2026年工业数据分类分级实践

2026/06/102026年工业数据分类分级实践汇报人：信息化管理部目录政策背景与战略意义标准框架与核心规则实施路径与方法论典型案例与实践经验挑战分析与应对策略未来展望与行动建议010203040506政策背景与战略意义01工业数据安全的时代背景工业数据已成为数字经济时代的关键生产要素，其安全治理直接关系到国家安全与产业竞争力《数据安全法》第21条明确建立数据分类分级保护制度，构建核心/重要/一般数据分级框架《工业领域数据安全能力提升实施方案（2024-2026年）》工信部印发，提出到2026年底基本建立工业领域数据安全保障体系《工业和信息化领域数据安全管理办法（试行）》为重要数据和核心数据处理者提供操作指引4.5万家到2026年底，开展数据分类分级保护的企业目标数量覆盖范围覆盖各省行业排名前10%的规上工业企业工业数据安全面临的现实挑战核心痛点企业现状数据散工业数据分散在不同企业、不同产线、不同系统中，形成大量"数据孤岛"标准乱数据格式、质量、接口参差不齐，缺乏统一行业标准流通难出于安全与合规顾虑，优质数据无法高效赋能产业大型企业数据安全专项工作尚在起步阶段，未形成完整治理体系中小微企业数字化能力有限，仅通过简单工控防护，未涉及专门的数据分类分级工作数据分类分级的战略价值分类分级是数据安全管理体系的"第一公里"，决定了后续防护措施的精准性和有效性数据分类分级是数据安全治理的基石，是实现数据价值释放的前提条件安全底线保障通过差异化防护策略，确保核心数据和重要数据得到重点保护合规风险防控满足《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规要求，避免合规风险数据价值释放在保障安全的前提下，促进数据有序流动与价值挖掘产业协同赋能为工业互联网、智能制造等新业态提供可信数据基础标准框架与核心规则02顶层标准体系架构《数据安全法》建立数据分类分级保护制度，明确核心/重要/一般数据分级框架《个人信息保护法》对个人信息实行分类管理，落实最小必要与知情同意原则GB/T43697-2024通用底座通用分类维度：来源/内容/用途分级基准：影响对象/影响程度五大原则：科学实用/边界清晰/就高从严/点面结合/动态更新GB/T43697-2024《数据安全技术

数据分类分级规则》：通用分类维度、分级基准与五大原则全国信安标委指引《网络数据分类分级指引》：细化分类分级方法与流程，配套实操模板工业数据分类维度工业企业需结合自身业务模式，梳理业务流程与系统，形成数据分类清单研发数据域研发设计数据开发测试数据知识产权数据生产数据域控制信息工况状态工艺参数系统日志运维数据域物流数据产品售后服务数据设备维护数据管理数据域设备资产信息客户与产品信息供应链数据业务统计数据外部数据域与外部主体共享的数据第三方数据服务数据平台运营数据域物联采集数据知识库模型库数据研发数据企业管理数据域客户数据业务合作数据人事财务数据工业数据分级框架级别定义核心特征危害阈值三级数据关系国家安全重点领域、国民经济命脉、重大公共利益的数据国家级影响，泄露/篡改将严重危害国家安全、经济运行、社会稳定经国家有关部门评估认定，或满足特定高风险阈值二级数据特定领域/群体/区域，泄露/篡改/损毁直接危害公共利益的数据行业级影响，涉及大规模群体或关键业务覆盖度≥10万条、特定敏感领域（如工业核心工艺）一级数据核心/重要数据之外，仅影响组织自身或公民个体的数据组织级/个体级影响，泄露仅造成一般权益损害无大规模影响，如企业内部行政记录数据定级三大原则数据定级需遵循科学规范的原则，确保分级结果的准确性和实用性就高从严原则多维度交叉判定时，取最高级别。例如某数据既属工业重要数据，又含个人敏感信息，按核心/重要数据定级点面结合原则既评估单条数据风险，也评估数据汇聚后的叠加风险。例如单条病历为一般数据，百万级病历库升级为重要数据动态更新原则数据业务属性、规模、场景变化时，重新定级。