在关键时刻恢复使用，避免对业务造成重大影响；d)备份恢复：1)核心数据应支持数据多副本存储方式；2)应支持通用接口确保云租户可以将业务系统及数据迁移到其他云计算平台和本地系统，保证可移植性；3)支持多种备份机制结合（增量、全量、差异备份应建立异地灾难备份机制，提供业务应用的实时切换。e)存储访问控制：T/CSAS0002—20251)核心数据的访问控制采取最小权限原则（LeastPrivilege仅允许极少数关键人员或系统访问；2)核心数据的访问控制应结合加密机制保护，系统需要对每一次访问行为进行加密日志记录，并定期审查所有操作行为，防止内部人员的滥用或未经授权的访问。9.1.3数据使用使用核心数据应执行最严格管控措施，通过全流程加密隔离、联邦学习技术及实时威胁监测，防范敏感信息泄露与主权侵害风险。具体要求如下：a)数据导入/导出：1)对核心数据，导入/导出时需经过全面的木马检测，确保数据绝对安全无隐患；2)数据在存储时需加密处理，同时还需进行详细的完整性校验，确保数据未被篡改。b)数据分析：1)对于核心数据，数据分析操作需经过多层审批和验证机制，确保分析目的符合业务战略或关键决策的需求；2)分析过程需采用严格的加密和隔离措施，确保数据在整个分析操作中始终处于安全环境下；3)任何分析操作都需有详细的审计记录，并通过实时监控进行跟踪，确保核心数据不会因分析操作而面临泄露或滥用的风险。c)数据分布式处理：1)对于核心数据，分布式处理应结合使用高级隐私保护机制（如多方安全计算、同态加密、联邦学习等技术确保数据即使在不同节点间共享和处理，敏感信息依然得到严格保护；2)所有处理步骤应使用加密通信通道，确保数据在处理节点之间的传输安全；3)需有严格的访问控制、实时监控和审计机制，确保处理的合法性和可追溯性，避免任何未经授权的访问或操作。d)数据服务：1)对于核心数据，统计分析需在高度安全的环境下进行，采用加密、隔离和多层审批的方式，以防止任何形式的数据泄露或篡改；2)数据展示时，仅允许少数关键决策者在严格控制下查看，所有展示内容需经过脱敏或加密处理；3)核心数据通常不对外发布，若因特殊需求确需发布的，需获得高层管理批准并采取最高级别的安全措施；4)核心数据一般不进行公开披露，任何披露行为都需经过全面审查，确保不会对企业的竞争力和业务连续性造成威胁。e)数据确权：1)核心数据的使用需通过多层次的授权和鉴权手段进行控制，确保数据的访问严格限定在关键人员和核心系统之间，还需实施强大的访问控制机制，确保最小权限原则严格贯彻；2)在核心数据的使用过程中，数据溯源需做到全程记录，详细记录数据从生成到每次使用的全过程，确保在任何异常情况下都能快速定位问题来源；3)定期进行数据安全审计，结合实时监控，确保所有操作均经过审查并符合内部和外部的安全规定，防止核心数据被窃取、篡改或滥用。f)数据防泄漏：1)对于核心数据，每次使用和传输都应采用高级数据标识机制，确保数据的每个副本都可以被精确追溯；T/CSAS0002—20252)应结合先进安全机制（如同态加密、多方安全计算等），确保数据即使在使用或共享过程中也保持高度的安全性；3)所有访问和操作都需经过严格的审批，且实时监控和审计是必不可少的，以确保数据的防泄漏策略万无一失，防止任何未经授权的使用或泄露。9.1.4数据加工加工核心数据需实现全生命周期穿透式监管，采用生物特征认证、零信任架构及动态安全基线，确保处理逻辑合法且操作全程可溯。具体要求如下：a)数据加工合规：1)对于核心数据，数据加工合规要求所有参与加工的主体需经过全面的资质和合规性评估，确保其具备处理核心数据的合法权利和高标准的安全保障措施；2)加工方不仅要符合国家法律和行业监管要求，还需有强大的数据保护措施和安全协议，确保核心数据在加工过程中的安全性；3)合规评估应涵盖加工活动的全流程，从数据来源、处理方式到最终结果，确保数据不会被非法利用或泄露；4)对于核心数据，任何加工行为都应经过多层次的审核和批准，确保数据的合法、合规使用。