中国数据安全基本制度

中国数据安全基本制度一、中国数据安全基本制度

中国数据安全基本制度旨在构建全面的数据安全治理体系，确保数据在收集、存储、使用、传输、共享、销毁等全生命周期过程中的安全性和合规性。该制度以国家法律法规为基础，结合行业特点和实际需求，形成一套系统性、规范化的数据安全管理框架。其核心目标在于保护国家数据安全、公共利益和个人合法权益，防范数据泄露、滥用、篡改等风险，促进数据要素市场的健康发展。

数据安全基本制度首先明确了数据分类分级管理原则。根据数据的敏感性、重要性以及可能带来的危害程度，将数据划分为公开数据、内部数据、秘密数据和核心数据四个等级。公开数据指非敏感、非关键数据，可在不损害国家安全、公共利益和个人隐私的前提下公开。内部数据指具有一定敏感性，仅限组织内部人员访问和使用的数据。秘密数据涉及国家安全、公共利益或商业秘密，需严格限制访问权限。核心数据则属于国家关键信息基础设施运营、重要领域业务活动等核心领域，具有最高敏感性和重要性，必须实施最严格的保护措施。数据分类分级管理要求组织根据数据性质和风险等级，制定相应的安全策略和技术措施，确保数据在不同等级间流转时符合安全要求。

数据安全基本制度强调了数据全生命周期安全管理。数据全生命周期包括数据收集、存储、使用、传输、共享、销毁等环节，每个环节都需建立完善的安全管理制度和技术措施。在数据收集环节，制度要求组织明确数据收集目的和范围，遵循合法、正当、必要原则，避免过度收集和非法获取数据。数据存储环节需采用加密、脱敏、访问控制等技术手段，确保数据存储安全。数据使用环节需建立内部审批和审计机制，防止数据滥用和非法访问。数据传输环节需采用安全传输协议和加密技术，防止数据在传输过程中被窃取或篡改。数据共享环节需明确共享范围和权限，确保数据共享符合法律法规和合同约定。数据销毁环节需采用物理销毁或加密销毁方式，确保数据不可恢复。数据全生命周期安全管理要求组织建立数据安全管理制度、技术标准和操作规程，定期开展安全评估和风险排查，及时整改安全隐患。

数据安全基本制度明确了数据安全责任体系。数据安全责任体系包括国家、行业、组织和个人四个层面的责任主体。国家层面，政府负责制定数据安全法律法规和政策，建立数据安全监管机制，统筹协调数据安全工作。行业层面，行业协会负责制定行业数据安全标准和规范，推动行业数据安全技术应用和人才培养。组织层面，企业事业单位和社会组织负责落实数据安全主体责任，建立健全数据安全管理制度，加强数据安全技术和人员培训。个人层面，数据主体有权了解其个人数据被收集、使用、共享的情况，有权要求组织删除或更正其个人数据，有权拒绝组织收集、使用、共享其个人数据。数据安全责任体系要求各责任主体明确自身职责，加强协作配合，形成数据安全治理合力。

数据安全基本制度规定了数据安全风险评估和处置机制。组织需定期开展数据安全风险评估，识别和评估数据安全风险，制定风险处置方案。风险评估内容包括数据安全管理制度、技术措施、人员操作等方面，评估方法可采用定性和定量相结合的方式。风险处置方案需明确风险等级、处置措施、责任人和完成时限。对于高风险问题，组织需立即采取措施进行处置，防止风险扩大。风险处置完成后，需进行效果评估，确保风险得到有效控制。数据安全风险评估和处置机制要求组织建立风险管理制度，明确风险评估流程、方法和标准，定期开展风险评估和处置工作，确保数据安全风险得到有效控制。

