数据安全分类分级规范

PAGE数据安全分类分级规范

目录TOC\o"1-4"\z\u一、总则 3二、适用范围 13三、术语和定义 15四、分类分级原则 19五、数据资产识别 22六、数据分类维度 24七、数据分类方法 28八、数据级别划分 32九、影响程度评估 36十、分类分级流程 39十一、分类分级标识 43十二、数据安全保护要求 45十三、组织角色与职责 50十四、分类分级结果管理 53十五、动态调整与监督检查 56

总则目的界定本规范旨在构建统一、科学、可落地的数据安全分类分级管理框架，明确数据安全属性的判定标准、分类体系、分级逻辑及管理要求，保障各类数据在存储、处理、传输、使用及销毁等全生命周期过程中的安全性，有效防范数据泄露、篡改、损毁等安全风险，维护信息安全稳定，支撑数据要素在合法合规场景下的有效利用，满足多领域数据安全管理的基础需求。适用范围本规范适用于数据处理、存储、传输、使用、备份、销毁等全环节涉及的所有数据，涵盖自然数据、社会数据、专业数据等不同类型数据，覆盖用户私有数据、公共数据集、第三方委托数据、业务专属数据等所属场景，同时规范数据安全分类分级工作全流程，适用于各类数据处理主体，包括政府部门、企事业单位、科研机构、行业服务平台等，不包含特定区域、特定主体或特定业务场景的限制。工作原则本规范遵循以下核心工作原则，确保分类分级工作的科学性、有效性、合规性：1、全面覆盖原则按照数据安全属性全维度、全场景开展分类分级，覆盖数据的所有潜在安全风险点，同时兼顾不同层级、不同类型数据的差异化需求，确保分类分级覆盖无遗漏，避免标准滞后或覆盖不足。2、精准匹配原则结合数据的功能定位、业务价值、安全敏感度等因素，精准判定数据安全等级，实现分类分级与数据实际安全需求精准匹配，避免盲目分级，确保分级结果与业务适配性、风险防范效果相契合。3、动态适配原则分类分级体系需根据数据安全风险演化、业务需求调整及外部环境变化，动态更新调整，实时适配不同类型、不同场景数据的安全要求，保障分类分级体系的持续有效性。4、权责明晰原则明确各类分类分级主体责任、责任范围及管理要求，清晰界定各参与主体在分类分级工作中的职责边界，保障工作有序推进、责任落实到位。5、最小化原则在数据分类分级过程中遵循最小化配置原则，优先依托现有安全基础开展分级，通过精准分级实现风险防控效果最大化，降低额外防护投入成本。指标定义本规范涉及的分类分级指标及定义如下：1、数据属性指标包括数据内容属性、业务属性、安全属性三类核心指标：数据内容属性指数据所承载的信息要素，如用户个人信息、业务交易数据、研发技术数据、公共统计数据等；业务属性指数据所属业务场景、功能用途，如用户行为数据、流程操作数据、业务报表数据等；安全属性指数据涉及的信息安全风险等级，包括敏感程度、易被破解性、易扩散性等维度。2、安全等级指标依据数据安全风险的严重程度划分为五个等级：最高级为安全核心级，涉及核心业务数据、重大公共数据，一旦泄露将造成广泛社会危害、重大业务损失，需最高防护要求；其次为高安全级，涉及重要业务数据、敏感个人信息，泄露将造成较大业务影响或较广泛安全风险，需严格防护；再次为中等安全级，涉及一般业务数据、普通个人信息，泄露将造成较小影响或局部风险，需常规防护；再次为较低安全级，涉及通用业务数据、低敏感个人信息，风险可控，适用常规防护要求；最低为安全常规级，涉及非敏感通用数据，风险极低，适用基础防护要求。3、分级阈值指标各等级对应的风险判定阈值需明确量化标准，如核心级数据经检测敏感度达特定水平、攻击破解难度达到特定等级等触发判定，阈值需兼顾通用性与精准性，避免主观偏差。分类分级流程本规范数据分类分级工作遵循标准化、闭环化流程开展，确保工作规范、结果准确：1、前置准备阶段明确分类分级适用边界，梳理全维度数据清单，对数据属性、业务属性、安全属性进行初步判定，结合数据安全风险特征明确分级初判结果，完成分级需求测算，确保工作前置准备充分。2、分类甄别阶段按照分类分级指标体系，对各项数据进行逐一甄别，确定所属分类类别（如个人信息类、业务数据类、公共数据类等），结合安全属性与风险程度确定初始安全等级，同步记录判定依据，明确分类、分级过程中采集的信息记录要求，确保甄别过程可追溯。3、校验校准阶段对初步分类分级结果开展交叉校验，排查分类遗漏、分级偏差、判定不合理等问题，依据校验结果对分类类别、安全等级予以修正校准，确保分类分级结果的准确性、合理性，满足合规要求。4、应用落地阶段根据分类分级结果，明确不同等级数据对应的管理要求、防护措施及管控规则，落位到具体业务环节、数据载体中，确保分类分级结果与实际业务管控需求有效衔接，实现风险防控落地。5、动态复评阶段定期开展分类分级结果复评，结合数据安全风险动态演化、业务功能调整、外部安全环境变化等情况，及时更新分类分级结果，确保分类分级体系始终适配实际需求，保障风险防控持续有效。分类分级依据本规范数据分类分级工作的依据覆盖多维度，确保分类分级结果具备科学性、合规性：1、法规标准依据遵循通用数据安全相关规范要求，包含《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等基础法律规范，以及国家、行业开展数据安全分类分级管理的通用技术标准、行业指南，明确分类分级的核心框架、要求边界，保障分类分级工作符合合规要求。2、风险防控依据依据数据安全风险特征相关要求，以数据潜在风险等级、风险传播影响程度为核心，结合数据敏感度、攻击可解性、扩散影响范围等维度，明确不同安全等级数据的风险防控标准，为分类分级提供风险判定依据。3、业务适配依据结合数据处理、应用的全环节业务场景需求，以数据业务价值、使用场景、业务价值判定为核心，匹配数据分类分级需求，确保分类分级结果与业务功能、业务价值适配，保障分级结果在实际应用中的合理性。4、安全能力依据结合数据安全防护能力现状，以现有安全防护体系适配度为核心，明确不同安全等级数据所需匹配的安全防护能力要求，为分类分级确定对应防护要求提供依据。管理要求本规范对数据分类分级工作开展管理要求明确如下：1、主体责任要求明确各级各类数据分类分级主体的责任边界，要求主体责任主体承担分类分级工作的统筹、组织实施、结果落地责任，明确各级分类分级负责人的职责清单与考核要求，确保责任落实到人，保障分类分级工作有序推进。2、标准规范要求要求分类分级过程严格遵循本规范相关要求，确保分类分级标准统一、方法科学、流程规范，分类分级结果符合统一标准，保障分类分级工作的一致性、可预期性。3、动态管理要求要求对分类分级结果实行动态管理，定期对分类分级结果进行复核调整，跟踪数据安全风险变化、业务需求调整、安全环境变化等情况，及时更新分类分级结论，确保分类分级与实际情况动态适配。4、责任追究要求对分类分级工作中出现责任缺失、结果偏差、执行不规范等问题，依规明确责任界定与处理要求，督促相关主体整改，保障分类分级工作合规开展，防范安全风险。5、共享应用要求明确分类分级结果共享应用要求，要求分类分级结果共享规范、应用适配，确保不同环节对分类分级结果的使用符合需求，保障分类分级结果的参考价值与实际应用效果相匹配。管理权限划分本规范对分类分级管理的权限划分明确如下：1、统筹审批权限数据安全分类分级工作的统筹、审批权限由数据安全管理部门或授权管理机构承担，负责确定分类分级总体框架、阈值标准，审核分类分级结果是否符合规范要求，对跨部门的分类分级需求审批，保障工作权责匹配。2、分类判定权限数据的分类、初始分级判定权限由数据归属主体或专业分类分级技术团队承担，负责依据对应数据属性、业务属性、安全属性判定分类类别与初始安全等级，确保分类判定结果符合要求。