网络安全等级保护下数据安全治理

在数字化时代，数据无处不在且呈爆炸式增长，涵盖个人隐私、企业商业机密乃至国家重要信息等。网络安全等级保护制度作为我国网络空间安全的基本国策，对数据安全治理提出了明确要求与规范。

一、网络安全等级保护制度与数据安全治理概述

1.1 网络安全等级保护制度核心要点

网络安全等级保护制度将信息系统划分为五个等级，从第一级自主保护级到第五级专控保护级，等级越高，安全保护要求越严格。制度涵盖了安全技术和安全管理两个层面，规定了不同等级信息系统在物理安全、网络安全、主机安全、应用安全和数据安全等方面的基本要求。例如，在数据安全方面，不同等级对数据备份恢复、数据加密、数据访问控制等措施的要求逐步提升，第五级信息系统要求采用多重备份和异地存储，以及高强度的加密算法保障数据安全。

1.2 数据安全治理在制度框架内的地位与作用

数据安全治理是网络安全等级保护制度实施的关键环节，旨在确保不同等级信息系统中的数据符合相应的安全保护要求。它贯穿于数据的全生命周期，包括数据的采集、存储、传输、使用、共享和销毁等各个阶段。通过实施数据安全治理措施，能够有效降低数据面临的安全风险，提高信息系统的安全性和可靠性，保障网络安全等级保护制度的有效执行，进而维护国家、企业和个人的数据安全权益。

二、数据安全治理面临的挑战

2.1 数据规模与复杂性剧增

步入数字化时代，大数据技术得到前所未有的普及应用，数据量以惊人速度呈爆炸式增长。据权威机构统计，过去几年全球数据总量每1.2 年便会翻一番。与此同时，数据类型愈发复杂多元，涵盖结构化的数据库表格数据、半结构化的 XML 与 JSON 格式数据，以及非结构化的文本、图像、音频和视频数据等。如此庞大且复杂的数据环境，使得数据的分类分级工作举步维艰。以企业数据库为例，其中可能杂糅着客户详尽的交易流水记录、员工涉及隐私的个人信息，还有海量格式不一的业务文档等。想要精准无误地从这些繁杂数据中识别出敏感数据，并实施妥善保护，难度系数直线攀升。不同类型数据存储管理要求各异，安全防护策略也大相径庭，进一步加剧了数据安全治理的难度。

2.2 网络攻击手段不断演变

当下网络空间中，黑客攻击、恶意软件肆虐、网络钓鱼频发，且这些网络攻击手段持续迭代更新，复杂程度与日俱增。新型攻击方式巧妙利用操作系统、应用程序潜藏的系统漏洞，结合社会工程学手段，如精心设计的钓鱼邮件，诱导用户主动泄露敏感信息，从而轻易绕过传统防火墙、入侵检测系统等安全防护机制，对数据安全构成致命威胁。勒索软件攻击便是典型案例，它一旦入侵用户系统，便会迅速加密用户数据，随后向用户索要高额赎金。

2.3 合规要求与技术创新的平衡难题

网络安全等级保护制度作为我国网络安全领域的重要法规，联合其他相关法律法规，对数据安全合规提出严苛要求。从数据采集、存储、传输到使用、销毁的全生命周期，均有明确规范。而与此同时，人工智能、云计算、区块链等前沿新技术如雨后春笋般不断涌现，为数据安全治理开拓新思路、新方法的同时，也带来诸多全新挑战。企业在引入新技术时，需深入考量技术选型，评估其是否契合合规框架；在应用开发环节，要将安全功能融入代码底层；安全管理层面，要构建适配新技术的管理流程。

