数据安全治理是在组织精心规划的数据安全战略的引领下，通过内外部相关方的紧密协作，共同实施的一系列旨在确保数据有效保护、合法利用，并持续维持安全状态的综合性活动。在当今这个数据为王的时代，数据安全治理已成为企业生存与发展的基石。这一过程不仅关乎技术层面的防护，更涉及管理、法律、文化等多个维度的深度融合。本文基于佩企科技多年数据安全服务经验，从企业框架的视角，探讨了数据安全建设策略并对未来发展进行了展望。
数据安全
企业治理规划目标及原则
数据安全治理的主要目标清晰明确，共涵盖三个方面：首要任务是满足合规性要求，确保组织在数据使用与存储上遵循相关法律法规；其次，有效管理数据安全风险，预防潜在的数据泄露或滥用事件；最后，促进数据的合理开发利用，以数据为驱动力推动业务发展。这些目标的共同指向于保障数据安全的同时，促进业务与数据安全的协同发展目标，从而确保组织在数据安全领域的全面合规。
1 数据全生命周期安全性保障
数据安全治理的核心在于确保数据在其全生命周期——包括采集、传输、存储、使用、共享及销毁等各个环节中的安全性。
鉴于数据的流动性和多样性，企业必须构建一个以数据为核心的安全治理框架，根据不同的业务场景和数据特征，量身定制相应的安全防护措施。
数据生命周期的每个阶段均面临着独特的安全挑战，诸如数据泄露、篡改及非法访问等风险。因此企业需为每一环节制定详尽的安全策略与操作规程，以确保数据在任何时候都能得到充分的保护。为实现这一目标，企业应实施数据分类与分级管理，针对不同类别和级别的数据采取差异化的安全控制手段。特别是对于敏感个人信息及关键业务数据，应采用更为严格的加密技术及访问控制策略，以防范潜在的安全风险。
2 多元化主体共同参与
数据安全治理是一项复杂而艰巨的任务，它并非单一实体能够独立承担，而是需要政府、企业、行业组织、科研机构以及个人等多方主体共同参与和协作。
政府在数据安全治理中发挥着核心作用，负责制定并执行相关法规、标准和政策，为企业提供明确的指导和监管，确保数据安全治理工作的合规性和有效性。
企业则是数据安全治理的直接责任主体，需要建立健全的内部数据安全管理体系，包括完善的组织架构、科学的制度流程、先进的技术工具以及全面的人员培训等，以全面保障企业数据的安全性和合规性。
行业组织和科研机构也是数据安全治理的重要参与者。他们通过深入研究、标准制定和最佳实践分享，为企业提供有力的支持和帮助，推动数据安全治理工作的不断发展和完善。另外， 个人在数据安全治理中也扮演着重要角色。
个人需要提高数据安全意识，自觉遵守数据安全的相关法规和企业政策，共同维护数据安全和数据隐私的权益。
3 兼顾发展与安全平衡
数据安全治理的核心目标是在确保数据安全性与促进数据高效利用及业务发展的双重考量下实现平衡。
企业在致力于技术创新与业务拓展的同时，必须将数据安全置于重要位置，视其为支撑企业长期稳健发展的基石，亦是赢得客户信赖及增强市场竞争力的核心要素。数据安全治理应当紧密融入企业的整体业务战略规划之中，通过科学平衡安全风险与业务需求，力求数据价值的最大化释放。企业应构建动态调整机制，不断审视并优化现有的数据安全治理措施，以灵活应对快速变化的业务环境与技术进步，确保数据安全治理体系的持续有效性与高度适应性。中国互联网协会已于2021年颁布了《数据安全治理能力评估方法》（T/ISC-0011-2021），该标准作为国内首个数据安全治理能力建设与评估的规范性框架，为企业提供了宝贵的参考依据。
最佳治理战略
实施规划与风险防控路径
企业在实施数据安全治理时，必须构建一套全面而系统的数据安全管理体系。此体系应涵盖但不限于组织管理、部门职责明确、协调机制顺畅、安全管控严格、系统保障坚实、监督检查到位以及数据质量控制严谨等多个方面。同时，企业应依法合规地制定数据安全策略与标准，确保数据采集与应用的合法性，并坚决保护客户隐私权益。
1 数据安全治理总体框架
数据安全治理的总体框架，旨在企业在数字化转型的征途中，构建一套系统化的方法论，以高效管理和保护数据资产。该框架的核心组件严谨而全面，具体涵盖以下关键领域：
- 组织架构：构建坚实的数据安全治理组织架构，是确保数据安全策略得以深入贯彻的基石。企业应设立由高层领导亲自挂帅的数据安全治理委员会，该委员会负责策划整体数据安全战略，并严密监督各项数据安全政策的执行情况。委员会成员应广泛吸纳来自IT、法务、人力资源等关键部门的代表，以充分兼顾和平衡各方利益与需求。