数据安全基本制度强调了数据安全技术保障措施。数据安全技术保障措施包括物理安全、网络安全、应用安全、数据安全等四个方面。物理安全要求组织建立数据中心、机房等物理环境的安全防护措施，防止未经授权的物理访问。网络安全要求组织建立防火墙、入侵检测、安全审计等技术措施，防止网络攻击和数据泄露。应用安全要求组织对应用程序进行安全设计和开发，防止应用漏洞和数据泄露。数据安全要求组织对数据进行加密、脱敏、备份等技术处理，确保数据安全。数据安全技术保障措施要求组织采用先进的安全技术和产品，定期进行安全检测和漏洞修复，确保数据安全防护能力。

数据安全基本制度建立了数据安全监管和执法机制。政府监管部门负责对组织的数据安全管理制度和技术措施进行监督检查，对违法违规行为进行处罚。监管方式包括定期检查、随机抽查、专项检查等，检查内容包括数据安全管理制度、技术措施、人员操作等方面。执法机制要求监管部门依法对违法违规行为进行处罚，包括警告、罚款、责令整改、吊销许可证等。数据安全监管和执法机制要求组织积极配合监管部门的工作，及时整改发现的问题，确保数据安全合规。

二、数据安全保护义务与责任主体

数据安全保护义务与责任主体是数据安全基本制度的核心内容，明确了各相关方在数据安全保护方面的职责和任务。该制度旨在通过明确责任主体，落实数据安全保护义务，构建全方位、多层次的数据安全保护体系，确保数据在各个环节得到有效保护。

数据安全保护义务包括数据收集、存储、使用、传输、共享、销毁等全生命周期过程中的各项要求。在数据收集环节，组织需遵循合法、正当、必要原则，明确数据收集目的和范围，避免过度收集和非法获取数据。组织需向数据主体告知数据收集的目的、方式、范围、存储期限等信息，并获得数据主体的同意。数据收集过程中需采取技术措施，防止数据泄露和非法访问。在数据存储环节，组织需采用加密、脱敏、访问控制等技术手段，确保数据存储安全。组织需建立数据中心、机房等物理环境的安全防护措施，防止未经授权的物理访问。数据存储过程中需定期进行数据备份，防止数据丢失。在数据使用环节，组织需建立内部审批和审计机制，防止数据滥用和非法访问。数据使用过程中需记录数据访问日志，便于追溯和审计。在数据传输环节，组织需采用安全传输协议和加密技术，防止数据在传输过程中被窃取或篡改。数据传输过程中需建立传输监控机制，及时发现和处理异常传输行为。在数据共享环节，组织需明确共享范围和权限，确保数据共享符合法律法规和合同约定。数据共享过程中需签订数据共享协议，明确双方的权利和义务。在数据销毁环节，组织需采用物理销毁或加密销毁方式，确保数据不可恢复。数据销毁过程中需记录销毁过程，防止数据泄露。

数据安全责任主体包括国家、行业、组织和个人四个层面。国家层面，政府负责制定数据安全法律法规和政策，建立数据安全监管机制，统筹协调数据安全工作。政府需建立数据安全监管机构，对组织的数据安全管理制度和技术措施进行监督检查，对违法违规行为进行处罚。政府还需建立数据安全应急机制，及时处置数据安全事件。行业层面，行业协会负责制定行业数据安全标准和规范，推动行业数据安全技术应用和人才培养。行业协会需组织开展数据安全培训和宣传，提高行业数据安全意识。组织层面，企业事业单位和社会组织负责落实数据安全主体责任，建立健全数据安全管理制度，加强数据安全技术和人员培训。组织需建立数据安全领导小组，负责统筹协调数据安全工作。组织还需建立数据安全责任制，明确各部门、各岗位的数据安全职责。个人层面，数据主体有权了解其个人数据被收集、使用、共享的情况，有权要求组织删除或更正其个人数据，有权拒绝组织收集、使用、共享其个人数据。个人需提高数据安全意识，保护个人信息安全。

