2025年数据治理之数据安全

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一、什么是数据安全？

二、数据安全管理方法

1.数据分类

2.数据分级

3.加密脱敏

一、什么是数据安全？

数据安全指的是用技术手段识别网络上的文件、数据库、帐户信息等各类数据集的相对重要性、敏感性、合规性等，并采取适当的安全控制措施对其实施保护等过程。

二、数据安全管理方法

主要分为数据分类、数据分级、数据脱敏三个关键步骤来管理。

1.数据分类

数据分类就是把相同属性或特征的数据归集在一起，形成不同的类别，方便人们通过类别来对数据进行的查询、识别、管理、保护和使用。数据分类更多是从业务角度或数据管理的角度出发的，例如：行业维度、业务领域维度、数据来源维度、共享维度、数据开放维度等，根据这些维度，将具有相同属性或特征的数据按照一定的原则和方法进行归类。

分类依据：

关键性：数据对于企业日常运营和业务的重要程度？
可用性：企业能够及时获取和访问所需数据吗，所访问的数据是否可靠？
敏感性：如果数据被泄露，对业务的潜在影响是什么？
完整性：数据在存储或传输过程中有丢失或被篡改的情况吗，对业务的影响有多大？
合规性：按照法规、公司制度、监管要求或行业标准数据需要存档或保留多长时间？

2.数据分级

数据分级是根据数据的敏感程度和数据遭到篡改、破坏、泄露或非法利用后对受害者的影响程度，按照一定的原则和方法进行定义。数据分级更多是从安全合规性要求、数据保护要求的角度出发的，本质上就是数据敏感维度的数据分类。

按敏感程度划分（仅供参考）

级别	敏感程度	判断标准
1级	公开数据	可以免费获得和访问的信息，没有任何限制或不利后果，例如营销材料、联系信息、客户服务合同和价目表
2级	内部数据	安全要求较低但不打算公开的数据，例如客户数据、销售手册和组织结构图。
3级	秘密数据讯享网	敏感数据，如果泄露可能会对运营产生负面影响，包括损害公司、其客户、合作伙伴或员工。例如包括供应商信息、客户信息、合同信息、员工信息和薪水信息等。
4级	机密数据	高度敏感的公司数据，如果泄露可能会使组织面临财务、法律、监管和声誉风险。例如包括客户身份信息、个人身份和信用卡信息。

按受影响的程度划分（仅供参考）

级别	影响程度	判断标准
1级	无影响	数据被破坏后，对企业或个人均没有影响
2级	轻微影响	数据被破坏后，对企业或个人有影响，但影响范围不大，遭受的损失可控
3级	重要影响	数据被破坏后，企业或个人遭到重要商业、经济、名誉上的影响
4级	严重影响	数据被破坏后，不仅对企业和个人遭受影响，甚至还对国家安全带来影响或风险

3.加密脱敏

对于像身份证、手机号、用户家庭住址、籍贯等个人隐私敏感数据以及财务等企业敏感数据，必须要做好相应的脱敏处理，才能最大限度的保证数据不被泄露。

当前主要的数据脱敏手段有：

掩码部分/全遮盖：用指定字符（比如，*）替换敏感数据的全部或者部分

静态加密算法加密：通过MD5、hash或者自研算法加密，可以进行加盐，直接存储一份加密后的数据用于查询

动态加密算法加密：通过MD5、hash或者自研算法加密，可以进行加盐，在用户查询时对于敏感字段动态加密

ps:数据分级分类标准可以参考国家公开发布的分级分类标准（金融数据安全分级指南等），再结合公司内部业务现状综合确定。

2025年数据治理之数据安全

一、什么是数据安全？

二、数据安全管理方法

1.数据分类

2.数据分级

3.加密脱敏

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