摘要2021年3月，《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》正式發布，其中提到“堅持放管并重，促進發展與規范管理相統一，構建數字規則體系，營造開放、健康、安全的數字生態”.“數字生態”的提出為構建數據安全生態圈的研究和實踐提供了有力支撐，在國家數據安全戰略的指導下，正逐漸形成全社會共同參與、共同維護數據安全和促進發展的良好環境.提出數據安全生態圈的整體框架，包括1個中心、2個循環、3個體系、5個關鍵和8大路線.以數字生態為建設目標，從如何落實數據安全治理與建設要求的角度出發，確定數據安全生態圈的具體內容以及各項指標，最終形成數據安全各層級的落地執行路徑.

　　關鍵詞：數據安全;生態圈;個人信息保護;數據安全合規;數據安全治理;數據安全考核指標

　　數字經濟的發展離不開對數據安全的保障，當前發展過程中顯露出來的數據安全問題阻礙著數字經濟的發展.此外，一些網絡安全問題聚化為數據安全問題，如跨境數據流動、數據泄露等.RiskBasedSecurity公司的數據顯示，2020年3個季度數據泄露的總數達到360億條[1].與此同時，數據壟斷、數據濫用、數據權屬、數據流通等新型問題也進入研究和管理視野[2].美國、歐盟、中國等陸續出臺的重要政策和執法措施越來越聚焦“數據安全”和“隱私保護”.

　　數據論文范例： 阿里巴巴數據技術驅動媒體深度融合轉型

　　歐盟發布了《通用數據保護條例》(GeneralDataPro-tectionRegulation，GDPR)[3];美國加利福尼亞州公布了《加利福尼亞州消費者隱私法案》(Califor-niaConsumerPrivacyAct，CCPA)[4];中國則頒布了《中華人民共和國網絡安全法》(以下簡稱《網絡安全法》)、《中華人民共和國數據安全法》(以下簡稱《數據安全法》)和《中華人民共和國個人信息保護法》(以下簡稱《個人信息保護法》)，這3部法律在立法定位上堅持總體國家安全觀，共同構成了我國數據新秩序下的三駕馬車.與此同時，截止到2021年8月，全國信息安全標準化技術委員會(TC260)圍繞數據安全和個人信息保護發布9項、在研22項國家標準[5].

　　這一系列操作對數據商業化利用與公民個人信息保護之間的關系進行了規則約束，保護了數據和公民個人信息安全，維護了國家安全和公民合法權益，對數字經濟發展起到了極大的推動作用.隨著國家政策、法律法規逐漸完善，傳統安全企業布局正悄然發生轉變，互聯網頭部企業開始布局網絡安全領域，網絡安全廠商、電信運營商、設備廠商以及一些新生的獨角獸企業都不同程度聚焦在5G安全、數據安全、安全合規等前沿熱點領域和方向.在“十四五”規劃的征求意見稿中，“數據”一詞出現了60余次.隨著新基建的不斷發展以及數據開放的齒輪不斷加快，在合規的前提下，數據業務所帶來的價值將是巨大的.智慧城市、智慧醫療、智能配送等都在運用大數據分析技術，數據價值已成為一種新常態.

　　1數據安全概述

　　隨著我國《網絡安全法》、《數據安全法》和《個人信息保護法》的制定與實施，合規性已成為數據安全治理與建設的重要驅動力.在數據安全合規視角下，數據安全的需求和驅動力發生了根本性的改變.因此，本文以《網絡安全法》正式實施為分界線，將數據安全治理與建設分為2個階段：無合規性需求與有合規性需求，并分別定義為數據安全1.0與數據安全2.0階段[6].

　　在數據安全2.0階段，開展數據安全治理與建設主要有3個驅動力：合規驅動、風險驅動和業務驅動，數據安全合規性已成為其中最重要的驅動力.因此，本文將從構建數據安全生態圈基本框架以及各層級的基本內容出發，結合落地實踐經驗，提出數據安全建設落地執行路徑.

　　2數據安全生態圈的定義

　　在網絡安全領域，已經提出構建由中央網絡安全與信息化委員辦公室統一領導、網絡安全主管部門協調負責、各相關部門齊抓共管、網絡行業組織積極推動、網絡公司主動履責、網民及社會各界廣泛參與的“六位一體”網絡安全生態圈[7].借助網絡安全生態圈的構建思路，本文提出的數據安全生態圈是指全民共同守護、全社會共同參與、全世界合作互融，以“1個中心，2個循環，3個體系，5個關鍵，8大路線”為頂層設計的數據安全生態融合體系.該體系相互影響、相互制約、相互信任、不斷演變，并在一定時期內處于相對穩定的動態平衡狀態.

