数据安全治理——发挥主导作用的组织与受众

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数字经济发展考试题

数字经济发展考试题

数字经济安全法治保障(上)1. 正确单选根据《二十国集团数字经济发展与合作倡议》(2016年),数字经济是指以使用数字化的知识和信息作为关键生产要素、以现代信息网络作为重要载体、以信息通信技术的有效使用作为效率提升和经济结构优化的重要推动力的一系列经济活动。

2. 正确单选根据《北京市数字经济促进条例》,数字经济是指以数据资源为关键要素,以现代信息网络为主要载体,以信息通信技术融合应用、全要素数字化转型为重要推动力,促进公平与效率更加统一的新经济形态。

3. 正确单选数字经济安全司法保障主要包括隐私权的司法保障、个人信息的刑事司法保障、反垄断的司法保障等内容。

4. B 单选()明确了数字经济活动中各参与方的网络信息安全义务与责任,为数字经济发展提供了网络信息安全保障。

A 《中华人民共和国民法典》B 《中华人民共和国网络安全法》C 《中华人民共和国数据安全法》D 《中华人民共和国个人信息保护法》5. C 单选()对数据安全保护进行了更为系统的规定,完善了国家数据安全体系的构建。

A 《中华人民共和国民法典》B 《中华人民共和国网络安全法》C 《中华人民共和国数据安全法》D 《中华人民共和国个人信息保护法》6. D 单选()明确除了规定要保护个人信息权益,规范个人信息处理活动之外,还要保障个人信息依法有序流动,促进个人信息合理利用,充分考量了个人信息在内的数据要素自由流动对数字经济发展的价值和意义。

A 《中华人民共和国民法典》B 《中华人民共和国网络安全法》C 《中华人民共和国数据安全法》D 《中华人民共和国个人信息保护法》7. B 单选()全面地规定了网络与信息安全治理的基本规则,其以网络运营者及关键信息基础设施运营者为主要规制对象,明确其在网络空间中的保障网络运行安全、网络信息安全等多项义务。

A 《中华人民共和国民法典》B 《中华人民共和国网络安全法》C 《中华人民共和国数据安全法》D 《中华人民共和国个人信息保护法》8. ABCD 多选数字经济能显著降低交易成本,供需双方通过大数据得以迅速匹配完成交易,数字经济的针对性销售策略使得交易双方的()大幅降低,传统经济中的信息不对称问题得以缓解。

数据治理与数据安全的关系及方法论

数据治理与数据安全的关系及方法论

数据治理与数据安全的关系及方法论一、引言随着互联网、物联网技术的快速发展,数据在现代社会中的作用越来越重要。

然而,数据也面临着安全问题,数据泄露或者被黑客攻击对企业和个人都会造成重大损失。

因此,如何进行数据治理和数据安全保护,成为一个非常重要的问题。

二、数据治理数据治理是指在组织内部对数据进行管理、规范、优化和保护的一系列活动。

数据治理的核心是保证数据的质量和一致性,让数据成为组织内部的有价值的资产。

数据治理包括以下几个方面:1. 数据规范化数据规范化是指对数据进行标准化处理,使得不同部门、不同系统中的数据能够达到一致的标准。

数据规范化的好处在于:a. 降低系统的复杂度b. 优化数据质量c. 提高数据的可靠性和可用性2. 数据分类数据分类是指将数据按照不同的维度进行分类,为数据管理、使用提供更为方便的解决方案。

数据分类的好处在于:a. 提高数据的查找效率b. 更好的控制数据的访问权限和使用范围c. 优化数据的管理3. 数据质量管理数据质量管理是指对数据进行全面的管理,确保数据的正确性、完整性和一致性。

数据质量管理的好处在于:a. 提高数据的可靠性b. 降低错误率c. 优化数据的使用效率三、数据安全数据安全是指在数据传输、存储、管理以及使用过程中防止数据泄露、被黑客攻击、病毒入侵、人为错误等问题的一系列措施。

数据安全包括以下几个方面:1. 数据存储安全数据存储安全是指对数据进行安全存储的措施,包括备份、加密等。

数据存储安全的好处在于:a. 保护数据安全b. 保障数据的完整性和一致性c. 防止数据丢失2. 数据传输安全数据传输安全是指在数据传输过程中确保数据的机密性和完整性。

数据传输安全的好处在于:a. 防止黑客攻击b. 保障数据的真实性c. 防止数据泄露3. 数据访问安全数据访问安全是指在数据访问、使用的过程中进行相关的控制和管理,确保数据的安全。

