《智慧交通数据安全防护规范（试行）》

《智慧交通数据安全防护规范（试行）》第一章总则第一条为贯彻落实国家数据安全、个人信息保护相关法律法规，规范智慧交通领域数据处理活动，保障数据安全，促进数据开发利用，保护个人、组织的合法权益，维护国家主权、安全和发展利益，结合智慧交通行业特点，制定本规范。第二条本规范适用于智慧交通领域各类数据处理者，包括但不限于交通运输主管部门、交通建设与运营单位、智能网联汽车运营企业、交通信息服务提供商、互联网出行平台等，开展智慧交通数据的采集、传输、存储、处理、交换、销毁等全生命周期安全管理活动。第三条智慧交通数据安全防护坚持“安全与发展并重、以安全保发展”的原则，遵循分类分级、权责一致、预防为主、技管结合、动态防护的总体策略。数据处理者对数据安全承担主体责任。第四条智慧交通数据安全管理应覆盖物理环境、通信网络、区域边界、计算环境、管理中心等各个层面，构建“纵深防御”的安全技术体系，确保数据在各个生命周期环节的机密性、完整性和可用性。第二章术语与定义第五条智慧交通数据，是指在智慧交通建设、运营、管理及服务过程中产生和收集的，以电子或者其他形式对与交通运输活动相关的各种信息进行记录的各类数据。包括但不限于路网运行数据、车辆及船舶运行数据、从业人员数据、旅客运输数据、货物运输数据、交通基础设施状态数据、视频监控图像数据等。第六条核心数据，是指关系国家安全、国民经济命脉、重要民生和重大公共利益，一旦遭到篡改、破坏、泄露或者非法获取、非法利用，可能对国家安全、经济发展或者公共利益造成特别严重危害的智慧交通数据。第七条重要数据，是指一旦遭到篡改、破坏、泄露或者非法获取，可能对国家安全、经济发展或者公共利益造成较大危害的智慧交通数据。第八条一般数据，是指除核心数据、重要数据以外的其他智慧交通数据。第九条数据处理者，是指在数据处理活动中自主决定处理目的、处理方式的组织或个人。第三章数据分类分级管理第十条数据处理者应建立完善的数据分类分级制度，并定期进行梳理和更新。数据分类应遵循科学性、稳定性、实用性和扩展性原则；数据分级应遵循数据遭篡改、破坏、泄露或者非法获取后对国家安全、公共利益以及个人、组织合法权益的危害程度进行定级。第十一条智慧交通数据分类维度主要包括但不限于：（一）按数据归属分类：可分为公共数据、企业数据、个人数据。（二）按数据对象分类：可分为基础设施数据、运载工具数据、从业人员数据、旅客数据、货物数据、环境感知数据等。（三）按数据业务分类：可分为道路交通数据、水上交通数据、轨道交通数据、民航运输数据、邮政快递数据等。第十二条智慧交通数据分级参照以下标准执行，并结合具体业务场景细化：数据级别定义描述级别标识典型示例核心数据关系国家安全、国民经济命脉、重要民生和重大公共利益，危害程度为“特别严重”。L4涉及国家关键交通基础设施的地理空间坐标精度数据；国家战略物资运输调度数据；特大型桥梁隧道的结构安全监测核心参数等。重要数据对国家安全、经济发展或公共利益造成较大危害，危害程度为“严重”。L3车辆实时轨迹全量数据（覆盖范围广、时间长）；包含人脸特征的车站安检监控视频；重要交通枢纽的客流量统计与流向数据；危险品运输车辆实时位置及货物信息。一般数据对个人、组织合法权益或公共利益造成轻微危害，危害程度为“一般”。L2公共交通车辆的基本属性信息（不含实时位置）；经过脱敏处理的交通流统计数据；公开的交通路况信息。个人信息关联特定自然人身份的信息，危害程度视敏感程度而定。L1/L2/L3乘客姓名、身份证号、电话号码；车辆牌照号；电子支付账号等。第十三条数据处理者应编制数据分类分级清单，并针对不同级别的数据制定差异化的安全防护策略。核心数据应在境内存储，确需向境外提供的，应当通过国家网信部门会同国务院有关部门组织的安全评估。第四章数据全生命周期安全要求第一节数据采集安全第十四条数据采集应遵循“合法、正当、必要”原则，公开采集规则，明示采集目的、方式和范围。采集个人信息应获得个人授权，法律法规另有规定的除外。第十五条在智慧交通场景下，利用路侧设备、车载传感器、视频监控等手段采集数据时，应确保采集设备的物理安全，防止设备被破坏、劫持或植入恶意程序。