3、结果复核权限分类分级结果复核、调整权限由分类分级管理部门或授权管理机构承担，负责对分类分级结果开展校验、调整，排查偏差问题，确保分类分级结果准确合规。4、权限调换要求对于涉及跨主体分类分级需求调整、跨主体数据分类分级权限调整等情况，需明确调整流程与审批要求，报统筹审批机构确认，确保权限调整符合规范要求，保障分类分级工作有序推进。流程衔接要求本规范对分类分级与其他管理环节的流程衔接要求明确如下：1、与安全监测衔接要求要求安全监测、风险防控等工作与分类分级工作协同衔接，监测数据安全风险信息后，及时与分类分级结果关联对应数据，对风险较高的数据精准调整分类分级等级，实现风险防控与分类分级相互支撑，保障风险防控效果。2、与防护措施衔接要求要求分类分级结果作为防护措施制定的依据，针对不同等级数据匹配对应的防护措施、管控要求，明确防护措施的具体实施标准，保障分类分级结果与实际防护措施有效衔接，实现风险防控落地。3、与应急处置衔接要求要求分类分级结果作为应急处置工作的依据，在数据安全事件处置中参考分类分级结论，精准定位高风险数据范围，明确应急处置的重点管控方向与防控措施，提升应急处置的精准性、有效性。4、与其他工作衔接要求要求分类分级工作与其他相关工作（如数据合规审计、业务管控、数据治理）实现流程衔接，统一分类分级口径，确保各工作环节对分类分级要求一致，保障全流程工作协同推进。监督考核要求本规范对分类分级工作的监督考核要求明确如下：1、监督机制要求建立分类分级工作全流程监督机制，覆盖分类分级准备、实施、校验、落地、复评全环节，安排专门监督机构或专人定期开展监督检查，对分类分级流程规范、结果准确性、责任落实情况开展监督核查，确保监督工作全覆盖、无遗漏。2、考核要求要求明确分类分级工作的考核要求，按照分类分级工作的质量、效率、合规性、效果等维度设定考核标准，将分类分级工作纳入相关主体考核体系，对完成分类分级工作、落实要求、风险防控效果符合要求的主体给予正向激励，对存在违规行为、分类分级结果偏差、执行不到位的问题主体依法依规处理，保障分类分级工作实效。3、反馈完善要求要求建立分类分级工作反馈机制，对监督、考核中发现的问题及时反馈，分析问题根源，针对性完善分类分级相关要求，优化分类分级工作标准、流程，提升分类分级工作的科学性与有效性，持续改进工作水平。保障措施本规范对分类分级工作的保障措施明确如下：1、资源保障要求明确分类分级工作所需资源保障要求，要求充足配置分类分级工作所需的技术、人力、人员、设备、资金等资源，包括技术资源、专业人才培养、专业团队配置、技术设备支撑等，保障分类分级工作开展有资源支撑。2、能力保障要求提升分类分级工作相关能力，包括技术能力、人员能力、标准能力等，定期开展分类分级相关培训，提升专业人员的分类分级判定能力、流程执行能力，优化分类分级技术标准，保障分类分级能力适配工作需求。3、技术支撑要求借助先进的技术手段保障分类分级工作开展，运用智能分类技术、自动化分级工具等技术方法，提升分类判定效率、结果准确性，减少人工判定偏差，保障分类分级工作的精准性。4、制度保障要求完善分类分级相关配套制度，明确分类分级工作中的制度规范、管理要求、监督考核要求，为分类分级工作开展提供制度支撑，保障工作有序推进、规范落实。5、协同保障要求强化跨主体、跨部门协同保障，明确各参与主体的协同配合机制，建立分类分级工作协同对接体系，保障各项工作环节协同推进，及时响应各类需求，保障分类分级工作全面落地。附则要求本规范未尽事宜，按照国家相关数据安全分类分级管理要求执行；本规范适用所有涉及数据分类分级工作的主体，自发布之日起生效执行，此前相关规定与本规范不一致的，以本规范为准。适用范围适用主体本规范主要适用于各类组织及从业人员在数据安全分类与分级管理全流程中的相关活动。具体涵盖依法成立的单位、机构、团体以及具体承担数据相关维护、处理、分析等职能的主体，以及参与数据安全分类、分级、识别、评估、应用及相关技术、管理工作的各类人员。上述主体需依据本规范的要求，对其所涉及的各类数据资源进行科学的分类划分与安全等级评定，确保各类数据的安全保护边界清晰、措施匹配、管控精准，保障数据资源的安全稳定运行，规避潜在的数据风险。适用场景本规范适用于所有涉及数据全生命周期管理的核心业务场景，包括但不限于：数据采集环节的相关活动、数据处理环节的管理规范、数据存储环节的安全管控要求、数据传输环节的安全保障规范、数据共享协作场景下的分级管理规范、数据销毁与废弃环节的安全处置要求，以及数据安全评估、技术应用、风险预警相关的全流程管理场景。所有涉及数据安全分类分级管理的核心环节，均需严格遵循本规范的相关要求，落实分类分级的标准流程与管控措施，确保各环节数据安全管控符合统一规范。适用边界本规范不针对具体单一的数据类别设定单独适用情形，而是以整体的数据资源属性为基础，对所有符合规范要求的类型数据展开通用性分类分级管理。本规范适用于所有类型的数据，不区分数据用途、使用场景、数据载体形态等因素，对所有具备数据属性的信息资源均适用相关分类分级要求。对于不涉及数据安全分类分级管理的低风险、非核心场景数据，无需强制遵循本规范的相关要求，可结合实际需求灵活调整管理策略。适用前提本规范在适用过程中，需以数据安全管理的整体目标为导向，结合所属领域的业务特征、数据属性、安全需求等实际情况，依据规范的核心要求开展分类分级工作。对于已经完成合规分类分级管理的基础数据，需持续依托本规范开展动态评估、管控优化，确保分类分级管理的适用性与有效性。对于尚未启动分类分级管理的数据资源，需以本规范的要求作为基础规范开展前期规划与初步梳理，避免分类分级管理出现偏差，保障管理过程符合规范要求。适用层级本规范适用于数据安全分类分级管理的全层级主体。既包括负责数据资源整体分类分级体系设计、管理的核心主体，也包括负责具体数据分类、分级、管控工作的业务单元、技术团队、管理岗位，以及参与数据安全全流程管控的各类人员。对于涉及数据分类分级管理的上级监管、统筹管理部门，以及下级管理主体，均需严格遵循本规范的相关要求开展管理，确保监管与管控过程符合统一规范，保障管理工作的合规性与有效性。术语和定义数据安全数据安全是指在数据全生命周期内，针对数据收集、存储、使用、传递、加工、共享、销毁等各个环节，通过系统性、规范化的管理措施，保障数据免受未授权访问、恶意利用、泄露、篡改、丢失等风险，确保数据在有效利用的同时满足安全要求，维护数据主体合法权益与数据价值安全性的相关概念。数据分类数据分类是对数据内容、属性、作用、价值及潜在风险等维度进行的系统化梳理与划分，将同性质、同目标、同风险等级的各类数据独立标识，形成可追踪、可管理、可处置的数据分类体系，是数据安全保护的基础依据。数据分级数据分级是根据数据的重要程度、敏感程度、用途及潜在危害，对数据价值、影响范围、安全防护等级进行层级划分，明确不同等级数据的保护标准、管控要求及应急处理措施，是数据分类后进一步划定保护强度的核心环节。数据全生命周期数据全生命周期覆盖数据从数据采集、存储、传输、加工、使用、共享、发布、销毁等全过程，每一个环节均存在对应数据安全相关管控要求，通过全流程覆盖实现数据安全风险的系统性防控。数据主体数据主体是指数据的权利人，包括所有者、运营者、使用者、使用授权方等，对所属数据享有权利，承担相应的数据安全责任，是数据安全保护目标的核心涉及方。