数据安全治理实践指南5.0

一、数据安全治理概述 (一)数据安全治理概念内涵 2 二、数据安全治理总体视图 4 4 5 8 三、数据安全治理实践路线 (一)全局数据安全体系规划 四、数据安全治理专项开展思路 五、数据安全治理总结与展望 1一、数据安全治理概述234二、数据安全治理总体视图合作方数据安全…合作方数据安全…5数据安全治理体系是组织达成数据安全治理目标需要具备的能6数据全生命周期安全层是评估组织数据安全合规及风险管理等78•安全风险分析是指根据组织的业务场景建立数据安全风险分化各种资源，最终实现数据安全治理目标。更详细的内容可以参考9•制定数据安全工作在各层级的运行机制，保障数据安全工作的•负责依据国家法律法规、政策文件、标准规范及企业相关数据•负责按照要求构建数据安全建设的技术支撑能力，助力管理要监督层负责对管理层和执行层各自职责范围内的数据安全工作件，是各项具体制度执行时产生的过程性文档，一般包括工作计划、•日志管理平台通过依据统一的日志规范收集业数据全生命周期安全类技术为生命周期中特定环节面临的风险•数据加密技术是指通过密码技术保护数据不被未授权访问或•备份与恢复/存储灾备技术是防止数据破坏、丢失的的有效手•数据流转监测预警是指通过实时监控和分析数据在组织内部•介质销毁是指通过消磁机或者物理捣毁等方式对数据所在的人员角色数据安全能力要求决策层了解数据安全法律法规、具备数据安全意识、知晓常见数据安全陷阱管理层熟知数据安全法律法规、知晓数据安全风险、熟悉数据安全合规评估工作流程、熟悉数据安全操作规范执行层了解数据安全法律法规、具备数据安全技术能力、熟悉业务流程的安全风险、熟悉数据安全操作规范监督层熟知数据安全法律法规、熟悉数据安全工作流程、具备数据安全意识如前所述，数据安全治理的要点之一是多元化主体的共同参与，复杂程度较高，为了保障各部门及各项管理要求的有效配合及落实，三、数据安全治理实践路线数据安全规划阶段主要确定组织数据安全治理工作的总体定位为基于数据安全合规义务的场景划分和基于业务运行环境的场景划先级可按照“合规、高风险场景优先，同步推进基础业务场景治理”数据安全评估优化阶段主要是通过内部评估与第三方评估相结院2020年推出的国内首个数据安全治理能力评估服务，（一）人工智能数据安全专项匹配的数据安全治理机制，已成为数字时代的重要课题。大模型作为人工智能发展的核心成果，其性能与可靠性高度依赖大模型的训练效果高度依赖于训练数据集的质量与安全性。企业l对于开源数据集，需重点审查其开源协议条款，确保使用方式符l对于自有数据集，应严格管理数据使用权限，并落实数据脱敏等l对于商业数据集，则须确保数据来源合法合规，并验证数据授权无论数据来源如何，企业均应建立统一的数据内容安全与数据质开展标注工作，从源头降低因操作不当或故意违规引发的数据风l进行标注过程管控，包括建立相关平台工具，对标注工作进行监分类分级作为数据安全治理的基础性工作，其准l在数据预处理阶段，大模型被广泛应用于元数据的智能稽核与增强。面对企业内部结构多样、来源复杂的原始数据，传统方法往而大模型凭借对自然语言和业务语境的理解能力，可自动完成元数据的一致性校验、缺失信息补全、格式标准化以及错误修正等l在分类分级策略生成阶段，大模型展现出强大的知识整合与规则人工制定全面且精准的分类分级策略成本高、周期长。大模型可l在分类分级打标阶段，大模型在敏感数据识别与标签预测方面表现尤为突出。传统基于关键词或正则表达式的识别方法难以应对实现非结构化数据与结构化数据的有效识别，实现大规模、高覆l在分类分级结果稽核阶段，大模型有效缓解了人工复核压力。尽管自动化打标已取得进展，但关键业务场景仍需人工审核以确保合规性。大模型可作为智能辅助工具，对初步打标结果进行置信度评估、异常检测与合理性分析，辅助审核人员进行快速符合。组织内部在评估准备阶段首先需要明确数据安全风险评估的目治理的基本框架，并于2023年完成行业标准立项，形成《电信互联网数据风险治理成