隨著“十四五”規(guī)劃推行，數(shù)據(jù)要素概念與意識全面鋪開，國家、政府機構(gòu)、企業(yè)數(shù)據(jù)安全意識愈發(fā)強烈。2021年9月1號，《數(shù)據(jù)安全法》正式生效，數(shù)據(jù)資產(chǎn)安全進入“有法可依”時代。

　　如何基于數(shù)據(jù)安全五大原則(數(shù)據(jù)隔離、風險識別、數(shù)據(jù)生命周期保護、維持合規(guī)、事件響應)，構(gòu)建安全領(lǐng)域“三道防線”(技術(shù)防線、管理防線、法律防線)，是國家、政府機構(gòu)、企業(yè)的關(guān)注重點。而數(shù)據(jù)分類分級是數(shù)據(jù)安全的必由之路，也是讓數(shù)據(jù)真正用起來的首要前提。

　　01 數(shù)據(jù)分類分級管理概述

　　大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)呈現(xiàn)多源異構(gòu)的特點，價值各不相同，企業(yè)應根據(jù)數(shù)據(jù)的重要性、價值指數(shù)等方面予以區(qū)分，便于采取不同的數(shù)據(jù)保護措施，防止數(shù)據(jù)泄露。因此，數(shù)據(jù)分類分級管理是數(shù)據(jù)安全保護中的重要環(huán)節(jié)之一。

　　1.數(shù)據(jù)分類

　　數(shù)據(jù)分類是指根據(jù)組織數(shù)據(jù)的屬性或特征，將其按照一定的原則和方法進行區(qū)分和歸類，并建立起一定的分類體系和排列順序，以便更好地管理和使用組織數(shù)據(jù)的過程。

　　數(shù)據(jù)分類是數(shù)據(jù)保護工作中的關(guān)鍵部分之一，是建立統(tǒng)一、準確、完善的數(shù)據(jù)架構(gòu)的基礎(chǔ)，是實現(xiàn)集中化、專業(yè)化、標準化數(shù)據(jù)管理的基礎(chǔ)。

　　2.數(shù)據(jù)分級

　　數(shù)據(jù)分級是指按照公共數(shù)據(jù)遭到破壞(包括攻擊、泄露、篡改、非法使用等)后對受侵害各體合法權(quán)益(國家安全、社會秩序、公共利益以及公民、法人和其他組織)的危害程度，對公共數(shù)據(jù)進行定級，為數(shù)據(jù)全生命周期管理進行的安全策略制定。

　　02 數(shù)據(jù)分類分級方法及細則

　　數(shù)據(jù)分類的常用方法：按關(guān)系分類，基于業(yè)務(來源)、基于內(nèi)容、基于監(jiān)管等。

　　數(shù)據(jù)分級的常用方法：按特性分級，基于價值(公開、內(nèi)部、重要核心等)、基于敏感程度(公開、秘密、機密、絕密等)、基于司法影響范圍(大陸境內(nèi)、跨區(qū)、跨境等)。

　　公用數(shù)據(jù)分類的常用方法：重要數(shù)據(jù)、個人及企業(yè)信息、業(yè)務數(shù)據(jù)。下面就來具體說明這三類公用數(shù)據(jù)。

　　重要數(shù)據(jù)：指一旦泄露則可導致危害國家安全，或危害公共利益、生命、財產(chǎn)安全，或危害國家關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施，或擾亂市場秩序，或可推論出國家秘密等的數(shù)據(jù)。

　　個人及企業(yè)信息：包含直接個人信息，以電子或其他方式記錄的、能夠單獨或與其他信息結(jié)合識別的自然人個人身份或企業(yè)的各種信息。

　　業(yè)務數(shù)據(jù)：包含企業(yè)或公共組織從事經(jīng)營活動或例行社會管理功能、事務處理等一系列活動所產(chǎn)生的可存儲的數(shù)據(jù)。

　　根據(jù)上述公用數(shù)據(jù)的分類，重要數(shù)據(jù)分級、個人及企業(yè)信息分級和業(yè)務數(shù)據(jù)分級的方法分別如圖1、圖2和圖3所示。

　　圖1 重要數(shù)據(jù)分級方法示意圖

　　圖2 個人及企業(yè)信息分級方法示意圖

　　圖3 業(yè)務數(shù)據(jù)分級方法示意圖

　　企業(yè)可基于上述公用數(shù)據(jù)分類分級策略，結(jié)合自身業(yè)務和合規(guī)需求實際情況，規(guī)劃出適合企業(yè)自身的數(shù)據(jù)分類分級方法，建立適合組織自身的數(shù)據(jù)分類分級原則和方法，將數(shù)據(jù)按照重要程度進行分類。