数据风险数据风险是指在数据全生命周期各个环节，数据被非法获取、篡改、泄露、破坏、误导等可能产生的风险状态，涵盖技术风险、管理风险、法律风险等多个维度，是数据安全保护的核心防控对象。防护措施防护措施是指针对数据各类风险，通过技术、管理、制度等综合手段实施的针对性防范管控措施，用于降低数据风险发生概率或危害程度，保障数据安全。安全状态安全状态是指数据安全相关管控措施的落实情况、风险防控效果及数据安全防护水平的相关描述，涵盖数据风险管控指标达标、防护措施有效运行等情形，是数据安全管理的核心评价维度。管控标准管控标准是指依据数据分类分级规范制定的针对不同等级数据、不同环节数据的管控要求，包括数据分类边界判定标准、分级判定规则、防护要求等通用性规范，是数据安全管理实施的依据。应急处置应急处置是指针对数据安全突发风险，制定的标准化应对流程，涵盖风险识别、评估、响应、恢复等环节，通过有序处置降低风险扩散影响，保障数据安全状态恢复。（十一）安全等级安全等级是指数据安全保护强度对应的层级，根据数据风险程度、敏感程度及影响范围等因素划分，不同等级对应差异化的防护要求、管控标准及应急处置权限，是数据分类分级的核心属性结果。（十二）非结构化数据非结构化数据是指以非结构化形式存储、传输或处理的数据，包括文本、图像、音频、视频、原始交易信息、临时汇总信息等，未经过结构化转换的数据类型，是数据分类中的基础数据类别。（十三）结构化数据结构化数据是指经过预先定义格式、逻辑结构明确的数据，包括表格类数据、记录类数据、维度类数据等，具备清晰的存储与读取规则，是数据分类中的重要数据类别。（十四）脱敏数据脱敏数据是指在数据使用过程中，通过去除敏感要素、替换敏感信息等方式处理的，仍具备部分原始信息特征但已不存在核心敏感价值的数据，是数据分级分类中对敏感数据采用的辅助管控措施。（十五）风险量化风险量化是对数据风险相关指标进行数值化评估，通过设定风险阈值、依据风险影响程度等规则，对数据风险发生可能性、危害程度进行量化判断，为风险管控提供量化依据。（十六）监管要求监管要求是指针对数据全生命周期安全保护设定的统一性要求，涵盖对不同等级数据保护、防护机制、合规标准的约束，是规范数据分类分级实施的重要外部依据。（十七）合规性合规性是指数据相关管理活动、处置行为是否符合既定分类分级规范及监管要求的相关状态，体现数据管理活动与规则匹配程度，是数据安全管理的核心评价指标。（十八）可审计性可审计性是指数据安全相关管控措施落实情况、风险防控、处置流程具备可追溯验证的能力，能够清晰反映数据安全防护全流程的操作状态与管控结果，是数据安全管理的重要质量要求。分类分级原则顶层统筹原则数据安全分类分级规范的核心目标在于构建统一、系统且可持续的数据安全治理体系。该原则强调顶层设计的全局性与前瞻性，首先明确数据安全分类与分级工作的总体导向，即所有数据资源的分类分级必须贴合业务发展需求、安全风险特征及监管导向，形成覆盖全生命周期的清晰框架。在此原则下，需统筹考量数据价值、安全威胁及边界界定，确保分类分级工作从顶层设计阶段即实现方向统一，为后续细化的分级标准、操作细则提供根本遵循，有效避免分类分级过程中的碎片化与片面化问题。风险导向原则风险导向是分类分级原则中核心的核心逻辑支撑，明确分类分级必须锚定数据安全的核心风险维度，围绕信息安全、数据完整性、数据可用性、数据保密性等多维风险特征开展分类与分级。该原则要求优先识别数据面临的各种潜在风险类型，包括违规利用、泄露损毁、篡改干扰、滥用衍生等，依据风险的严重程度、发生概率及潜在影响程度，明确各类数据资源的分类归属与分级层级，使分类分级工作精准匹配风险属性，实现风险防控的针对性，从根源上降低各类安全风险的发生概率与影响范围，保障数据安全工作的实效性。特性适配原则特性适配原则是针对数据不同属性差异而制定的适配性要求，充分考量数据自身的特性特征，明确分类分级需贴合数据特性开展划分，确保分类分级规则能够适配各类数据的特征属性，实现精准分类与匹配分级。该原则要求遵循数据本身的特性逻辑，覆盖数据的内容属性（如结构化、半结构化、非结构化）、形态属性（如静态存储、动态传输、混合存储）、用途属性（如核心业务数据、辅助业务数据、边缘临时数据）、时效属性（如实时流转数据、历史沉淀数据、临时校验数据）等差异，结合各类数据的特有风险特征，构建适配不同类型数据的分类分级规则，避免分类标准过于笼统或规则适配性不足，保障分类分级工作的精准性。边界清晰原则边界清晰原则是保障分类分级工作逻辑严谨性的基础要求，明确分类分级边界必须严格界定清晰，避免分类模糊、边界模糊带来的逻辑混乱。该原则要求清晰划定各类数据的分类归属范围与分级层级边界，界定不同数据资源在分类、分级过程中的节点划分，确保分类结果边界明确、层级划分清晰，同时明确边界划定的判定依据，针对不同数据的边界情形明确判定标准，避免出现分类重叠、层级交叉等问题，确保分类分级结果的逻辑一致性，保障数据安全管理的规范性与有效性。动态调整原则动态调整原则是针对数据环境动态变化而提出的适应性要求，明确分类分级不能固化静态结果，需根据数据环境、业务场景、安全要求的变化动态优化调整。该原则要求覆盖数据环境演变、业务需求变化、安全策略调整等动态因素，对分类分级结果进行动态迭代优化，建立分类分级规则的动态更新机制，根据风险变化、业务拓展、监管要求调整等触发条件，及时调整分类归属、分级层级及相关操作标准，确保分类分级体系始终适配数据安全发展的实际需求，保障分类分级工作的时效性与适配性，应对数据安全风险的动态变化。安全优先原则安全优先原则是将安全要求贯穿于分类分级全流程的核心原则，明确分类分级必须以保障数据安全为核心目标，所有分类分级环节均需以安全有效性为首要标准开展。该原则要求在分类过程中优先评估数据安全风险，在分级过程中优先匹配安全等级要求，确保分类分级工作最终指向数据安全目标的实现，避免仅以数据价值、业务需求为导向开展分类分级，导致安全管控失效。该原则要求所有分类分级活动均以数据安全为核心导向，在结果判定中始终将安全风险作为首要考量，从源头保障分类分级工作的安全属性，提升数据安全治理的可靠性。数据资产识别数据资产的概念界定数据资产是依托一定数据资源形成，具备可识别、可计量、可使用价值的各类数字化信息集合。其核心属性包含数据价值性、可识别性、可度量性，区别于单纯信息载体的一般特征。数据资产范围涵盖结构化数据、半结构化数据、非结构化数据，以及数据价值衍生形成的衍生数据资产，是数据安全体系构建的基础基础。从数据形态来看，既包含已构建的固定数据集合，也包含动态生成的实时数据流、衍生数据衍生结果等。数据资产的识别维度划分数据资产识别需从多维度统筹开展，完整覆盖资产全生命周期要素，形成覆盖全环节的识别框架。首先是数据来源维度，需明确数据来源的类型与质量，包括官方公开数据、企业内部沉淀数据、第三方合作数据、动态采集衍生数据等，同时评估数据来源的完整性、准确性、时效性等基础属性，作为资产识别的初始依据。其次是数据属性维度，需从数据内容属性、数据价值属性、数据特征属性三个层面开展识别，内容属性包含数据类型、数据特征（如数据规模、覆盖范围、组织架构等）、数据质量属性（如清晰度、冗余度、脱敏程度等），价值属性包含数据潜在收益、使用价值、战略价值等，特征属性包含数据存储形态、传输路径、安全属性等，三者共同反映数据资产的特征层级。然后是数据价值维度，需评估数据资产的使用场景、潜在价值空间、价值转化路径，明确数据资产的业务价值、经济价值、战略价值，区分核心数据资产、辅助数据资产、衍生数据资产等不同层级，为后续分类分级提供依据。