做好数据安全治理，保护企业数据资产！

数字化时代，数据已经成为企业和个人最重要的资产之一。

2023年12月15日，国家数据局发布了《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）（征求意见稿）》，明确指出要充分发挥数据要素的放大、叠加、倍增作用，构建以数据为关键要素的数字经济，推动企业高质量发展。

数据给社会带来了前所未有的发展机遇，也带了前所未有的数据安全挑战。如2018年Facebook被曝光将数百万用户的个人信息泄露给了第三方，引发了全球范围内的隐私和数据保护问题，类似的数据安全事件日益增多。因此，如何保护数据安全成为了一个亟待解决的问题。

首先，我们需要明确什么是数据安全。数据安全是数据的质量属性，其目标是保障数据资产的保密性、完整性和可用性。如下图所示：

保密性：数据保密性又称数据机密性，是指个人或组织的信息不为未授权者获得，确保只有授权人员才能合法访问数据。

完整性：数据完整性是指在传输、存储或使用数据的过程中，保障数据不被篡改或被篡改后能够迅速被发现，从而确保信息可靠且准确。

可用性：数据可用性是一种以用户为中心的概念，确保数据既可用又可以访问满足业务需求。

数据安全治理是在数据安全标准与策略的指导下，通过对数据访问的授权、分类分级的控制，监控数据的访问等进行数据安全的治理工作，确保数据的可用性、完整性和保密性，满足数据安全的业务需要和监管需求，实现组织内部对数据生命周期的数据安全管理。

用友是全球领先的企业数智化软件与服务提供商，具有丰富的数据治理经验，沉淀了一套涵盖数据全生命周期的数据安全治理体系，帮助企业高效构建数字防火墙，让数据安全治理从“无序”到“有序”，从“人治”到“法治”，有效保障企业数据资产。如下图所示：

1、数据安全治理目标：数据安全治理的目标是保障数据可用性、完整性、保密性及合规使用，为业务目标的实现保驾护航。强调安全目标与业务目标的一致性。

2、数据安全管理体系：主要包括组织、人员、数据安全认责策略、数据安全管理流程制度等。

3、数据安全技术体系：主要包括数据全生命周期的敏感数据识别、数据分类与分级、数据访问控制、数据安全审计等。

4、数据安全运维体系：主要包括定期稽核策略、动态防护策略、数据备份策略、数据安全培训等。

5、数据安全基础设施：重点强调数据所在宿主机器的物理安全和网络安全。

在数据安全治理体系架构中，数据安全策略是核心，数据安全管理体系是基础，数据安全技术体系为支撑，数据安全运维体系是应用。数据安全策略通过管理体系制定、通过技术体系创建，通过安全运维体系执行。

传统的数据安全治理更多是防止数据丢失和访问审计等。在数字化时代，用友认为数据安全治理应该以数据为中心，建设“可见、可控、可管”的能力，让企业的数据资产看得见、控得住、管得好。

数据安全治理伴随数据采集、存储、加工、应用全过程。工欲善其事，必先利其器，企业要想数据安全治理常态化运行，需要一套自动化、便捷化的数据治理工具支撑，实现流程、业务和技术的有效融合，确保数据安全策略能刚性落地。

同时针对数据安全治理中数据分级分类、敏感数据识别、数据脱敏管理等关键难点问题，用友IUAP数据治理工具提供一体化的支持，帮助企业建立完善的数据安全体系，确保数据使用安全合规。

1、数据分级分类：企业往往困惑如何对数据进行合理分级分类。用友IUAP数据治理工具预置了丰富的数据分级分类策略模板，综合业务主题、数据结构、访问对象、开放范围等多个维度提供数据分级分类智能提示，帮助企业快速构建符合自身数据管控要求的数据分级分类策略，减少了企业摸着石头过河的时间，有效促进数据资产化。

2、敏感数据识别：随着数据爆发式增长，企业拥有的数据量很有可能到TB甚至PB、EB级别。通过传统手工方式进行敏感数据的梳理和识别，显然工作效率不高且难以保障全面性、准确性。用友IUAP数据治理工具采用智能算法，支持中英文智能匹配敏感数据特征，实现敏感数据的自动识别，极大提升敏感数据识别的效率、全面性和准确性。并基于数据血缘技术，可以快速定位敏感数据流向，让数据资产和安全风险可见。

3、数据脱敏管理：数据脱敏不仅要执行数据漂泊，抹去数据中的敏感内容，还要保持原有数据的特征，有一定的技术难度。用友IUAP数据治理工具内嵌掩码、截断、哈希、加密等多种脱策略，利用先进技术对敏感数据进行保护，防止敏感数据泄露。同时基于大数据引擎优化加密算法，有效提升海量数据脱敏的处理性能。

最后，数据安全治理，人人有责。通过大家的共同努力，齐心协力构建数据安全防火墙，有效保护企业数据资产，为数据要素激活、释放数据价值保驾护航！