- 制度流程：为确保数据资产的安全无虞，企业应建立一套健全的数据安全管理制度与流程体系。这些制度应详尽覆盖数据分类管理、访问权限控制、数据加密保护、数据备份与恢复等关键环节。
- 技术工具：企业应积极部署一系列先进的数据安全技术工具，以强化数据安全治理的技术支撑。这些工具包括但不限于数据丢失预防（DLP）、入侵检测系统（IDS）以及安全信息和事件管理（SIEM）等，共同构建起强大的数据安全防护网。
- 人员能力：数据安全治理的最终成效，离不开员工能力与意识的同步提升。因此，企业需制定并实施全面的培训与教育计划，以增强员工的数据安全意识，提升其数据安全操作技能，为数据安全治理工作奠定坚实的人才基础。
2 数据安全治理关键要素
数据安全治理的关键要素涉及数据的整个生命周期，包括数据的收集、存储、处理、传输、共享和销毁等环节。每个环节都需要特定的安全措施和控制手段，以确保数据的安全性和合规性。关键要素通常包括：
- 数据分类与分级：数据分类分级是数据安全管理的基础，它根据数据的敏感性、重要性和使用场景将数据划分为不同的级别和类别。通过分类分级，企业能够对不同级别的数据实施差异化的安全控制措施，确保数据安全的同时，也提高了数据管理的效率。
- 风险评估与管理：数据安全风险评估是识别和分析数据安全风险的过程，它帮助企业了解数据面临的威胁和脆弱性，从而采取有效的防护措施。
- 技术防护与合规性：合作方数据安全管理是指在与第三方合作过程中，确保数据安全和合规性的风险管理措施。同时部署必要的技术措施，如防火墙、入侵检测系统、数据加密技术等，以防止数据泄露和滥用。
3 数据安全治理关键实施路径
企业数据安全治理的实践路线是一个系统性的、持续进行的过程，它涵盖了规划、实施、监控与改进等多个核心环节。具体而言，这一实践路线通常包含以下几个关键步骤：
- 现状分析，设定目标：该步骤旨在全面评估企业当前的数据安全状况，具体内容包括对资产、潜在风险及合规性要求的深入剖析。根据企业的业务需求和风险评估结果，确立数据安全治理的具体目标和关键绩效指标，以确保治理工作的针对性和有效性。
- 治理方案设计：在这一阶段，企业需要设计出一套完整的数据安全治理框架和实施方案。这包括构建合理的组织架构、制定完善的制度流程、引入先进的技术工具，以及提升相关人员的能力水平。
- 实施与执行环节：企业需按照既定的设计方案，有条不紊地推进各项数据安全治理措施和控制手段的实施工作。在实施过程中，监控与评估是不可或缺的。企业应对数据安全治理的效果进行持续、全面的监控和评估，以确保数据安全目标的实现，并及时发现和解决潜在的问题。
- 持续改进：持续改进是数据安全治理工作的永恒主题。企业应根据监控和评估结果，不断优化和调整数据安全治理的策略和措施，以应对业务发展和技术变化的挑战，确保数据安全治理工作的有效性和前瞻性。
最佳实践战略
战略、技术与人员培训
1 制定数据安全政策
数据安全政策作为企业数据安全管理体系的基石，为企业在进行数据处理活动时提供了清晰明确的指导方针与规范标准。该政策的制定需紧密围绕以下几个核心要素进行构建：
- 合规性要求：本政策必须严格遵循国家相关法律法规，特别是《中华人民共和国数据安全法》的各项规定，并全面考虑并适应特定行业的监管需求。
- 数据分类与分级：依据数据的敏感程度及重要性进行细致分类与分级，并据此制定针对性的保护措施，以确保数据的安全与合规。
- 访问控制：明确界定数据访问权限，确保只有授权人员能在规定条件下访问特定数据，严格实施最小权限原则，防范数据滥用风险。
- 数据保护措施：实施全面的数据保护措施，包括数据加密、访问审计、定期数据备份与恢复等，以有效预防数据泄露、篡改或丢失等安全风险。
- 应急响应：建立健全的数据安全事件应急响应机制，确保在数据安全事件发生时，能够迅速启动应急预案，有效应对并控制事态发展，减少损失与影响。
2 技术工具部署与应用
技术工具的部署与应用是确保数据安全治理得以有效实施的核心策略。企业应当审慎选择适配的技术工具，以支撑数据安全政策的贯彻实施。具体而言，这些工具包括但不限于：
- 数据发现与分类工具：此类工具旨在辅助企业全面识别并定位存储于各类系统中的敏感数据，进而依据其潜在风险程度进行科学分类，为后续的安全管理奠定坚实基础。
- 数据加密工具：通过对存储及传输过程中的数据进行加密处理，该工具有效构筑起一道防护屏障，抵御未经授权的访问企图，显著降低数据泄露风险。
- 访问控制与身份验证系统：该系统严格遵循最小权限原则，确保仅有经过授权的用户方能访问敏感数据资源。同时，通过引入多因素认证机制，进一步加固访问控制的安全性，防范潜在的安全威胁。