数据安全责任落实要求各责任主体明确自身职责，加强协作配合，形成数据安全治理合力。组织需建立数据安全责任制，明确各部门、各岗位的数据安全职责，确保数据安全责任落实到人。组织需建立数据安全考核机制，将数据安全工作纳入绩效考核体系，激励员工积极参与数据安全保护工作。组织还需建立数据安全奖惩机制，对数据安全工作表现突出的员工给予奖励，对数据安全工作不力的员工进行处罚。政府监管部门需加强对组织的数据安全监管，对违法违规行为进行处罚，形成有效震慑。政府还需建立数据安全信用体系，将组织的数据安全信用状况纳入信用评价体系，对信用良好的组织给予优惠政策，对信用差的组织进行限制。行业协会需组织开展数据安全培训和宣传，提高行业数据安全意识。行业协会还需推动行业数据安全技术应用和人才培养，提升行业数据安全防护能力。

数据安全事件处置要求各责任主体建立数据安全事件处置机制，及时处置数据安全事件，防止事件扩大。组织需建立数据安全事件应急预案，明确数据安全事件的分类、分级、处置流程和责任主体。组织需定期开展数据安全事件应急演练，提高员工的数据安全事件处置能力。政府监管部门需建立数据安全事件通报机制，及时通报数据安全事件，警示其他组织加强数据安全保护。政府还需建立数据安全事件调查机制，对数据安全事件进行调查，查明事件原因，追究相关责任。个人需提高数据安全意识，发现数据安全事件及时向组织报告。个人还需采取措施保护个人信息安全，防止个人信息被泄露。

数据安全持续改进要求各责任主体建立数据安全持续改进机制，不断提升数据安全保护能力。组织需定期开展数据安全评估，识别和评估数据安全风险，改进数据安全管理制度和技术措施。组织需鼓励员工参与数据安全改进工作，提出数据安全改进建议。组织还需引进先进的数据安全技术，提升数据安全防护能力。政府监管部门需不断完善数据安全法律法规和政策，形成更加完善的数据安全治理体系。政府还需加强数据安全监管能力建设，提升数据安全监管水平。行业协会需组织开展数据安全研究和交流，推动数据安全技术创新和应用。行业协会还需开展数据安全培训和宣传，提高行业数据安全意识。

数据安全保护义务与责任主体的落实，需要各相关方的共同努力。只有各责任主体明确自身职责，加强协作配合，形成数据安全治理合力，才能构建全方位、多层次的数据安全保护体系，确保数据在各个环节得到有效保护。通过落实数据安全保护义务，明确责任主体，可以有效防范数据安全风险，保护国家数据安全、公共利益和个人合法权益，促进数据要素市场的健康发展。

三、数据分类分级与处理规范

数据分类分级是数据安全保护的基础性工作，通过对数据进行分类分级，可以明确不同数据的安全保护要求，从而实现差异化保护，提高数据安全保护的针对性和有效性。数据分类分级管理要求组织根据数据的敏感性、重要性以及可能带来的危害程度，将数据划分为不同的等级，并制定相应的安全策略和技术措施。

数据分类分级原则主要依据数据的性质、来源、用途、价值等因素进行划分。公开数据是指非敏感、非关键数据，可以在不损害国家安全、公共利益和个人隐私的前提下公开。这类数据通常包括政府公开信息、公共新闻报道、学术研究成果等，其特点是数据量大、访问频率高、安全性要求较低。内部数据是指具有一定敏感性，仅限组织内部人员访问和使用的数据。这类数据通常包括组织内部的管理信息、员工信息、财务信息等，其特点是访问权限受到限制，安全性要求较高。秘密数据涉及国家安全、公共利益或商业秘密，需严格限制访问权限。这类数据通常包括国家秘密、商业秘密、个人隐私等，其特点是敏感性较高，安全性要求极高。核心数据则属于国家关键信息基础设施运营、重要领域业务活动等核心领域，具有最高敏感性和重要性，必须实施最严格的保护措施。这类数据通常包括国家关键信息基础设施运营数据、重要领域业务活动数据等，其特点是安全性要求最高，一旦泄露或遭到破坏，可能对国家安全、公共利益和个人合法权益造成严重损害。

