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企业数据安全治理的一些方法
栏目:安全讲堂 发布时间:2020-09-16 浏览量: 76
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数据治理:数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动。是将原始、离散的数据通过梳理、清洗、归集等方式形成有价值的数据目录。通过数据治理可以提升数据的价值。

在“没有网络安全就没有国家安全”、“实施互联网+计划和国家大数据发展战略”等政策要求的时代背景下,国家层面越来越重视数据安全的发展。根据2019年《中国数字经济白皮书》指出,数字经济占全国GDP总和的36%,随着每年各行各业的数据量成几何倍的速度增长,可以预见在未来数据将会是国家发展、民族复兴的重要资源。为此,数据的安全也是当下数据治理的一个重要组成部分。

最近因为工作原因一直在思考数据安全治理到底该怎么做,在写之前,需要明确一下数据治理与数据安全治理之间的关系:

数据治理:数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动。是将原始、离散的数据通过梳理、清洗、归集等方式形成有价值的数据目录。通过数据治理可以提升数据的价值。

数据安全治理:属于数据治理中的一个重要组成部分,通过数据资产识别、分类分级、数据管理,提升数据使用过程中的安全性避免数据丢失、泄露、篡改。

在理清这两个概念的关系后,下面我来阐述一下自己对数据安全治理的理解:“数据安全治理的最终目的是要确保数据全生命周期过程中的安全性”。为实现这一目的,我分为以下几步,按顺序介绍如下:

第一步:摸清家底

加密软件

往往我们在做信息化安全建设时,一个固定的思维是:直接怼设备进用户业务网络,不断网+业务正常就大功告成。事实上这样做完全没有考虑到用户业务和管理现状。对于数据安全治理而言,切忌第一步不可直接告诉客户上安全设备,这样只会让客户觉得你是来推销产品,而不是帮他解决问题的。一般都是先了解清楚用户现场情况,包括业务情况、组织架构、安全制度等信息。建立一个领导层、管理层、执行层都十分重视数据安全的组织架构,为接下来的步骤打好基础。

第二步:数据识别、分类分级

加密软件,数据识别,数据分类管理

数据安全:数据分类分级

就像我们在给用户规划网络安全要做分区分域一样,数据安全治理也需要做识别数据资产、分类分级。做分级分类前先将用户网络内所有的数据尽可能的搜集上来,避免发生遗漏。之后对数据进行分类分级,一般是需要先分类,将不同数据归类到不同的组织目录内,这样才能更好的实施安全防御策略。例如参照《贵州市数据分类分级指南》,其将政府数据按照主题、行业和服务三个维度进行归类,每个维度内又划分了大类、中类、小类三个类型。分级是在分类的基础上,按照数据的敏感程度进行划分,一般定义敏感程度是参照数据发生破坏或者泄露时产生的影响,可分为公开、半公开、不公开数据。

第三步:数据风险管理

数据风险管理
在分类分级过后,需要针对这些数据可能存在的威胁进行风险评估,可以从以下几个角度进行分析:

  • 从技术角度出发,在采集、传输、存储、分析、共享、销毁几个过程中,数据自身存在的安全风险。

  • 从管理角度出发,数据拥有者、数据使用者、数据管理者存在身份鉴别、权限管理、操作留存的问题,稍有不慎,可能会让“微盟事件”重演。

  • 从运营角度出发,如何能够全面了解业务网络中所有数据的安全状态、如何才能不让技术和管理措施成为纸老虎,这是必须要考虑的问题。

第四步:部署数据安全产品&策略

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针对上述存在的风险,数据安全治理需要从两个角度出发,一个传统安全建设,另外一个是数据安全建设:

1)传统安全建设,可以参照等级保护的标准来,按照安全的通信网络+安全的区域边界+安全的计算机环境结合安全的管理中心,实现“主动防护,纵深防御”的安全体系。

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2)针对数据安全,重点关注数据生命周期过程中的安全防护,例如,在采集阶段需要对数据做识别、分类分级;在传输阶段,需要实现数据的加密传输;在存储阶段,需要实现数据加密存储、存储介质的管理;在分析阶段,需要实现数据防泄密、数据脱敏、数据操作审计等功能;在共享阶段,需要对人员的身份、操作做管理;在销毁阶段,利用格式化、物理破坏等方式进行销毁。

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第五步:持续性的监测、管理

部署运维人员、安全专家,将上述安全设备活用起来,针对不同数据制定相应的策略,并通过统一的安全平台做集中管理,形成一个持续性运营的状态。

最后,安全策略部署好之后不是一尘不变的,需要根据被保护对象状态进行及时的调整,例如,一条敏感数据由于政策原因变成可以公开的信息,原本针对敏感数据的策略,例如数据脱敏,可以适当进行调整,使其可以被正常使用。

以上是我个人对数据安全治理的一些看法,希望能对大家有所帮助。


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