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• 什么是數(shù)據(jù)分類分級

• 數(shù)據(jù)分類分級方法

• 實踐案例

什么是數(shù)據(jù)分類分級

數(shù)據(jù)分類分級是數(shù)據(jù)安全治理中的一項基礎(chǔ)而關(guān)鍵的活動，它涵蓋了數(shù)據(jù)分類和數(shù)據(jù)分級兩個核心部分，旨在系統(tǒng)化地管理和保護企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

數(shù)據(jù)分類是將數(shù)據(jù)根據(jù)其屬性或特征進行歸集，形成不同的類別，以便于查詢、識別、管理、保護和使用。這一過程通常從業(yè)務(wù)角度或數(shù)據(jù)管理的角度出發(fā)，涉及行業(yè)維度、業(yè)務(wù)領(lǐng)域維度、數(shù)據(jù)來源維度等多個維度。通過數(shù)據(jù)分類，企業(yè)能夠更有效地對數(shù)據(jù)資產(chǎn)進行編目、標準化、確權(quán)和管理，同時也為數(shù)據(jù)資產(chǎn)服務(wù)提供支持。

數(shù)據(jù)分級則是根據(jù)數(shù)據(jù)的敏感程度及其在遭受篡改、破壞、泄露或非法利用后可能對個人、組織或國家安全造成的影響，對數(shù)據(jù)進行敏感度的分級。這一過程更多地從安全合規(guī)性要求和數(shù)據(jù)保護要求的角度出發(fā)，確保對不同敏感度的數(shù)據(jù)采取相應(yīng)的保護措施。

數(shù)據(jù)分類和分級是相互依賴的：沒有準確的分類，就無法進行有效的分級，反之亦然。因此，在數(shù)據(jù)安全治理和數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理中，這兩者通常被結(jié)合在一起進行，以確保數(shù)據(jù)的安全和合規(guī)使用。

數(shù)據(jù)分類和分級是數(shù)據(jù)管理的基石，它們對于企業(yè)的數(shù)據(jù)治理和保護至關(guān)重要。如果企業(yè)不進行數(shù)據(jù)的分類和分級，就無法有效地進行數(shù)據(jù)治理和保護，甚至連企業(yè)自身擁有哪些數(shù)據(jù)、哪些數(shù)據(jù)是敏感的、以及這些數(shù)據(jù)存儲在何處都難以掌握。此外，數(shù)據(jù)分類和分級的重要性還體現(xiàn)在以下幾個方面：

1、數(shù)據(jù)的查詢、管理和保護

數(shù)據(jù)分類和分級提供了一套原則和流程，幫助企業(yè)識別、標記和定位數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)的敏感度進行評估。這有助于企業(yè)回答關(guān)鍵問題，例如企業(yè)擁有哪些類型的數(shù)據(jù)、哪些數(shù)據(jù)是敏感的以及它們存儲的位置、數(shù)據(jù)對企業(yè)的價值和潛在風險、誰有權(quán)訪問和修改這些數(shù)據(jù)、以及在數(shù)據(jù)泄露、損壞或被不當修改時可能對企業(yè)業(yè)務(wù)造成的影響。

2、提升數(shù)據(jù)安全性，滿足合規(guī)要求

通過數(shù)據(jù)分類和分級，企業(yè)能夠更有效地實施數(shù)據(jù)保護措施，降低數(shù)據(jù)泄露的風險，并加強對數(shù)據(jù)隱私的保護。這包括控制對敏感數(shù)據(jù)的訪問，確保數(shù)據(jù)安全；了解不同數(shù)據(jù)類型的重要性，以便采取相應(yīng)的保護措施，如數(shù)據(jù)加密、身份認證、訪問控制和數(shù)據(jù)丟失防護（DLP）；根據(jù)不同的監(jiān)管或法規(guī)要求，妥善處理敏感數(shù)據(jù)，如醫(yī)療信息、個人身份信息和支付信息；提高通過監(jiān)管和合規(guī)性審計的可能性；以及構(gòu)建多套分類分級體系，以滿足不同的合規(guī)性要求。

