云安全联盟： 《数据分类分级实践指南2.0》
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《数据分类分级实践指南2.0》的核心内容整理：
一、背景与意义
政策背景：
《数据安全法》（2021）提出建立数据分类分级保护制度。
《网络数据安全管理条例》（2024）细化重要数据目录管理。
各行业（金融、电信、医疗等）已发布30+项分类分级标准。
目标：
平衡数据安全与流通利用，满足合规要求。
提升数据管理效率，降低安全风险。
二、核心概念
数据分类：按属性/特征归类（如业务维度、个人信息维度）。
数据分级：按重要性及危害程度划分等级（1-5级，核心/重要/一般数据）。
三、实施框架
1. 职能架构
决策方：高层领导组成专项组，制定目标。
管理方：制定制度、审核结果。
执行方：业务部门负责具体分类分级。
运营方：工具建设与维护。
监督方：合规性检查与改进。
2. 工作流程
全量流程：资产盘点→分类分级→结果审核→固化到系统。
增量流程：新增数据→重新申请分类分级→审核更新。
四、技术方法
1. 分类方法
混合分类法：线分类（树形结构）+面分类（多维属性）。
维度示例：业务属性、数据类型、个人信息标识。
2. 分级方法
要素：影响对象（国家/个人/组织）、影响程度（无影响至特别严重）。
规则示例：
国家核心数据：泄露即5级。
个人敏感信息：大规模泄露为4级。
五、应用场景
合规：满足《数据安全法》《个人信息保护法》要求。
风险管理：高级别数据加密、脱敏、访问控制。
数据治理：资产可视化、生命周期管理（采集→销毁）。
六、工具与模板
典型系统：天融信TopDCS、观安敏感数据发现、山石网科平台等。
模板：
数据资产清单（结构化/非结构化）。
分类分级标记表（字段/文件级别）。
行业词典（政务、金融、医疗等示例）。
七、行业实践
政务：DB11/T 1918-2021将地址、身份证号等列为3级敏感数据。
金融：JR/T 0197-2020将交易数据按影响范围分为1-5级。
医疗：GB/T 39725-2020将病历、基因数据定为4-5级。
八、关键挑战与对策
数据量大：自动化工具（NLP、机器学习）替代人工。
标准不一：参考GB/T 43697-2024统一规则。
动态更新：建立变更机制（如数据汇聚后升级级别）。
九、附录亮点
技术方法：正则表达式、指纹匹配、OCR、深度学习模型（如BERT）。
国际参考：NCCoE数据分类实践（金融、医疗场景）。
总结
指南为组织提供了一套从政策解读到技术落地的全链路方案，核心是通过标准化分类分级实现数据安全与价值释放的平衡。
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