金融数据安全保护规范

金融数据安全保护规范第1章总则1.1适用范围本规范适用于金融数据的采集、存储、处理、传输、共享及销毁等全生命周期管理活动。金融数据涵盖客户身份信息、交易记录、财务数据、风险评估信息等，涉及国家安全、金融稳定及消费者权益保护。本规范旨在规范金融数据的管理行为，防范数据泄露、篡改、非法访问等风险，保障金融系统安全运行。根据《中华人民共和国网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等相关法律，本规范适用于金融领域数据安全保护工作。金融数据安全保护工作应遵循最小化原则，仅在必要时收集、使用和共享数据，避免过度采集和滥用。1.2规范依据本规范依据《数据安全法》《个人信息保护法》《金融数据安全规范》（GB/T38526-2020）等国家及行业标准制定。金融数据安全保护需符合国家关于数据分类分级管理、安全评估、应急响应等要求。金融数据安全保护应结合金融机构的业务特点，制定符合自身实际的数据安全策略与措施。金融数据安全保护工作应纳入金融机构整体信息安全管理体系，与业务发展同步规划、同步建设、同步运行。金融机构应定期开展数据安全风险评估，确保数据安全防护措施与业务需求相匹配。1.3目标与原则本规范旨在构建科学、规范、有效的金融数据安全保护体系，提升金融数据的可用性、保密性与完整性。金融数据安全保护应遵循“安全第一、预防为主、综合施策、分类管理”的原则。金融数据安全保护应以保护金融数据的机密性、完整性、可用性为核心目标，防范数据泄露、篡改、毁损等风险。金融数据安全保护应结合数据生命周期管理，实现数据全周期的安全控制与风险防控。金融数据安全保护应注重技术与管理的协同，通过技术手段提升防护能力，同时加强人员培训与制度建设。1.4职责分工的具体内容金融机构应设立数据安全管理部门，负责制定数据安全策略、制定安全政策、开展安全审计与风险评估。信息科技部门负责数据安全技术措施的部署与维护，包括加密、访问控制、日志审计等。法律与合规部门负责监督数据安全保护措施的执行情况，确保符合相关法律法规及行业标准。业务部门负责数据的合法使用与合规管理，确保数据采集、处理、共享等环节符合安全要求。安全应急响应团队负责数据安全事件的监测、分析、响应与恢复，确保在发生安全事件时能够快速有效应对。第2章数据分类与分级1.1数据分类标准数据分类标准应遵循《信息安全技术个人信息安全规范》（GB/T35273-2020）中的分类原则，依据数据的敏感性、价值性、使用场景和处理方式等维度进行划分。常见的数据分类方法包括“数据生命周期管理”和“数据属性分析”，其中数据属性包括数据内容、数据来源、数据用途、数据敏感等级等。在金融领域，数据分类通常分为核心数据、重要数据、一般数据和非敏感数据四级，核心数据涉及客户身份、交易记录等关键信息，非敏感数据则包括日志记录、系统日志等。数据分类需结合数据的处理流程、访问权限、传输方式等进行动态评估，确保分类结果符合数据安全风险评估模型。金融行业通常采用“数据分类分级”方法，结合《金融数据安全保护规范》（GB/T38714-2020）中的分类分级标准，实现数据的精细化管理。1.2数据分级原则数据分级原则应遵循《信息安全技术数据安全等级保护基本要求》（GB/T22239-2019）中的分级标准，依据数据的敏感性、重要性、影响范围等因素进行分级。金融数据通常划分为三级：第一级为核心数据，第二级为重要数据，第三级为一般数据。核心数据涉及客户身份、交易流水等关键信息，重要数据包括客户风险画像、账户信息等，一般数据则为日志、系统配置等。数据分级应结合数据的生命周期，从数据产生、存储、传输、使用到销毁的全过程进行管理，确保分级结果与实际风险匹配。在金融领域，数据分级需参考《金融数据安全保护规范》（GB/T38714-2019）中的分级方法，确保分级后的数据在不同安全等级下具备相应的保护措施。数据分级应通过数据安全评估模型进行验证，确保分级结果的科学性和可操作性，避免因分级不当导致数据泄露或滥用。