- 数据丢失预防（DLP）解决方案：该方案通过实时监测、精准检测及有效阻止可能的数据泄露行为，为企业数据安全筑起一道坚实的防线，保障企业信息资产的安全与完整。
- 安全信息和事件管理（SIEM）系统：该系统作为安全管理的中枢，负责集中收集、深入分析并实时报告各类安全事件及日志数据，助力企业快速识别并响应潜在的安全威胁，确保业务运营的连续性与稳定性。
3 人员培训与意识提升
在数据安全治理的架构中，人员因素常被视为最关键的薄弱环节。故而对员工进行定期且系统的数据安全培训以及意识强化显得尤为关键和重要。以下是对此的详细规划：
- 培训计划的全面构建：需精心策划一套综合性的培训计划，该计划应广泛覆盖数据安全政策解读、业界最佳实践分享、以及先进技术工具的应用教学等核心要素。
- 意识提升活动的多样化实施：通过组织专题研讨会、互动式工作坊以及便捷的在线课程等多种形式，旨在全方位提升员工对数据安全工作重要性的深刻认知与理解。
- 模拟演练的定期执行：为检验员工在真实数据安全事件中的应对能力，并评估培训的实际效果，企业应定期举行数据泄露及安全事件的模拟演练活动。
- 持续教育的机制建立：鉴于数据安全威胁的日益复杂多变，企业需构建长效的教育培训机制，确保员工能够紧跟时代步伐，不断更新其数据安全知识与技能。
- 反馈与改进的闭环管理：企业应积极鼓励员工对培训工作提出宝贵意见与建议，并基于这些反馈结果，不断优化和完善培训内容与方法，从而确保培训工作的有效性和针对性。
佩企观点：技术工具的部署与应用以及人员培训与意识提升的策略，为企业提供了一个全面的数据安全治理框架。通过引入先进的数据安全技术，如数据加密、访问控制等，企业能够构建起强大的数据安全防护网。人员数据安全意识提升策略强调了“人”在数据安全中的核心作用，推动了企业数据安全文化的建设。这些策略的实施，整体而言不仅提升了企业的数据安全防护能力，也为整个行业的数据安全治理提供了宝贵的实践参考。
数据安全治理展望
政策演进、技术创新与国际合作
1 政策与法规的演进
为了更好地适应数字经济时代的快速发展需求。近年来，中国在数据安全立法领域取得了令人瞩目的成就。诸如《数据安全法》及《个人信息保护法》的颁布与实施，为数据安全领域奠定了坚实的法律基石。同时，预计将有更多针对数据安全领域的专项法规相继出台，特别是在数据分类分级管理、数据跨境流动监管、重要数据处理规范等关键领域，相关规定将更趋明确与具体，为数据安全管理提供更为精准的法律指引。
中国数据安全法规体系也在加磅与国际标准的对接与融合，以促进数据跨境流动的便利化与规范化，加强国际间的合作与交流，共同应对数据安全领域的全球性挑战。在可以预见的将来，中国数据安全立法工作将进一步深化，对相关法律概念、规则及标准进行更为详尽的界定与细化，同时强化部门间的监管协同与职责分工，以期解决立法初期因条件限制而未能充分论证的历史遗留问题，最终实现“良法善治”的治理目标。
2 技术创新与应用
在数据安全治理的进程中，技术创新占据了举足轻重的地位。随着科技的持续进步，数据安全治理愈发依赖于前沿的技术手段，诸如人工智能、区块链以及加密技术等，旨在显著提升数据保护的效率与安全性。
近年来，随着人工智能（AI）技术在全球范围内爆发式发展，AI技术在数据安全领域也得到广泛应用。其涵盖的异常检测、威胁预测及自动化响应等能力，极大地增强了数据安全防护的效能与灵活性。
同时区块链技术凭借其不可篡改与去中心化的特性，在保障数据完整性与透明度方面展现出无可比拟的优势，也为数据安全治理提供了新的思路与解决方案。而隐私增强技术如差分隐私、同态加密等也在不断发展。这些技术将在严格保护个人隐私的前提下，促进数据的合理流通与有效利用，为数据安全与隐私保护之间的平衡提供有力支持。
3 国际合作与交流
数据安全治理领域的国际合作与交流将持续深化。鉴于数据跨境流动日益频繁，各国需携手应对数据安全领域所面临的挑战，通过国际合作机制，共同确立统一且广泛认可的数据安全标准与规范。
在协议签署方面，预期将见证更多国家间双边及多边数据安全协议的达成，旨在促进数据跨境流动的顺畅进行，并确保其过程中的数据安全得到充分保障。
在国际标准制定层面，中国将扮演更加积极的角色，深度参与国际数据安全标准的制定过程，致力于推动构建一个公正、合理的国际数据安全治理框架。
此外，还将通过组织国际会议、举办研讨会等多种形式，加强数据安全治理领域的国际交流与对话，以共同探索数据安全治理的最佳实践模式与解决方案，为全球数据安全治理贡献智慧与力量。
