数据安全风险防控工作指引

中国移动大数据安全风险防控工作指引

当前，党和政府高度重视大数据应用及安全保障相关工

作。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲

要》明确指出，要“实施国家大数据战略”，“加快推动数据资

源共享开放和开发应用“；要”加强数据资源安全保护”，“保

障安全高效可信应用国务院颁布的《促进大数据发展行动纲

要》提出，要深化大数据在各行业的创新应用，同步建立健全大

数据安全保障体系，切实保障数据安全。

在集团公司推动创业布局、创新发展和转型突破的关键时

期，大数据平台建设及业务拓展普遍成为各相关单位的工作重

点。公司领导高度关注大数据安全工作，多次强调要重视大数

据安全管理，同步推进防护手段建设。

为贯彻落实国家相关要求，确保公司业务支撑、网络支

撑、管理信息、DPI系统、业务管理平台等各领域大数据安全风

险的可管可控，助力大数据业务持续健康发展，切实维护月户

合法权益，集团公司编制了本工作指引。

一、充分认识大数据面临的各类安全风险

（一）内部管理风险

各单位在敏感数据的采集、传输、存储、使用、共享、销

毁各环节，可能存在人员管理、机房管理、设备管理等落实不

到位带来的严重安全隐患，也存在不同部门之间、内部不同平

台之间因数据共享带来的安全风险。

主要风险有：

L采集环节：在网络设备及业务平台侧进行数据分光复

用、流量镜像等配置操作时，因错配或违规配置导致数据被非

法窃取；

2.传输环节：数据传输过程中未通过安全域对数据流量进

行隔离、未严格执行数据脱敏或加密传输等要求，而导致数据

泄露风险；

3,存储环节：敏感数据明文存储迨成泄漏；存储设备出现

故障时，容灾管理措施不当导致数据丢失、损坏；

4.使用环节：在数据查询、访问、分析、挖掘中，未实施

严格的权限访问控制和数据模糊化处理而造成数据泄漏；

5,共享环节：数据资源跨部门、跨单位、跨省共享导致数

据多方留存，任一方保密措施不善，均可引起数据泄漏；各系统

间共享数据时，任一关联系统安全防护不当，均可能造成“一

点突破、全网皆失”的严重后果；

6,销毁环节：数据删除不彻底造成敏感数据残留而被违规

恢复利用。

（二）对外合作风险

运营商数据类型丰富、商业价值大、精准度高，在大数据

对外合作方面前景广阔。当前，公司与第三方在数据交换、系

统建设、建模分析、业务拓展、运维支撑等方面均有合作，一

旦发生安全事件，将对企业声誉、公司利益、业务开展、用户

隐私等产生重大影响。

主要风险有：

1.缺乏衡量标准：缺乏数据敏感度衡量标准，易向第三方

盲目共享用户个人细粒度敏感信息、核心静态标签等高价值敏

感数据；

2,敏感数据直传：在对外合作过程中，敏感数据未经加密

或脱敏，直接传送给第三方，特别是通过自动化接口定期传

输；

3.系统代维窃取：第三方厂商代维人员拥有我公司系统的

管理员帐号或使用帐号，有机会访问接触敏感数据，在管控手

段不足情况下，存在从后台违规导出高价值敏感数据的风险；

4.内置后门漏洞；重要业务系统的第三方厂商开发人员利

用开发源代码、上线调试等机会，遗留系统漏洞，内置软件后

门，非法窃取敏感信息；

5.业务合作留存：合作营业厅等违规留存或通过CRM系统等

查询积累用户敏感信息；第三方服务渠道收集留存客户资料；

6.其它违规手段：包括利用数据脱敏不当安全漏洞还原原

始数据，以及通过数据沉淀等手段获取全量数据。

（三）平台系统风险

各单位的大数据平台集中存储了B域、M域、0域及信令/DPI

系统等海量数据，易成为重点攻击目标，若出现网络规划、账

号管理、系统加固、数据防护不当等情况，可能发生安全事

件，造成海量敏感信息泄漏，并威胁公司数据资产安全。

主要风险有：

1.数据及应用层面风险：包括数据非授权或越权访问，数

据毁坏丢失、应用自身存在漏洞等;