1.3数据安全等级划分数据安全等级划分依据《信息安全技术数据安全等级保护基本要求》（GB/T22239-2019）中的等级划分标准，分为三级：基础安全级、增强安全级和安全保护级。基础安全级适用于非敏感数据，主要依赖技术手段进行防护，如访问控制、数据加密等；增强安全级适用于重要数据，需增加安全措施如身份认证、审计日志等；安全保护级适用于核心数据，需实施严格的防护策略如物理隔离、多因素认证等。在金融领域，数据安全等级划分应参考《金融数据安全保护规范》（GB/T38714-2019）中的分级标准，确保核心数据在安全保护级下具备最高防护能力。数据安全等级划分需结合数据的敏感性、使用场景、影响范围等因素，确保分级结果与实际风险匹配，避免过度或不足的保护。数据安全等级划分应通过数据安全评估模型进行验证，确保分级结果的科学性和可操作性，避免因分级不当导致数据泄露或滥用。1.4数据安全保护措施的具体内容数据安全保护措施应依据《信息安全技术数据安全等级保护基本要求》（GB/T22239-2019）中的要求，针对不同安全等级实施相应的保护措施。核心数据在安全保护级下需实施物理隔离、多因素认证、加密存储、访问控制等措施，确保数据不被非法访问或篡改。重要数据在增强安全级下需增加身份认证、日志审计、数据脱敏等措施，确保数据在传输和使用过程中具备较高的安全性。一般数据在基础安全级下需实施数据加密、访问控制、日志记录等措施，确保数据在存储和传输过程中具备基本的安全防护能力。数据安全保护措施应结合数据的生命周期，从数据产生、存储、传输、使用到销毁的全过程进行管理，确保数据在不同阶段具备相应的安全防护能力。第3章数据采集与存储管理1.1数据采集规范数据采集应遵循最小必要原则，确保仅收集与业务需求直接相关的数据，避免冗余或过度采集。根据《个人信息保护法》及《数据安全法》，数据采集需明确数据用途、处理目的及法律依据，确保符合合规要求。采集的数据应采用结构化或半结构化格式，如JSON、XML或数据库表结构，便于后续处理与分析。数据采集过程中应采用标准化接口，确保数据一致性与可追溯性。采集的数据需标注明确的标识信息，包括数据来源、采集时间、采集人员及数据类型，以确保数据可追溯、可验证。此做法符合《数据安全技术规范》中的数据溯源要求。数据采集应通过合法渠道获取，如授权访问、API接口或第三方服务，避免非法获取或篡改。根据《信息安全技术信息系统安全等级保护基本要求》，数据采集需确保权限控制与访问审计。数据采集应建立数据生命周期管理机制，包括采集、存储、使用、传输、销毁等环节的记录与管理，确保数据全生命周期的安全可控。1.2数据存储要求数据存储应采用安全可靠的存储介质，如加密硬盘、分布式存储系统或云存储服务，确保数据在存储过程中不被非法访问或篡改。根据《信息安全技术数据安全能力模型》，存储系统需具备数据加密、访问控制及完整性验证功能。存储的数据应采用分类分级管理，依据数据敏感性、重要性及使用范围进行分级，如核心数据、重要数据、一般数据等。此做法符合《GB/T35273-2020信息安全技术数据安全能力模型》中的分类分级标准。存储系统应具备访问控制机制，包括用户权限管理、角色权限划分及多因素认证，确保只有授权人员才能访问敏感数据。根据《信息安全技术信息系统安全等级保护基本要求》，存储系统需满足三级等保要求。存储的数据应定期进行备份与恢复测试，确保在数据丢失或系统故障时能够快速恢复。根据《数据安全技术规范》，存储系统应建立备份策略，并定期进行备份与恢复演练。存储的数据应具备可审计性，包括访问记录、操作日志及数据变更记录，确保数据操作可追溯，符合《数据安全技术规范》中的审计要求。1.3数据备份与恢复数据备份应采用异地备份、增量备份及全量备份相结合的方式，确保数据在发生灾难时能够快速恢复。根据《数据安全技术规范》，备份策略应结合业务连续性管理（BCM）要求，制定合理的备份频率与恢复时间目标（RTO）。备份数据应采用加密存储，防止备份过程中数据泄露。根据《信息安全技术数据安全能力模型》，备份数据应具备加密、完整性校验及访问控制功能。备份数据应定期进行验证与恢复测试，确保备份数据的完整性和可用性。