数据访问安全的好处在于:a. 防止数据误用b. 提高数据的安全和可控性c. 优化数据的管理和使用四、数据治理和数据安全的关系数据治理和数据安全是相辅相成的。

2021-2022数据安全治理实践指南

2021-2022数据安全治理实践指南

数据安全治理实践指南目录一、数据安全治理概述 (1)(一) 数据安全治理概念内涵 (1)(二) 数据安全治理要点阐释 (2)二、数据安全治理总体视图 (3)三、数据安全治理参考框架 (5)(一) 数据安全战略 (5)(二) 数据全生命周期安全 (7)(三) 基础安全 (10)四、数据安全治理实践路线 (13)(一) 第一步:治理规划 (14)(二) 第二步:治理建设 (15)(三) 第三步:治理运营 (24)(四) 第四步:治理成效评估 (27)五、数据安全治理未来展望 (29)六、附录:数据安全治理企业实践 (30)(一) 中国联通集团数据安全治理实践 (30)(二) 蚂蚁集团数据安全治理实践 (35)(三) 百度数据安全治理实践 (39)(四) 天翼云数据安全治理实践 (43)图目录图1 数据安全治理总体视图 (4)图2 数据安全治理参考框架 (5)图3 数据安全治理组织架构示意图 (16)图4 数据安全管理制度体系示意图 (18)图5 一套可参考的数据安全管理制度体系 (19)图6 数据安全管控流程参考示意图 (20)图7 数据安全技术工具部署示意图 (20)图8 数据安全人员能力培养体系 (23)图9 中国联通数据安全体系总体框架 (31)图10 蚂蚁数据安全复合治理管理模式 (35)图11 蚂蚁集团数据安全四重保障图 (38)图12 百度数据安全治理工作路线 (39)图13 百度数据安全治理三步走 (40)图14 百度数据安全治理实践 (41)图15 天翼云数据安全治理实践路标图 (43)图16 天翼云数据安全治理能力 (45)图17 天翼云数据安全技术体系 (46)表目录表1 数据安全组织架构角色及职责分工 (16)表2 技术工具对应功能描述 (21)表3 日常审计项目示例 (26)一、数据安全治理概述(一)数据安全治理概念内涵随着数据作为生产要素的重要性凸显,数据安全的地位不断提升,尤其随着《数据安全法》的正式颁布,数据安全在国家安全体系中的重要地位得到了进一步明确。

2023数据安全法理论知识考核试题及答案

2023数据安全法理论知识考核试题及答案

数据安全法理论知识考核一、选择题1. 《数据安全法》从哪个角度为执行者设定了合规的要求()[单选题] *A、信息保护角度B、数据保护角度C、信息安全角度D、数据与安全的角度√2. 《数据安全法》中的“数据”,不仅包括电子形式,也包括以其他方式记录的信息。

即无论是().或是()的数据都需要受到《数据安全法》的管辖,范围相当宽泛。

()[单选题] *A、涉密,非涉密B、电子形式,纸质形式√C、国有,非国有商业,非商业3. 以下哪项属于《数据安全法》出台的目的()[单选题] *A、规范数据处理活动,保障数据安全,促进数据开发利用,保护个人、组织的合法权益,维护国家主权、安全和发展利益。

√B、维护数据安全,应当坚持总体国家安全观,建立健全数据安全治理体系,提高数据安全保障能力。

C、在中华人民共和国境外开展数据处理活动,损害中华人民共和国国家安全、公共利益或者公民、组织合法权益的,依法追究法律责任。

D、开展数据处理活动,应当遵守法律、法规,尊重社会公德和伦理,遵守商业道德和职业道德,诚实守信,履行数据安全保护义务,承担社会责任,不得危害国家安全、公共利益,不得损害个人、组织的合法权益。

4. 数据安全,是指通过采取必要措施,确保()处于有效保护和合法利用的状态,以及具备保障持续安全状态的能力[单选题] *A、信息B、技术C、数据√D、发展5. ()是《数据安全法》三审中新增的内容[单选题] *A、重要数据B、核心数据√C、商密数据D、涉密数据6. 《数据安全法》中,()是核心数据的范畴。

[单选题] *A、涉密数据B、重要数据C、商密数据D、关系国家安全、国民经济命脉、重要民生、重大公共利益等数据√7. 制定《中华人民共和国数据安全法》的目的是为了规范数据处理活动,保障数据安全,促进数据开发和利用,保护个人、组织的(),维护国家主权、安全和()。

[单选题] *A、财产权益,发展利益B、财产权益,长远利益C、合法权益,发展利益√D、合法权益,长远利益8. 依据《中华人民共和国数据安全法》,开展数据处理活动应当依照法律、法规的规定,建立健全()管理制度。

数据安全治理实践指南

数据安全治理实践指南

数据安全治理实践指南数据安全在如今的信息化社会中,扮演了至关重要的角色。

随着大数据和云计算的快速发展,企业和个人的大量数据被存储、传输和处理,而数据泄露和滥用的风险也逐渐增加。

因此,建立有效的数据安全治理机制,保护数据资源的安全与隐私,已经成为各行各业的重要任务。

本指南将从数据安全治理的基本概念介绍、数据安全治理的原则、数据安全治理的实施步骤和数据安全治理的技术手段等方面进行详细论述,以帮助企业和个人更好地进行数据安全治理。