　　3數據安全生態圈的構成

　　3.11個中心《信息安全技術數據安全能力成熟度模型》[8](以下簡稱“DSMM”)以數據為中心，重點圍繞數據生命周期，從組織建設、制度流程、技術工具、人員能力4個維度給出了組織數據安全能力的成熟度模型架構.基于DSMM思想，提出以數據安全防護為中心的數據安全生態圈建設目標，圍繞數據處理活動展開安全防護，實現組織數據安全治理與能力建設.

　　3.22個循環在組織數據安全治理與能力建設上要實現“雙循環”新格局，“雙循環”可解釋為“內循環”和“外循環”.“內循環”指組織需選擇適合自身的數據安全建設體系，從管理、技術、運營等不同維度出發，不斷獲得相對安全;“外循環”是指在“內循環”的基礎上，隨著數字產業化的不斷發展和完善，組織的數據業務通過合法合規的流動產生價值，為組織帶來數字紅利.

　　3.33個體系

　　管理和技術不分家，兩者相輔相成.管理和技術的不斷融合需要持續運營和不斷優化調整，以實現持續自適應的數據安全防護能力.對于不同數據責任主體，數據安全體系建設的工作目標和側重點也有所不同.參照《電信和互聯網行業數據安全標準體系建設指南》[9]、DSMM等標準，借鑒行業最佳實踐，對組織提出建設包含管理體系、技術體系和運營體系的數據安全體系.

　　3.3.1管理體系從組織管理視角出發，通過對政策法規、標準規范及行業主管部門的管理要求進行解讀，管理體系設計主要從組織建設、管理策略與制度、管理流程和能力認證4個維度進行橫向擴展，再對每個維度進行縱向細分，形成可落地執行的數據安全管理體系.

　　3.3.2技術體系

　　數據安全技術體系是數據安全實踐工作的保障條件，也是數據安全管理的輔助手段.數據安全技術體系設計從數據采集、數據傳輸、數據存儲、數據處理、數據交換、數據銷毀的全生命周期出發，綜合組織所有安全域進行整體規劃，并考慮需要具備的技術手段和工具。

　　3.3.3運營體系

　　數據安全治理與能力建設是一個長期持續的過程，需要在組織內持續落實數據安全管理和技術要求，并基于組織的自身特點、具體業務場景和技術發展不斷調整和優化，形成數據安全運營長效機制，為數據安全風險評估、報告、信息共享、監測預警、處置等提供能力支撐.數據安全運營體系設計由淺入深主要分為4個層級：數據監測、常態管控、風險預警、持續改進。

　　3.45個關鍵

　　在進行數據安全體系整體規劃和設計時，需根據組織具體業務和應用場景等合理進行.在此過程中，需注意以下5個關鍵點.

　　3.4.1頂層數據安全標準的制定

　　數據安全標準的制定遵循層級式設計理念.依據政策法規、標準規范和行業要求，結合實際業務需求，制定數據安全管理標準四級框架，形成一套完整的、可操作的管理制度和管理流程，確保數據安全工作有法可依、有規可循.

　　3.4.2組織建設與人員能力支撐

　　進行數據安全管理首先要成立專門的數據安全管理的組織機構，以明確數據安全管理的政策，落實和監督由誰長期負責，確保數據安全管理的有效落實.組織機構可按照決策層、管理層、執行層、監督層這4個層級進行設計，在具體執行過程中，可賦予已有安全團隊與其他相關部門數據安全管理的工作職能，或尋求第三方專業團隊開展工作.在人員能力支撐方面，已經有關于網絡安全行業特殊人才的提案，且近期國家主管部門也在統籌制定人才認定的標準.組織在培養數據安全人員能力時，需要重點關注以下4個能力：數據安全管理能力、數據安全技術能力、數據安全運營能力和數據安全合規能力.

　　3.4.3數據安全管理基線標準化

　　數據安全管理基線(以下簡稱“數據安全基線”)可以理解為數據安全管理要求，是指組織開展數據處理活動和有關平臺系統應遵循的原則和安全保護要求，包括組織保障、制度建設、規范與流程建立等管理性要求，規范執行相關配套技術性要求，以及實行數據安全運營的可持續性要求.

　　國務院2021年度立法工作計劃就包括制定數據安全管理條例[10]，2020年TC260發布的《信息安全技術網絡數據處理安全規范》(征求意見稿)[11]也提出了網絡運營者利用網絡開展數據處理活動應遵循的規范和安全要求.因此，數據安全基線標準化勢在必行。

　　3.4.4工具定制開發與自主創新

　　多年來，國內外大環境的不斷變化為信創產業的誕生創造了絕佳時機.信創產業是數據安全、網絡安全的基礎，也是“新基建”的重要內容.無論是網絡基礎設施建設主體、設備廠商、安全廠商還是其他各家企業，都需要有自主創新思維和自主研發能力，構建起自己的產業標準和生態，逐漸擺脫西方國家的技術限制[12].