2.4 人员安全意识与专业能力不足

数据安全治理工作的有效落地，离不开具备扎实专业知识和精湛技能的人员全程参与实施与管理。然而现实状况不容乐观，当前众多企业与组织内部，员工数据安全意识极为淡薄。日常工作中，部分员工缺乏基本安全常识，随意点击邮件中来源不明的链接，这些链接背后可能隐藏恶意软件下载陷阱；设置密码时贪图方便，使用简单易猜的弱密码，轻易被黑客破解。这些看似不经意的行为，实则为数据安全事件埋下祸根。

三、网络安全等级保护下的数据安全治理策略

3.1 精准的数据分类分级管理

制定科学合理的数据分类分级标准刻不容缓，需综合考量多方面因素。一方面，依据数据的敏感程度，区分出涉及商业机密、个人隐私等高敏感数据，以及一般性业务数据；另一方面，结合数据对企业业务运营的价值高低，判断其重要程度。同时，紧密参照法律法规要求，对特定行业、特定类型数据进行合规分类。例如，将数据分为绝密、机密、秘密和公开四大类别，在此基础上，根据数据受侵害后可能产生的影响范围与严重程度，进一步细分等级。在数据梳理阶段，巧妙利用自动化工具，批量扫描识别数据类型与特征，再配合人工细致审核，确保分类分级准确无误。建立动态更新机制同样关键，伴随企业业务发展、数据内容变化以及法规政策调整，及时对数据分类分级做出适应性变更，确保安全保护措施与数据实时风险状况高度匹配，实现精准防护。

3.2 强化访问控制体系建设

身份认证环节引入多因素身份认证技术，融合传统密码验证、生物特征识别（如指纹识别）以及动态短信验证码等多种认证方式，多维度交叉验证用户身份，极大提升身份认证准确性与安全性。在权限分配方面，严格践行最小权限原则，深入调研分析用户工作职能与实际业务需求，只为其分配完成工作所必需的最小化访问权限，从根源上杜绝权限滥用隐患。

3.3 加密技术的深度应用

数据存储与传输作为数据安全防护的关键环节，需深度应用加密技术。依据数据分类分级结果与具体业务场景，审慎选择适配的加密算法。对于高度敏感、关乎企业核心利益的数据，优先采用 AES-256 等业界公认的高强度加密算法，确保数据在存储介质中或网络传输时密不透风。而对于一般性、对性能要求较高的数据，可选用相对轻量级的加密算法，在保障基本安全的同时，平衡系统性能损耗。密钥管理是加密技术应用的核心，构建专业的密钥管理系统（KMS），实现密钥从生成、存储、分发到更新全流程的集中化、自动化管理。严格限定密钥访问权限，仅授权关键人员可访问对应密钥，防止密钥泄露，确保加密体系稳健运行。

3.4 完善安全审计与监测机制

搭建全面覆盖的数据安全审计系统，对数据访问、操作、修改等各类行为进行 7 × 2 4 小时实时监测，并详尽记录操作日志。通过深度分析审计数据，敏锐捕捉潜在数据安全风险迹象，例如异常频繁的访问操作、短时间内大量数据下载等异常行为。借助人工智能和机器学习技术，对海量审计数据进行深度挖掘与智能分析，利用算法模型精准识别复杂隐蔽的风险模式，大幅提升风险识别准确性与及时性。制定完备的应急响应预案，清晰界定数据安全事件发生时各部门、各岗位应急响应流程、责任分工以及详细处置措施。定期组织应急演练，模拟各类数据安全事件场景，让相关人员在实战中熟悉流程、磨合协作，确保事件突发时，能够迅速、高效开展应急处置工作，最大限度降低损失。

结语：

随着技术的不断进步和网络环境的变化，数据安全治理需要持续创新和优化。应加强对新兴技术的研究和应用，培养专业的数据安全人才，提高人员的数据安全意识，不断完善网络安全等级保护制度下的数据安全治理体系，为数字经济的健康发展保驾护航。

参考文献：

[1] 张占义 . 面向计算机网络安全保护的数据加密技术研究 [J].网络安全技术与应用 ,2019,000(006):24-25.