第十六条对于涉及生物特征信息（如人脸识别、指纹）的采集，应严格控制采集范围，原则上仅在特定安检、支付等必要场景下采集，并采取具有防伪活体检测的技术手段，禁止强制或变相强制采集非必要的生物特征信息。第十七条自动采集系统应具备数据清洗和过滤功能，剔除无效数据、冗余数据和明显的异常噪声数据，确保采集数据的准确性和可用性。对于高精度地图测绘数据的采集，必须严格遵守国家测绘地理信息相关法律法规，依法取得相应资质。第十八条数据采集接口应进行身份认证和访问控制，防止未授权第三方通过接口非法抓取数据。对于通过API接口接入的外部数据，应进行数据源合法性校验和安全审计。第二节数据传输安全第十九条数据传输应根据数据级别选择相应的加密传输通道。核心数据和重要数据在传输过程中必须使用加密技术，保障数据在网络传输过程中的机密性，防止被窃听、篡改或重放攻击。第二十条传输加密算法应符合国家密码管理相关规定，推荐使用国密算法（如SM2、SM3、SM4等）。对于无线传输环境（如车路协同V2X通信、5G传输），应建立高强度的链路加密机制。第二十一条数据处理者应在传输网络的关键节点部署网络边界防护设备，如防火墙、入侵检测系统（IDS）等，实时监测异常流量和攻击行为。核心数据传输网络应与其他网络进行逻辑隔离，必要时采用物理隔离。第二十二条建立数据传输完整性校验机制，在接收端对数据包进行校验，确保数据在传输过程中未被篡改或丢失。对于断点续传的大文件或数据流，应具备断点校验和恢复机制。第三节数据存储安全第二十三条核心数据和重要数据应当存储在中华人民共和国境内。因业务需要确需在境外存储的，应严格执行国家数据出境安全评估制度。第二十四条数据存储系统应具备完善的访问控制策略，遵循最小权限原则。数据库管理员、安全管理员、审计管理员权限应分离。禁止在数据库中明文存储敏感个人信息（如密码、身份证号、银行卡号）。第二十五条对核心数据和重要数据实施存储加密。加密可采用透明加密技术，对存储介质上的数据文件进行加密保护。密钥管理应独立于数据存储系统，采用硬件安全模块（HSM）或专用的密钥管理系统进行全生命周期管理。第二十六条建立数据备份与恢复机制。核心数据应实施异地实时备份；重要数据应定期进行全量备份和增量备份。备份数据应同样遵循访问控制和加密保护要求。定期对备份数据进行恢复演练，确保备份数据的可用性。第二十七条对于视频监控图像数据，应明确存储期限。涉及公共安全区域的视频数据存储期限一般不少于30天，涉及案件取证或事故调查的数据应按规定延长存储期限。存储期满后，应自动触发删除或归档脱敏流程。第四节数据处理与使用安全第二十八条数据处理和使用应严格限定在已授权的内部业务系统范围内。对外提供数据服务时，应经过严格的审批流程，并对数据输出内容进行安全检查。第二十九条开展数据分析挖掘、人工智能模型训练等处理活动时，原则上应使用脱敏后的数据。确需使用原始敏感数据的，应在安全可控的沙箱环境或可信计算环境中进行，并确保处理结果不泄露特定个人隐私或敏感信息。第三十条建立数据脱敏规则库。针对姓名、证件号、车牌号、手机号、位置轨迹等敏感字段，采用替换、重排、加密、截断、掩码等算法进行动态或静态脱敏。脱敏操作应保留数据的格式特征，以满足业务测试、统计分析等需求。第三十一条在数据共享交换场景中，应建立“可用不可见”的数据交互机制。通过多方安全计算（MPC）、联邦学习等隐私计算技术，在不交换原始数据的前提下实现数据价值的融合与计算。第三十二条严格限制对核心数据和重要数据的批量查询、下载操作。对于高频次、大批量的数据导出行为，应设置二次审批和人机结合验证机制，并进行实时告警。第五节数据交换与共享安全第三十三条数据处理者向其他组织或个人提供数据时，应当签订数据安全协议，明确双方的数据安全权利与义务，约定数据的使用范围、期限、安全责任及违约后果。第三十四条建立数据出境安全评估机制。对于向境外组织或个人提供数据的，应事前开展数据出境风险自评估，重点评估数据出境的必要性、目的合法性、境外接收方的保护能力及潜在风险，并按规定申报主管部门评估或备案。第三十五条涉及跨部门、跨区域的数据共享交换，应通过统一的交通数据共享交换平台进行。共享平台应提供统一的数据接口、身份认证、流量控制和全程审计日志功能。第三十六条在数据交换过程中，应对交换数据进行数字签名，确保数据来源的真实性和不可否认性。