最后是数据相关性维度，需识别数据资产与其他相关数据、业务流程、业务场景的关联性，判断数据资产在整体业务体系中的支撑作用，明确其价值锚定关系。数据资产识别的方法与路径数据资产识别需结合多类方法，形成系统化识别路径，覆盖全面性、准确性要求。首先是文档与规则梳理类方法，通过梳理行业规范、企业内部制度、数据管理规则、业务场景要求等文件，提取数据资产识别的核心规则与约束，明确各类数据资产的判定标准，初步划定资产边界。其次是静态数据采集与归集类方法，依托标准化采集工具，从固定数据来源开展系统性采集，涵盖数据归集、校验、标准化处理等环节，逐步构建完整的数据资产基础台账，为后续识别提供原始素材。再者是动态识别类方法，通过对业务场景、数据使用流程的持续监测，追踪数据流转、使用、废弃等全流程过程，动态更新数据资产的运行状态与价值变化，补充隐性数据资产。此外是辅助验证类方法，通过数据价值测算、业务场景适配性验证、上下游关联性核验等，对识别结果进行校验，消除偏差，确保识别结果的准确性、全面性。同时需建立常态化识别机制，定期对数据资产进行动态复核，及时更新资产台账，保障识别结果的时效性与适配性。数据分类维度数据基本信息维度1、数据类型维度需从数据实体属性出发，对数据划分为基础类型，具体涵盖文字数据、图像数据、音频数据、视频数据、离散数值数据、结构数据、逻辑数据、交互行为数据等八大类别。此类维度重点关注数据形式本身的特征，如文字数据的编码结构、图像数据的分辨率与色彩特征、数值数据的精度等级等，为后续分类分级提供基础类型依据。例如，某类型数据可能具备高敏感度或易篡改特性，需在后续分析中被重点识别。2、数据来源维度需依据数据的产生环节界定分类，划分为天然来源数据、人工采集数据、系统生成数据、外部获取数据、内部流转数据等五类。此类维度关注数据获取的源头属性，如天然来源数据多来自自然资源、公共基础数据，人工采集数据多由人员通过采集工具获得，系统生成数据由业务系统自主产出等，不同来源的数据会具备不同的安全风险特征，为分级评估提供源头参考。例如，内部流转数据可能涉及未公开的业务敏感信息，需单独识别分类。3、数据生命周期维度需结合数据从产生、存储、使用、传输、销毁的全流程划分，划分为静态数据维度、动态数据维度、临时数据维度。此类维度从数据的存在状态与流动状态划分，静态数据指长期存储、未持续流动的数据，动态数据指处于流转过程中的数据，临时数据指仅处于短时间使用的数据，不同生命周期阶段的数据风险等级会有差异，需贯穿全流程进行监控与分类。例如，长期存储的静态敏感数据，需在存储阶段重点进行安全保护，而临时动态数据传输阶段需实时监测风险。数据价值维度1、业务价值维度需依据数据对业务功能的贡献程度划分，划分为战略价值数据、核心业务数据、辅助业务数据、边缘业务数据四类。此类维度关注数据在业务体系中的重要性，战略价值数据多支撑顶层决策，核心业务数据用于核心业务开展，辅助业务数据支撑辅助业务运行，边缘业务数据仅用于局部业务场景，不同价值层级的数据在安全分类分级中权重存在差异，需优先保护高价值数据的安全。例如，涉及企业经营核心决策的敏感数据属于战略价值数据，需最高等级保护。2、业务敏感度维度需基于数据的敏感程度划分，划分为高度敏感数据、一般敏感数据、低敏感数据三类。此类维度关注数据涉及的敏感范围与危害程度，高度敏感数据涉及核心权益、重大利益，一般敏感数据涉及一般业务权益，低敏感数据为普通业务信息，不同敏感度的数据在分类分级中会有不同优先级，需优先重点保护。例如，涉及用户个人身份核心信息的高度敏感数据，需从更高维度纳入安全管控。数据风险维度1、风险识别维度需基于数据易受侵害的特征识别风险类别，划分为主动风险维度、被动风险维度、复合风险维度三类。主动风险维度指数据本身具备易被篡改、泄露等特性，如未加密存储的数据、未授权访问的数据，被动风险维度指数据因存储、传输环节存在缺陷引发的风险，如存储介质老化、传输链路漏洞，复合风险维度指多种风险特征叠加形成的高风险数据，如加密失败且存储环境未防护的数据，此类维度为分类分级提供风险判断依据，需结合数据特征综合评估风险等级。2、风险敏感度维度需依据数据受侵害的潜在影响程度划分，划分为极高敏感风险数据、高敏感风险数据、一般敏感风险数据、低敏感风险数据四类。此类维度关注风险的影响范围与危害程度，极高敏感风险数据侵害核心权益、危害严重，高敏感风险数据侵害一般权益、影响较大，一般敏感风险数据侵害普通权益，低敏感风险数据侵害边缘权益，风险敏感度高的数据需采取更强保护措施，分级时优先级更高。例如，涉及核心客户隐私数据且易引发广泛泄露的高敏感风险数据，需进入最高风险等级分类。数据合规维度1、合规要求维度需依据数据所属领域的合规要求划分，划分为数据合规要求维度、行业合规要求维度、通用合规要求维度三类。此类维度关注数据需遵循的合规规则，数据合规要求维度依据数据所属领域的监管要求设定，行业合规要求维度结合行业特殊性制定合规规则，通用合规要求维度涵盖通用安全合规要求，不同维度要求存在差异，需依据所属场景对应的合规要求进行分类匹配，保障数据使用符合安全规范。2、合规适配性维度需结合数据用途与合规要求的适配程度划分，划分为完全适配数据维度、部分适配数据维度、不适配数据维度三类。此类维度关注数据与合规要求的一致性，完全适配数据可满足全部合规要求，部分适配数据仅部分满足合规要求，不适配数据无法符合相关合规要求，不同适配程度的数据需调整分类规则，确保分类分级符合合规要求，避免违规处理。例如，用于跨境传输的数据若无法符合跨境数据传输合规要求，需划入不适配数据维度进行管控。数据分类方法数据来源分类方法1、自然数据分类方法自然数据涵盖广泛的非结构化信息，其分类需结合源数据特征开展。可从数据生成源头出发，依据数据生成逻辑划分类型。例如，以生物信息数据为例，可依据数据采集方式及信息属性，划分为生物生理特征数据、基因序列数据、生物反应数据等类别。此类分类需重点考量数据的生成背景，明确其生成场景及核心属性，为后续分类分级提供基础依据。2、人工交互数据分类方法人工交互数据源于用户与系统的交互活动，其分类重点围绕交互行为及交互结果展开。可按照交互行为类型划分，如用户输入数据、用户反馈数据、系统交互日志数据等，同时结合交互内容属性进一步细分。例如，针对用户输入数据，可进一步划分为文本输入数据、图像输入数据、语音输入数据等，通过明确交互行为及内容特征，清晰界定数据的性质与用途，为分类分级奠定依据。数据内容分类方法1、按数据类型分类方法数据类型是数据分类的核心维度之一，依据数据类型划分可全面覆盖数据全形态。首先可依据数据存储形式划分，包括结构化数据、半结构化数据、非结构化数据三大类。其中，结构化数据多对应数据库存储，具备明确的字段定义，结构规整；半结构化数据兼具部分结构化特征，如表格、文本中嵌入部分元数据；非结构化数据则无统一固定格式，如文本、图像、音频等，需通过特定方式表征。其次可依据数据类型功能划分，如业务数据、应用数据、管理数据等，通过明确数据类型的功能属性，清晰界定数据的价值导向。2、按数据价值分类方法数据价值是数据分类的重要依据，依据数据价值划分可精准区分数据的重要程度。可从数据价值贡献维度划分，如核心业务数据、辅助决策数据、基础支撑数据等，通过评估数据在业务运行、决策制定中的支撑作用，区分数据价值的等级。例如，核心业务数据对业务开展起关键支撑作用，而基础支撑数据仅作为信息辅助，通过明确数据价值分类，可合理制定分类分级规则，保障不同类型数据的适配化管理。数据属性分类方法1、按数据敏感属性分类方法数据敏感属性是数据安全分类的核心特征之一，依据敏感属性划分可精准识别高敏感数据。