　　然后在數(shù)據(jù)分類的基礎(chǔ)上，根據(jù)數(shù)據(jù)安全在受到破壞后對組織造成的影響和損失進行分級，如果組織層面已經(jīng)具有相關(guān)的分類分級標準，則可酌情進行參考。在實際執(zhí)行時，如果一次性做不到完全細粒度區(qū)分，則可以多步實現(xiàn)，循序漸進，不要設(shè)計過度復雜的方案。

　　企業(yè)自主分類分級可參考如圖4所示的思路，基于非敏感、敏感、涉密三個等級，對應上述重要數(shù)據(jù)的五個等級進行分級。

　　圖4 企業(yè)自主分類分級參考示意圖

　　03 常見數(shù)據(jù)分類分級標準

　　1.數(shù)據(jù)分類分級框架

　　來源：全國信息安全標準化技術(shù)委員會秘書處

　　2.分類標準

　　數(shù)據(jù)分類具有多種視角和維度，其主要目的是便于數(shù)據(jù)管理和使用。數(shù)據(jù)處理者進行數(shù)據(jù)分類時，應優(yōu)先遵循國家、行業(yè)的數(shù)據(jù)分類要求，如果所在行業(yè)沒有行業(yè)數(shù)據(jù)分類規(guī)則，也可從組織經(jīng)營維度進行數(shù)據(jù)分類。常見的數(shù)據(jù)分類維度，包括但不限于：

　　公民個人維度：將數(shù)據(jù)分為個人信息、非個人信息。

　　公共管理維度：將數(shù)據(jù)分為公共數(shù)據(jù)、社會數(shù)據(jù)。

　　信息傳播維度：將數(shù)據(jù)分為公共傳播信息、非公共傳播信息。

　　行業(yè)領(lǐng)域維度：將數(shù)據(jù)分為工業(yè)數(shù)據(jù)、電信數(shù)據(jù)、金融數(shù)據(jù)、交通數(shù)據(jù)、自然資源數(shù)據(jù)、衛(wèi)生健康數(shù)據(jù)、教育數(shù)據(jù)、科技數(shù)據(jù)等。

　　組織經(jīng)營維度：將數(shù)據(jù)分為用戶數(shù)據(jù)、業(yè)務數(shù)據(jù)、經(jīng)營管理數(shù)據(jù)、系統(tǒng)運行和安全數(shù)據(jù)。

　　3.分級標準

　　從國家數(shù)據(jù)安全角度出發(fā)，數(shù)據(jù)分級基本框架分為一般數(shù)據(jù)、重要數(shù)據(jù)、核心數(shù)據(jù)三個級別。數(shù)據(jù)處理者可在基本框架定級的基礎(chǔ)上，結(jié)合行業(yè)數(shù)據(jù)分類分級規(guī)則或組織生產(chǎn)經(jīng)營需求，考慮影響對象、影響程度兩個要素進行分級。各級別與影響對象、影響程度對應關(guān)系如下表所示：

　　來源：全國信息安全標準化技術(shù)委員會秘書處

　　下面列舉了幾種行業(yè)分級標準，影響程度從低到高：

　　政府數(shù)據(jù)：公開、內(nèi)部、涉密。

　　金融數(shù)據(jù)：1級、2級、3級、4級、5級。

　　證券期貨數(shù)據(jù)：低、中、高、超高。

　　分類分級標準詳見：6000字，詳細解析數(shù)據(jù)的分類與分級

　　04 基于實際應用場景的分類技術(shù)

　　基于實際應用場景的數(shù)據(jù)分類主要包含以下幾種手段，其中，實際運用的技術(shù)手段可能涵蓋內(nèi)容感知分類方法和情景感知分類方法中的多種方法。

　　標簽庫：根據(jù)分類分級規(guī)則建立標簽庫;既可以單獨成一個靜態(tài)庫，也可以直接在打標工具或系統(tǒng)后臺進行自定義配置。我們可以根據(jù)不同的文件格式類型建立標簽庫。比如，對于數(shù)據(jù)庫文件(.mdf)，我們可以根據(jù)業(yè)務類型由大類到小類定義多個標簽。再比如，對于旅游業(yè)，我們可以建立(商業(yè)、旅游、用戶信息)的標簽庫。除了文件后綴名之外，我們還可以通過關(guān)鍵字、正則表達式等方式設(shè)定標簽規(guī)則。