一、数据安全治理的基本概念数据安全治理是指通过制定和执行一系列规章制度,以确保数据资源在存储、传输、处理等环节中的安全性和合规性。

其目的是规范数据的获取、存储、使用、共享和销毁等过程,保护数据的完整性、可用性和可信度。

二、数据安全治理的原则1. 依法合规原则:数据安全治理必须遵守国家相关法律法规,确保数据使用和处理的合法性、正当性。

2. 风险管理原则:数据安全治理应基于风险管理的理念,通过风险评估和控制措施,降低数据安全风险。

3. 内外联动原则:数据安全治理需要内外部各方的合作,建立跨部门、跨机构的数据安全合作机制。

4. 整体治理原则:数据安全治理需要全面、系统地考虑技术、管理和人员因素,形成整体治理架构。

三、数据安全治理的实施步骤1. 制定数据安全治理政策和制度:明确数据安全的管理职责、权限和流程,制定相关的数据安全政策和技术规范。

2. 建立数据分类和分级机制:根据数据的敏感程度和风险等级,将数据进行分类与分级,实施不同的控制措施。

3. 安全存储与传输:确保数据的存储设备具备物理安全和逻辑安全,采用加密和传输协议等手段,保障数据在传输过程中的安全性。

4. 访问控制和权限管理:建立健全的用户身份验证机制、访问控制策略和权限管理系统,实现对数据访问的控制和审计。

5. 数据备份与恢复:制定完善的数据备份计划和紧急恢复措施,以应对数据丢失、损坏或被篡改的风险。

6. 数据安全培训与意识提升:加强对员工和用户的数据安全培训,提高其数据安全意识和防范能力。

数据治理与数据安全的研究

数据治理与数据安全的研究

数据治理与数据安全的研究近年来,数据治理和数据安全成为了信息技术领域的热门话题。

随着互联网的普及和社会信息化程度的提高,各个行业和领域都纷纷开始关注数据治理和数据安全的问题。

在这篇文章中,我们将探讨数据治理和数据安全的研究现状和未来发展趋势。

一、数据治理的定义和要素数据治理是一种管理数据的实践,它包括组织、监督、维护和使用数据的一系列活动,目的是确保数据的质量、可用性和可信度,提高数据的价值和利用率。

