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新石油开发记②:数据分类分级——数据资产走进市场的关键一役

来源:东方财富 2022-08-02 09:19:47 阅读量:18130   

做好分类分级,无疑是数据转化为资产进入市场的关键一战。 编者按:数字时代,数据是核心驱动因素围绕数据的开发和利用,一场新的生产和...

做好分类分级,无疑是数据转化为资产进入市场的关键一战。

编者按:数字时代,数据是核心驱动因素围绕数据的开发和利用,一场新的生产和认知革命正在展开要了解这个时代,首先要了解数据南方财经媒体《21世纪经济报道》为了给行业和公众提供一个了解数据的敲门砖,策划了一系列关于数据要素市场的报道

让安全是安全,让发展是发展,说到数据分类分级,21世纪经济报道采访的多位学者都提到了这个目标。

尽管如此,如何使原始的,孤立的数据安全地进入市场和流动,仍然是数据资产理论界和实务界最重要的任务之一做好分类分级,无疑是数据转化为资产进入市场的关键一战

从安全开始,不仅仅是安全。

从2017年的《网络安全法》提出数据分类,到2021年9月正式生效的《数据安全法》,对数据分类分级做了详细的要求国内数据分类和分级的概念和做法是在安全的背景下构思和成熟的

值得注意的是,《数据安全法》明确提出国家建立数据分类分级制度,这意味着数据分类分级应当由国家进行。

对此,北京理工大学法学院教授洪延庆曾撰文分析这种制度安排一方面考虑了外部性,即行业或组织在对数据进行分类分级时,只能考虑内部利益,但当涉及国家安全和国家利益时,国家需要对外部性强的数据给予更高等级的保护,另一方面是因为一套分类分级标准不仅需要在一个行业使用,还需要在各个行业应用,所以需要更高层次的统筹规划

因此,虽然涉及行业众多,场景复杂,但分类分级需要以安全为核心考量,以顶层设计为出发点,自上而下进行。

但是,这并不意味着在安全和发展的过程中,天平会完全向安全一方倾斜。

在数据安全法中,安全和发展被列在单独的一章中,严格遵循一般规则很明显,数据安全是用来保障数据发展和产业发展的

南开大学竞争法研究中心主任,法学院教授陈冰在接受《21世纪经济报道》采访时表示:数据的安全和发展从一开始就被放在一个背景下考虑,这是目前业内的共识

外界认为,过去几年是数据隐私被重重管制的几年相关部委相继启动了多轮互联网产品的评估和通报,从采集,使用,删除等方面进行规范,相关标准和指南也相继出台

在这样的背景下,业界不禁担忧,以后数据会不会越管越紧业务的发展,数据还能用吗

陈冰认为,近几年的复招正是因为中央决心摆脱之前低质量,不合规的发展,迫使行业使用安全合规的数据划好底线,只是为了更好的发展,而要做到这一点,做好数据分类分级是关键的一步

分级,清晰分类,多维度

自顶向下的架构可以有效应对外部因素,但分类面临另一个难题:如何为不同行业,不同场景制定统一有效的整体架构。

日前,《网络安全标准实践指南——网络数据分类分级指南》指明了方向:清晰分类,多维分类。

根据《导则》,我国对网络数据进行分类分级其中,分类的目的是保护数据安全不同等级的分类界限要清晰,对不同等级的数据要采取不同的保护措施

《数据安全法》根据非法获取和利用数据会对国家安全,公共利益或者个人和组织的合法权益造成损害的程度,从低到高将数据分为一般数据,重要数据和核心数据三个等级。

其中,核心数据和重要数据的识别和划分应严格按照国家和行业数据目录进行,相关要求应明确,符合数据分类的主要目的:保护。

在上述三个层次的数据中,重要数据的划分比核心数据和一般数据的划分更复杂据中国科学技术大学公共事务学院,网络空间安全学院教授左晓东在最近的一次演讲中透露,我国目前正在建立重要的数据安全监管体系

左晓东还表示,国家层面重要数据的认定是有原则性和指导性的涉及到各个部门,每个行业都要制定自己的地方或行业标准和规范,制定自己的工作文件,然后根据国家标准制定标准和规范,组织对本行业重要数据的鉴定

相对于数据分类,数据分类会给行业更大的空间,有多个视角和维度《指南》还指出,数据分类可以从便于数据管理和使用的角度,考虑国家,行业,组织等多个角度的分类方法

现在常见的分类有行业视角的数据分类,如工业数据,金融数据,交通数据等从管理角度进行数据分类,如公共数据,个人数据,政府数据等

建议采用人工+智能的方法进行分类分级。

虽然国际上对数据分类分级都有周密的安排,但上述分类分级原则只是一个框架,还需要结合各行业,各场景的实践进行精准细化和落地,需要技术和模式的创新和突破。

"目前,国内数据分类和分级工作仍面临诸多挑战."四川大学网络空间安全学院院长陈行书最近几天出席2022西湖论剑与网络安全大会,总结了数据分类分级面临的挑战她说,首先是合规和实践虽然与信息安全相关的法律文件不断出台,但真正整理出来并不容易

在数据量巨大的情况下,如何标注相应的分类,如何有更多的技术手段,如何提高工作人员的安全意识,都是需要解决的问题。

另外,目前数据分类分级的最佳实践经验不足,很多实践缺乏移植性你可能在一个单位做得很好,但如果你想把你的经验搬到其他单位,你会发现这是一个很大的挑战陈行书建议,用人力和智能实现数据分类分级才能真正有效

什么样的分类是好的应该能够充分释放数据市场的活力,而不是行业企业分类分级后什么都不敢做陈冰认为,在具体实践中,可以给行业更多的空间和时间,不断调整对数据分类分级的认识,逐步探索出一条符合中国市场特点的分类分级方法



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