工业领域数据安全标准体系建设指南（2023版）-工信部_23页_2mb

报告摘要

《工业领域数据安全标准体系建设指南（2023版）》旨在通过构建系统化标准体系，推动工业数字化转型与数字经济高质量发展。该指南明确建设目标和实施路径，围绕基础共性、安全管理、技术和产品、安全评估与产业评价、新兴融合领域、工业细分行业六大子体系展开。

总体要求
以党的二十大精神和数据安全相关法律法规为指导，坚持统筹规划与需求导向，强化基础标准与急需标准供给，注重标准实效与开放合作，推动标准与产业实践深度融合。

建设目标
2024年前初步建立标准体系，形成30项以上国家标准、行业或团体标准；2026年前构建完备体系，标准数量达到100项以上，显著提升技术应用效果与国际化水平，全面支撑数据安全管理。

主要内容

体系框架
- 基础共性标准：涵盖术语定义、分类分级规则、重要数据识别和分级防护要求，为标准体系提供基础支撑。
- 安全管理标准：覆盖数据全生命周期管理，包括风险监测、应急处置、组织人员安全等措施。
- 技术与产品标准：规范数据分类分级、防护技术（如防篡改、加密、脱敏）及行为防控（如访问控制、安全审计）等技术产品要求。
- 安全评估与产业评价标准：指导数据安全风险评估、能力评估及产业竞争力评价，构建评估与评价体系。
- 新兴融合领域标准：聚焦智能制造和工业互联网，涵盖智能装备、边缘计算、平台安全等场景。
- 工业细分行业标准：针对原材料、装备、消费品等重点行业制定个性化数据安全标准，确保分类分级与防护措施适配行业需求。
重点领域
- 基础共性：术语定义需统一数据安全概念；分类分级规则指导数据资产划分；重要数据识别标准明确关键数据范围；分级防护标准细化不同风险等级的防护策略。
- 安全管理：安全运营标准规范风险监测、事件管理与应急预案；数据处理安全标准覆盖收集、传输、存储等环节；组织人员管理标准强化机构建设与人员能力要求。
- 技术与产品：数据分类分级需结合血缘分析和质量管理；数据防护技术包括防篡改、加密、脱敏等；行为防控技术涉及访问控制与态势感知；数据共享安全技术需满足溯源、多方计算等需求。
- 安全评估：风险评估标准用于识别潜在威胁；能力评估标准衡量安全成熟度；数据出境评估标准规范跨境数据流动。
- 新兴融合领域：智能制造标准涵盖智能装备、工厂、服务等场景；工业互联网标准聚焦终端网络、标识解析、边缘计算与平台安全。
- 细分行业：针对钢铁、汽车、民用飞机等特定行业制定分类分级、重要数据识别及防护指南，确保标准与行业特性匹配。