数据治理的要素包括以下几个方面:1. 数据管理原则:对数据的存储、使用、归档、备份等进行规范和约束,确保数据的完整性、准确性、可用性和可信度。

2. 数据管理体系:建立一个完整的数据管理体系,包括数据管理机构、管理流程、管理系统和技术支持等,保障数据的管理可控性和灵活性。

3. 数据管理流程:制定标准化的数据管理流程,包括数据收集、清洗、整合、分析、存储、查询等环节,确保数据有效地流转和利用。

4. 数据管理技术:运用先进的信息技术手段和工具,比如数据仓库、数据挖掘、数据保护和数据备份等技术,提高数据管理的效率和可靠性。

二、数据安全的定义和挑战数据安全是指保护数据的完整性、可用性和保密性,防止数据被非法获取、篡改、丢失或泄漏等风险,确保数据的安全性和保密性。

在当前的信息化时代,数据安全面临诸多挑战:1. 数据泄露:企业和个人的敏感信息容易被黑客或恶意软件窃取或获得,造成严重的经济和社会损失。

2. 数据篡改:数据被篡改会对企业和个人的决策和行为带来严重的影响,损害公共利益和社会安全。

3. 数据丢失:由于人为和自然因素的影响,数据可能会丢失,导致企业和个人遭受不可挽回的损失。

4. 数据复制:随着云计算和大数据技术的发展,数据复制也成为了一个新的安全风险,容易导致数据的重复使用和传播。

三、数据治理与数据安全的关系数据治理与数据安全密切相关,两者相互依存,相互促进。

首先,一个健全的数据治理体系可以从根本上提高数据的安全性。

数据治理为什么很重要,谁应该负责

数据治理为什么很重要,谁应该负责

数据治理为什么很重要,谁应该负责数据治理是指组织内部为了保证数据质量、数据安全和数据合规性而实施的一系列策略、规程和实践。

它是一个跨部门的合作过程,需要有明确的责任和领导来进行有效的实施。

以下是为什么数据治理很重要以及应该负责数据治理的相关角色的讨论。

1. 数据质量保证:数据质量是数据治理的核心目标之一。

数据质量指的是数据的准确性、完整性、一致性、可信度和及时性。

当数据质量不达标时,组织将无法进行准确的决策和分析,这将对业务运营和战略发展带来负面影响。

谁应该负责:数据治理的责任应该由数据质量经理或数据质量团队负责。

他们应该制定和实施数据质量策略、定义数据质量标准和指标,并监控数据质量水平。

他们还应该与数据所有者和相关部门合作,确保数据采集、存储、处理和分析的过程中保持数据质量。

2. 数据安全保护:数据安全是数据治理的另一个重要方面。

数据安全包括数据的机密性、完整性和可用性。

随着信息技术的进步和网络安全威胁的增加,数据安全变得尤为关键。

组织需要采取适当的安全措施来防止数据泄露、滥用和不当访问。

谁应该负责:数据安全官或信息安全团队应该负责数据安全管理。

他们应该制定和执行安全策略、规程和控制措施,以确保数据的机密性和完整性。

他们还应与其他部门合作,制定安全标准和最佳实践,并提供培训和意识活动,以加强员工对数据安全的重视。

3. 数据合规性:数据合规性是指数据处理和管理过程符合适用的法律法规、行业标准和内部规定。

随着数据保护和隐私保护的法规不断增加,组织需要确保数据治理符合相关的合规要求,以避免法律风险和罚款。

谁应该负责:合规主管或合规团队应该负责数据合规性。

他们需要了解和监督数据保护和隐私保护的要求,制定合规策略和指南,并确保组织在数据处理和管理方面遵守相关要求。

他们还需要与法律、法规和内部管理团队合作,以解决合规问题和风险。

4. 数据治理领导和管理:数据治理需要明确的领导和管理来确保其有效性和实施。

数据治理领导应制定数据治理战略、目标和计划,并协调各个部门的合作。

数据安全法 判断题

数据安全法 判断题

数据安全法判断题
以下是对数据安全法的判断题:
1. 中央国家安全领导机构负责国家数据安全工作的决策和议事协调,研究制定、指导实施国家数据安全战略和有关重大方针政策,统筹协调国家数据安全的重大事项和重要工作,建立国家数据安全工作协调机制。

答案:正确
2. 省级以上人民政府应当将数字经济发展纳入本级国民经济和社会发展规划。

答案:正确
3. 国家建立数据分类分级保护制度,对数据实行分类分级保护。

答案:正确
4. 从事数据交易中介服务的机构提供服务,无需要求数据提供方说明数据来源。

答案:错误
5. 费曼的观点是“没有人真正了解量子力学”。

答案:正确
6. 麦克斯韦提出的关于电和磁的实验中最明显的现象是,处于彼此距离相当远的物体之间的相互作用。

答案:正确
对于这些判断题,需要对相关的法律条文、科学原理以及事实进行深入理解,才能做出准确的判断。

数据治理相关知识点总结

数据治理相关知识点总结

数据治理相关知识点总结一、定义数据治理是指一系列的规则、流程、政策和技术,以确保管理和保护数据资源的完整性、可靠性、可访问性和安全性。

它涉及规划、监督和控制数据使用和管理的活动,以确保数据能够为组织的决策和运营提供支持。

二、重要性数据治理对于组织来说非常重要,原因如下:- 数据是组织的重要资产,因此需要得到良好的管理和保护。

- 数据治理可以帮助组织遵守法律、法规和行业标准,从而避免法律责任和风险。

- 数据治理可以改善数据质量,帮助组织更好地利用数据来做出决策。

- 数据治理可以提高数据的可靠性和一致性,从而提高组织的效率和生产力。

三、组成要素数据治理包括多个组成要素,这些要素共同构成了一个完整的数据治理框架:- 数据策略:组织需要制定数据战略,明确数据治理的目标和原则。

- 数据管理:组织需要建立数据管理流程,包括数据采集、存储、处理、分析和共享等环节。

- 数据安全:组织需要采取措施来保护数据的安全性,包括数据加密、访问控制、备份和恢复等措施。

- 数据合规:组织需要遵守法律、法规和行业标准,确保数据使用和管理的合法性和合规性。

- 数据质量:组织需要监督和改善数据的准确性、完整性、一致性和时效性。

- 数据治理组织结构:组织需要设立数据治理委员会或部门,负责制定和执行数据治理策略。

四、最佳实践在实施数据治理时,组织可以参考一些最佳实践,以提高数据治理的效果和效率:- 制定清晰的数据治理政策和流程,确保所有员工都明白数据治理的重要性和流程。

- 建立数据质量管理体系,监督和改善数据的质量。

- 采用数据管理和分析工具,提高数据的可用性和分析能力。

- 定期进行数据安全审计和风险评估,确保数据的安全性和合规性。

- 培训员工,提高其数据治理和数据安全意识。

- 评估和改善数据治理的效果,及时调整数据治理策略和流程。

五、相关技术和工具在实施数据治理时,组织可以借助一些相关的技术和工具,以提高数据治理的效果和效率:- 数据管理工具:包括数据仓库、数据集成、数据备份和恢复等工具,可以帮助组织更好地管理和利用数据。