3、提高業(yè)務(wù)運營效率，降低業(yè)務(wù)風險

從數(shù)據(jù)的創(chuàng)建到銷毀，數(shù)據(jù)分類和分級有助于企業(yè)確保數(shù)據(jù)資產(chǎn)的有效管理、保護、存儲和使用，從而提高業(yè)務(wù)運營的效率并降低風險。這包括更好地管理企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，最大化數(shù)據(jù)的共享和利用；在整個企業(yè)中有效地訪問和使用受保護的數(shù)據(jù)；評估數(shù)據(jù)的價值以及數(shù)據(jù)丟失、被盜、誤用或泄露可能對企業(yè)造成的影響；幫助企業(yè)滿足監(jiān)管所需的合規(guī)性要求；以及優(yōu)化數(shù)據(jù)管理成本，確保關(guān)鍵數(shù)據(jù)得到適當?shù)年P(guān)注和資源投入。

其中企業(yè)的數(shù)據(jù)安全合規(guī)性認證是DSMM：數(shù)據(jù)安全能力成熟度等級證書

DSMM（數(shù)據(jù)安全能力成熟度模型）從多個維度對組織的數(shù)據(jù)安全能力進行評估，主要依據(jù)以下四個能力維度：

1、組織建設(shè)：涉及數(shù)據(jù)安全組織的設(shè)立、職責分配和溝通協(xié)作等方面。評估時會考慮數(shù)據(jù)安全組織架構(gòu)對組織業(yè)務(wù)的適用性、數(shù)據(jù)安全組織承擔的工作職責的明確性，以及數(shù)據(jù)安全組織運作、溝通協(xié)調(diào)的有效性。

2、制度流程：包括組織數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域的制度和流程執(zhí)行。評估將檢查數(shù)據(jù)生命周期關(guān)鍵控制節(jié)點授權(quán)審批流程的明確性、相關(guān)流程制度的制定、發(fā)布、修訂的規(guī)范性，以及制度流程實施的一致性和有效性。

3、技術(shù)工具：關(guān)注組織用于開展數(shù)據(jù)安全工作的安全技術(shù)、應(yīng)用系統(tǒng)和工具。評估時會考察數(shù)據(jù)安全技術(shù)在數(shù)據(jù)全生命周期過程中的利用情況，以及利用技術(shù)工具對數(shù)據(jù)安全工作的自動化支持能力。

4、人員能力：著眼于執(zhí)行數(shù)據(jù)安全工作的人員的安全意識及相關(guān)專業(yè)能力。評估將基于數(shù)據(jù)安全人員所具備的數(shù)據(jù)安全技能是否能夠滿足實現(xiàn)安全目標的能力要求，以及數(shù)據(jù)安全人員的數(shù)據(jù)安全意識和關(guān)鍵數(shù)據(jù)安全崗位員工數(shù)據(jù)安全能力的培養(yǎng)。

DSMM將數(shù)據(jù)安全成熟度分為五個等級，從1級（非正式執(zhí)行級）到5級（持續(xù)優(yōu)化級），每個等級代表了組織在數(shù)據(jù)安全能力上的成熟度和完善程度。通過這樣的評估，組織可以了解自身在數(shù)據(jù)安全方面的現(xiàn)狀，識別短板，并據(jù)此制定改進措施，以提升整體的數(shù)據(jù)安全能力。

數(shù)據(jù)分類分級方法

1、數(shù)據(jù)分類分級的原則

數(shù)據(jù)分類分級的原則采用MECE原則。MECE（Mutually Exclusiv Collectively Exhaustive）核心是“相互獨立，完全窮盡”，我理解MECE原則有三層含義：“第一，所有的數(shù)據(jù)都得涵蓋全了，不能遺留；第二，分類之間不允許重復(fù)和交叉；第三，同一級次分類的維度要統(tǒng)一，顆粒度要一致”。