　　結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)打標：用戶在建表時可以對字段標簽直接進行設(shè)置，基于數(shù)據(jù)庫的權(quán)限模型，對底層數(shù)據(jù)表的列權(quán)限進行控制。遍歷讀取數(shù)據(jù)庫的表名、列名，甚至是列的內(nèi)容，結(jié)合標簽庫中設(shè)定的規(guī)則，或者自定義規(guī)則，對發(fā)現(xiàn)的表名、列名以更細的粒度對數(shù)據(jù)進行分類劃分。

　　非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)打標：引入自然語言處理、數(shù)據(jù)挖掘和機器學習等技術(shù)，對內(nèi)容進行識別，并與標簽庫相關(guān)的特征進行匹配，從而對非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)進行分類。

　　標注：首先，對一批文檔進行人工分類，以作為訓練集，然后利用機器學習算法，經(jīng)過一段時間的學習之后，依據(jù)學習結(jié)果，對其他數(shù)據(jù)進行大批量打標。

　　訓練：計算機從這些文檔中挖掘出一些能夠有效分類的規(guī)則，生成分類器(即總結(jié)出來的規(guī)則集合)。

　　分類：將生成的分類器應用在有待分類的文檔集合中，獲取文檔的分類結(jié)果。由于機器學習方法在文本分類領(lǐng)域有著良好的實際表現(xiàn)，因此該方法已經(jīng)成為該領(lǐng)域的主流。

　　數(shù)據(jù)分類與訪問控制

　　分級指的是在分類的基礎(chǔ)上，依據(jù)數(shù)據(jù)的敏感程度、影響范圍及自身的價值等對數(shù)據(jù)進行等級劃分，如上表所示，依據(jù)分類產(chǎn)生的標簽結(jié)果，可根據(jù)標簽定義數(shù)據(jù)的敏感程度，對數(shù)據(jù)進行進一步分級。

　　05 數(shù)據(jù)分類分級應用實踐舉例

　　數(shù)據(jù)平臺對數(shù)據(jù)分類分級的規(guī)劃實現(xiàn)架構(gòu)：

　　平臺以“高密低訪”為基本原則，即高密的數(shù)據(jù)不能被低密的用戶訪問，高密的用戶可以訪問低密的數(shù)據(jù)。通過權(quán)限控制與數(shù)據(jù)脫敏相結(jié)合，可以完成更加精細化的數(shù)據(jù)安全管控場景。

　　類別管理：對于數(shù)據(jù)分類下的數(shù)據(jù)，可以針對不同的人設(shè)置不同的數(shù)據(jù)脫敏方式，達到相同數(shù)據(jù)展現(xiàn)給每個人不同的結(jié)果。在數(shù)據(jù)沒有設(shè)置級別時，也可以通過分類達到訪問控制的效果。

　　級別管理：通過對數(shù)據(jù)、用戶設(shè)置不同的級別，可以完成對用戶訪問權(quán)限的控制。當用戶級別大于等于數(shù)據(jù)級別時，用戶才可訪問。

　　展示層：用于驗證數(shù)據(jù)分類分級的安全管控效果。例如數(shù)據(jù)是否可訪問、是否脫敏。

　　應用舉例：

　　1.數(shù)據(jù)說明：

　　a) 級別定義

　　本案例采用三級模型：公開、秘密、機密。

　　b) 設(shè)置級別

　　為數(shù)據(jù)設(shè)置級別：

　　為用戶設(shè)置級別：

　　c) 新建脫敏規(guī)則

　　d) 員工保密數(shù)據(jù)類別設(shè)置脫敏策略

　　關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)：id_number

　　脫敏對象：小B

　　脫敏規(guī)則：身份證號碼脫敏

　　數(shù)據(jù)總結(jié)如下：

　　2.場景分析：

　　在數(shù)棲平臺安全管控下：

　　小A只能訪問id、name數(shù)據(jù)，當其訪問id_number、salary時，會被拒絕訪問;

　　小B可以訪問id、name、id_number、salary全部數(shù)據(jù);但是當訪問id_number時看到的是被脫敏后的數(shù)據(jù)，例如41111119961127xxxx。

　　總結(jié)：

　　只有當用戶級別大于等于數(shù)據(jù)級別時，才被允許訪問。允許訪問之后，如果有脫敏策略，會進行脫敏處理。