根据《数据安全技术规范》，备份数据应定期进行恢复演练，验证备份的有效性。数据恢复应遵循“先恢复再验证”的原则，确保数据在恢复后能够正常运行，符合《数据安全技术规范》中的恢复管理要求。备份数据应建立备份管理制度，包括备份策略、备份周期、备份责任人及备份数据的存储与管理，确保备份工作的规范化与高效化。1.4数据安全审计的具体内容数据安全审计应覆盖数据采集、存储、处理、传输及使用全生命周期，确保各环节符合数据安全规范。根据《数据安全技术规范》，审计内容应包括数据访问控制、数据加密、数据完整性校验及数据泄露风险评估。审计应采用自动化工具进行数据访问日志分析，识别异常访问行为，如非法登录、频繁访问等。根据《信息安全技术数据安全能力模型》，审计应结合日志分析与威胁检测技术，提升风险识别能力。审计应定期开展数据安全评估，包括数据分类分级、权限管理、数据备份与恢复机制的有效性评估。根据《数据安全技术规范》，审计应结合第三方审计机构进行独立评估。审计应关注数据泄露风险，包括数据在传输、存储、处理过程中的安全风险，以及数据销毁后的安全处理。根据《数据安全技术规范》，审计应建立数据泄露应急响应机制。审计结果应形成报告，提出改进建议，并作为数据安全管理的依据，确保数据安全措施持续优化。根据《数据安全技术规范》，审计结果应纳入组织的年度安全评估体系。第4章数据传输与访问控制4.1数据传输安全要求数据传输过程中应采用加密技术，如TLS1.3或SSL3.0，确保数据在传输过程中不被窃取或篡改。根据《信息安全技术信息安全风险评估规范》（GB/T22239-2019）规定，数据传输需使用强加密算法，防止中间人攻击。应通过安全协议（如、SFTP）实现数据传输，确保传输通道的完整性与机密性。根据《金融信息安全管理规范》（GB/T35273-2020），金融数据传输应遵循“传输加密、身份验证、访问控制”原则。数据传输过程中应设置传输通道的认证机制，如基于证书的验证，确保发送方与接收方身份真实有效。根据《网络安全法》第27条，传输通道需具备身份认证功能，防止伪装攻击。应定期对数据传输通道进行安全评估，检测是否存在漏洞或异常行为。根据《信息安全技术信息系统安全等级保护基本要求》（GB/T22239-2019），传输通道需通过安全审计与风险评估，确保符合等级保护要求。数据传输应遵循最小权限原则，确保仅授权用户或系统可访问所需数据，防止数据泄露或滥用。根据《金融数据安全规范》（GB/T35273-2020），传输过程中应实施基于角色的访问控制（RBAC）机制。4.2访问控制机制访问控制应采用多因素认证（MFA）机制，如生物识别、密码+短信验证码等，提升账户安全性。根据《信息安全技术多因素认证通用技术规范》（GB/T39786-2021），多因素认证可有效降低账户被入侵风险。应建立基于角色的访问控制（RBAC）模型，根据用户身份、岗位职责分配访问权限。根据《金融信息安全管理规范》（GB/T35273-2020），RBAC模型可有效实现权限精细化管理。访问控制应结合动态权限管理，根据用户行为、时间、地点等动态调整权限。根据《信息安全技术动态访问控制技术规范》（GB/T39787-2021），动态权限管理可提升系统安全性。访问控制应结合最小权限原则，确保用户仅拥有完成其工作所需的最小权限。根据《信息安全技术信息系统安全等级保护基本要求》（GB/T22239-2019），最小权限原则是保障系统安全的重要措施。访问控制应具备审计追踪功能，记录用户操作日志，便于事后追溯和审计。根据《信息安全技术信息系统安全等级保护基本要求》（GB/T22239-2019），日志记录应包含时间、用户、操作内容等信息。4.3用户权限管理用户权限管理应遵循“权责一致”原则，确保用户权限与岗位职责相匹配。根据《金融信息安全管理规范》（GB/T35273-2020），权限分配应基于岗位职责，避免越权操作。用户权限应定期轮换，防止长期使用导致的安全风险。根据《信息安全技术信息系统安全等级保护基本要求》（GB/T22239-2019），定期权限轮换是降低权限滥用的重要手段。