　　3.4.5數據安全一體化安全運營

　　數據流動才能產生價值，數據安全的有效流動需要通過建設數據安全一體化安全運營機制來保障.Gartner發布的2021年10大數據和分析趨勢之一便是XOps，其目標是運用DevOps的最佳實踐實現效率和規模經濟，在保證可靠性、可重用性和可重復性的同時，減少技術和流程的重復并實現自動化.XOps使企業機構能夠通過數據和分析的運營化推動業務價值的實現[13].

　　2021年3月19日，綠盟科技正式發布智慧安全3.0理念體系.該理念體系提出以體系化建設為指引，構建“全場景，可信任，實戰化”的安全運營能力，達到“全面防護，智能分析，自動響應”的防護效果.可見，數據安全一體化安全運營已不再遙遠，其將逐漸成為一種新趨勢、新業態.

　　3.58大路線

　　數據安全生態圈建設的有效落地需要先做好計劃，然后實施，實施中進行復核檢測，進而改進，如此反復階梯式完成，形成一個螺旋式上升的PDCA循環.因此便有了以下8大路線：協調戰略、制定行動計劃(P)、多方參與、啟動基線控制(D)、策略執行與下發、監測與創新(C)、安全運營、評估和優化(A).這8大路線包含2條邏輯鏈路，一條是“技管并重，分級防護”。

　　即確定統一的數據安全戰略與方針，制定多部門共同參與的機制，采用管理和技術相結合的方式，針對數據資產和數據應用場景采取差異化的管控措施，建立持續自適應的數據安全風險和信任評估機制，合理選擇安全控制方式，有效降低數據安全風險.另一條是“集中運營，循序漸進”，即建立層次化的數據安全管理組織和集中的數據安全管控措施，全面覆蓋數據安全治理與能力建設各個領域，實現可度量、可管理、可改進的集中運營保障體系，為業務的平穩運行提供可信的數據安全支撐環境.通過以上8大路線的2條邏輯鏈路的落地實施，最終形成完善的、有效銜接的、響應及時的和運轉高效的數據安全生態運營體系.

　　4數據安全KPI指標體系實踐

　　近年來，我國不斷出臺數據安全和個人信息保護法律、法規和相關政策.例如，《網絡安全法》聚焦網絡安全方向，維護網絡空間良好生態;《數據安全法》是數據領域的基礎性法律，強調了保障數據安全與促進數據開發利用并重;《民法典》設立專章規范隱私權和個人信息保護，提出個人信息權益并將其定位為人格屬性。

　　《個人信息保護法》是針對個人信息保護的專門法律，兼顧個人信息的安全和利用;《信息安全技術個人信息安全規范》[14]也是針對個人信息安全，提供了具有可操作性的指引，規范了個人信息處理活動應遵循的原則和安全要求.本文將根據上述政策法規及標準規范，從數據安全KPI指標體系設計入手，進一步分析數據安全體系建設可落地執行的路徑，包括KPI指標體系模型、KPI指標體系總體框架以及數據安全評價指標和評價要素[15]等.

　　5結束語

　　2021年是“十四五”開局之年，也是構建數據新次序的開篇之年.國家層面既針對數據安全和個人信息保護領域制定立法依據，也針對安全人才培養和認定、安全意識提升等提供認證渠道，這對數據安全治理與能力建設起到很大的推動作用.在有條不紊地推進數據安全生態圈落地實施的同時，應將數據安全與健康發展、維護用戶合法權益等作為組織必不可少的內容，確保數據合法有序地流動、共享、交易，積極推動自身數字化轉型升級和業務增長.

　　參考文獻：

　　[1]RiskBasedSecurity.2020Q3DataBreachQuickViewReport[EB?OL].(2020-10-29)[2021-09-05].https：??pages.riskbasedsecurity.com?en?en?2020-q3-data-breach-quickview-report-0

　　[2]方禹.關于我國數據治理法治構建的幾點思考[J].中國信息安全，2020，11(10)：6264

　　[3]吳沈括，李雨鑫.GDPR時代的數據共享治理路徑[J].信息安全研究，2018，4(7)：589592.

　　[4]DPO社群.美加州消費者隱私法案(CCPA)修正案匯總中譯文(DPO沙龍出品)[EB?OL].(2021-10-22)[2021-09-05].

　　[5]CCIA數據安全工作委員會.支撐“個保法”“數安法”落地，相關國標梳理[EB?OL].(2021-08-23)[2021-09-05].

　　[6]綠盟科技.擁抱合規、超越合規：數據安全前沿技術研究報告[EB?OL].(2020-12-29)[2021-09-05].

　　[7]王曉光.建設“六位一體”的網絡安全生態圈[J].信息安全研究，2019，5(2)：183184

　　作者：曾令平1，2李凱1楊浩淼3