洞悉数据安全核心：数据分类分级的必要性 数澜科技的技术派+栏目，引领我们探索前沿技术，把握行业脉搏。本期，研发工程师小倩深入剖析，揭示数据安全的基石——数据分类分级的重要性。在大数据时代，我国虽在数字经济领域处于领先地位，但在数据安全方面稍显滞后。
电信行业： 数据分类分级，强调用户、企业内部和合作伙伴的数据区别对待。 电信行业数据： 用户数据涵盖身份、服务和衍生信息，企业数据涉及网络、管理及合作伙伴数据，分级由1-4级，安全要求随之递增。 政务数据： 依据地方标准进行分类，体现政策导向的统一性。
【分类】计算机存储数据的安全：计算机安全中最重要的是存储数据的安全，其面临的主要威胁包括：计算机病毒、非法访问、计算机电磁辐射、硬件损坏等。计算机病毒是附在计算机软件中的隐蔽的小程序，它和计算机其他工作程序一样，但会破坏正常的程序和数据文件。恶性病毒可使整个计算机软件系统崩溃，数据全毁。
元数据涵盖了数据的属性、历史、来源，甚至是对数据的深层解释，它在数据管理中发挥着至关重要的作用。通过元数据存储库，组织可以高效、安全地集中管理这些信息，追踪资源来源、所有权，以及数据的使用和变更过程。
目前最新版为ISO27001：2013，其管理过程如下：ISO27001针对信息安全领域，不仅包含资产管理、数据处理以及信息管理等技术层面要求，还涉及法律法规、人员管理、权限管理等多个方面，对信息安全、隐私保护管理提出了具体的要求和标准。
首先，数据分级分类的基石在于：数据分类：它基于数据的诞生地（来源）、信息内容以及其在业务中的角色，进行细致的划分，确保每个数据类别都有明确的定义和管理路径。
为帮助企业快速实现方案落地，建议部署「太极·简」数据资产管理平台，该平台通过数据分类分级功能，帮助企业构建数据分类分级保护制度，保障数据在各业务场景流转过程中的安全性。
在数据安全治理的重要课题中，数据内容的智能发现与分级分类扮演着关键角色。我通过参与2020年的CCF-BDCI文本分类竞赛，探索了一种解决无监督数据分类的方法。在信息化日益深入的企业环境中，保护敏感数据免受泄露风险是首要任务，这涉及对数据进行细致的分级分类，尤其依赖于自然语言处理技术。
一般数据分类分级的技术识别流程需要从多维度指标判定引擎识别数据特征，通过向量化分类推测类型判定，再通过用户决策自动反馈机制，提升发现和识别的精准度。基于隐私保护与合规的数据安全治理技术框架，结合敏感数据目录识别和量化数据安全风险，生成统计报告，驱动数据安全策略的落地。
然后实施分类和分级，审核上报目录，并进行动态管理。核心数据、重要数据和一般数据的区分标准也明确列出，这将助力企业提升数据管理效率和合规性，适应我国数据合规监管的新要求。数据分类分级规则的出台，标志着我国在数据安全管理上取得了重要进展，为企业和政府部门的数据管理和使用提供了强有力的支持。
标准明确了数据分类与分级的基本原则，包括业务相关性、数据敏感性、风险可控性等。数据分类应依据业务特点和数据属性进行划分，如个人信息、商业秘密、国家秘密等；数据分级则应依据数据的敏感性、重要性和潜在风险进行划分，如一般数据、重要数据、核心数据等。
该国标由全国网安标委发布，是首个以“数据安全技术”命名的国家标准，旨在指导数据分类分级工作。数据分类分级的核心是重要数据识别，国标整合《数据分类分级要求》与《重要数据识别指南》两标准，提供了数据分类分级的通用方法与18项重要数据识别因素，强化了执行要求。
核心数据、重要数据和一般数据的区分标准也明确列出，这将助力企业提升数据管理效率和合规性，适应我国数据合规监管的新要求。数据分类分级规则的出台，标志着我国在数据安全管理上取得了重要进展，为企业和政府部门的数据管理和使用提供了强有力的支持。
数据分类分级保护工作首先需要对数据进行分类分级，识别重要数据和核心数据，建立相应的数据安全保护措施。根据《中华人民共和国数据安全法》等相关法律法规，此次发布的国标提供了数据分类分级的通用规则，用于指导各行业领域、各地区、各部门和数据处理者开展数据分类分级工作。
等保0 等保0相关国家标准于2019年5月10日正式发布。2019年12月1日开始实施。这是我国实行网络安全等级保护制度过程中的一件大事，具有里程碑意义。
年11月，中国人民银行正式批准发布金融行业标准《金融行业安全等级保护实施指引》。这也是继等保0国家标准体系后首个更新的行业等级保护，为国家金融行业网络安全信息做出了重要的指导。
1、一般数据分类分级的技术识别流程需要从多维度指标判定引擎识别数据特征，通过向量化分类推测类型判定，再通过用户决策自动反馈机制，提升发现和识别的精准度。基于隐私保护与合规的数据安全治理技术框架，结合敏感数据目录识别和量化数据安全风险，生成统计报告，驱动数据安全策略的落地。
2、首先，数据分级分类的基石在于：数据分类：它基于数据的诞生地（来源）、信息内容以及其在业务中的角色，进行细致的划分，确保每个数据类别都有明确的定义和管理路径。
3、数据分类与分级：通过对数据进行分类和分级，确保敏感和关键数据得到适当的保护。这包括识别数据的敏感性，并对其进行合理的分类，以及根据数据的敏感程度确定安全级别。 数据使用状况梳理：了解数据资产的现状，包括谁在使用数据、数据使用者的角色和权限，以及数据如何被访问和控制。
4、将影响程度分为四级：严重损害、一般损害、轻微损害、无损害。将数据安全级别是根据影响程度进行划分的。（个人金融信息保护技术规范中定为CCC1类，分别对应2级）数据安全定级范围：主要界定定级范围为电子数据，包括纸质文件扫描件。
5、数据安全治理与数据价值：数据安全治理确保数据赋能企业战略决策、资产入表和数据交易的顺利进行，提升企业竞争力和利润。 数据安全治理实施：是一个持续优化的PDCA过程，包括数据资产测绘、安全监测、分类分级管控和安全运营等环节。