数据分类分级方法包括定性和定量相结合的方式。定性方法主要依据数据的性质、来源、用途、价值等因素进行划分，例如根据数据的敏感性、重要性、价值等进行分类。定量方法主要依据数据的数量、访问频率、存储期限等因素进行划分，例如根据数据量的大小、访问频率的高低、存储期限的长短等进行分级。组织可以根据自身实际情况，选择合适的分类分级方法，或结合多种方法进行数据分类分级。数据分类分级过程中，需充分征求相关部门和人员的意见，确保分类分级结果的科学性和合理性。

数据分类分级管理要求组织建立数据分类分级管理制度，明确数据分类分级的原则、方法、流程和责任主体。组织需制定数据分类分级标准，明确不同数据等级的定义、特征和安全保护要求。组织还需建立数据分类分级流程，明确数据分类分级的步骤、方法和时间要求。组织还需建立数据分类分级责任制度，明确各部门、各岗位的数据分类分级职责，确保数据分类分级工作落到实处。组织还需定期开展数据分类分级审核，确保数据分类分级结果的准确性和有效性。

数据分类分级应用要求组织根据数据分类分级结果，制定相应的安全策略和技术措施，实现差异化保护。对于公开数据，组织可以采取较少的安全措施，例如设置公开访问接口、进行基本的访问控制等。对于内部数据，组织需要采取较高的安全措施，例如设置访问权限控制、进行数据加密、进行安全审计等。对于秘密数据，组织需要采取最严格的安全措施，例如设置严格的访问权限控制、进行数据加密、进行物理隔离、进行安全审计等。对于核心数据，组织需要采取最高级别的安全措施，例如设置最严格的访问权限控制、进行数据加密、进行物理隔离、进行安全审计、进行数据备份等。数据分类分级应用过程中，需根据数据的安全保护要求，选择合适的安全技术和产品，确保数据安全防护能力。

数据分类分级管理要求组织建立数据分类分级动态调整机制，根据数据的变化情况，及时调整数据的分类分级。数据分类分级动态调整机制包括数据分类分级定期审核、数据分类分级变更管理等内容。组织需定期开展数据分类分级审核，评估数据分类分级结果的准确性和有效性，根据评估结果，及时调整数据的分类分级。组织还需建立数据分类分级变更管理流程，当数据发生变化时，及时更新数据的分类分级，确保数据分类分级结果的实时性和准确性。数据分类分级动态调整过程中，需充分征求相关部门和人员的意见，确保数据分类分级调整的科学性和合理性。

数据分类分级管理要求组织加强数据分类分级培训，提高员工的数据分类分级意识和能力。组织需定期开展数据分类分级培训，向员工介绍数据分类分级的原则、方法、流程和要求，提高员工的数据分类分级意识和能力。组织还需建立数据分类分级考核机制，将数据分类分级工作纳入绩效考核体系，激励员工积极参与数据分类分级工作。组织还需建立数据分类分级奖惩机制，对数据分类分级工作表现突出的员工给予奖励，对数据分类分级工作不力的员工进行处罚。通过加强数据分类分级培训，可以有效提高员工的数据分类分级意识和能力，确保数据分类分级工作落到实处。

数据分类分级管理是数据安全保护的基础性工作，通过对数据进行分类分级，可以明确不同数据的安全保护要求，从而实现差异化保护，提高数据安全保护的针对性和有效性。组织需根据数据的性质、来源、用途、价值等因素，将数据划分为不同的等级，并制定相应的安全策略和技术措施。通过建立数据分类分级管理制度、标准、流程和责任制度，可以有效落实数据分类分级工作。根据数据分类分级结果，制定相应的安全策略和技术措施，实现差异化保护，提高数据安全保护的针对性和有效性。建立数据分类分级动态调整机制，根据数据的变化情况，及时调整数据的分类分级，确保数据分类分级结果的实时性和准确性。通过加强数据分类分级培训，可以有效提高员工的数据分类分级意识和能力，确保数据分类分级工作落到实处。

