数据分类分级实践指南2.0

政策与现状

1. 政策法规推动：我国《数据安全法》规定建立数据分类分级保护制度，《网络数据安全管理条例》等进一步明确要求，各行业也出台相关标准，如金融、工业等行业标准及多地公共数据开放分类分级试行指南，我国数据分类分级工作已进入实践阶段。国际上，数据分类分级强调按类别和级别采取相应安全策略。

2. 技术发展情况：数据分类分级实现方式有三种，人工执行灵活性高但效率低；人工与工具结合精准度高但成本高；工具自动执行速度快、覆盖面广，但对技术和资源要求高。国际上相关技术处于稳步爬升复苏期，国内紧随其后且在政府推动下能力逐步提升。

3. 目标与意义重大：帮助企业合理分配安全资源，提高数据管理效率，支撑数据分析和决策，有效控制风险，满足合规要求，促进数据开发利用，降低成本，为组织可持续发展提供支撑。

概念与挑战

1. 概念内涵明确：数据分类是根据数据属性或特征区分和归类，建立分类体系；数据分级是按重要程度和危害程度区分，确定保护程度。分类是分级前提，分级是管控保护条件。

2. 面临诸多挑战：数据量大且复杂，格式规范不同，实时数据分类分级面临技术挑战；人为因素导致判断误差；分类维度选择困难；数据等级难以定量判断；数据级别数量选择需平衡效率与管控；分类分级落地实施困难，缺乏工具技术和系统关联。

能力建设体系

1. 职能架构关键：包括职能划分、协作沟通与评价改进。明确各角色职责，建立协作平台和沟通机制，定期绩效评价，全员持续参与，确保分类分级工作与业务需求和战略目标一致。

2. 管理体系完善：管理制度涵盖管理办法、规范、业务指导及执行模板，明确要求和流程；工作流程分全量和增量数据分类分级，明确各阶段职责和步骤。

3. 系统建设重要：系统功能包括数据源发现、规则管理、数据识别和标记、管理与维护，建设过程需经过需求分析、目标计划制定、工具选型测试、部署运行优化等阶段。

4. 监督不可或缺：监督小组应围绕全过程开展工作，确保合规，未来将更注重合理性、准确性和有效性评估，持续更新监督方案。

方法与实施

1. 方法科学合理：遵循科学实用、边界清晰等原则，参照相关法律法规和标准，综合考虑数据特性、业务需求等确定分类分级方法。分类可采用混合分类法，分级要明确思路、确定对象和要素，考虑影响对象和程度判定级别，数据发生变更时应及时更新类别和级别。

2. 实施步骤明确：实施过程包括明确总体思路，按行业和业务属性分类；明确数据范围，梳理数据资源；确定分类分级规则，制定标记规则；进行数据资产发现和识别，形成清单；开展分类分级，标记数据；审核发布清单，建立数据目录。

应用与价值

有助于满足合规监管要求，梳理结果并报送，确保数据跨境合规；优化数据资产监测，展示类别、级别、体量和分布，预警风险；管控数据处理活动，保障各环节安全；细化安全风险及事件管理，提升应急处置能力；实现安全保护联动，提升整体保护能力。

典型系统介绍

附录A介绍了多个典型数据分类分级系统，如天融信、观安、山石网科等公司的产品，它们功能各异，适用于不同行业，可帮助用户解决数据安全管理相关问题，实现数据全生命周期管控。报告还提供了数据分类分级参考模板、资料、关键技术与方法、典型行业标准解读、词典示例及非结构化文件识别规则示例等内容，为企业数据分类分级工作提供全面指导。

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