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云上数字政府之数据安全建设指南总结

核心内容

本指南旨在帮助政府机构构建符合国家法律法规要求、具有实际操作性的数据安全体系，以应对日益严峻的数据安全挑战。阿里云基于多年实践经验，提出“六化”建设理念，并围绕“数据安全”这一核心，梳理出一套涵盖规划、建设、评估、运营的体系化建设框架。

主要观点

1. 数据安全已成为国家战略

   • 国家层面已发布《网络安全法》、《数据安全法》、《个人信息保护法》等法律法规，构建了数据安全治理的顶层框架。
   • “十四五”期间，数据安全建设将成为安全体系建设的重要组成部分，与经济发展、创新、民生、绿色生态并列。
   • 数据安全与网络安全并非割裂，而是双轮驱动，应同等重视。

2. 数据安全建设面临多重挑战

   • 安全风险伴随数字业务场景：隐私泄露、数据滥用、跨网数据交换等风险频发。
   • 大数据治理难度加大：海量数据管理复杂，需提升治理能力。
   • 技术与应用存在代差：隐私保护技术如安全多方计算、联邦学习等尚未全面落地。
   • 供需不对等：现有数据安全产品难以满足全生命周期数据保护需求。

3. 数据安全建设框架

   • 数据安全建设应从规划、建设、评估、运营四个阶段推进，形成闭环，实现螺旋式优化。
   • 涉及IT基础设施、业务、组织等多个层面，需“因地制宜”制定方案。

关键信息

一、数据安全建设目标与思路

• 建立数据资产可视、权限可管、风险可控、价值可用的保障机制。
• 数据安全应与网络安全同等重视，形成双轮驱动模式。
• 建设思路包括：
  1. 数据安全治理建设，落实分类分级要求。
  2. 强化组织建设，创新管理模式。
  3. 探索合规隐私技术落地，满足法律要求。
  4. 夯实基础安全建设，构建保护屏障。

二、数据安全体系化建设要点

1. 数据分类分级是基础

• 数据分类分级是数据安全体系构建的“地基”。
• 依据《数据安全法》和《网络安全标准实践指南》等，将数据分为一般数据、重要数据、核心数据。
• 分类分级需结合行业标准和地方政策，如浙江省的《数字化改革公共数据分类分级指南》。

2. 构建数据权限管控体系

• 数据权限管控需与数据分类分级结果相结合。
• 建立数据访问权限模型，将用户权限与数据级别绑定。
• 推动权限管理从被动到主动的转变，采用自动化工具和流程，提升管控效率。

3. 建立数据安全应急响应机制

• 各类法规对数据安全事件应急响应提出明确要求。
• 应急预案应统一制定，涵盖制度、流程、人员等，按事件等级细化响应措施。
• 事后需进行调查评估与报告，并持续优化安全策略。

4. 持续化运营与优化

• 数据资产需周期性梳理，形成准确、全面的数据清单。
• 安全策略需根据业务变化和威胁情报进行动态调整。
• 建立安全监控机制，如SIEM系统，实现对数据流转、异常行为、高危操作等的实时监测。

三、典型业务场景的数据安全建设方案

1. 政务数据跨网交换

• 业务场景：政务外网承载面向社会的业务，需与内网进行安全交互。
• 安全需求：需在合规前提下，建立专用的双向交互通道，实现业务系统“零改造”或“微改造”接入。
• 解决方案：构建双向安全交互平台，配合网闸系统，实现安全、可控的跨网数据交换。

2. 数据共享交换

• 安全风险：数据共享过程中需保障数据所有权、防止责任无边界延伸。
• 解决方案：实施权限最小化、数据脱敏、安全审计等措施，确保数据共享安全可控。

3. 特权人员权限管控

• 风险：特权人员可能滥用权限，导致数据泄露。
• 解决方案：建立权限管理机制，对权限进行动态控制、定期回收，结合生物识别等技术加强访问控制。

4. API接口管控/防爬

• 风险：API接口可能被非法调用或爬取，导致数据外泄。
• 解决方案：实现API接口的注册、访问控制、限流、审计等功能，提升接口安全。

5. 商用密码应用安全性评估

• 重要性：商用密码是保障数据安全的重要手段，需进行安全性评估。
• 解决方案：依据《密码法》和相关评估办法，建立评估机制，确保密码应用合规有效。

总结

数据安全是数字政府建设的核心环节，需结合国家法律法规、业务场景、技术发展进行系统化建设。阿里云提出“螺旋式优化上升”的建设框架，强调从规划到运营的持续改进机制，同时针对典型业务场景提供具体的解决方案，帮助政府机构实现数据安全的合规与高效。