四、数据安全保护技术措施

数据安全保护技术措施是数据安全基本制度的重要组成部分，旨在通过技术手段，确保数据在收集、存储、使用、传输、共享、销毁等全生命周期过程中的安全性和合规性。该制度要求组织根据数据分类分级结果，采取相应的技术措施，防范数据泄露、滥用、篡改等风险，保护数据安全。数据安全保护技术措施包括物理安全、网络安全、应用安全、数据安全等多个方面，形成一套系统性的技术防护体系。

物理安全是数据安全保护的基础，主要指对数据中心、机房等物理环境的安全防护措施。组织需建立数据中心、机房等物理环境的安全防护措施，防止未经授权的物理访问。具体措施包括设置门禁系统、视频监控系统、入侵检测系统等，确保数据中心、机房等物理环境的安全。组织还需定期对物理环境进行安全检查，及时发现和处理安全隐患。例如，定期检查门禁系统是否正常运行，视频监控系统是否覆盖所有关键区域，入侵检测系统是否能够及时发现异常情况。物理安全还包括对数据存储介质的安全管理，例如硬盘、U盘等，需采取相应的物理保护措施，防止数据存储介质被窃取或损坏。

网络安全是数据安全保护的关键，主要指对网络环境的安全防护措施。组织需建立防火墙、入侵检测、安全审计等技术措施，防止网络攻击和数据泄露。防火墙是网络安全的第一道防线，用于隔离内部网络和外部网络，防止未经授权的访问。入侵检测系统用于实时监测网络流量，及时发现并阻止网络攻击。安全审计系统用于记录网络活动，便于追溯和审计。组织还需定期对网络安全设备进行维护和更新，确保网络安全设备的正常运行。例如，定期更新防火墙规则，更新入侵检测系统数据库，定期检查安全审计系统日志。网络安全还包括对无线网络的安全防护，例如采用WPA2等加密协议，防止无线网络被窃听。

应用安全是数据安全保护的重要环节，主要指对应用程序的安全设计和开发。组织需对应用程序进行安全设计和开发，防止应用漏洞和数据泄露。应用安全包括输入验证、输出编码、权限控制、安全日志等方面。输入验证是指对用户输入的数据进行验证，防止恶意数据输入。输出编码是指对输出数据进行编码，防止跨站脚本攻击。权限控制是指对用户进行权限控制，防止越权访问。安全日志是指记录用户操作，便于追溯和审计。组织还需定期对应用程序进行安全测试，及时发现和修复应用漏洞。例如，定期进行渗透测试，定期进行代码审查，定期进行安全漏洞扫描。应用安全还包括对第三方应用程序的安全管理，例如对第三方应用程序进行安全评估，确保第三方应用程序的安全性。

数据安全是数据安全保护的核心理念，主要指对数据的加密、脱敏、备份等技术处理。组织需对数据进行加密、脱敏、备份等技术处理，确保数据安全。数据加密是指对数据进行加密，防止数据被窃取或篡改。数据脱敏是指对敏感数据进行脱敏，防止敏感数据泄露。数据备份是指对数据进行备份，防止数据丢失。组织还需定期对数据加密设备进行维护和更新，确保数据加密设备的正常运行。例如，定期更换加密密钥，定期检查加密设备性能。数据脱敏包括静态脱敏和动态脱敏，静态脱敏是指在数据存储时对数据进行脱敏，动态脱敏是指在数据使用时对数据进行脱敏。数据备份包括全备份和增量备份，全备份是指对数据进行完整备份，增量备份是指对新增数据进行备份。组织还需建立数据恢复机制，确保数据能够及时恢复。

