前言
数据安全治理是一个全面的过程，涉及制定和执行一系列策略、程序和技术措施，旨在保护组织的数据资产免受威胁和风险。它涵盖了数据的识别、分类、存储、传输、访问控制和销毁等各个方面，确保数据在整个生命周期中的安全性和完整性。数据安全治理还强调了跨部门的合作与沟通，以及持续的监控和评估，以适应不断变化的安全环境和法规要求。
数据安全治理的人员角色
数据权属关系
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创建者 (Creator)- 拥有数据的原始权利，可以决定数据的用途、分享和销毁。
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所有者 (Owner) - 对数据有所有权，但不一定参与数据的创建或管理。
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使用者 (User)- 有权使用数据，但不具有数据的所有权。
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管理者 (Curator)- 负责管理和维护数据，确保数据的安全和完整性。
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处理者 (Processor) - 对数据进行处理、分析或展示，但不拥有原始数据。
企业数据安全工作相关角色
企业数据安全工作涉及多个关键角色，每个角色在维护和保护数据方面都有特定的职责。以下是一些主要的角色：
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首席信息安全官（CISO）：负责信息安全的高级管理职位，主要职责是评估、管理和确保企业的信息安全。
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首席技术官（CTO）：负责技术战略和创新的高级管理职位，主要职责是制订企业技术愿景和发展战略，监督技术的立项、研发、实施，并参与知识产权策略的制定。
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首席信息官（CIO）：负责信息技术和系统所有领域的高级管理职位，他们的主要职责是通过指导对信息技术的利用来支持公司的目标，并确保技术战略与业务战略紧密结合。
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数据保护官（DPO）：负责确保组织处理个人数据时遵守数据保护法规的专职人员。
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首席风险官（CRO）：负责全面风险管理的高级管理职位，主要职责是识别、评估和控制企业面临的各种风险。
CISO和CDO之间的关系角色与职责
CISO（首席信息安全官）和CDO（首席数据官）是两个高级管理职位，它们在数据管理和安全性方面扮演着关键角色。尽管它们的职责有所重叠，但它们在组织结构中的角色和重点有所不同。
CISO（首席信息安全官）：
职责:
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负责组织的全面信息安全战略。
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管理风险评估和缓解计划以确保数据的安全性。
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监督安全运营，包括网络安全、应用程序安全、端点保护等。
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确保组织遵守各种合规性和监管要求。
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应对安全事件和违规行为，制定并执行应急响应计划。
数据管理方面的角色:
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确保数据的机密性、完整性和可用性。
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实施数据加密和访问控制策略。
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监控和防止未授权的数据访问或泄露。
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与CDO合作，确保数据治理政策不会损害组织的安全性。
CDO（首席数据官）：
职责:
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负责企业的数据战略，包括数据的收集、存储、分析和使用。
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建立数据治理框架，确保数据的质量和一致性。
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推动数据驱动的决策制定。
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监督数据分析和业务智能活动。
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与业务部门合作，确保数据解决方案满足组织的需求。
数据管理方面的角色:
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定义数据架构和模型，以及如何最好地利用数据资产。
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管理数据的生命周期，从创建到存档或销毁。
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确保数据的有效利用，同时遵守隐私法规和行业标准。
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与CISO合作，确保数据治理和分析活动不会危害组织的信息安全性。
CISO与CDO之间的关系：
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互补合作：CISO和CDO需要紧密合作，因为数据管理和信息安全是相互关联的。例如，CISO可能负责实施安全措施以保护数据，而CDO则负责确保这些措施不会妨碍数据的可用性和业务价值。
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战略规划：两者都参与组织的战略规划，确保数据资产的安全和有效利用。
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政策和标准：他们共同制定政策和标准，以确保数据的质量、安全性和合规性。
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技术协调：在技术选择和实施方面，CISO和CDO需要协调，以确保技术解决方案既支持数据战略，又符合安全要求。