用户权限管理应结合身份认证与权限控制，确保用户身份真实有效且权限合理。根据《信息安全技术多因素认证通用技术规范》（GB/T39786-2021），权限控制应与身份认证结合实施。用户权限管理应具备权限撤销机制，当用户离职或被撤销权限时，应及时解除其所有权限。根据《信息安全技术信息系统安全等级保护基本要求》（GB/T22239-2019），权限撤销是保障系统安全的重要环节。用户权限管理应结合权限分级，根据用户角色划分不同级别的权限，确保不同角色拥有不同范围的权限。根据《金融数据安全规范》（GB/T35273-2020），权限分级管理可有效提升系统安全性。4.4访问日志与审计的具体内容访问日志应记录用户登录时间、IP地址、访问路径、操作内容等信息，确保可追溯。根据《信息安全技术信息系统安全等级保护基本要求》（GB/T22239-2019），日志记录应包含时间、用户、操作、IP等关键信息。审计应定期检查日志内容，发现异常操作及时处理。根据《信息安全技术审计技术规范》（GB/T39788-2021），审计应覆盖用户行为、系统操作、权限变更等关键点。审计应记录用户登录失败次数、访问权限变更记录、异常访问行为等，便于风险分析。根据《金融数据安全规范》（GB/T35273-2020），审计应包括异常行为检测与分析功能。审计应结合日志分析工具，识别潜在安全威胁，如非法访问、数据篡改等。根据《信息安全技术审计技术规范》（GB/T39788-2021），审计分析应结合日志数据进行风险评估。审计记录应保存一定周期，确保在发生安全事件时可追溯。根据《信息安全技术信息系统安全等级保护基本要求》（GB/T22239-2019），审计日志应保存不少于6个月，确保事件追溯需求。第5章数据处理与分析5.1数据处理安全要求数据处理过程中应遵循最小必要原则，确保仅处理必需的数据，避免数据泄露或滥用。根据《个人信息保护法》第13条，数据处理应明确数据目的和用途，限制数据处理范围。数据传输过程中应采用加密技术，如TLS1.3协议，确保数据在传输过程中的机密性与完整性。据ISO/IEC27001标准，数据传输需通过安全通道进行，防止中间人攻击。数据存储应采用加密存储技术，如AES-256，确保数据在静态存储时的安全性。根据《数据安全法》第18条，数据存储应采用物理与逻辑双重保护机制，防止数据被非法访问或篡改。数据处理应建立访问控制机制，如RBAC（基于角色的访问控制），确保只有授权人员可访问敏感数据。根据《网络安全法》第39条，数据处理需设置严格的权限管理，防止未授权访问。数据处理应定期进行安全审计与漏洞扫描，确保系统符合相关安全标准，如NISTSP800-193。通过定期检查，可及时发现并修复潜在的安全风险。5.2数据分析规范数据分析应遵循数据隐私保护原则，确保在分析过程中不泄露敏感信息。根据《个人信息保护法》第25条，数据分析需在合法、公正、透明的基础上进行，不得擅自收集或使用个人敏感信息。数据分析应采用脱敏技术，如差分隐私（DifferentialPrivacy），确保在处理敏感数据时，不会因数据泄露而影响个体隐私。据MIT的研究，差分隐私可有效降低数据泄露风险，同时保持分析结果的准确性。数据分析应建立数据分类与分级制度，根据数据敏感性划分等级，分别采取不同的处理方式。根据《数据安全管理办法》第11条，数据应按重要性、敏感性进行分类，并制定相应的处理流程。数据分析应采用数据质量控制措施，如数据清洗、去重、校验等，确保分析结果的准确性与可靠性。根据《数据质量评估指南》第5章，数据质量应从完整性、准确性、一致性、及时性等方面进行评估。数据分析应建立数据使用记录与审计机制，确保数据的使用过程可追溯，防止数据滥用或违规操作。根据《数据安全法》第24条，数据使用需记录并存档，确保可追溯性与合规性。5.3数据共享与披露数据共享应遵循“最小必要”原则，仅在法律允许或必要的情况下进行数据交换。根据《数据安全法》第22条，数据共享需明确共享目的、范围和方式，确保数据安全与合规。数据共享应通过安全通道进行，如采用、SAML等技术，确保数据在传输过程中的安全性。