数据安全保护技术措施的实施，需要组织建立完善的技术管理制度和技术标准。组织需制定数据安全技术管理制度，明确数据安全技术措施的实施要求、责任主体和时间要求。组织需制定数据安全技术标准，明确数据安全技术的选择、配置和使用要求。组织还需建立数据安全技术培训机制，提高员工的数据安全技术意识和能力。组织还需定期开展数据安全技术评估，评估数据安全技术措施的有效性，及时改进数据安全技术措施。例如，定期评估防火墙规则的有效性，定期评估入侵检测系统的性能，定期评估数据加密设备的性能。

数据安全保护技术措施的持续改进，需要组织关注新技术的发展和应用。组织需关注新技术的发展趋势，例如人工智能、区块链等新技术在数据安全领域的应用。组织需引进新技术，提升数据安全防护能力。例如，采用人工智能技术进行数据安全威胁检测，采用区块链技术进行数据安全溯源。组织还需与科研机构、高校等合作，开展数据安全技术研究，推动数据安全技术创新和应用。通过持续改进数据安全保护技术措施，可以有效提升数据安全防护能力，保护数据安全。

数据安全保护技术措施的实施，需要组织加强技术人员的培训和管理。组织需加强技术人员的培训，提高技术人员的专业技能和安全意识。组织还需建立技术人员的考核机制，将数据安全工作纳入绩效考核体系，激励技术人员积极参与数据安全保护工作。组织还需建立技术人员的奖惩机制，对数据安全工作表现突出的技术人员给予奖励，对数据安全工作不力的技术人员进行处罚。通过加强技术人员的培训和管理，可以有效提升数据安全保护能力，确保数据安全。

数据安全保护技术措施是数据安全基本制度的重要组成部分，通过采取物理安全、网络安全、应用安全、数据安全等技术措施，可以有效防范数据泄露、滥用、篡改等风险，保护数据安全。组织需根据数据分类分级结果，采取相应的技术措施，确保数据安全。通过建立完善的技术管理制度和技术标准，关注新技术的发展和应用，加强技术人员的培训和管理，可以有效提升数据安全防护能力，保护数据安全。

五、数据安全监督管理与执法

数据安全监督管理与执法是数据安全基本制度的重要保障，旨在通过有效的监督管理和严格的执法措施，确保数据安全法律法规和政策的贯彻执行，维护数据安全秩序。该制度明确了监督管理的主体、职责、方式和内容，以及执法的程序、措施和责任，形成了覆盖数据安全全过程的监督管理与执法体系。通过监督管理和执法，可以及时发现和纠正数据安全违法行为，有效防范和化解数据安全风险，保护国家数据安全、公共利益和个人合法权益。

数据安全监督管理主体包括政府监管部门、行业自律组织、组织内部管理层以及社会公众等多方力量。政府监管部门是数据安全监督管理的主要力量，负责制定数据安全法律法规和政策，建立数据安全监管机制，对组织的数据安全管理制度和技术措施进行监督检查，对违法违规行为进行处罚。例如，国家互联网信息办公室、国家发展和改革委员会、工业和信息化部等机构，根据职责分工，对相关领域的数据安全进行监管。行业自律组织在数据安全监督管理中发挥着重要作用，负责制定行业数据安全标准和规范，推动行业数据安全技术应用和人才培养，开展行业数据安全培训和宣传，提高行业数据安全意识。例如，中国互联网协会、中国电子商务协会等行业组织，通过制定行业标准和规范，推动行业数据安全自律。组织内部管理层是数据安全监督管理的直接责任者，负责建立健全数据安全管理制度，落实数据安全主体责任，加强数据安全技术和人员培训，定期开展数据安全风险评估和处置工作。例如，组织需设立数据安全领导小组，负责统筹协调数据安全工作，明确各部门、各岗位的数据安全职责，建立数据安全责任制，将数据安全工作纳入绩效考核体系，激励员工积极参与数据安全保护工作。社会公众也是数据安全监督管理的重要力量，有权了解其个人数据被收集、使用、共享的情况，有权要求组织删除或更正其个人数据，有权拒绝组织收集、使用、共享其个人数据，发现数据安全事件及时向组织报告。公众的监督和参与，对于维护数据安全秩序具有重要意义。

