当前位置: 首页 > news >正文

深入学习解读:《数据安全技术 数据分类分级规则》【附全文阅读】

        该文详细阐述了数据安全技术的数据分类分级规则,内容分为基本原则、数据分类规则、数据分级规则及数据分类分级流程四大部分。
基本原则强调科学实用、动态更新、就高从严及53原则(虽表述不清,但可理解为多重原则的结合),同时要求边界清晰、点面结合。
        数据分类规则依据业务属性和行业领域进行分类,先按行业领域划分,再细化至流程、数据环节、内容描述等具体业务属性,确保分类的明确性和细化性。
数据分级规则则通过数据影响分析,包括影响对象和影响程度,将数据从高到低分为核心数据、重要数据和一般数据三个级别。分级要素涵盖数据的领域、群体、区域、精度、规模、深度、覆盖度及重要性等多个维度。数据影响分析具体考虑了经济运行、国家安全、社会秩序等方面的影响,以及数据篡改、泄露、非法共享等安全风险。
        整体而言,该文提供了一个全面而系统的数据分类分级框架,旨在确保数据的安全性和合规性。通过科学的数据分类和分级,企业能够更好地管理和保护其数据资产,降低数据泄露和安全风险,同时满足法律法规和监管要求。该规则体系不仅具有实用性,还具备动态更新的能力,以适应不断变化的数据安全环境和业务需求。

相关文章:

  • 语言特性的发展与应用:从基础到前沿的全面解析
  • [C++]C++20协程的原理
  • Java基础 4.29
  • 【18】爬虫神器 Pyppeteer 的使用
  • Mysql存储引擎、锁机制
  • 【深度学习的灵魂】图片布局生成模型LayoutPrompt(1)
  • 算法题(137):丢手绢
  • (003)Excel 在滚动的时候,保持标题栏可见
  • C# 继承详解
  • MCP Java SDK 介绍与使用指南
  • Lucene中不同搜索类型的使用方法、基本概念、应用场景、差异对比,并通过表格进行总结
  • Linux系统基础:基础指令简介(网络概念部分)
  • 价值投资笔记:企业护城河——虚假陷阱与隐性壁垒的深度解析
  • Arduion 第一天,变量的详细解析
  • 数据结构|并查集
  • 一些常用的深度学习可视化平台:TensorBoard、Weights Biases (wandb)、VisualDL
  • 【11408学习记录】考研英语语法核心:倒装句考点全解+真题演练
  • 双剑合璧:融合视觉基础与语言模型,勇闯未知领域的语义分割新框架
  • Unity Audio DSP应用与实现
  • java练习3
  • 国台办:提醒相关人员不要假借去第三地名义绕道赴台
  • 解放日报:中国大模型企业的发展机遇已经到来
  • 向总书记汇报具身智能发展的“稚辉君”:从期待到兴奋再到备受鼓舞
  • 北京发布今年第四轮拟供商品住宅用地清单,共计5宗22公顷
  • 安徽省公安厅原副厅长刘海石主动投案,正接受审查调查
  • 书业观察|一本书的颜值革命:从毛边皮面到爆火的刷边书