根据ISO/IEC27001标准，数据共享应通过加密传输和身份认证机制保障数据安全。数据披露应严格限定在合法范围内，不得向无关方泄露敏感信息。根据《个人信息保护法》第26条，数据披露需经授权，并明确披露范围和用途，防止数据滥用。数据披露应建立审批与授权机制，确保数据使用符合法律法规及内部政策。根据《数据安全管理办法》第12条，数据披露需经审批，由专人负责管理，确保数据使用合法合规。数据披露应建立记录与审计机制，确保数据使用过程可追溯，防止数据被非法使用或泄露。根据《数据安全法》第25条，数据披露需记录使用过程，并定期进行审计，确保数据安全与合规。5.4数据销毁与回收数据销毁应采用物理销毁或逻辑销毁方式，确保数据彻底消除。根据《数据安全法》第21条，数据销毁应通过不可恢复的方式进行，如粉碎、擦除等，防止数据被恢复使用。数据销毁应遵循“数据生命周期管理”原则，确保数据在生命周期结束后及时销毁。根据《数据安全管理办法》第13条，数据销毁应结合数据类型和使用情况，制定相应的销毁方案。数据回收应建立回收机制，确保不再需要的数据能够安全、合规地回收。根据《数据安全管理办法》第14条，数据回收需经过审批，确保数据回收过程符合安全规范。数据回收应建立回收记录与审计机制，确保数据回收过程可追溯，防止数据被遗漏或误回收。根据《数据安全法》第23条，数据回收需记录回收过程，并定期进行审计，确保数据安全。数据销毁与回收应结合数据分类与管理策略，确保数据在不同阶段的安全处理。根据《数据安全管理办法》第15条，数据销毁与回收应与数据分类、存储、使用等环节相结合，形成完整的数据管理流程。第6章数据安全事件管理6.1事件报告与响应事件报告应遵循《个人信息保护法》和《网络安全法》的相关规定，确保信息准确、完整、及时，避免因信息缺失或延迟导致的进一步风险。事件报告应包含事件发生时间、地点、类型、影响范围、涉及人员、初步原因及处理措施等关键信息，确保多方协同处置。事件响应应按照《信息安全事件分级标准》进行分类，依据事件严重程度启动相应的应急响应级别，确保资源快速调配。响应过程中应遵循“先报告、后处理”的原则，确保信息传递的及时性与准确性，防止因信息不畅导致的二次泄露。事件响应需在24小时内完成初步报告，并在72小时内提交详细报告，确保事件全周期管理。6.2事件调查与分析事件调查应由具备资质的第三方机构或内部安全团队开展，依据《信息安全事件调查规范》进行系统性排查，确保调查过程合法合规。调查应采用“事件溯源”方法，从系统日志、网络流量、用户行为等多维度分析事件成因，识别潜在风险点。事件分析应结合《信息安全事件分类分级指南》，明确事件类型、影响范围及风险等级，为后续处置提供依据。分析过程中应运用数据挖掘与机器学习技术，识别异常模式，提升事件识别与预警能力。事件分析需形成报告，明确事件根源、影响范围及改进措施，为后续制度优化提供数据支持。6.3事件整改与复盘事件整改应按照《信息安全事件整改管理规范》执行，确保整改措施具体、可量化、可追踪，避免同类事件再次发生。整改应结合事件分析结果，制定针对性的修复方案，包括系统修复、权限调整、数据隔离等措施。整改后应进行验证，确保整改措施有效，并通过测试验证其安全性与稳定性。整改过程应纳入组织的持续改进体系，通过复盘会议总结经验教训，提升整体安全管理水平。整改复盘应形成书面报告，纳入年度安全评估，作为后续制度修订的重要依据。6.4信息安全应急演练的具体内容应急演练应按照《信息安全事件应急演练规范》组织，涵盖事件发现、报告、响应、分析、整改等全流程。演练应模拟真实场景，如数据泄露、系统入侵、网络攻击等，确保演练内容贴近实际业务需求。演练需设定明确的演练目标，如提升响应速度、验证应急流程有效性、检验团队协作能力等。演练过程中应记录关键节点，包括事件发现时间、响应时间、处理时间及最终结果，确保可追溯性。演练后应进行复盘评估，分析演练中的不足，优化应急预案，提升组织的应急处置能力。