数据安全监督管理方式包括日常检查、专项检查、随机抽查、举报受理等多种形式。日常检查是指监管部门定期对组织的数据安全管理制度和技术措施进行监督检查，确保其符合法律法规和标准要求。例如，监管部门可能定期检查组织的数据安全管理制度是否健全，技术措施是否落实，人员培训是否到位等。专项检查是指针对特定领域或特定问题开展的数据安全检查，例如针对关键信息基础设施运营单位的数据安全检查，针对大数据平台的数据安全检查等。随机抽查是指监管部门随机选择组织进行数据安全检查，增加监管的威慑力。举报受理是指监管部门设立举报电话、邮箱等渠道，受理社会公众对数据安全违法行为的举报，并及时调查处理。数据安全监督管理内容涵盖数据安全管理制度、技术措施、人员操作、数据安全事件处置等多个方面，确保数据安全全过程的监督管理。

数据安全执法程序包括立案调查、证据收集、听证程序、处罚决定、行政复议和行政诉讼等环节。立案调查是指监管部门发现组织存在数据安全违法行为，或接到举报后，对违法行为进行立案调查。证据收集是指调查人员依法收集证据，确保证据的真实性、合法性和关联性。听证程序是指在进行处罚决定前，组织有权进行陈述和申辩，监管部门需组织听证，听取组织的意见。处罚决定是指监管部门根据调查结果，依法对违法行为进行处罚，处罚措施包括警告、罚款、责令改正、没收违法所得、吊销许可证等。行政复议和行政诉讼是指组织对处罚决定不服的，可以申请行政复议或提起行政诉讼。数据安全执法措施包括行政处罚、民事赔偿、刑事责任等多种形式，确保对数据安全违法行为形成有效震慑。例如，对于造成数据泄露的违法行为，监管部门可以依法对组织进行罚款，并责令其采取补救措施；对于造成严重后果的，组织负责人可能被追究刑事责任。

数据安全执法责任明确监管部门、组织和个人在数据安全执法中的责任。监管部门需依法履行监管职责，对数据安全违法行为进行查处，维护数据安全秩序。组织需落实数据安全主体责任，加强数据安全管理，防止数据安全违法行为的发生。个人需提高数据安全意识，保护个人信息安全，发现数据安全违法行为及时举报。例如，监管部门需建立数据安全执法责任制，明确执法人员的职责和权限，确保执法工作的规范性和有效性。组织需建立数据安全责任制，明确各部门、各岗位的数据安全职责，确保数据安全责任落实到人。个人需积极参与数据安全保护工作，提高数据安全意识，发现数据安全违法行为及时举报。通过明确执法责任，可以有效督促各方履行数据安全义务，形成数据安全治理合力。

数据安全监督管理与执法的协调机制包括部门协作、行业自律、社会监督等多种形式。部门协作是指不同监管部门之间，根据职责分工，加强协作配合，形成监管合力。例如，国家互联网信息办公室、国家发展和改革委员会、工业和信息化部等机构，通过建立联席会议制度，加强信息共享和联合执法，提高监管效率。行业自律是指行业自律组织通过制定行业标准和规范，推动行业数据安全自律，提高行业数据安全意识。例如，中国互联网协会等组织，通过制定行业标准和规范，推动行业数据安全技术应用和人才培养，提高行业数据安全水平。社会监督是指社会公众通过举报、投诉等方式，参与数据安全监督，及时发现和纠正数据安全违法行为。例如，个人发现组织存在数据安全违法行为，可以通过举报电话、邮箱等渠道进行举报，监管部门接到举报后，及时调查处理。通过建立协调机制，可以有效提高数据安全监督管理与执法的效率和效果。