可从敏感属性性质划分，如敏感信息类数据、隐私数据类数据、商业机密数据类数据等。其中，敏感信息类数据涉及个人信息、身份标识等，易受到非法获取等风险；隐私数据类数据涵盖用户隐私、业务隐私等，具较强保密性；商业机密数据类数据与商业核心竞争力相关，泄露后对商业运营影响显著。可依据敏感属性的敏感程度划分，如公开敏感数据、内部敏感数据、核心敏感数据等，通过明确敏感属性特征及敏感程度，为分类分级提供明确维度。2、按数据复杂度分类方法数据复杂度反映数据的结构规律与处理难度，依据数据复杂度划分可区分数据处理难度等级。可按照数据复杂度划分为简单数据、中等复杂数据、高复杂度数据等类别。简单数据多为直接存储或展示的数据，结构规则明确，处理难度低；中等复杂数据兼具一定结构特征与潜在风险，需部分处理方可明确用途；高复杂度数据结构复杂，关联信息多，处理难度较高，且可能存在多维度风险。通过该分类，可合理分配数据分类分级权重，保障分类规则的适配性。数据特征分类方法1、按数据时效分类方法数据时效是数据分类的重要考量维度，依据数据时效划分可明确数据的近期重要程度。可按照数据时效划分为实时数据、近实时数据、周期数据、历史数据等类别。实时数据基于瞬时或短周期采集，时效性强，需实时处理与监控；近实时数据采集周期较短，时效接近实时，需快速管理；周期数据按固定周期采集，时效相对稳定，多用于长期跟踪；历史数据为已采集的长期数据，时效跨度大，需综合评估数据价值与风险。通过该分类，可针对不同时效数据制定差异化的管理要求，保障数据全周期安全。2、按数据用途分类方法数据用途是数据分类的核心作用依据，依据数据用途划分可精准定位数据的应用场景。可按照数据用途划分为业务数据、运营数据、管理数据、研究数据等类别，通过明确数据用途，清晰界定数据的使用场景与价值导向，为分类分级提供应用导向依据。例如，业务数据用于业务运营支撑，管理数据用于内部管理决策，研究数据用于技术研发分析，通过明确数据用途，可合理识别数据风险类型与管控重点，实现分类分级的有效落地。数据级别划分数据级别划分的依据基础数据级别划分作为数据安全管理体系的核心架构环节，其制定需以数据安全要求为顶层指引，以数据内在风险特征为核心判定依据，以数据安全影响评估目标为导向推进。首先，依据数据安全需求，明确不同级别数据对应对应的安全管控目标，即一级数据侧重基础性防护，二级数据侧重常规风险防控，三级数据侧重高敏风险应对，四级数据侧重极端风险处置，确保各级别数据在安全体系中承担明确角色，形成分层递进的管控逻辑。其次，依据数据特征，以数据敏感性、价值层级、流转特征为核心维度评估数据级别，敏感度数据因具备较强信息识别与影响能力，其风险等级显著高于常规数据；价值层级数据因涉及核心权益或关键业务要素，风险等级高于辅助性数据；流转特征差异数据因接触范围、利用场景差异，风险等级高于单向传输数据。再次，依据数据安全影响范围，考量数据流转、使用、处置环节的整体风险波及程度，影响范围越广、风险耦合度越高，对应级别越高，以便精准匹配不同级别数据对应的防护强度。一级数据级别划分一级数据级别为数据安全管理的最高层级，对应数据安全风险的基础管控要求，其核心作用在于保障数据整体安全底线，适用于常规场景下多数数据的管控要求。一级数据包括基础标识类数据与常规常规流转数据。基础标识类数据涵盖元数据、基础配置数据、通用记录等无特定业务指向、无核心敏感属性的数据，其风险主要来自数据冗余、格式不匹配等基础属性问题，对应数据安全要求聚焦于基础防护，防止数据缺失、信息泄露等基础风险。常规流转数据涵盖流程管理数据、辅助记录数据等仅用于常规业务流程处理、无高敏属性的数据，其风险主要来自流转过程的不合规操作，对应数据安全要求聚焦于流程管控，防范流转环节的风险扩散。一级数据划分的核心判定标准为数据不存在高敏属性、无核心业务指向，且风险影响局限于基础管理范畴，对应的数据安全管控阈值最高，要求覆盖数据全生命周期的基础防护。二级数据级别划分二级数据级别为核心数据安全管理的中间层级，对应数据常规风险防控要求，适用于具备一定信息价值、常规流转场景的数据管控，其核心作用在于有效防控常规风险，平衡数据利用价值与安全管控边界。二级数据包括常规业务数据与重点流转数据。常规业务数据涵盖核心业务参数、常规业务规则、常规操作记录等，其风险主要来自业务操作不规范、流转环节疏漏等常规问题，对应数据安全要求聚焦于过程管控，防范常规风险扩散，保障业务正常运行稳定。重点流转数据涵盖跨区域业务流转数据、临时同步数据、敏感业务辅助流转数据等，其风险主要来自流转场景的不合规操作、流通环节被截取等问题，对应数据安全要求聚焦于流转管控，防范流转过程风险，降低数据外流风险。二级数据划分的核心判定标准为数据具备一定业务价值但无高敏属性，流转场景为非核心业务、无极端风险属性，风险影响局限于常规环节，对应的数据安全管控阈值适中，要求覆盖常规风险防控。三级数据级别划分三级数据级别为高阶数据安全管理的专项管控层级，对应数据高敏风险防控要求，适用于具备高敏感属性、高价值或高风险流转场景的数据管控，其核心作用是针对高敏风险实施精准管控，保障高敏数据安全。三级数据包括高敏业务数据与高价值敏感数据。高敏业务数据涵盖核心业务参数、高敏业务规则、高风险操作记录等，其风险主要来自数据具备强识别性、高影响属性，易引发信息泄露、业务中断等高风险后果，对应数据安全要求聚焦于场景管控，针对高风险场景实施精准防护，防范高风险风险。高价值敏感数据涵盖核心资产数据、高价值敏感信息等，其风险主要来自数据价值属性强、流转场景易被滥用，易引发权益泄露、价值丢失等风险，对应数据安全要求聚焦于权限管控，针对高价值场景实施安全约束，防止数据滥用。三级数据划分的核心判定标准为数据具备强敏感属性、高价值属性或高风险流转属性，风险影响超出常规管控范畴，对应的数据安全管控阈值最高，要求覆盖高敏风险防控。四级数据级别划分四级数据级别为数据安全管理的最高处置层级，对应数据极端风险处置要求，适用于具备极端风险特征、极端敏感属性或极端风险流转场景的数据管控，其核心作用是针对极端风险实施处置，防范极端损失。四级数据包括极端敏感数据与极端风险流转数据。极端敏感数据涵盖核心涉密数据、高密级敏感数据等，其风险主要来自数据具备极高识别性、极端影响属性，易引发核心信息泄露、业务完全中断等极端后果，对应数据安全要求聚焦于绝对管控，针对极端场景实施完全防护，确保极端风险不可扩散。极端风险流转数据涵盖核心涉密流转数据、极端场景专属流转数据等，其风险主要来自流转场景无管控、风险耦合性强，易引发极端风险连锁扩散，对应数据安全要求聚焦于全链条管控，针对极端场景实施全流程约束，防范极端风险蔓延。四级数据划分的核心判定标准为数据具备极端敏感属性、极端风险特征，风险影响超出所有常规管控阈值，对应的数据安全管控要求最高，需覆盖极端风险全链条管控，确保极端风险处置到位。影响程度评估影响程度评估的维度划分影响程度评估将数据安全相关事项划分为五个核心维度，涵盖数据性质、使用场景、价值层级、安全风险、业务关联性等关键要素，具体如下：1、数据性质维度：指数据的类型、存储形式、来源特征、敏感程度等属性，包括公开可查数据、内部敏感数据、核心保密数据、边界模糊数据，不同性质数据的安全影响属性存在显著差异。2、使用场景维度：指数据被使用的场景类型，涵盖内部办公、业务运营、对外交互、测试模拟、外部授权等场景，不同场景对数据安全的影响强度与防控优先级存在区别。3、价值层级维度：指数据的业务价值、战略地位、潜在影响范围，包括核心业务支撑数据、重要发展决策数据、边缘辅助数据，价值层级越高，相关数据安全事件的潜在影响程度越大。