数据治理的重要作用

数据治理的重要作用

数据治理的重要作用随着信息技术的迅速发展,数据在现代社会中扮演着越来越重要的角色。

无论是企业、政府还是个人,都离不开数据的支持。

然而,大量的数据无组织、无管理,不仅给数据的使用带来了困难,也增加了数据泄露和滥用的风险。

因此,数据治理应运而生,它在数据管理中发挥着重要的作用。

数据治理有助于确保数据的质量。

数据质量是数据治理的核心目标之一,它涉及数据的完整性、准确性、一致性和可信度等方面。

通过制定数据质量标准和规范,建立数据质量管理体系,可以有效地减少数据质量问题,提高数据的可靠性和可用性。

数据质量的提升对于企业来说尤为重要,它可以提高决策的准确性,降低风险,提升竞争力。

数据治理有助于保护数据的安全。

随着数据泄露和滥用事件的频发,数据安全已成为一个备受关注的问题。

数据治理通过建立数据安全策略、权限管理和数据加密等措施,可以有效地保护数据的机密性和完整性,防止未经授权的访问和不当使用。

数据安全的提升对于企业和个人来说都至关重要,它可以避免财务损失、声誉损害和法律风险等问题。

数据治理有助于提高数据的可发现性和可访问性。

在大数据时代,数据量呈指数级增长,如何快速找到所需的数据成为了一个挑战。

数据治理通过建立元数据管理和数据目录等机制,可以让用户快速找到所需的数据,并了解数据的来源、含义和可信度等信息。

同时,数据治理还可以通过建立数据共享和开放机制,促进数据的交流和共享,提高数据的可访问性和可重复性,推动数据的再利用和创新。

数据治理还有助于提高数据的可管理性和可持续性。

随着数据规模的增大和数据类型的多样化,如何对数据进行有效的管理成为了一个挑战。

数据治理通过建立数据分类和标准化等机制,可以对数据进行有效的分类和管理,提高数据的整体管理效率和效果。

同时,数据治理还可以建立数据生命周期管理机制,确保数据在整个生命周期中得到有效的管理和维护,保证数据的可持续性和长期可用性。

数据治理在数据管理中发挥着重要的作用。

它不仅可以提高数据的质量和安全性,还可以提高数据的可发现性和可访问性,促进数据的共享和创新,提高数据的可管理性和可持续性。

数据安全治理三步走之一:数据资产状况梳理

数据安全治理三步走之一:数据资产状况梳理

数据安全治理三步走之一:数据资产状况梳理数据安全治理是以“数据安全使用”为目标的综合管理理念,具体实现数据安全保护、敏感数据管理与合规性三个需求;数据安全治理涵盖数据的分类、梳理、管控与审计四大重要环节。

由于数据的分级分类根据不同行业特点有着显著的区别,缺乏普遍性,所以笔者将在后续的文章中针对不同行业的数据分级分类进行说明,本系列文章将主要对数据的梳理、安全管控与稽核进行深入的说明。

本文从数据资产状况梳理的需求、技术挑战以及技术支撑三方面进行详细的阐述。

一. 数据资产状况梳理需求1.1 数据使用部门和角色梳理在数据资产的梳理中,需要明确这些数据如何被存储,需要明确数据被哪些部门、系统、人员使用,数据被如何使用。

对于数据的存储和系统的使用,往往需要通过自动化的工具进行;而对于部门和人员的角色梳理,更多是要在管理规范文件中体现。

对于数据资产使用角色的梳理,关键是要明确在数据安全治理中不同受众的分工、权利和职责。

组织与职责,明确安全管理相关部门的角色和责任,一般包括:安全管理部门:制度制定、安全检查、技术导入、事件监控与处理;业务部门:业务人员安全管理、业务人员行为审计、业务合作方管理;运维部门:运维人员行为规范与管理、运维行为审计、运维第三方管理;其它:第三方外包、人事、采购、审计等部门管理。

数据治理的角色与分工,需要明确关键部门内不同角色的职责,包括:安全管理部门:政策制定者、检查与审计管理、技术导入者业务部门:根据单位的业务职能划分运维部门:运行维护、开发测试、生产支撑1.2 数据的存储与分布梳理敏感数据在什么数据库中分布着,是实现管控的关键。

只有清楚敏感数据在什么库中分布,才能知道需要对什么样的库实现怎样的管控策略;对该库的运维人员实现怎样的管控措施;对该库的数据导出,实现怎样的模糊化策略;对该库数据的存储实现怎样的加密要求。

1.3 数据的使用状况梳理在清楚了数据的存储分布的基础上,还需要掌握数据被什么业务系统访问。

数据安全治理定义

数据安全治理定义

数据安全治理定义数据安全治理是指在数据存储、处理和传输过程中,通过一系列的技术、策略和措施,保护数据的完整性、可用性和机密性,防止数据泄露、丢失、篡改和未经授权访问的一种管理方式。