接收方应验证签名有效性，防止接收伪造或篡改的数据。第六节数据销毁安全第三十七条建立数据销毁管理制度，明确销毁对象、销毁方式、销毁流程和监督机制。当存储介质不再使用或数据超出保存期限时，必须执行彻底的销毁操作。第三十八条针对存储在硬盘、磁带、U盘等物理介质上的数据，销毁时应采用消磁、物理粉碎、焚烧等不可恢复的方式。针对逻辑存储空间的数据，应采用覆写（多次覆写随机数）的方式进行逻辑擦除。第三十九条数据销毁过程应全程记录，包括销毁数据的名称、级别、数量、销毁时间、销毁执行人、监销人等信息，销毁日志应长期保存以备审计。第四十条对于因设备报废、维修等原因导致数据残留风险的场景，应建立严格的资产报废审批流程，确保在设备移交或报废前，内部存储数据已被彻底清除。第五章技术防护体系要求第四十一条数据处理者应构建覆盖物理环境到应用层的全方位技术防护体系，重点强化身份认证、访问控制、安全审计、入侵防范、恶意代码防范等能力。第四十二条在身份认证方面，应采用多因素认证机制（MFA）。对于关键系统（如核心数据库、运维管理系统）的登录，必须使用双因子认证，推荐采用数字证书、生物特征（结合活体检测）等高强度认证方式。第四十三条在访问控制方面，应部署细粒度的访问控制策略。基于角色（RBAC）和属性（ABAC）相结合的方式，动态控制用户对数据的访问权限。实现“主体-客体-操作”的精细化授权，确保用户只能执行其职责所需的最小操作。第四十四条在安全审计方面，应开启所有关键系统和数据库的审计功能。审计记录应包含事件主体、客体、时间、源IP、操作类型、操作结果等关键信息。审计日志应定期归档，并防止被恶意删除或篡改。核心数据操作审计日志保存期限应不少于3年。第四十五条部署数据防泄漏（DLP）系统。在网络边界和终端部署DLP探针，对敏感数据的传输、存储进行监控和阻断。识别敏感数据违规外发行为（如通过邮件、IM工具、网盘上传敏感文件），并及时告警。第四十六条部署数据库审计与防护系统。实时监控数据库访问行为，识别高危SQL操作（如批量导出、表结构修改、权限提升），防范SQL注入攻击、拖库攻击等行为。第四十七条针对云平台环境，应利用云原生安全能力，配置安全组、网络ACL、WAF等防护措施。对容器镜像进行安全扫描，防止供应链攻击。确保云上数据存储的加密密钥由企业自主管理，不托管给云服务商。第六章管理保障体系要求第四十八条组织架构保障。数据处理者应设立数据安全管理委员会或指定专门的数据安全管理机构，明确数据安全第一责任人、数据安全管理部门、业务部门及IT部门的安全职责。第四十九条制度规范保障。制定并发布数据安全管理制度体系，包括但不限于：数据分类分级管理办法、数据全生命周期管理规范、数据访问控制规范、数据备份与恢复策略、数据安全事件应急预案、数据出境安全评估细则等。第五十条人员管理保障。定期开展数据安全背景审查，关键岗位人员应签署保密协议。定期组织全员数据安全意识和技能培训，培训内容应涵盖法律法规、安全制度、操作规范及应急响应流程，每年培训时长不少于规定学时。第五十一条供应链安全管理。加强对第三方服务商（如云服务商、系统开发商、运维服务商）的数据安全管理。在合作前对其进行数据安全能力评估，签订包含数据安全条款的合同。在合作期间对其进行监督审计，合作结束后应回收所有访问权限并清除相关数据。第五十二条建设项目管理。在智慧交通系统规划、设计、建设阶段，同步落实数据安全措施（即“三同步”原则）。系统上线前，必须开展数据安全专项测试或风险评估，未通过安全评估的系统不得上线运行。第七章监测预警与应急响应第五十三条建立全天候数据安全监测预警机制。利用态势感知平台、安全信息与事件管理系统（SIEM），收集和分析各类安全设备日志、系统日志、网络流量，实时发现数据异常访问、异常流量、疑似攻击行为。第五十四条设定明确的监测指标和告警阈值。例如：核心数据单次访问量超过阈值、非工作时间异常登录、频繁的数据导出操作、来自境外的异常访问请求等。一旦触发告警，应立即通知安全人员进行核查。第五十五条制定完善的数据安全事件应急预案。预案应按事件危害程度分级（特别重大、重大、较大、一般），明确不同级别事件的响应流程、处置措施、上报路径及责任人。第五十六条定期开展数据安全应急演练。每年至少组织一次实战化应急演练，模拟数据