4、安全风险维度：指数据面临的安全隐患类别，涵盖信息泄露、数据篡改、数据丢失、访问违规、供应链风险等，不同风险类型对应的安全影响程度存在不同等级。5、业务关联维度：指数据所属业务体系、关联业务链路、业务目标影响，包括核心业务流程数据、战略规划支撑数据、常规操作辅助数据，关联范围越广、对业务核心目标的影响越大，安全影响程度相应提升。影响程度评估的量化标准为规范不同场景下影响程度的量化判断，结合通用通用数据安全属性，制定以下量化标准：1、轻度影响：影响范围较窄，仅涉及局部区域、单条业务条目或小规模人员范围，潜在影响局限于数据特定使用场景，核心业务运行未受显著干扰，安全风险可控性较高。2、中度影响：影响范围中等，覆盖多类业务场景、较大区域或多类人员范围，可能对部分核心业务操作、部分业务流程产生可感知影响，潜在影响需在短期范围内发生，需结合实际情况采取针对性防控措施。3、重度影响：影响范围广，涉及全类业务体系、全域业务链路或全类人员范围，可能对核心业务运行、长期战略布局产生显著影响，潜在影响长期存在且程度持续加重，需采取系统性、多维度防控方案以阻断潜在风险。4、极端影响：影响程度极严重，覆盖所有业务场景、全域业务链路及全类人员范围，对核心业务核心目标、长期安全体系造成严重破坏，潜在影响持续扩大且难以通过常规防控措施阻断，需采取极端严苛的防控机制应对。影响程度评估的关键影响因素除上述核心维度外，影响程度评估还需纳入以下关键影响因素，综合判断具体安全影响程度：1、数据规模与覆盖范围：包含数据总量、覆盖业务范围、涉及人员数量等要素，数据规模越大、覆盖范围越广、涉及人员越多，相关数据安全事件的潜在影响程度越高。2、安全敏感属性权重：针对数据的敏感程度、属性复杂度等，权重越高，数据面临的安全影响程度越显著，例如敏感数据处理相关数据的安全风险等级、潜在影响强度均与属性权重直接相关。3、合规约束条件：包括合规要求强度、管控机制完备性、监管要求优先级等，合规约束越强、管控机制越完善、监管要求越严格，相关数据安全事件的影响程度越受限制。4、应对能力匹配度：指数据安全管理体系完备性、应急处置能力、技术防护能力等，应对能力匹配度越高，相关数据安全事件的潜在影响程度越可控。影响程度评估的量化标准为规范不同场景下影响程度的量化判断，结合通用通用数据安全属性，制定以下量化标准：1、轻度影响：影响范围较窄，仅涉及局部区域、单条业务条目或小规模人员范围，潜在影响局限于数据特定使用场景，核心业务运行未受显著干扰，安全风险可控性较高。2、中度影响：影响范围中等，覆盖多类业务场景、较大区域或多类人员范围，可能对部分核心业务操作、部分业务流程产生可感知影响，潜在影响需在短期范围内发生，需结合实际情况采取针对性防控措施。3、重度影响：影响范围广，涉及全类业务体系、全域业务链路或全类人员范围，可能对核心业务运行、长期战略布局产生显著影响，潜在影响长期存在且程度持续加重，需采取系统性、多维度防控方案以阻断潜在风险。4、极端影响：影响程度极严重，覆盖所有业务场景、全域业务链路及全类人员范围，对核心业务核心目标、长期安全体系造成严重破坏，潜在影响持续扩大且难以通过常规防控措施阻断，需采取极端严苛的防控机制应对。分类分级流程分类分级流程总览数据安全分类分级流程是确保数据安全管理的核心环节，旨在依据数据的核心属性、重要程度、泄露风险及潜在影响，形成系统化、规范化的一级分类层级，再依据层级差异制定相应的二级分类标准，最终构建全面、精准的数据安全保护体系。该流程遵循基础判定—层级划分—规范细化的整体逻辑，从数据的固有属性出发，结合风险评估需求，逐步推进分类分级工作，为后续数据保护、管理及处置提供坚实依据。基础判定环节基础判定环节是分类分级流程的起始阶段，核心任务是精准识别数据的各类属性特征，为后续层级划分提供基础参照。该环节需覆盖数据的基本属性识别、核心属性研判、潜在风险初步评估三类内容：首先，基础属性识别需明确数据的来源属性、数据类型、存储形态、生成频率等基础信息，例如数据来源于业务采集、系统传输或外部交互等不同来源，是结构化数据、非结构化数据还是混合型数据，存储于数据库、冷存储、边缘存储等不同类型的介质中，生成频率涉及日常业务录入、周期性统计、实时交互等场景。其次，核心属性研判需重点评估数据的价值属性与安全属性，核心价值维度包括数据的业务关联性、战略重要性、信息敏感程度等，例如数据直接关联核心业务决策、处于关键信息领域、包含高敏感业务信息等情形；安全属性维度涵盖数据存储的安全性、处理合规性、泄露风险程度等，例如数据是否涉及核心隐私、商业秘密等敏感内容，传输过程是否存在抗泄露风险，存储环节是否存在权限管控缺陷等。最后，潜在风险初步评估需结合数据属性特征，预估数据被泄露、篡改、滥用等潜在风险的发生概率及影响程度，例如若数据包含高敏业务信息且存储权限控制宽松，潜在泄露风险等级较高，可能导致核心业务中断、商业信息泄露等严重后果。该环节需通过量化评估或层级判断，对基础属性与风险形成初步界定，为后续流程推进提供明确方向。层级划分环节层级划分环节是分类分级流程的核心推进阶段，核心目标是根据基础判定结果，将数据按重要性、风险等级、保护需求划分为不同层级，形成分层分类体系。该环节需结合风险等级、保护需求、业务影响等多维度指标，实现分类的科学性与精准性，具体分为三类操作：一是核心层级划分，针对高风险、高价值数据，如处于战略关键领域、涉及核心核心业务、泄露影响范围广的核心数据，设定最高等级，明确其最高保护优先级，界定唯一的管控层级，仅具备最严格的防护措施、处置权限，重点保障核心数据的安全稳定，降低数据泄露潜在风险。二是基础层级划分，针对中低风险、中等价值数据，如普通业务数据、辅助性非敏感数据，设定中间等级，兼顾数据保护需求与业务运营需求，管控措施适当收紧，平衡数据使用效率与安全防护成本，保障基础数据安全。三是辅助层级划分，针对低风险、低价值数据，如边缘边缘辅助数据、低敏感度非核心数据，设定最低等级，管控要求最宽松，重点保障数据稳定可用，降低后续管理成本，避免无关数据占用过度防护资源。该环节需通过量化评估与分层判定，明确不同层级数据的对应管控要求，形成分层分类标准，为后续流程衔接提供依据。规范细化环节规范细化环节是分类分级流程的落地环节，核心任务是依据层级划分结果，制定对应差异化的管控规则，实现分类分级标准的精细化落地。该环节需覆盖各类层级数据的专属管控要求，具体包括三类细化内容：一是防护措施细化，针对不同层级数据，制定差异化的安全防护要求，例如核心层级数据需采用严格的权限管控、加密传输、存储冗余、访问审计等全套防护措施，确保数据访问全程受控；基础层级数据需按需设置权限隔离、访问审批、数据脱敏等基础防护措施，保障基本安全；辅助层级数据可适当简化管控要求，降低防护成本。二是处置规则细化，针对不同层级数据的处置流程，明确风险数据、敏感数据的处置边界，例如核心层级数据需严格执行严格的泄露溯源、止损、修复机制，处置过程全程留痕，确保处置行为符合安全要求；基础层级数据可制定简化处置规则，在限定范围内实施处置操作，平衡处置效率与安全要求。三是动态调整机制细化，建立分类分级规则的动态调整机制，随数据属性变化、风险状况变化、业务需求变化等因素，对分类分级结果进行动态优化，确保分类分级体系适配数据安全实际需求，持续保障数据安全保护的有效性。流程衔接环节流程衔接环节是分类分级流程的收尾与衔接环节，核心任务是将分类分级各环节的结果形成闭环，确保分类分级体系的完整性与连贯性。