MECE原則，即“Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive”，中文意思是“相互獨立，完全窮盡”。在數(shù)據(jù)分類中采用MECE原則，意味著在進行數(shù)據(jù)分類時，應(yīng)確保：

1、相互獨立（Mutually Exclusive）：每個數(shù)據(jù)項只能屬于一個分類，不同分類之間沒有重疊。這確保了每個數(shù)據(jù)項都有一個明確的歸屬，避免了數(shù)據(jù)歸屬的模糊不清。

2、完全窮盡（Collectively Exhaustive）：所有數(shù)據(jù)項必須被分類，沒有遺漏。這意味著所有的數(shù)據(jù)都被考慮到了，并且被包含在某個分類中。

所以，當你提到“一張表只能屬于一個分類”，這是符合MECE原則中“相互獨立”的要求。在實際應(yīng)用中，這意味著：

• 每個數(shù)據(jù)項（例如，數(shù)據(jù)庫中的一張表）都應(yīng)該被清晰地歸入一個預(yù)先定義好的類別中。

• 不同類別之間應(yīng)該有明顯的區(qū)分標準，以確保數(shù)據(jù)項不會同時屬于多個類別。

• 所有數(shù)據(jù)項都應(yīng)該被覆蓋到，沒有數(shù)據(jù)項是未分類的。

采用MECE原則進行數(shù)據(jù)分類有助于提高數(shù)據(jù)管理的清晰度和效率，確保數(shù)據(jù)治理和安全措施能夠被正確地實施。這種分類方式也有助于在進行數(shù)據(jù)分析和決策時，能夠快速準確地定位和使用所需的數(shù)據(jù)。

2、數(shù)據(jù)分類的方法

數(shù)據(jù)分類的常用維度包括但不限于以下幾個方面，這些維度可以幫助組織更有效地管理和保護其數(shù)據(jù)資產(chǎn)：

1、業(yè)務(wù)應(yīng)用場景維度：根據(jù)數(shù)據(jù)所支持的業(yè)務(wù)領(lǐng)域或業(yè)務(wù)流程進行分類，例如財務(wù)數(shù)據(jù)、人力資源數(shù)據(jù)、客戶關(guān)系管理數(shù)據(jù)等。

2、數(shù)據(jù)來源維度：依據(jù)數(shù)據(jù)的來源進行分類，如內(nèi)部生成數(shù)據(jù)、外部采購數(shù)據(jù)、用戶生成數(shù)據(jù)等。

3、數(shù)據(jù)格式維度：按照數(shù)據(jù)的格式或類型進行分類，如文本、圖像、視頻、音頻、數(shù)據(jù)庫記錄等。

4、數(shù)據(jù)共享維度：依據(jù)數(shù)據(jù)是否需要在組織內(nèi)部或外部共享進行分類，如公開數(shù)據(jù)、內(nèi)部數(shù)據(jù)、保密數(shù)據(jù)等。

5、數(shù)據(jù)價值維度：根據(jù)數(shù)據(jù)對組織的價值進行分類，如高價值數(shù)據(jù)、中等價值數(shù)據(jù)、低價值數(shù)據(jù)等。

6、數(shù)據(jù)所有權(quán)維度：按照數(shù)據(jù)的所有權(quán)進行分類，如組織所有數(shù)據(jù)、第三方數(shù)據(jù)、用戶所有數(shù)據(jù)等。

通過這些維度，組織可以更精確地對數(shù)據(jù)進行分類，從而制定相應(yīng)的數(shù)據(jù)治理策略、安全措施和合規(guī)性要求。數(shù)據(jù)分類是數(shù)據(jù)安全治理和數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理的重要組成部分，有助于提高數(shù)據(jù)的可用性、安全性和合規(guī)性。

3、數(shù)據(jù)分級的方法

如果企業(yè)決定按照數(shù)據(jù)的敏感性將數(shù)據(jù)分為四個等級，這樣的分級體系通常旨在平衡管理的復(fù)雜性和數(shù)據(jù)保護的需求。以下是按敏感性分級的四個類型的例子，以及每個等級可能包含的數(shù)據(jù)類型：