随着信息化的快速发展,数据安全治理日益成为重要的关注点。

数据安全治理需要建立健全的数据安全体系。

这包括制定数据安全策略和规范,明确数据安全的目标和责任,建立数据安全管理机构和人员,完善数据安全管理制度和流程。

同时,还需要对数据进行分类和分级,根据不同的敏感程度制定相应的安全措施。

数据安全治理需要加强对数据的保护措施。

这包括加密技术、访问控制、身份认证、安全审计等手段的应用。

对于数据的存储,可以通过加密技术对数据进行加密,保护数据的机密性;对于数据的传输,可以使用安全协议和加密通信,防止数据在传输过程中被窃听和篡改;对于数据的处理,可以采取访问控制措施,限制对数据的访问权限,确保数据的完整性和可用性。

数据安全治理还需要加强对人员的管理和培训。

数据安全不仅仅是技术问题,更是一个涉及人员行为和意识的问题。

因此,组织需要加强对员工的数据安全意识培训,教育员工遵守数据安全规范和政策,防止人为因素引发的数据安全问题。

同时,还需要制定相应的人员管理制度,限制员工对数据的访问和操作权限,防止内部人员滥用数据。

数据安全治理还需要加强对外部风险的管理。

随着云计算、大数据等新技术的兴起,组织的数据面临着更多的外部风险。

因此,组织需要加强对供应商和合作伙伴的安全管理,确保其数据处理和存储的安全性。

同时,还需要建立健全的风险评估和应急响应机制,及时应对外部风险事件,减少损失。

数据安全治理需要与法律法规相结合。

随着数据泄露和隐私侵犯事件的频发,各国家和地区都相继出台了相关的法律法规,对数据安全提出了要求。

因此,组织需要了解和遵守相关的法律法规,确保数据的合法性和合规性。

同时,还需要建立健全的合规管理制度,对数据的收集、存储、处理和传输过程进行监控和审计,确保数据安全合规。

数据治理面试题

数据治理面试题

数据治理面试题一、数据治理的定义和重要性1.1 数据治理的概念数据治理是指通过规范的方法和流程来管理组织内外的数据资源,以保证数据的质量、可用性、合规性和安全性,为组织的决策和业务活动提供可靠的数据支持。

1.2 数据治理的重要性数据治理对于企业的发展至关重要。

合理的数据治理可以帮助企业实现以下几个方面的价值:- 数据质量管理:数据治理可以确保数据的准确性、一致性和完整性,降低数据错误和冲突带来的风险。

- 决策支持:通过数据治理,企业可以为决策者提供准确、及时、全面的数据,以支持决策的制定和执行。

- 合规管理:数据治理可以确保组织在数据处理和存储过程中遵守法规、合规标准和内部规定,降低合规风险。

- 数据安全保护:通过数据治理,企业可以制定和执行有效的数据安全策略和措施,保护数据免受潜在的安全威胁。

二、数据治理的关键要素2.1 数据所有权和责任数据治理需要明确数据的所有权和责任,确定数据的管理与维护责任人,以确保数据的合法、合规和可信。

2.2 数据分类与分类标准数据治理需要对数据进行分类,以便针对不同类型的数据采取相应的管理和保护措施。

数据分类标准可以根据业务需求、安全性要求等因素来制定。

2.3 数据质量管理数据质量管理是数据治理的核心内容之一。

通过建立数据质量管理的流程和规范,可以对数据进行质量评估、纠错和监控,确保高质量的数据可用于决策和业务活动。

2.4 数据安全保护数据安全是数据治理的一个重要方面。

数据治理需要确保数据在存储、传输和处理过程中的安全,可以采取加密、访问控制、备份恢复等安全措施来保护数据的安全性。

2.5 数据生命周期管理数据生命周期管理是指对数据从创建到销毁的全过程进行管理。

通过数据生命周期管理,可以确保数据按照规定的周期进行备份、迁移、归档和销毁,最大程度地降低数据管理的成本和风险。

三、数据治理的实施步骤3.1 确定数据治理目标和策略在实施数据治理之前,需要明确数据治理的目标和策略,以便制定相应的计划和措施。

数据治理 新闻稿

数据治理 新闻稿

数据治理新闻稿数据安全治理是近两年频繁被安全厂商提起的话题,很多企业也对数据安全治理非常感兴趣,但是部分朋友还是分不清数据治理和数据安全治理,所以今天,我们单独拿出一个篇幅,好好说说数据治理与数据安全治理的区别。

关注点不同数据治理:关注于数据本身的组织,使用和传输、业务支撑等场景下的质量、规范、流程与制度等。

数据安全治理:关注于数据在整个生命周期可用性、完整性与机密性的安全保护,以数据业务属性为始,数据的分级分类为核心,从数据存放位置为核心,建立以数据为中心的安全架构体系。