2.网络及系统层面风险：包括安全评估及日志审计手段欠

缺、网络安全隔离不当、云基础设施虚拟化防护手段不足所带

来的风险；

3.资产和设备层面风险：人员管理职责分配失当导致权限

过于集中、机房管理及资产监管存在漏洞等。

二、全面把握大数据安全工作的对象与原则

（一）管控对象

大数据涉及业务支撑域系统（B域）、网络支撑域系统（0

域）、管理信息域系统（M域）、信令/'DPI数据系统、业务管理

平台等五大领域，均为安全风险管控的对象。

（二）基本原则

大数据安全管理应严格遵循如下基本原则，确保大数据可

管可控。

1.统一领导、分级管理：按照“谁主管，谁负责；谁维

护，谁负责；谁使用，谁负责；谁接入，谁负责”的原则，明

确责任分工，落实业务和平台数据安全主体责任；开展差异化

安全管控，实现数据分级管理；

2.部门领导、一岗双责：各业务部门一方面对本部门大数

据安全管理工作负责，另一方面对下级部门大数据安全管理工

作负有指导责任；

3.安全三同步：按照工信部关于三同步及互联网新技术新

业务安全评估相关要求，在大数据相关系统的设计、建设和运

行过程中，应做到同步规划，同步建设，同步运行；

4.业务拓展到哪里，管理覆盖到哪里：随着大数据业务的

拓展，参与数据去享的业务和平台均需同步配套信息安全管理

措施。

三、建立健全大数据安全内部管理流程

强化内部安全管理制度建设，开展端到端安全管理，落实

数据安全管控手段，从制度建设及全流程管理两各方面加强内

部大数据安全管理。

（一）健全内部安全管理制度

L制定内部安全管理细则：根据本指引，制定详细的公司

内部大数据共享安全管理细则，并推动落实；

2.建立常态化合规检查机制：应定期开展内部安全风险督

查检查，发现问题及时整改，确保管理制度及安全防护手段的

有效落实。

（二）实施端到端安全管控。

L采集环节：针对通过营业厅或客户经理线下收集的客户

资料，应统一上交登记，不得私自留存；对于DPI等采集节点设

备，应重点加强安全管控，对端口启动等敏感操作应统一纳入

4A及“金库模式”管控；

2.传输环节：针对跨安全域传输等存在潜在安全风险的环

境，应对敏感信息的传输进行加密保护，并根据数据敏感级别

采用相应的加密手段；

3,存储环节：针对存在潜在安全风险的环境，应对敏感信

息加密存储、并保障数据完整性，做好数据容灾备份;