這類數(shù)據(jù)對公眾開放，不包含任何敏感信息。

例子：公開發(fā)布的新聞稿、公司年報、公開的研究論文等。

2、內(nèi)部數(shù)據(jù)（等級2）：

這些數(shù)據(jù)在組織內(nèi)部共享，但不包含敏感的個人或財務(wù)信息。

例子：員工通訊錄、內(nèi)部培訓資料、非敏感的業(yè)務(wù)報告等。

3、敏感數(shù)據(jù)（等級3）：

包含個人可識別信息（PII）或其他敏感信息，需要額外的保護措施。

例子：員工個人信息、客戶數(shù)據(jù)、財務(wù)記錄、醫(yī)療記錄等。

4、高度敏感數(shù)據(jù)（等級4）：

這類數(shù)據(jù)對組織至關(guān)重要，泄露可能導(dǎo)致嚴重后果，需要最高級別的保護。

例子：知識產(chǎn)權(quán)、商業(yè)秘密、關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施設(shè)計、高級管理層決策信息等。




級別	敏感程度	判斷標準
1級	公開數(shù)據(jù)	可以免費獲得和訪問的信息，沒有任何限制或者不利后果。例如營銷材料、聯(lián)系信息、客戶服務(wù)合同等
2級	內(nèi)部數(shù)據(jù)	安全要求低，但是不打算公開的內(nèi)部數(shù)據(jù)：客戶數(shù)據(jù)、銷售手冊、組織架構(gòu)
3級	秘密數(shù)據(jù)	敏感數(shù)據(jù)，如果泄漏可能對公司產(chǎn)生負面影響。包括：供應(yīng)商信息、客戶信息、員工信息、薪水信息。
4級	機密數(shù)據(jù)	高度敏感的公司數(shù)據(jù)，如果泄漏，可能會面臨財務(wù)、法務(wù)、監(jiān)管和聲譽的風險，例如客戶身份信息、個人身份、信用卡信息

其中個人敏感信息，根據(jù)《個保法》列出的敏感個人信息類型有7項，包括生物識別、宗教信仰、特定身份、醫(yī)療健康、金融賬戶、行蹤軌跡等信息，以及不滿十四周歲未成年人的個人信息?！?/span>信息安全技術(shù) 個人信息安全規(guī)范》（GB/T 35273—2020）對敏感個人信息作出更加詳細的列舉：

企業(yè)敏感信息除了包括企業(yè)內(nèi)部的個人敏感信息以外，還包括企業(yè)的敏感信息，通常包括以下幾個方面：

1、個人身份信息：包括個人隱私數(shù)據(jù)，如姓名、身份證號碼、住址、電話號碼、銀行賬號、電子郵件、密碼、醫(yī)療信息、教育背景等。

2、受保護的健康信息：涉及個人的健康狀況、醫(yī)療歷史、保健治療、醫(yī)療支付信息等。

3、用戶數(shù)據(jù)：涉及用戶在企業(yè)平臺的行為數(shù)據(jù)、交易記錄、個人設(shè)置等。

4、員工信息：包括員工的個人資料、工資信息、人事記錄、績效考核結(jié)果等 。

5、客戶信息：涉及客戶聯(lián)系信息、交易歷史、支持服務(wù)記錄等。

6、專有數(shù)據(jù)：包括任何幫助組織保持競爭優(yōu)勢的數(shù)據(jù)，如軟件代碼、技術(shù)計劃、內(nèi)部流程、知識產(chǎn)權(quán)或商業(yè)秘密。

7、商業(yè)秘密：涉及公司的合同條款、商業(yè)策略、未公開的財務(wù)數(shù)據(jù)、定價策略等敏感商業(yè)信息。

8、內(nèi)部策略和決策信息：包括公司的重大決策、主要會議紀要、項目應(yīng)用程序及文檔等。

9、網(wǎng)絡(luò)和系統(tǒng)安全信息：如服務(wù)器的用戶名和密碼、網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、IP地址列表等。