输出不同数据治理的主要输出是制度、管理规章、规范等。

数据安全治理的输出包括数据的分级分类,安全使用规范,数据的可视化、监控和发现要求等,以及最终如何采用技术手段推动人员组织与流程的落地。

参考标准/依据不同数据安全参考标准国际标准化组织(ISO/IEC)38505数据治理框架国际数据管理协会(CDMA)DAMA-DMBOK框架国际数据治理研究所(DGI)DGI数据治理框架IBM数据治理委员会(IBMDGA)数据治理成熟度模型中国电子工业标准化技术协会信息技术服务分会(ITSS)数据治理规范数据安全治理参考标准目前已成型的参考标准分别有以下两套标准,分别是:Gartner DSG :数据安全治理的理念最早由Gartner正式提出,分析师将其与“风暴之眼”进行比较来形容数据安全治理(DSG)在数据安全领域中的重要性和作用。

DGPC:微软的专门强调隐私、保密和合规的数据安全治理框架,主要围绕“人员、流程、技术”三个核心能力领域的具体控制要求展开,与现有安全框架体系或标准协调合作以实现治理目标。

结果不同数据治理完成后的结果通常是业务系统的改造工作。

数据安全治理完成后的结果通常是在同一数据安全策略下选择不同的技术产品来实现数据安全保护。

视角不同数据治理的视角数据治理指利用数据驱动业务,实现企业增值。

数据治理的智能化程度,决定了企业数字化转型的加速度。

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数据安全治理——发挥主导作用的组
织与受众
引言:数据安全治理是由组织中分工明确的人来主导实施的一项系统性工程。

该项工作得以良好运作有赖于三大要素:人员组织、策略流程和技术工具。

一. 数据安全治理机构
数据安全治理工作的展开首先要成立专门的数据安全治理机构,以明确数据安全治理的政策、落实和监督由谁长期负责,以确保数据安全治理的有效落实。

通常,我们可以将成立的机构称之为“数据安全治理委员会”或“数据安全治理小组”,该机构并非传统意义上的实体机构,属于一个虚拟的机构,机构成员由数据的利益相关者和专家构成,这里之所以称之为利益相关者,是因为这些人可能不仅仅是数据的使用者,也是数据本身的代表者(比如用户),数据的所有者,数据的责任人。

数据安全治理委员会或数据安全治理小组这个机构本身既是安全策略、安全规范和安全流程的制定者,也是安全策略、规范和流程的受众。

在DGPC 框架中这个机构一般称之为DGPC 团队,或者叫Data Stewards,这个团队的职责是:This is a virtual organization whose members are collectively responsible for defining principles, policies and procedures that govern key aspects of data classification, protection, use and management.
①制定数据分类、保护、使用、管理的原则
②制定数据分类、保护、使用、管理的策略
③制定数据分类、保护、使用、管理的流程
这个团队的构成是:IT, human resources, legal and finance departments as well as business groups and the marketing department—in short, any group with a stake in collecting, processing, using and managing personally identifiable information (PII), intellectual property, trade secrets and other types of confidential information.(IT、人资、法务、财务、业务和市场部门等所有与人、知识产权、私密信息相关的部门)
二. 机构五大责任
数据安全治理的正式机构的成立,标志着一个组织在数据安全治理工作上的正式启动,使组织内数据安全规范制定、数据安全技术导入、数据安全体系建设得以不断完善。

数据安全治理机构成立后,需要完成以下职责:
(1)数据的分级分类原则的制定
数据的分级分类原则,往往是数据安全治理机构成立后要解决的核心问题。

只有先制定合理有效的分级分类原则,才能在纷杂广袤的数据中,明确出核心敏感数据、次要敏感数据、公开共享数据,从而基于此再设定数据的不同分享策略和原则。

(2)数据安全使用(管理)规范的制定
数据安全使用规范的制定,标志着数据安全治理进入到一个规范化的阶段,有了可靠的演进框架。

在这个阶段的初期,要完成敏感数据的分布梳理、内部角色的梳理、数据的使用状况梳理。

基于此,了解清楚不同类别的敏感数据是如何被相关者使用的。

中期,要完成在现状基础上的安全分析,要明确常规合理、合法行为;要明确风险、非法的行为;要明确在特定情况下数据访问越级的审批结构。

最后,我们要清晰有序地将这些角色、访问过程的控制要求明确为受整个组织认可的文件,以官方的形式正式下发。

(3)数据安全治理技术的导入
数据已经成为人类历史上积累出来的最大资产和财富,数据安全规范的执行,不可能依托于人工的方式完成,任何依托于人工的方式,都是不可想象的。