例如新增跨境传输场景，重要数据需升级防护措施就高从严原则某数据既属工业重要数据，又含个人敏感信息，按核心/重要数据定级点面结合原则单条病历为一般数据，百万级病历库升级为重要数据动态更新原则新增跨境传输场景，重要数据需升级防护措施工业领域重要数据识别维度与国家秘密相关涉及国家秘密的数据或信息与国家安全相关包括人工智能控制程序、算法、源代码、训练模型数据等关乎国家核心竞争力的数据与行业发展安全相关影响行业整体竞争力和安全稳定的数据与工业领域出口管制物项相关涉及出口管制的技术、产品数据与行业特色相关如汽车行业竞争力相关的高价值敏感数据、未公开的食品安全重大事件信息处理个人信息达到一定数量10万人以上敏感个人信息、可能危害国家安全稳定的特定群体个人信息实施路径与方法论03数据分类分级实施四阶段流程1数据资产梳理对数据资产进行全面梳理，明确待分类分级的数据资产建立数据资产清单，标注数据来源、存储位置、使用场景等基础信息→2重要数据识别参照工业领域重要数据识别维度开展识别工作形成重要数据清单，明确数据级别和防护要求→3内部审批对重要数据清单进行内部审批通过后生成正式的重要数据目录→4重要数据目录备案向行业监管部门报送重要数据目录履行《网络数据安全管理条例》规定的安全管理机构设立义务和报告义务数据资产梳理方法信息系统数据ERP、MES、SCADA、PLM等核心业务系统数据工业控制系统数据DCS、PLC、SCADA等控制系统数据物联网设备数据传感器、智能设备采集的时序数据外部数据第三方数据服务、供应链协同数据系统调研访谈业务部门，深入了解数据产生、流转、使用、存储的全流程，掌握业务逻辑与数据关联关系，为后续分类分级奠定业务基础。技术扫描利用专业数据发现工具，自动识别企业数据库、文件服务器、云存储中的数据资产，实现技术层面的全面盘点与资产清单生成。文档分析系统分析设计文档、数据字典、接口文档等技术资料，提取数据定义、字段含义、业务规则等关键元数据信息。数据分类分级技术工具数据发现工具自动扫描数据库、文件系统，识别敏感数据数据分类工具基于规则引擎和机器学习，自动对数据进行分类标记数据分级工具根据预设规则，自动判定数据级别数据资产管理平台统一管理数据资产目录、分类分级结果、数据血缘关系适配性工具需适配工业场景，支持工业协议和工业数据格式准确性分类分级结果需达到较高准确率，减少人工复核工作量可扩展性支持自定义规则，适应企业业务变化合规性符合国家数据安全法律法规要求数据分级防护要求级别防护能力要求管理措施三级数据应能抵御来自国家级敌对组织的大规模恶意攻击严格访问控制、加密存储、安全审计、出境安全评估二级数据应能抵御大规模、较强的恶意攻击访问控制、数据脱敏、日志留存≥3年、定期风险评估一级数据应能抵御一般性恶意攻击基础访问控制、安全日志、定期备份一级数据鼓励在做好管理的前提下适当共享，释放价值二级数据仅向确需获取的授权机构及人员开放三级数据原则上不共享，确需共享须严格控制知悉范围数据安全风险评估评估频率重要数据和核心数据处理者每年至少开展一次数据安全风险评估评估内容数据收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开等环节的安全风险评估方法企业自查、远程检测、现场诊断相结合数据泄露风险数据在传输、存储、使用过程中的泄露可能性数据篡改风险数据被非法修改、破坏的可能性数据滥用风险数据被超范围使用、非法利用的可能性数据违规传输风险数据跨境传输、内部流转的合规性典型案例与实践经验04国家层面推进举措工信部联合国家数据局启动"模数共振"行动，推动工业数据价值释放行动目标构建数据-模型-场景应用良性互促循环面向钢铁、汽车、航空航天、工业母机等20个制造业重点行业每省级地区至少3个重点行业，每家央企至少1个行动内容行业通识层：每行业不少于5个高质量数据集场景专识层：每行业不少于30个高价值场景创新载体：每省级地区不少于3个空间，每行业不少于1个联合体地方实践：山东省2026年底全省工业领域数据安全保障体系基本建立5000+开展数据分类分级保护的重点企业超5000家10%各市年营收行业排名前10%规上工业企业全覆盖宣贯培训采用专题网课、论坛讲座、现场观摩等线上线下形式，加强法律法规和政策标准宣贯制度建设指导重点企业建立健全数据分类分级保护等安全管理制度，定期梳理识别重要和核心数据平台建设完善省级工业数据安全管理平台功能，鼓励有条件的市和企业建设市级及企业级节点监督检查滚动编制省、市两级工业领域数据安全风险防控重点企业名录，定期开展监督检查地方实践：海南省服务周期：2026年6月至12月1数据安全宣贯活动面向省内工信主管部门、规上工业企业，累计参加企业不少于150家2数据分类分级保护情况测评对全省工业领域各行业上年度营收排名前10%的规上企业（共46家）开展测评3数据安全风险评估审核对企业上报的风险评估报告进行逐一审核，形成审核报告4特定行业数据安