10、法律和合規(guī)信息：涉及法律訴訟、合規(guī)審計結(jié)果、監(jiān)管調(diào)查等敏感信息。

11、研發(fā)信息：包括在開發(fā)過程中的產(chǎn)品設(shè)計、技術(shù)規(guī)格、測試結(jié)果等。

12、供應(yīng)鏈信息：涉及供應(yīng)商合同、物流數(shù)據(jù)、庫存信息等。

企業(yè)在處理這些敏感信息時需要格外小心，確保采取適當?shù)陌踩胧﹣肀Ｗo數(shù)據(jù)不被未授權(quán)訪問、泄露或濫用。這包括實施數(shù)據(jù)加密、訪問控制、數(shù)據(jù)脫敏、安全審計和員工培訓等措施 。同時，企業(yè)還需要遵守相關(guān)的法律法規(guī)，如《中華人民共和國數(shù)據(jù)安全法》、《個人信息保護法》等，確保數(shù)據(jù)的合法合規(guī)處理。

實踐案例

在實踐中，數(shù)據(jù)分類分級的方法可以根據(jù)不同的業(yè)務(wù)需求和組織特性進行調(diào)整和應(yīng)用。以下是一個實踐案例，結(jié)合了搜索結(jié)果中的信息：

實踐案例：某市大數(shù)據(jù)局數(shù)據(jù)分類分級

1. 準備工作：在開始分類分級之前，首先需要梳理和參考相關(guān)的法規(guī)和標準。在這個案例中，大數(shù)據(jù)局參考了《公共數(shù)據(jù)分類分級指南》、《人口綜合庫數(shù)據(jù)規(guī)范》、《信息安全技術(shù) 個人信息安全規(guī)范》等規(guī)范，形成了適用于本單位的數(shù)據(jù)分類分級參考規(guī)范。

2. 數(shù)據(jù)資產(chǎn)盤點與分類分級咨詢：通過使用數(shù)據(jù)平臺的元數(shù)據(jù)采集完成資產(chǎn)盤點工資以及數(shù)據(jù)安全的分類分級功能，結(jié)合自動掃庫掃表、模型匹配、數(shù)據(jù)統(tǒng)計、機器學習等技術(shù)，進行數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)含義識別、業(yè)務(wù)類型確認、數(shù)據(jù)分類分級、多維結(jié)果輸出。這個過程提升了數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)和分類分級的準確性和規(guī)范性，縮短了項目周期。

3. 實施落地：在業(yè)務(wù)類型識別的基礎(chǔ)上，完成了對人口庫數(shù)據(jù)的分類分級。通過工具進行標簽管理，并生成可視化的分類分級報告。資產(chǎn)發(fā)現(xiàn)和分類分級的結(jié)果通過標準接口的方式，提供給安全產(chǎn)品和大數(shù)據(jù)局其他數(shù)據(jù)資源管理平臺，完成對數(shù)據(jù)資產(chǎn)的安全訪問和高效管理。

4. 結(jié)果：

1、形成了11個二級分類、50個三級分類，5個敏感等級（極敏感、敏感、較敏感、低敏感、不敏感）。

2、梳理了人口綜合庫30多個schema，近1000張數(shù)據(jù)表，約25000個字段。

3、發(fā)現(xiàn)超過40%的數(shù)據(jù)表中都有敏感字段，可以根據(jù)不同分級對敏感數(shù)據(jù)和敏感表格進行安全管控。

通過這個案例，我們可以看到數(shù)據(jù)分類分級在實際應(yīng)用中的重要性和有效性。它不僅幫助組織更好地管理和保護數(shù)據(jù)資產(chǎn)，還提高了數(shù)據(jù)的可用性、安全性和合規(guī)性。此外，自動化工具的使用大大提升了分類分級的效率和準確性，為長期持續(xù)運營提供了支持。