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风险管理：两者都参与风险评估和管理，CISO关注安全风险，而CDO关注数据质量和合规风险。
数据安全治理的主要过程
数据安全治理的主要环节包括评估治理、组织建设、目标管理建设、策略实施和持续监控等。
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评估治理：在开始数据安全治理之前，首先需要对组织内部的数据安全状况进行全面评估。这包括识别存在的问题、风险以及潜在的威胁，并制定相应的解决方案。这一步骤是为了确保治理措施能够针对性地解决实际问题。
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组织建设：基于评估结果，组织需要建立一个独立的数据安全部门或在现有安全部门内设立相关职能。这个部门应该由公司高层领导，并且与其他部门平级，以确保数据安全治理的有效性。同时，明确部门内每个人员的角色、权限和职责，确立战略性目标。
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目标管理建设：根据公司面临的风险和业务运行中的合规问题，制定管理规范、流程、指南和模板等文档，并由公司最高层签署，以确保这些管理措施得到执行。这些文档将作为组织内部管理的依据。
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策略实施：了解敏感数据的分布情况是实施管控策略的关键。只有清楚哪些数据库包含敏感数据，才能制定出合适的保护措施来确保数据的安全。
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持续监控：数据安全治理是一个持续的过程，需要定期审查和更新安全策略，以应对新的威胁和挑战。这可能包括技术升级、政策调整和员工培训等方面。
除了上述环节，数据安全治理还需要考虑法律法规的要求，如网络安全法、等级保护政策、行业相关的政策要求等。数据安全治理不仅仅是技术层面的问题，它还涉及到组织内多部门的协作、全流程制度的制定以及体系化技术实现
治理评估
治理评估是数据安全治理中的重要环节，它涉及到对组织现有数据安全体系的全面审视和评价。
在治理评估阶段，组织通常会采取以下几个步骤：
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确定评估范围和目标：明确需要评估的数据安全领域，以及希望通过评估达到的目标。这可能包括对数据安全战略、数据全生命周期的安全措施以及基础安全措施的评估。
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制定评估标准和方法：根据国家法律法规和行业标准，如《数据安全法》、《个人信息保护法》等，制定相应的评估标准和方法。这些标准和方法应涵盖组织架构、制度流程和技术措施等方面。
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进行自我检查和第三方审计：组织可以通过内部自我检查或邀请第三方机构进行审计，来评估其数据安全治理能力的成熟度和有效性。这有助于发现潜在的风险点和改进空间。
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分析评估结果：对收集到的数据进行分析，识别数据安全治理中的强项和弱项，以及可能存在的风险和机遇。
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制定改进计划：根据评估结果，制定具体的改进措施和计划，以提高组织的数据安全治理能力。
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持续监督和复审：治理评估是一个持续的过程，组织应定期进行复审，以确保数据安全治理措施始终符合最新的法律法规要求和业务发展需求。
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组织建设
主要包括明确安全管理相关部门的角色和责任，以及数据治理的角色与分工。
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组织与职责：需要明确各个部门在数据安全管理中的角色和责任。这通常包括安全管理部门、业务部门、运维部门以及其他相关部门，如第三方外包、人事、采购、审计等。每个部门都有其特定的职责，例如安全管理部门负责制度制定、安全检查、技术导入、事件监控与处理；业务部门负责业务人员安全管理、行为审计和业务合作方管理；运维部门则负责运维人员的行为规范与管理、行为审计和第三方管理。
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数据治理角色与分工：在关键部门内，还需要明确不同角色的职责，如安全管理部门的政策制定者、检查与审计管理者、技术导入者等。
管理建设
主要包括制定数据安全相关的管理制度和规范。
具体来说，管理建设的关键环节包括：
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制定数据安全管理制度：组织需要制定全面的 data_security_policy，以规范数据的使用、存储、传输和销毁等过程。这些制度应涵盖数据分类、数据生命周期管理、数据访问控制、数据加密、数据备份与恢复等方面。
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制定数据安全规范：除了总体的管理制度外，还需要针对特定的业务场景和数据处理活动制定具体的操作规范和技术指南。这些规范应基于行业最佳实践和相关法律法规要求，以确保数据安全的一致性和有效性。
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实施数据安全培训：组织应定期对员工进行数据安全知识和技能的培训，以提高员工的安全意识和能力。这包括新员工的入职培训和所有员工的定期培训。
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建立数据安全考核机制：为了确保数据安全管理制度和规范得到有效执行，组织需要建立相应的考核机制。这可能包括定期的内部审计、外部审计以及绩效考核等。
技术建设与策略实施
数据安全治理的技术建设环节涉及采取技术手段和工具来支持和实施数据安全策略。以下是技术建设的内容：
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技术评估与选择：组织需要评估现有的技术基础设施和工具，确定它们是否满足数据安全的需求。如果现有技术不足以支持数据安全策略的实施，组织需要选择合适的新技术或解决方案。
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数据加密与脱敏：为了保护数据的机密性，组织可以采用数据加密技术，确保数据在传输和存储过程中不被未经授权的人员访问。此外，对于包含敏感信息的数据集，组织还可以使用数据脱敏技术，以降低数据泄露的风险。