4.使用环节：在数据查询、分析、挖掘等使用环节，应严

格进行权限访问控制，对敏感操作采用“金库模式”管控，并

定期开展事后审核；对用户敏感信息进行对外查询、展现、统

计等操作时，必须经过模糊化处理；

5.共享环节：针对内部单位间共享数据，应实施内部审批

及操作审计，通过保密协议等方式明确数据共享双方应承担的

安全责任，应具备的数据保护手段、限制数据使用范围和场景

等；对于工作中可接触敏感数据的员工，应签订个人安全保密

承诺书，明确安全责任；

6.销毁环节：涉及用户敏感信息的业务系统下线或敏感信

息的授权使用到期时，应采用可靠技术手段删除敏感信息，确

保信息不可还原。

四、持续强化大数据对外合作管理力度

加强对外合作安全管理是防范大数据安全风险的重点。各

单位应从加强制度建设，落实对合作方单位及人员管理，扎实

做好数据安全管挖等各方面入手，强化对外合作安全管理，切

实防范业务合作方给公司带来的安全风险。

（一）健全对外合作安全管理制度

1.制定对外合作安全管理细则：根据本指引，制定详细的

第三方大数据合作安全管理细则，并推动落实；

2•制定完善审批流程：未经正式审批，不得泄露、出售或

者非法向他人或第三方提供企业内部数据，不得接受他人或第

三方委托进行数据挖掘。

（二）强化第三方安全管理

1.开展合作方背景调查：重点做好第三方股权关系、境内

外合作关系、既往合作情况、运营历史背景等情况的调查，事

前规避潜在风险；

2.开展合作方安全资质审查：综合评估合作第三方的信息

安全保障能力，设立黑名单机制，确俣其具备相应的保密及运

营资质、管理制度及技术防护手段，确保合作方是合格授权

者，能切实保证敏感数据；

3.明确建设运维合作方安全责任：与合作方签署安全保密

协议，界定双方大数据管理责任界面，在相关合同中加入数据

保密的相关要求，明确对第三方安全责任及处罚机制；

4•明确业务合作方安全责任：与合作方签署安全保密协

议，界定双方大数据管理责任界面，明确规定合作方应建立的

数据保护制度、应具备的数据保护手段、限制数据使用范围和

场景、限制转租转售行为、应承担的安全责任，并明确处罚机

制；

5.规范第三方渠道管理：规范合作营业厅、第三方服务渠道

安全管理，明确敏感数据收集、存储、归档、销毁机制，完善

敏感数据模糊化查询机制，避免敏感数据违规留存；

6.加强第三方开发代维人员管理：严格按照《中国移动第三

方安全管理办法》要求，加强对第三方人员在保密协议、账号权

限、远程访问等方面的安全管理。针对第三方厂商开发的软件

代码进行审计，避免软件后门植入。

（三）严格数据安全管控

1.限制敏感数据直传：做好对外接口安全隔离或能力限

制，禁止将敏感数据通过系统接口传送至第三方公司平台，尤

其是境外公司；

2.确保敏感数据不出网：除非获得用户明确授权，未经脱

敏处理的用户个人隐私数据等敏感数据不可离开中国移动网络

与计算环境；各单位应建立完善的用户个人数据保护措施，严

防非法泄露和出卖用户个人数据的行为；

3,敏感数据脱敏后方可对外：基于数据分类分级管控原则

开展大数据对外合作，除明确禁止对外共享的保密信息外，在

进行充分安全风险评估基础上，对于去除个人隐私的群体性综

合性数据可对外开放，对于脱敏后无法关联推算匹配，且无法

精确描述到具体个人的模糊化标签数据可对外开放，但法律法

规明确需授权的应满足相应授权要求；

4.数据共享需获用户授权：除明确禁止对外共享的保密信

息外，用户个人敏感数据开放给他人或第三方企业时，应取得

用户个人的授权；

5.坚持数据服务最小化原则：在向第三方共享数据时，应

仅提供业务开展明确需要的用户属性、标签属性等数据，数据

规模应最小化，降低多余数据外泄风险；

6.防范其它违规手段：严格执行敏感数据安全脱敏机制，

避免数据被穷举、关联分析、推算演绎等非法还原操作；通过

不同批次差异化模糊处理等方法，避免对方通过积少成多，积

部分成整体等手段实现数据沉淀等。

五、不断提升大数据平台安全防护水平

持续完善大数据相关平台系统的安全管理与技术防护手段

建设，基于安全能力三同步原则，建设部署安全能力，满足平

台系统各层面安全防护要求。

（一）落实大数据平台安全三同步管理

L规划建设：全面梳理安全风险，明确相关资源，关注供

应链安全，对数据安全等风险进行全面分析和评估，并设计整

体安全方案；加强工程项目交付管理，确保系统现场施工严格

按照设计实施，按照设计交付；

2.系统上线：根据互联网新技术新业务安全评估相关要

求，严格开展安全风险评估，根据评估结果进行整改复核，未

经评估不得上线；

3•运营监督：开展周期性风险评估检查、监测和审计，保

证安全能力持续符合国家及公司内部安全管理要求；加强对设

备退网环节的安全管理，对退网设备进行数据清理并及时下

线，严禁闲置和非法挪用。

（二）做好平台系统安全防护

1.数据及应用层面

（1）同步部署数据安全防护能力：在开发、测试和系统部

署过程中落实数据安全保护手段及防护能力，避免安全漏洞；

（2）健全数据容灾备份机制：完善数据备份和恢复手段，

并通过保留多份备份数据、介质恢复演练等手段，保证数据的

可恢复性及业务的连续性；

(3)落实应用及内容安全防护手段：重点做好呢b应用安

全、对外接口安全、恶意代码检测清除等防护工作；加强内容

安全审核，避免存储分发“九不准”等违规不良信息内容。

2.网络及系统层面

(1)加强日志分析和审计：加强关键系统操作日志的定期

审计，提前发现安全隐患；重要数据的配置日志应进行远程备

份，并开展常态化审计；

(2)强化安全评估检查：对DPI、大数据平台等重要系统，

定期开展安全风险督查检查，及时整改安全隐患；

(3)建立分权制衡机制：将相关系统关键操作纳入“金库

模式”管控，涉及敏感数据操作，应多人共同协作完成，实现

“关键操作，分权制衡”；

(4)部署安全防护设备：采取安全域隔离、防火墙、入侵

检测、防DDoS等措施，加强大数据相关设备自身的网络及数据

安全防护；对防火墙策略进行严格管理，建立申请、审批、实

施、撤销的管理日环，并纳入“金库模式”管控；

(5)云基础设施虚拟化安全防护：加强云基础设施中租

户、资源池管理员以及业务系统管理员等多角色管控，采取针

对性安全措施，防范虚拟化软件安全、虚拟机安全、虚拟机交

互等安全风险；

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