b)数据访问：1)核心数据的访问控制需经过多层次的验证流程，使用结合多种鉴别技术（如生物识别+动态口令+物理令牌）来确保访问者的身份合法性；2)访问权限需极其严格限定，按照最小权限原则，只有少数关键人员能够访问核心数据，并且每次访问都需经过审批流程；3)应对核心数据实施实时监控和审计，所有访问记录需详细记录并进行定期审查，确保数据在使用过程中始终保持高度的安全性，防止泄露、篡改或损坏。c)逻辑安全：1)对于核心数据，数据加工的每个步骤都需遵循严格的安全流程，且所有数据处理行为需经过多层次的审批；2)核心数据的加工需有实时监控，并对每一个操作进行详细记录，以确保数据的机密性不受到任何威胁；3)任何未经授权的访问或修改都应立即触发警报，并采取补救措施；4)还需定期对核心数据的加工流程进行安全审计，确保其完全符合数据保护的最高要求，防止任何形式的泄露、篡改或破坏。d)加工过程可审计：1)核心数据加工过程的可审计要求每个操作步骤都应被精确记录，并实时进行监控和审计；2)任何数据操作行为都需透明并可追溯；3)对于核心数据，审计系统不仅需具备预警机制，还应提供即时报警响应和处置措施，以防止数据泄露、篡改或损坏；4)核心数据的操作日志应定期进行深入审查，确保其符合组织的最高安全标准和外部合规要9.1.5数据传输传输核心数据需构建多重加密防护体系，通过量子安全加密、冗余网络架构及智能行为分析，实现端到端防窃取、防篡改及抗干扰能力。具体要求如下：a)数据传输机密性：T/CSAS0002—20251)针对核心数据，除了传输通道加密和数据内容加密外，还应结合端到端加密等高级加密技术，确保数据从发送到接收的整个过程都处于加密保护状态；2)对于核心数据的传输，还应结合多因素身份验证机制和传输日志审计机制，实时监控传输行为并确保数据在整个流转过程中不会被未授权方访问或篡改。b)数据传输完整性：1)对于核心数据，在加密哈希算法、数字签名等校验机制基础上，还应结合端到端完整性验证技术，确保数据从发送到接收的全程都没有被篡改；2)应实施实时监控和传输日志审计，确保传输的每个步骤都可以被追踪和验证，防止任何异常操作对核心数据的完整性造成影响。c)数据传输可靠性：1)对于核心数据，数据传输在高级容错技术的基础上，数据传输应采用冗余传输机制或网络编码等技术，确保即使在不稳定的网络条件下，数据传输仍能准确无误；2)传输主体应通过多层次身份验证（如结合生物识别、硬件令牌等）来确保绝对的身份安全性，防止核心数据被未经授权的主体访问或篡改；3)核心数据的传输过程还应配备实时监控和安全审计机制，确保传输中的每个环节都可被追溯和监控，以应对任何潜在的异常情况。d)传输过程可审计：1)对于核心数据，传输过程的可审计性要求每一步传输操作都需被实时审计，并进行全面的监控，确保数据在传输链路中的操作行为完全透明；2)应结合智能预警机制，能够自动检测与响应任何异常行为或潜在威胁，并立即采取应对措施；3)所有日志和操作记录应被详细保存，并定期进行安全审计，确保核心数据传输过程中的任何操作都能被追溯，且符合最高安全标准。9.1.6数据提供提供核心数据应遵循零暴露原则，通过PKI数字身份体系、硬件级可信执行环境及算法安全认证，确保共享过程可管可控可追溯。具体要求如下：a)数据安全溯源：1)对于核心数据，数据安全溯源应结合多种高级加密技术（如公钥基础设施，PKI）对溯源信息进行保护，确保数据在传输、存储、使用等环节的所有操作都能够精确追溯；2)需结合多层次校验机制，在数据流转的不同阶段或操作环节中，采用多个独立的校验步骤，逐步强化数据的安全性和防篡改能力，确保数据溯源信息在任何条件下都保持完整和安全；3)结合实时监控技术，动态生成和验证数据的校验码，在关键节点（如数据传输、处理和存储时）进行实时验证，确保数据始终处于可控状态；4)核心数据的每个流转步骤都应经过严格的验证和记录，防止任何形式的篡改、伪造或非法访问。