该环节涵盖三类衔接内容：一是分类结果整合，将基础判定、层级划分、规范细化等各环节形成的分类结果进行整合，形成统一的数据安全分类分级档案，明确各类数据所属类别、风险等级、管控要求等核心信息，实现分类结果的系统化留存，为后续管理、处置、监测提供统一依据。二是流程成果应用，将分类分级结果应用于数据全流程管理，包括数据存储管理、传输管理、使用管理、销毁管理等全流程环节，依据不同层级数据的要求落实管控措施，确保分类分级要求贯穿数据全生命周期，保障数据安全管理的全面性。三是衔接环节优化，根据流程执行中暴露的问题，对分类分级流程、标准体系、管控要求等进行优化调整，形成动态适配的分类分级规范体系，保障分类分级流程的通用性、适用性，持续提升数据安全保护效果。分类分级标识标识基础定义与范畴划分标识是依据数据安全管理的通用要求，对数据安全属性、风险等级、保护能力等核心维度进行标准化刻画的核心要素。其适用范围涵盖内部管理、外部防护及安全协同全场景，需覆盖数据全生命周期，既包含静态数据的安全属性标识，也涵盖动态数据的风险关联标识，最终形成覆盖全维度、可追溯、可比对的数据安全标识体系。标识要素构成与层级设置分类分级标识由核心属性、风险层级、防护要求三类要素构成，形成从基础属性到衍生管控要求的多层标识体系：1、核心属性类标识：主要包括数据要素属性、安全类型标识、所属数据类别标识三类。其中数据要素属性标识用于明确数据主体、数据形态、所属业务等基础信息；安全类型标识用于区分数据的安全风险属性，分为正常、风险、高危、极度风险等多级类型，反映数据本身的防护基础状态；所属数据类别标识用于明确数据的分类归属，覆盖公共数据、私有数据、敏感数据、核心数据等通用类别，明确标识数据的分类边界。2、风险层级类标识：按照风险等级从低到高设置多级标识，分别为低风险标识、中风险标识、高风险标识、极度风险标识。低风险标识用于描述数据安全属性较弱、风险可控的场景；中风险标识用于描述数据安全属性一般、存在一定潜在风险的场景；高风险标识用于描述数据安全属性较差、存在较高安全威胁的场景；极度风险标识用于描述数据安全属性危急、存在极强安全风险的场景，标识需明确对应风险的程度、可能影响范围，为后续管控措施提供明确依据。3、防护要求类标识：由匹配对应风险层级的可落地管控要求构成，包括防护策略标识、防护工具标识、防护流程标识三类。防护策略标识用于明确数据安全防护的适用规则；防护工具标识用于标识匹配对应风险层级的安全防护手段，覆盖加密、脱敏、访问控制、完整性校验等通用防护工具；防护流程标识用于明确对应的安全防护实施流程，明确各环节的操作标准、验证要求，保障防护措施的落地有效性。标识动态更新与匹配规则分类分级标识的生成、维护与更新需遵循全生命周期管控要求：1、标识生成规则：需优先依据数据全生命周期管理规范、数据安全风险评估框架等通用规则生成，禁止设置与通用规范无关的特殊标识。若数据安全属性发生调整、风险等级发生变化、防护要求升级或新防护措施落地，需同步更新对应标识，确保标识与数据安全实际状态动态一致。2、标识匹配规则：需建立标识与数据风险、防护要求的匹配逻辑，通过分级映射规则实现标识的精准定位。标识生成后需经对应层级的风险评估及防护要求校验，若与评估结论、管控要求不符需重新核验调整；同时需设置标识的校验流程，定期开展标识的合规性复核，避免标识失真、错配，保障标识的准确性、适用性。标识标识管理要求与保障措施分类分级标识的管理需配套标准化要求，保障标识的合规性与可用性：1、标识合规管理要求：需建立标识管理规范，明确标识的生成、存储、使用、变更的全流程管控要求，明确标识的保存期限、权限归属，要求标识使用仅服务于数据安全风险管控、防护需求满足等合法场景，禁止脱离管控场景使用标识开展无关工作。2、标识保障措施：需配套标识管理机制，明确标识全生命周期追溯流程，覆盖标识生成、使用、变更、销毁全环节，保障标识的完整性、可追溯性。同时建立标识管理考核机制，将标识合规性纳入数据安全管控、分类分级管理的考核体系，对标识违规使用、标识更新不及时、标识错配等行为明确责任，压实标识管理责任，保障分类分级标识的有效运用。数据安全保护要求数据分类原则与层级划分本规范确立数据安全分类的核心原则为全维度、多属性、全覆盖，要求依据数据属性差异、业务价值影响及安全敏感程度，将数据划分为不同等级类别。一级分类以数据形态及业务范畴界定，例如基础信息类、核心业务类、敏感业务类、高价值数据类等；二级分类依据数据特征细化，如静态信息、动态信息、可集中管理数据、不可集中管理数据等；三级分类结合安全影响程度划分，涵盖常规安全数据、高风险安全数据、绝密级安全数据等。划分过程中需确保各类别数据的边界清晰，涵盖所有可能涉及的数据形态与业务场景，全面覆盖数据全生命周期各环节，为后续分级保护奠定基础。数据分类依据与判定标准数据分类依据遵循多维度综合判定准则，需全面考量以下核心要素：1、业务属性维度：基于数据所属业务领域的关联性、业务地位及战略价值，划分数据类型。例如，数据涉及企业核心业务流程、核心经营决策或用户核心权益的信息，直接归类为高价值数据；数据仅用于辅助常规业务流程、非核心业务支撑的信息，归类为一般安全数据。2、安全敏感度维度：依据数据涉及内容的风险属性，划定安全等级。例如，包含用户敏感身份、个人隐私、商业机密、关键操作指引等内容的静态数据，归类为高风险数据；仅包含操作指引、流程参考等低敏感度的信息，归类为常规安全数据。3、安全可控性维度：结合数据对信息安全的影响程度，划分分类等级。例如，可直接用于核心业务操作、存在较高安全风险的数据，归类为高风险数据；仅需在安全管控范围内使用、安全风险可控的数据，归类为常规安全数据。4、技术属性维度：根据数据的存储、传输、处理方式等技术特征，划分数据类型。例如，存储在敏感硬件、传输过程需加密管控的动态数据，归类为高风险数据；存储在常规存储介质、传输过程无需强制加密的静态数据，归类为常规安全数据。判定过程中需形成完整的分类依据清单，确保每一类数据的判定符合上述准则，无遗漏、无歧义，为数据分级保护提供明确依据。数据分级保护规则与边界管控数据分级保护遵循分级定权、层级管控、精准适用的核心规则，明确各类别数据的保护要求与边界范围：1、分级界定规则：依据分级依据划分数据等级后，明确不同等级数据的保护要求差异。例如，高风险数据需落实最高级别的安全防护措施，常规安全数据需落实基础安全防护要求。分级过程需形成统一的数据分级映射体系，确保数据分类与等级匹配准确，避免同类别数据等级错配。2、保护边界管控：针对不同等级数据划定明确的管控边界，禁止越界使用。例如，高风险数据仅可应用于核心业务场景，禁止用于非业务场景的滥用；常规安全数据可应用于一般辅助场景，禁止涉及核心业务操作。管控边界需贯穿数据全生命周期，从数据产生、存储、传输、使用到销毁全环节，确保边界清晰、管控到位。3、分级适配调整：根据数据使用场景、业务变化、技术升级等因素，动态调整数据分级，确保分级适配实际需求。若数据涉及业务场景调整、安全风险变化等，需及时重新评估分级等级，调整对应的保护要求，保障分级保护的动态适配性。数据分级保护的技术要求为确保数据分类分级要求的落地落实，规范明确对应的技术性保护要求：1、数据标识与存储管控：要求对所有分级数据进行标准化标识，明确数据类别、等级、所属业务、来源等关键信息，避免标识模糊。存储层面需采取分级存储策略，针对高风险数据采用独立存储、加密存储、动态监控等方式，常规安全数据可采用基础存储、常规防护方式，保障数据的存储安全性。2、数据传输加密管控：针对分级数据的传输环节，要求严格实施加密传输措施。