必须要引入大量的现代化的技术和工具,帮助完成数据的梳理、控制、行为监控和风险预警。

(4)数据安全使用规范的监督执行
作为数据安全治理中的核心机构,信息部门在数据安全管理规范制定完成后,最重要的是职责是监督规范的执行,处理异常和风险行为。

而数据安全治理中的相关业务和使用部门,职责在于将安全管理规范在本部门内落地、执行。

(5)数据安全治理的持续演进
数据安全治理不是一蹴而就的事情,有了首期的框架后,我们要根据执行中所面临的风险状况、安全事件、组织架构调整、业务系统上线等,完成对安全治理中的安全管理规范、技术支撑平台的演进。

三. 数据安全治理受众
数据安全治理人员中的另一个关键角色就是数据安全的受众,这些受众涵盖了数据安全策略、规范和流程的执行者和被管理者;数据的使用者、管理者、维护者、分发者。

实际上,大多数数据利益相关者都属于数据安全治理的受众。

常见的组织中与数据相关的部门包括:
安全管理部门:安全制度制定、安全检查、技术导入、事件监控与处理
业务部门:业务人员安全管理、业务人员行为审计、业务合作方管理
运维部门:运维人员行为规范与管理、运维行为审计、运维第三方管理
其它:第三方外包、人事、采购、审计等部门
部门内不同角色在数据安全治理中的职责,一般包括:
安全管理部门:政策制定者、检查与审计管理、技术导入者
业务部门:根据单位的业务职能划分
运维部门:运行维护、开发测试、生产支撑
四. 组织框架举例
以某政府部门的数据安全治理组织框架为例:
图1某政府部门的数据安全治理组织框架图
图2 某运营商的数据安全治理的相关组织和角色结构图
以某运营商搭建的数据安全治理组织框架为例:业务管理部门、信息安全部门、运维支撑部门,以及企业信息部、审计部组成的其他部门等都是直接接触数据的核心部门,无论是借助数据来开展正常的业务工作,还是对信息数据进行安全防护,亦或参与数据的测试、开发、共享和维护,都已经是肩负起了数据安全的保护义务和责任,这些受众的日常工作行为需要在既定的数据安全策略与规范下展开,遵从数据安全流程来共同参与数据安全的治理工作。

五. 结语
人或者团队是一切工作的核心,确定好数据安全治理的组织架构、角色分工,才能进一步明确权责,形成科学合理的管理秩序,继而保障数据安全治理工作可以井然有序的推进下去。

出师表
两汉:诸葛亮
先帝创业未半而中道崩殂,今天下三分,益州疲弊,此诚危急存亡之秋也。

然侍卫之臣不懈于内,忠志之士忘身于外者,盖追先帝之殊遇,欲报之于陛下也。

诚宜开张圣听,以光先帝遗德,恢弘志士之气,不宜妄自菲薄,引喻失义,以塞忠谏之路也。

宫中府中,俱为一体;陟罚臧否,不宜异同。

若有作奸犯科及为忠善者,宜付有司论其刑赏,以昭陛下平明之理;不宜偏私,使内外异法也。

侍中、侍郎郭攸之、费祎、董允等,此皆良实,志虑忠纯,是以先帝简拔以遗陛下:愚以为宫中之事,事无大小,悉以咨之,然后施行,必能裨补阙漏,有所广益。

将军向宠,性行淑均,晓畅军事,试用于昔日,先帝称之曰“能”,是以众议举宠为督:愚以为营中之事,悉以咨之,必能使行阵和睦,优劣得所。

亲贤臣,远小人,此先汉所以兴隆也;亲小人,远贤臣,此后汉所以倾颓也。

先帝在时,每与臣论此事,未尝不叹息痛恨于桓、灵也。

侍中、尚书、长史、参军,此悉贞良死节之臣,愿陛下亲之、信之,则汉室之隆,可计日而待也。

臣本布衣,躬耕于南阳,苟全性命于乱世,不求闻达于诸侯。

先帝不以臣卑鄙,猥自枉屈,三顾臣于草庐之中,咨臣以当世之事,由是感激,遂许先帝以驱驰。

后值倾覆,受任于败军之际,奉命于危难之间,尔来二十有一年矣。

先帝知臣谨慎,故临崩寄臣以大事也。

受命以来,夙夜忧叹,恐托付不效,以伤先帝之明;故五月渡泸,深入不毛。

今南方已定,兵甲已足,当奖率三军,北定中原,庶竭驽钝,攘除奸凶,兴复汉室,还于旧都。

此臣所以报先帝而忠陛下之职分也。

至于斟酌损益,进尽忠言,则攸之、祎、允之任也。

愿陛下托臣以讨贼兴复之效,不效,则治臣之罪,以告先帝之灵。

若无兴德之言,则责攸之、祎、允等之慢,以彰其咎;陛下亦宜自谋,以咨诹善道,察纳雅言,深追先帝遗诏。

臣不胜受恩感激。

今当远离,临表涕零,不知所言。

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