第7章监督检查与持续改进7.1监督检查机制监督检查机制是金融数据安全保护规范实施的重要保障，通常包括定期检查、专项检查和突击检查等多种形式，以确保各项制度落地执行。根据《金融数据安全保护规范》（GB/T35273-2020）规定，金融机构应建立覆盖全业务流程的监督检查体系，实现数据安全风险的动态监控。监督检查机制需结合内部审计与外部审计相结合，形成“内外结合、协同推进”的监督模式。例如，中国银保监会要求金融机构每年至少开展一次全面的数据安全专项审计，确保数据合规性与风险可控。监督检查应遵循“全覆盖、无死角、全过程”的原则，覆盖数据采集、存储、传输、使用、销毁等关键环节。根据《数据安全法》第25条，金融机构需对数据处理活动进行全流程的合规性审查，防止数据泄露和滥用。监督检查结果应形成书面报告，并作为内部管理的重要依据。根据《信息安全技术信息安全风险评估规范》（GB/T20984-2007），监督检查报告需包含风险识别、评估、控制措施及整改情况等内容，确保问题闭环管理。监督检查机制需与数据安全等级保护制度相结合，根据数据敏感程度分级实施检查。例如，关键信息基础设施运营者需按照《网络安全等级保护基本要求》（GB/T20984-2017）进行三级以上保护，监督检查频率相应提高。7.2检查内容与方法检查内容主要包括数据分类分级、安全防护措施、访问控制、数据备份与恢复、应急响应机制等方面。根据《金融数据安全保护规范》第4.2条，金融机构需对数据分类分级进行明确界定，并建立分级保护机制。检查方法涵盖定性检查与定量检查相结合，包括文档审查、系统审计、渗透测试、日志分析等。例如，根据《信息安全技术系统安全工程能力成熟度模型》（SSE-CMM），检查应采用系统化、标准化的方法，确保检查结果的客观性和可追溯性。检查过程中需重点关注数据加密、访问权限控制、数据传输加密、审计日志完整性等关键环节。根据《数据安全法》第17条，金融机构应确保数据传输过程中的加密技术符合国家相关标准，防止数据在传输过程中被窃取。检查结果需形成详细报告，并对发现的问题提出整改建议。根据《信息安全风险评估规范》第4.3条，检查报告应包括风险等级、整改措施、责任部门及完成时限等内容，确保问题整改落实到位。检查应结合实时监控与定期检查相结合，利用大数据分析和技术提升检查效率。例如，金融机构可引入数据安全监测平台，对异常访问行为进行实时预警，提升监督检查的智能化水平。7.3持续改进措施持续改进措施应建立在监督检查结果的基础上，通过定期评估和反馈机制，不断优化数据安全保护体系。根据《数据安全法》第21条，金融机构应根据监督检查结果，制定并落实数据安全改进计划，确保制度持续有效运行。持续改进应包括制度优化、技术升级、人员培训和文化建设等方面。例如，根据《信息安全技术信息安全风险评估规范》（GB/T20984-2007），金融机构应定期开展风险评估，结合评估结果优化安全策略，提升整体防护能力。持续改进需建立绩效评估体系，对数据安全保护措施的执行效果进行量化评估。根据《金融数据安全保护规范》第5.3条，评估应涵盖安全事件发生率、数据泄露事件数量、安全措施覆盖率等关键指标，确保改进措施有效落地。持续改进应推动数据安全文化建设，提升全员安全意识。根据《信息安全技术信息安全风险评估规范》（GB/T20984-2007），金融机构应通过培训、宣传和案例分析等方式，增强员工对数据安全重要性的认识，形成全员参与的安全文化。持续改进需与外部监管机构、行业标准和最佳实践相结合，不断引入先进的数据安全技术和管理方法。例如，金融机构可参考《数据安全治理框架》（ISO/IEC27001）中的管理实践，提升数据安全治理能力，实现持续改进。7.4评估与认证要求的具体内容评估与认证要求包括数据安全等级保护评估、数据安全合规性评估、数据安全审计评估等。根据《金融数据安全保护规范》第4.1条，金融机构需按照数据安全等级保护要求，定期开展等级保护评估，确保数据处理活动符合国家相关标准。评估内容涵盖数据分类分级、安全防护措施、访问控制、数据备份与恢复、应急响应机制等方面。根据《数据安全法》第17条，评估应包括数据分类分级的准确性、安全防护措施的完整性、数据备份