高风险数据传输需采用高强度加密方式，传输过程全程留存加密记录，保障传输过程中的数据安全防护。常规安全数据传输可采用常规加密方式，并落实传输日志留存要求。3、数据分类分级监控：建立分级数据动态监控机制，依托安全监测技术，对分级数据的使用、存储、传输行为进行实时监控。对异常使用、越界访问、违规存储等行为及时识别预警，精准定位安全风险点，防范数据安全风险。4、数据分类分级销毁管控：针对已不再使用的分级数据，建立明确的销毁流程与管控机制，依据数据等级制定差异化的销毁要求。高风险数据销毁需采用专业销毁技术，确保数据彻底不可恢复；常规安全数据销毁需执行基础消杀流程，保障数据不可恢复且安全销毁。数据分级保护的具体要求与执行规范针对分级保护的具体实施，规范明确如下可操作的执行要求：1、合规使用要求：各级数据使用人员必须严格遵循分级分类标准，仅可使用适配自身权限范围内的分级数据，禁止越权使用、违规使用。涉及核心业务场景的数据使用人员需完成分级资格认证，经过专项评估后方可授权使用对应等级数据。2、权限管控要求：依据数据等级制定差异化的访问权限，高风险数据的访问权限需受严格管控，禁止越权访问；常规安全数据的权限可适当放宽，但仍需满足基础安全管控要求。权限管理需动态调整，根据数据使用需求、安全风险变化及时更新权限配置。3、安全审计要求：建立分级数据全流程安全审计机制，对数据分类、分级、使用、存储、销毁等全环节开展审计。审计需覆盖各类分级数据的全周期，及时发现违规操作、安全风险等问题，对违规行为严肃处理，保障分级保护执行的合规性。4、安全培训要求：针对分级数据使用相关岗位人员，开展分级分类及安全防护专项培训，提升人员对数据分级标准的认知与合规使用能力。培训需覆盖所有涉及分级数据的岗位，确保相关人员掌握分级管控要求，从人员层面保障数据安全。5、动态优化要求：持续优化数据分类分级规则，结合业务发展、安全挑战、技术进展等因素，定期评估数据分类与分级合理性，及时优化保护要求，适配业务与安全需求，保障数据安全保护体系的动态有效性。组织角色与职责数据安全管理组织角色1、数据安全统筹管理角色该角色作为数据安全管理的核心引领者，负责整体数据安全规划制定、资源统筹配置与安全策略全局把控，需统筹协调数据全生命周期安全管理要求，明确数据分类分级标准在组织内部的落地执行路径，制定并动态更新数据安全管理体系，定期评估数据安全风险防控成效，确保数据安全管理方向与业务发展需求高度匹配，在资源分配、权限管控等核心环节发挥统筹调度作用，保障数据安全管理的整体推进。2、数据分类分级评审角色该角色作为分类分级标准的执行把控者，需依据通用数据安全分类分级规范，对业务数据、重要数据、敏感数据等不同类型数据的特征、风险等级进行专业研判，完成分类分级标定的过程审核与结果校准，针对分类分级标准执行过程中出现的偏差、争议问题提出专业评估建议，对不符合分级要求的数据处理动作进行校验否决，保障分类分级结果准确合理，为后续数据安全防护工作提供标准化依据。3、数据安全运维指导角色该角色负责数据安全运维流程的落地指导，具体包含数据安全运维策略制定、日常运维流程监督、隐患排查整改协调等职责，对数据安全防护系统的运行状态、数据安全防护效果进行动态监测，针对运维过程中出现的违规操作、安全风险隐患提出指导整改要求，推动安全运维举措与日常业务工作深度融合，确保数据安全运营体系持续有效运行。数据安全管理职能角色1、数据安全策略制定角色该角色负责数据安全核心策略的编制输出，结合业务发展需求、数据安全风险特征与通用规范要求，制定数据分类分级、数据访问控制、数据安全审计、数据脱敏防护等核心安全策略，明确不同场景下数据安全管理的要求标准，明确风险处置的底线规则，为数据安全管理流程提供可落地的指导准则，保障策略制定的科学性与适配性。2、数据安全培训宣贯角色该角色负责数据安全相关知识与能力的常态化宣传指导，面向不同类型的数据管理岗位、业务操作人员等开展数据安全规范、安全操作标准、风险识别方法等内容的培训宣贯，普及数据安全分类分级的核心要求、常见安全风险防范要点、违规操作处置准则，提升相关岗位人员的数据安全认知水平与实操能力，推动全员数据安全意识落地，降低人为操作引发的安全风险。3、数据安全监督核查角色该角色负责数据安全执行环节的监督核查工作，对数据分类分级结果、安全策略落地、安全防护措施执行等情况开展常态化核查，核查覆盖数据采集、存储、使用、流转、销毁等全数据生命周期各环节，发现不符合分级要求、安全管控不到位的问题及时下发整改要求，跟踪整改落实情况，确保数据安全管理各项要求落地落实，避免安全管理要求流于形式。数据安全管理支撑角色1、数据安全基础档案管理角色该角色负责数据安全基础档案的整理维护，系统登记各类数据的基础属性、分类分级结果、安全使用状态、风险等级等信息，建立动态更新的数据安全基础档案库，对基础档案信息的准确性、时效性进行审核校验，保障基础档案数据与分类分级结果一致，为后续安全排查、合规评估、风险研判等提供基础数据支撑，支撑数据安全管理的全流程工作开展。2、数据安全应急响应角色该角色负责数据安全突发事件的应急响应工作，根据数据安全风险分级结果，制定针对性应急响应预案，明确事件响应流程、处置措施、责任对接机制，在发生数据安全风险事件时第一时间启动应急响应，快速开展风险排查、损失评估、处置整改工作，保障数据安全风险得到有效管控，维护业务系统与数据资产的稳定运行，防范数据安全风险升级引发的安全事故。3、数据安全持续评估角色该角色负责数据安全管理的持续评估工作，定期开展数据安全风险评估、运行效果评估、管控成效评估，对数据分类分级合理性、安全防护有效性、管理机制完善性等指标进行动态评估，及时梳理安全管理中存在的短板不足，优化管理策略、完善支撑流程，推动数据安全管理持续改进，保障数据安全管理能力不断适配业务发展需求。分类分级结果管理结果定义与依据本模块旨在明确数据分类分级结果的界定标准及制定依据，确保分类分级工作的科学性与准确性。其核心依据涵盖数据安全风险等级划分逻辑、数据属性特征识别要求以及数据重要性评估准则，涵盖数据在业务链条中的关键程度、潜在风险影响、合规要求覆盖范围等多维度要素。需结合数据来源、使用场景、业务流向等具体条件，对数据所属等级进行精准判定，明确不同等级数据的核心特征与管理要求，为后续结果应用提供基础标准。分类分级流程管控为确保分类分级结果的规范性、客观性与一致性，本模块严格规范全流程管控工作。涵盖数据输入端梳理，对原始数据来源、数据载体形式、数据权属属性、数据使用场景等进行系统化整理与识别，排除无关杂项数据后留存基础记录；其次开展分类分级判定环节，依据既定规则逐类筛选数据等级，禁止主观臆断；后续开展结果核验环节，由多维度复核机制对判定结果准确性进行校验，涵盖风险判定逻辑校验、等级匹配合理性校验等维度，确保最终结果符合分类分级要求；最后开展结果归档管理，将分类分级结果按固定格式、统一编码体系进行汇总留存，留存周期需符合合规要求，保障结果可追溯性，为后续管理提供数据支撑。结果版本维护与迭代本模块针对分类分级结果版本管理开展规范约束，明确结果维护的核心要求与规则，保障结果的动态适配性与准确性。首先明确结果版本设置规则，根据分类分级规则的调整、数据信息的更新等动态因素，制定版本迭代机制，对不同版本结果进行标注标识，清晰区分版本适用周期与适用范围；其次规范版本内容更新要求，当涉及分类分级判定依据调整、数据要素更新、等级判定规则变更等情形时，需同步更新对应版本结果，明确更新内容的范围与修正依据，避免版本混淆导致管理混乱