数据安全复合治理与实践

关键要点
理论与实践

本文探讨了数据安全复合治理模式的理论与实践，着重强调了在数字经济迅猛发展的背景下，数据安全的重要性以及面对数据安全挑战时所需采取的综合治理策略。首先，文章概述了数据安全治理的必要性，指出数据已成为国家战略资源，对其安全性的保障已成为国家发展不可或缺的部分。随后，文章介绍了国内外在数据安全治理方面的法律法规与标准现状，突显了数据安全治理的紧迫性和复杂性。接着，提出了数据安全复合治理模式，该模式强调从战略、管理和技术等多个维度综合规划和设计数据安全治理体系，涵盖了基线设定、心智运营、原生设计、安全度量、可证溯、红蓝对抗、测评认证等环节，旨在通过强化治理过程的联动，形成有机整体，提升数据安全保障能力。文章还讨论了数据安全复合治理面临的挑战和实践案例，最后提出了趋势与建议，强调了数据安全治理工作的长期性和持续优化的需求。本文的研究成果为组织在建立和优化数据安全治理体系提供了理论指导和实践参考。

关键要点

数据安全能力成熟度模型包括组织建设、制度流程、技术工具和人员能力四个方面的规范性治理要求和评估方法。
数据安全过程域体系分为数据采集、数据传输、数据存储、数据处理、数据交换和数据销毁六个方面。
数据安全复合治理模式强调战略要位、运营管理层面的实战牵引和全员参与，以及治理科技层面的技术破局。
数据安全评估应根据实际业务场景开展，建立安全度量体系对管理和技术措施的实际执行效果进行准确评价。
数据安全治理科技产品能力涉及深度安全防护、智能安全运营、数据服务、海关监管等多个方面。

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理论与实践

随着数字经济的蓬勃发展，数据已成为重要的生产要素，对国家治理、社会发展和个人生活产生着深远影响。然而，数据安全问题也日益凸显，数据泄露、滥用、贩卖等事件频发，给国家安全、社会稳定和个人隐私带来了严重威胁。深入探讨数据安全治理的形势、重要性、面临的挑战以及应对策略，为大家提供了宝贵的参考和指导。
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数据产业的快速发展使得数据安全形势愈发严峻。全球每年新产生的数据量呈爆发式增长，我国大数据产业规模也在不断扩大。然而，数据泄露等安全事件造成的损失也在持续增加，新兴技术和产业的发展带来了更多安全不确定性。为应对这一挑战，国内外纷纷加强数据安全法律法规和标准的制定。我国先后出台了《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等法律，构建了较为完善的法律体系，为数据安全治理提供了法律保障。

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数据安全治理是一项系统性工程，需要从战略、管理和技术等多个层面进行统筹规划。目前，国内外提出了多种数据安全治理框架，如微软的DGPC框架、Gartner的数据安全治理框架DSG和数据安全能力成熟度模型DSMM等。这些框架从不同角度阐述了数据安全治理的思路和方法，但在实际应用中，组织仍面临着诸多挑战。

战略重视不够是许多组织存在的问题，数据安全治理往往由单个部门主导，缺乏高层的重视和引领，导致工作职责不明确、安全机制难以落实。管理过程离散化也是常见问题，缺乏全局规划和有效监督，制度难以落地，人员培训效果不佳，红蓝演练和数据安全评估不足，治理成效难以量化和持续提升。此外，技术手段在应对复杂场景和数据安全管控方面也存在不足，难以满足数据全生命周期的安全需求，无法有效兼顾数据安全和发展。

为应对这些挑战，提出了数据安全复合治理模式，该模式强调系统性、落地性，将安全与业务、管理与技术进行复合，形成有机整体，充分发挥协同效能。在战略层面，要明确数据安全战略，完善管理制度规范体系，建立组织架构和保障体系。在运营管理层面，要通过可执行安全基线、互动式心智运营、原生式数据保护、多视角安全度量、可自证溯源处置、测评认证和红蓝演练等环节，实现数据安全的量化管理和全面提升。在治理科技层面，要依托系统、算法、数据和产品的科技能力创新，实现技术破局，为数据安全治理提供支撑。

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数据安全战略是数据安全治理的首要工作，组织需要明确安全方针，制定完备的制度规范，建立合理的组织架构，并加强保障体系建设。安全方针要强调数据安全的重要性，明确治理目标和原则，强化高层重视和引领，明确责任义务。制度规范要涵盖法律法规、标准规范等合规要求，形成完善的管理制度体系。组织架构要覆盖全员，明确各层级职责和分工，加强沟通协调和工作协同。保障体系要重视技术研发，提供资源保障和支持，推动重要技术的落地应用。

数据安全运营管理是数据安全治理的关键环节，通过设置多个管理环节和强化各环节之间的联动与反馈，实现数据安全的有效运营。可执行安全基线是基础，要将安全制度和规范转化为可执行、可度量的安全基线，并根据实际情况进行评审和管理。互动式心智运营通过目标拆解、有效触达和激励机制，提升人员的安全意识和参与度。原生式数据保护将数据保护要求前置到产品研发过程中，确保产品具备充分的安全保护措施。多视角安全度量建立安全度量体系，对管理和技术措施的效果进行评价，驱动安全责任主体主动修复风险。可自证溯源处置通过建立应急响应和溯源处置能力，降低安全事件的负面影响。测评认证和红蓝演练则从全局层面评估组织的数据安全能力和防护体系有效性，推动安全风险的排查和解决。

数据安全治理科技由系统能力、算法能力、数据能力和产品能力构成，为数据安全战略的贯彻和运营管理的实施提供技术支持。产品能力包括全息资产画像、深度安全防护、智能安全运营和隐私保护与隐私计算等方面，通过对数据的分类分级、链路刻画和资产认知，实现对数据的全方位管控和风险治理。系统能力包括安全平行切面、密码基础设施、安全可信环境和终端安全，为数据安全保护提供多层次的风险感知和处置能力，以及统一快速的安全组件注入和更新能力。算法能力针对“看见数据”“看清数据”和“理清风险”三大技术难题，提升数据和风险识别的智能化水平和效率。数据能力包括实体数据、行为数据、数据溯源技术和数据治理技术，为数据安全治理提供精细、准确、丰富的数据支持。

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结合蚂蚁集团的实践案例，展示了数据安全复合治理模式的应用效果。在APP个人信息保护治理实践中，蚂蚁集团建立了全生命周期的安全规范体系，加强了安全心智建设与运营，完善了技术能力建设，通过红蓝演练和测评认证等工作，提升了APP个人信息保护的安全保障水平。在数据分类分级技术实践中，针对图像分类分级场景面临的样本稀缺、算法要求高和场景复杂等挑战，蚂蚁集团通过数据深入分析、算法体系搭建、场景挖掘和分类分级检测引擎构建等措施，提高了治理的覆盖率和准确率。同时，智能巡检和兜底机制以及实时脱敏场景下的高性能资产识别技术，也有效提升了数据分类分级的效率和准确性。在数据安全心智运营实践中，蚂蚁集团通过数据安全月、啄木鸟行动和正向激励等机制，提升了全员的安全意识和参与度，形成了全员参与的风险治理体系。

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