全检测诊断深入查找企业数据安全风险隐患，提出风险防范建议5重要数据识别备案校验对工业企业识别上报的备案信息进行校验，形成重要数据备案表地方实践：湖南省6107万元供需对接大会意向合作金额供需对接大会现场达成意向合作6107万元首批高质量数据集发布25个工业高质量数据集先行先试名单，覆盖工业制造、能源低碳等多个领域"模数共振"空间长沙市推出，提供数据标注、模型训练等全流程基础支撑供需对接机制建立数据供需双方常态化对接机制，促进数据要素流通先行先试示范通过示范项目引领，带动更多企业参与数据分类分级工作基础设施支撑建设数据标注、模型训练等基础设施，降低企业实践门槛"模数共振"空间长沙市提供数据标注、模型训练等全流程基础支撑，打造数据要素与人工智能协同发展的创新载体，助力企业降低数据开发利用门槛，加速工业数据价值释放。数据标注模型训练全流程支撑企业实践：中铝股份实践背景数据分散孤岛铝行业数据分散在不同企业、不同产线、不同系统中，难以形成统一视图标准参差不齐数据格式、质量、接口标准不一，缺乏行业统一规范，互操作性差价值难以释放优质数据无法高效赋能产业，严重制约行业智能化转型进程解决方案行业数据联合体联合龙头企业、科研机构、技术服务商，共同构建行业数据生态统一标准体系制定数据分类分级标准，统一数据格式与接口规范数据共享机制在保障安全前提下探索共享模式，释放数据价值入选国家首批先行先试名单为行业数据治理提供示范样本示范价值中铝股份主导的"铝行业工业数据联合体"实践，为行业数据治理提供了可复制的示范样本，推动铝行业数据要素市场化配置改革。企业实践：中节能太阳能入选省级先行先试名单，实现国家级、省级"双示范"项目背景生产过程连续不间断、系统耦合度极高、安全约束严苛数据特征每秒产生海量时序数据，承载工业机理与生产逻辑核心命题将专家行业知识转化为AI可理解、可推理的数字资产数据采集全面采集DCS系统温度、压力、流量等时序数据，构建高质量数据基础。数据标注由行业专家参与数据标注，确保数据质量与专业准确性。模型训练基于高质量数据集训练AI模型，实现工艺优化、故障预测等应用。企业实践：美的集团3大核心应用场景更快研发效率提升大幅周期缩短用户需求洞察用户需求洞察用户人群刻画家电趋势识别创新机会挖掘研发效率提升更快了解市场更全面了解用户快速推出新品数据治理基础数据分类分级数据质量管理数据共享机制挑战分析与应对策略05工业数据分类分级核心挑战数据复杂性工业数据类型多样、格式复杂，包括时序数据、关系数据、非结构化数据等数据规模大工业数据量巨大，传统人工分类分级方式效率低下数据关联性强工业数据之间存在复杂的关联关系，单一数据定级需考虑数据汇聚后的叠加风险跨部门协同难数据分类分级涉及多个部门，协调成本高业务理解不足技术人员对业务理解不足，难以准确判断数据价值和安全风险动态更新困难数据业务属性、规模、场景变化后，难以及时更新分级结果标准理解偏差企业对分类分级标准理解不一致，导致分级结果差异大监管要求变化法律法规和监管要求不断更新，企业需持续跟进应对策略：技术赋能智能分类分级工具基于规则引擎和机器学习，自动对数据进行分类分级，减少人工工作量数据血缘分析建立数据血缘关系图谱，追踪数据流转路径，识别数据汇聚风险动态监测预警建立数据安全态势感知平台，实时监测数据访问、流转行为，及时发现异常适配工业场景选择支持工业协议和工业数据格式的工具支持自定义规则工具需支持企业自定义分类分级规则，适应业务变化集成能力强工具需与企业现有信息系统、安全系统良好集成应对策略：管理优化建立完善的管理机制，确保数据分类分级工作持续推进组织保障成立数据安全领导小组和工作小组，明确职责分工制度建设制定数据分类分级管理制度、数据安全风险评估制度、数据安全事件应急响应制度等流程规范建立数据分类分级工作流程，明确数据资产梳理、重要数据识别、内部审批、目录备案等环节考核激励将数据分类分级工作纳入绩效考核，建立激励机制专业培训开展数据安全法律法规、标准规范、技术工具等方面的培训人才引进引进数据安全专业人才，提升团队专业能力外部合作与专业机构合作，获取技术支持和咨询服务应对策略：合规保障法律法规遵循严格遵守《数据安全法》《个人信息保护法》《工业和信息化领域数据安全管理办法（试行）》等法律法规标准规范对标对标GB/T43697-2024、《工业领域重要数据识别指南》等标准规范，确保分类分级结果准确监管要求落实及时关注监管要求变化，按要求开展重要数据目录备案、数据安全