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数据时代最佳的防护策略

当今世界已进入数据时代,海量数据的产生与交互成为常态。随着数据价值的不断提高,数据安全风险也与日俱增。相较于数字化和网络化阶段的传统数据安全,当前的数据安全风险具有更为明显的复杂性、动态性、平衡性和整体性的特点。不可否认的是,我国在数据安全治理,及防护策略方面存在不足。
数据安全风险具体分为三个层次:第一层次是确保数据载体上的信息内容安全。第二层次是对数据主体权益的保护。第三层次是维护敏感性数据上所承载的国家利益、公共安全以及社会经济发展等方面。

近年来,我国高度重视数据安全治理工作,陆续出台了《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》等一系列数据安全治理的法律法规、政策文件和标准规范。习近平总书记强调:“要切实保障国家数据安全。要加强关键信息基础设施安全保护,强化国家关键数据资源保护能力,增强数据安全预警和溯源能力。”

其实,政企数据资源在搜集、存储、处理、传输能力以及技术水平方面有差异。而数据在高效利用和数据保护上难以平衡,益发生矛盾,这就使得数据安全薄弱点层出不穷,存在潜在的数据安全隐患。

找到数据保护和利用之间的平衡点,除了依靠法律法规约束违法违规行为外,还需要用技术搭建安全屏障。比如,利用安全技术对数据进行分类分级、脱敏、加密等处理,防止敏感数据在存储、传输和使用过程被不法分子窃取。

工信部提出,针对数据防泄露、防篡改、防窃取等传统数据安全保障需求,进一步优化数据安全管理、分类分级安全防护等产品功能和性能,提升数据安全智能防护和管理水平。针对数据安全监管需求,进一步强化监测预警和应急处置技术研究,提升智能风险分析、威胁预警和自动化事件处置能力。

企业机构等关键行业往往数据存储集中,黑客一旦突破防线,或员工权限过高接触过多敏感数据,极易发生数据外泄。所以,保护数据安全首先要对数据进行加密处理,同时还要通过技术手段加强对数据,对员工的管理措施,才能确保数据使用到数据存储全周期的安全。
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