總結(jié)一下，數(shù)據(jù)的分類分級需要在理解數(shù)據(jù)安全相關(guān)法律法規(guī)的基礎(chǔ)上，并理解數(shù)據(jù)的情況下，采用數(shù)據(jù)安全的分類分級功能，通過規(guī)則的方式進行數(shù)據(jù)分類和分級，但是目前存在的問題是，如果新手在處理新的平臺的數(shù)據(jù)的時候，由于缺乏對法律知識的理解以及數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)知識的理解，同時還需要制定大量的識別規(guī)則，不管是業(yè)務(wù)理解門檻高還是人工制定規(guī)則的時間成本高，都提高了數(shù)據(jù)治理的成本，未來通過人工智能的方式，學習已有項目的治理成果，可以快速遷移到相似的項目中，降低數(shù)據(jù)安全治理的成本。

這張圖片描述了一個使用人工智能技術(shù)進行數(shù)據(jù)安全治理的框架，包括數(shù)據(jù)的分類、威脅檢測、以及威脅評級等環(huán)節(jié)。我們可以分析出基于AI的數(shù)據(jù)安全治理系統(tǒng)的原理和優(yōu)勢。以下是對這個框架的分析：

原理：

1、數(shù)據(jù)分級：

敏感類型：首先，AI系統(tǒng)需要識別數(shù)據(jù)的敏感類型，這可能包括個人身份信息、財務(wù)數(shù)據(jù)、知識產(chǎn)權(quán)等。AI系統(tǒng)識別敏感數(shù)據(jù)通過關(guān)鍵字庫、身份模型、金融模型、位置模型、文件模型、密碼模型等

敏感信息占比：系統(tǒng)評估敏感信息在數(shù)據(jù)集中的比例，以確定數(shù)據(jù)的敏感級別。

  2、威脅檢測：

規(guī)則庫：系統(tǒng)使用規(guī)則庫來檢測潛在的數(shù)據(jù)泄露或威脅。規(guī)則庫可能包含一系列的關(guān)鍵字和模式，用于識別敏感數(shù)據(jù)。

關(guān)鍵字挖掘：通過機器學習方法，系統(tǒng)可以挖掘出新的關(guān)鍵字，這些關(guān)鍵字可能與已知的敏感數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)。

權(quán)重學習：AI模型通過學習不同特征的權(quán)重，以提高威脅檢測的準確性。

3、威脅評級：

復(fù)合模型：系統(tǒng)使用多個模型共同決策，例如金融模型、身份模型等，以確定威脅的嚴重程度。

位置模型、文件模型、密碼模型：這些模型可能用于評估數(shù)據(jù)泄露的潛在影響，如數(shù)據(jù)所在的位置、數(shù)據(jù)的文件類型、以及數(shù)據(jù)是否包含密碼等。

加權(quán)得分：系統(tǒng)根據(jù)多個參數(shù)特征計算出一個加權(quán)得分，以輸出威脅等級。

優(yōu)勢：

    1、自動化和智能化：

AI可以自動學習和適應(yīng)新的威脅模式，減少了人工干預(yù)的需求。

2、提高準確性：

通過機器學習和復(fù)合模型，系統(tǒng)可以更準確地識別和分類敏感數(shù)據(jù)，減少誤報和漏報。

3、靈活性和適應(yīng)性：

AI模型可以快速適應(yīng)新的數(shù)據(jù)類型和威脅場景，提供更靈活的安全策略。

4、減少人工工作量：

自動化的關(guān)鍵字挖掘和權(quán)重學習減少了人工分析和配置規(guī)則的工作量。

5、持續(xù)學習和優(yōu)化：

AI系統(tǒng)可以通過持續(xù)學習不斷優(yōu)化其檢測和評級算法，以應(yīng)對日益復(fù)雜的安全威脅。

簡單的來說，基于AI的數(shù)據(jù)安全治理系統(tǒng)通過自動化、智能化的方式，提高了數(shù)據(jù)安全治理的效率和效果，降低了數(shù)據(jù)安全治理的學習成本和遷移難度不在依賴專業(yè)的數(shù)據(jù)安全治理工程師和大量的梳理工作，同時也提供了更高的靈活性和適應(yīng)性，以應(yīng)對不斷變化的安全威脅。