数据安全监督管理与执法的创新发展要求监管部门、组织和个人积极采用新技术，提升数据安全监督管理与执法的能力。监管部门需采用大数据、人工智能等技术，提升数据安全监管能力，实现精准监管。例如，监管部门可以利用大数据技术，对海量数据进行分析，及时发现数据安全风险。组织需采用新技术，提升数据安全防护能力，例如采用人工智能技术进行数据安全威胁检测，采用区块链技术进行数据安全溯源。个人需提高数据安全意识，学习数据安全知识，掌握数据安全技能。通过创新发展，可以有效提升数据安全监督管理与执法的能力，形成更加完善的数据安全治理体系。

数据安全监督管理与执法是数据安全基本制度的重要保障，通过明确监督管理的主体、职责、方式和内容，以及执法的程序、措施和责任，可以有效督促各方履行数据安全义务，防范和化解数据安全风险，保护国家数据安全、公共利益和个人合法权益。通过建立协调机制，采用新技术，可以不断提升数据安全监督管理与执法的能力和水平，形成更加完善的数据安全治理体系，为数据要素市场的健康发展提供有力保障。

六、数据安全事件应急响应与处置

数据安全事件应急响应与处置是数据安全保护体系中的关键环节，旨在确保在发生数据安全事件时，能够迅速、有效地进行响应和处置，最大限度地降低事件造成的损失。该制度要求组织建立完善的数据安全事件应急响应机制，明确事件的分类、分级、处置流程和责任主体，定期开展应急演练，提高员工的数据安全事件应急响应能力。通过应急响应与处置，可以及时发现和控制数据安全事件，防止事件扩大，保护数据安全。

数据安全事件分类分级是应急响应与处置的基础。组织需根据事件的性质、影响范围、危害程度等因素，对数据安全事件进行分类分级。事件分类包括数据泄露、数据篡改、数据丢失、网络攻击等类型。事件分级则根据事件的影响范围和危害程度，分为一般事件、较大事件、重大事件和特别重大事件四个等级。一般事件通常指对组织内部数据造成影响，影响范围较小，危害程度较低的事件。较大事件通常指对组织内部数据造成较严重影响，影响范围较大，危害程度较高的事件。重大事件通常指对组织外部数据造成严重影响，影响范围较大，危害程度严重的事件。特别重大事件通常指对国家安全、公共利益造成严重影响，影响范围大，危害程度特别严重的事件。事件分类分级要求组织制定事件分类分级标准，明确不同事件类型和等级的定义、特征和处理要求。组织还需建立事件分类分级流程，明确事件的分类分级方法、流程和时间要求。组织还需建立事件分类分级责任制度，明确各部门、各岗位的事件分类分级职责，确保事件分类分级工作落到实处。

数据安全事件应急响应流程包括事件报告、事件分析、事件处置、事件恢复、事件总结等环节。事件报告是指组织发现数据安全事件后，及时向相关部门和人员报告事件情况。事件分析是指对事件的原因、影响、发展趋势进行分析，为事件处置提供依据。事件处置是指根据事件的性质和等级，采取相应的措施，控制事件的发展，防止事件扩大。事件恢复是指对受影响的数据进行恢复，恢复系统的正常运行。事件总结是指对事件进行总结评估，分析事件原因，改进应急响应机制。组织需制定事件应急响应流程，明确每个环节的具体步骤、方法和时间要求。例如，事件报告环节需明确报告的对象、内容、方式和时间要求。事件分析环节需明确分析的方法、工具和流程。事件处置环节需明确处置的措施、责任人和时间要求。事件恢复环节需明确恢复的步骤、方法和时间