b)数据导入/导出安全：1)对于核心数据，导入和导出过程除了机器和人工双重校验外，还需引入高级加密机制，如数字签名和加密哈希，以确保数据的完整性和机密性不受威胁；2)机器校验不仅要验证数据完整性，还需确保数据在传输过程中的加密安全；3)人工校验则需覆盖数据内容的每个关键部分，确保数据符合安全和业务要求；4)核心数据的导入/导出应经过多层次的审批流程，并实施严格的操作审计，实时监控和记录操作行为，确保任何异常情况能够及时处理。T/CSAS0002—2025c)接口安全：1)对于核心数据，所有接口访问需使用多层次、多因子验证机制，例如结合硬件令牌、数字证书和生物识别技术，确保只有经过严格授权的用户才能访问核心数据；2)核心数据的接口访问需遵循最小权限原则，用户只能访问和操作与其职责相关的核心数据部分，确保数据暴露最小化；3)在数据传输中，需采用端到端加密及更高级的安全防护技术，如数据泄露防护（DLP）系统，确保数据在传输过程中始终处于保护状态；4)核心数据的接口还需具备全面的日志审计和实时监控机制，所有访问行为应被详细记录，并通过持续审计识别潜在的安全风险，及时应对和处理任何异常情况。d)数据服务安全：1)对于核心数据，所有用户的访问结合强多因素身份认证机制（如生物识别、硬件令牌等确保只有高度可信的用户能够访问核心数据服务；2)算法审核需具备最高级别的安全评估，确保算法在数据服务中的使用不会引发任何安全漏洞或数据泄露风险；3)在数据下载和传输过程中，可结合端到端加密和高级隐私保护技术，确保核心数据在所有环节中保持绝对的机密性和完整性；4)核心数据服务的提供方还应部署实时监控和审计系统，记录和审查所有数据操作，确保所有访问行为透明可追溯，并能够及时响应任何异常活动，确保数据的安全和可用性。9.1.7数据公开公开核心数据需实施高级风控策略，通过全内容审查、白名单访问机制及物理销毁验证，杜绝任何形式的数据残留风险。具体要求如下：a)导入/导出安全：1)对于核心数据，在数据公开之前，需对数据的内容、范围和敏感性进行全面的安全审查，确保没有任何核心数据或敏感信息泄露风险；2)导入/导出的审批流程应更为严格，涉及多方审核，并且每一步操作都需要详细的审计记录；3)核心数据的导入/导出应采用端到端加密、高级隐私保护技术，并通过精细化的权限管理确保只有授权人员能够进行导入/导出操作；4)核心数据的导入/导出过程还应配备实时监控和自动预警机制，确保在任何异常情况下能够及时响应和处置。b)接口安全：1)对于核心数据，所有访问核心数据的接口调用结合多层次、多因子身份验证机制，例如结合生物识别、硬件令牌和数字证书，以确保只有完全授权的用户能够使用接口；2)应严格实施最小权限原则，确保用户只能访问其职责范围内的核心数据，并在每次操作时，使用数据完整性和身份验证机制，例如数字签名和时间戳，来确保数据的完整性和来源的可追溯性；3)为了防止潜在的攻击，核心数据接口还应结合端到端加密技术，以及高级的白名单机制，确保只有受信任的系统能够访问接口；4)对于核心数据的接口访问，需进行实时监控和自动化预警，确保任何异常访问或潜在威胁能够被立即发现和处理。c)公开时效性：1)对于核心数据，核心数据公开后，需进行持续的评估和监控，确保数据的公开时限、内容T/CSAS0002—2025及合规性符合最高标准；2)每一个核心数据的公开都应设定明确的时效期限，并定期审查数据是否仍适合继续公开；3)当核心数据的公开期限届满或数据不再适宜公开时，需通过严格的销毁程序，确保数据不会被任何未经授权的人员访问或使用，防止核心数据泄露或被滥用；4)整个过程需要有详细的记录和审计，确保数据召回或销毁的合法性和合规性。9.1.8数据销毁销毁核心数据需达到不可恢复标准，采用物理介质熔毁、国家级擦除算法及多方协同见证，确保数据生命周期终结的绝对安全性。具体要求如下：a)销毁合规性：1)对于核心数据，数据的销毁需严格遵循最高标准的安全规程，通常应采用物理销毁或符合国家标准的数据擦除技术，确保数据完全无法恢复；2)核心数据的销毁需经过高级别审批流程，并且销毁过程应由独立监督机构或多个监督角色全程监控，确保数据销毁的每一步操作都符合法规与安全要求；3)所有销毁操作需详细记录，并进行定期审查以确保合规性和透明性。b)数据销毁安全：1)核心数据的销毁需结合硬销毁与软销毁技术