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数据备份与恢复：组织需要制定数据备份和恢复的策略，并采取相应的技术措施来实施这些策略。这有助于确保在数据丢失或损坏的情况下能够快速恢复数据，减少业务中断的影响。
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访问控制与身份认证：组织需要实施访问控制和身份认证机制，以确保只有经过授权的人员能够访问敏感数据。这可能涉及到用户身份验证、权限管理等方面。
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入侵检测与防御：为了防范网络攻击和数据泄露，组织需要采取相应的技术手段来检测和防御入侵行为。这可能包括部署防火墙、入侵检测系统（IDS）等安全设备。
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安全监控与日志分析：组织需要实施安全监控和日志分析机制，以实时监测数据安全状况并及时发现异常行为。通过分析日志记录，组织可以追踪潜在的安全事件并采取相应的应对措施。
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漏洞管理与补丁更新：组织需要定期对系统和软件进行漏洞扫描，并及时应用安全补丁来修复已知的漏洞。这有助于降低系统被攻击的风险。
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合规性检查与审计：为了满足法律法规和行业标准的要求，组织需要进行合规性检查和审计。这可能涉及到对数据处理活动的记录、报告和审查等。
持续监控审计及改进
持续监控：
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实时监控数据活动，包括数据的收集、存储、传输、处理和销毁等各个阶段。
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使用安全信息和事件管理系统（SIEM）来收集和分析安全日志和告警。
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部署数据丢失预防（DLP）技术，以监控和防止敏感数据的未授权传输。
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定期进行漏洞扫描和渗透测试，以识别和修复潜在的安全漏洞。
审计：
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定期进行内部和外部的数据安全审计，以评估现有安全措施的有效性。
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审计数据访问和使用记录，确保所有数据活动都有适当的授权和合规性。
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检查数据处理活动是否符合相关的法律法规和政策要求。
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评估数据安全事件的响应流程和恢复措施。
改进：
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根据监控和审计结果，不断更新和优化数据安全策略和控制措施。
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提供定期的安全培训和意识提升活动，以增强员工的安全意识和能力。
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修正发现的安全漏洞和不足，实施必要的技术和管理改进措施。
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更新应急预案，确保在数据安全事件发生时能够迅速有效地应对。
持续监控、审计和改进是数据安全治理的核心，它们帮助组织及时发现和响应安全威胁，确保数据的安全性和合规性，并不断提升数据安全水平。这些活动需要组织内部的多个部门协同合作，包括IT部门、安全团队、法务部门以及业务部门等。
数据安全治理过程目标
数据安全治理过程的主要目标是确保组织内外部的数据得到合理保护，防止数据泄露、滥用或损坏，同时保障数据的完整性、可用性和机密性，以满足业务需求和遵守相关法律法规的要求。这包括制定和实施一套综合的策略、标准和流程，监控和审计数据使用情况，不断评估、更新和改进数据安全措施，以应对不断变化的安全威胁和技术挑战，最终目的是维护组织的利益和声誉，同时保护个人隐私和客户信任。
如何建设完善的数据安全防护体系
首先需要从制定全面的数据安全策略开始，这包括明确数据保护的目标、原则和标准，以及对数据进行分类和分级。同时，必须确保所有操作符合适用的数据保护法律和行业标准，如GDPR或HIPAA。
其次，组织应该实施风险管理流程，识别关键的数据资产和潜在的安全威胁，进行风险评估，并制定相应的风险应对策略。技术措施也是防护体系中不可或缺的一环，包括部署防火墙、入侵检测系统、加密技术和访问控制等。
物理安全同样重要，需要保护数据中心和服务器房间免受未授权访问。此外，员工的培训和安全意识提升是保障数据安全的关键，定期的培训可以帮助员工理解数据保护的重要性，并学习如何避免安全威胁。
监控和审计机制能够确保数据安全措施得到执行，并及时发现潜在的安全问题。应急响应计划的准备也是必要的，以便在数据泄露或其他安全事件发生时能够迅速有效地应对。
最后，数据安全防护体系的建设是一个持续改进的过程，需要根据监控和审计结果不断更新安全措施，并跟踪最新的安全技术和法规变化，以确保防护措施始终处于最佳状态。对供应商和第三方的管理也是防护体系的一部分，确保他们遵守相同的安全标准，并进行风险评估和审计。通过这些综合性的措施，组织可以构建一个有效的数据安全防护体系，以保护数据免受各种威胁，同时确保业务连续性和合规性。
数据安全治理的主要障碍
数据安全治理面临的主要障碍通常包括技术挑战、组织和文化问题以及合规性要求。具体如下：
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技术挑战：随着数据量的急剧增加和数据技术的迅速发展，如何有效地保护数据安全成为了一个难题。需要对大量数据进行分类、存储、处理和传输，同时还要确保这些活动的安全性，这对技术能力提出了很高的要求。
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组织和文化问题：建立专门的数据安全治理机构，如数据安全治理委员会或小组，是数据安全治理的第一步。但是，这些机构的成立和运作可能会遇到组织结构不清晰、责任分配不明确等问题。此外，数据安全意识不足、员工培训不充分等文化因素也会影响数据安全治理的效果。
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合规性要求：数据安全治理需要满足法律法规及行业监管的要求。然而，不同地区和国家的法律差异、法规更新速度快等因素，使得合规性成为一个复杂的问题。组织必须不断更新自己的策略和措施以适应这些变化。
原文始发于微信公众号（德斯克安全小课堂）：企业安全 | 浅谈数据安全治理主要过程
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