大数据服务安全能力要求 - 大数据安全管理及安全需求的原则

工业互联网数据安全及应对策略?

〖1〗、保护数据安全：工业互联网安全服务需要确保工业企业和组织的数据免受未经授权的访问、篡改、泄露或损坏。这包括对生产数据、运营数据、客户数据、知识产权和商业机密等各种类型的数据进行保护。 保障网络安全：工业互联网安全服务需要确保工业企业和组织的网络免受黑客攻击、病毒感染、网络钓鱼等安全威胁。

〖2〗、完整的工业互联网防御方案包括：工厂内单点智能器件、成套智能终端等智能设备的安全，以及智能产品的安全，具体涉及操作系统 / 应用软件安全与硬件安全两方面。

〖3〗、面对工业企业的发展，应建立工控安全顶层保障体系，采用自主可控、密码赋能、协议安全等策略，解决网络安全隐患。通过深入理解和应用新一代边界安全、工业互联网安全、商用密码应用和数据安全，推动数字经济全面发展，助力工业行业高质量发展。

〖4〗、数据采集与传输：工业互联网需要实时、准确地采集各种设备和传感器的数据，并通过稳定可靠的传输通道将数据传输到云平台或边缘计算设备。数据存储与处理：工业互联网需要强大的数据存储和处理能力，能够对海量的数据进行高效管理和分析。这包括数据的存储结构设计、数据清洗、数据挖掘、数据建模等。

〖5〗、网络攻击威胁向工业互联网领域渗透。近年来，工业控制系统漏洞呈快速增长趋势，相关数据显示，2017年新增信息安全漏洞4798个，其中工控系统新增漏洞数351个，相比2016年同期，新增数量几乎翻番，漏洞数量之大，使整个工业系统的生产网络面临巨大安全威胁。新技术的运用带来新的安全威胁。

联通大数据能力底座体现的六大能力

联通大数据能力底座体现的六大能力为如下：联接能力。能够将不同来源、不同格式的数据进行整合和连接，从而实现数据的流通和共享。管理能力。对大数据资产进行有效的生命周期管理，包括数据的采集、存储、处理、分析和归档等环节。治理能力。

数据存储：数据底座提供了大规模的存储空间，可以容纳海量数据。 数据处理：底座具备强大的数据处理能力，可以对数据进行清洗、整合、转换等操作。 数据分析：提供数据分析工具，帮助用户进行数据挖据、预测、建模等。 数据安全：确保数据的安全性和隐私保护，防止数据泄露和非法访问。

需要。快速响应、简单数据处理+云端海量存储，准实时或离线计算分析的场景越来越多，需要有云边端的统一数据底座部署能力。云存储就是将储存资源放到云上供人存取的一种新兴方案。

守正创新则体现在中国联通坚决实施创新驱动，聚焦核心技术，聚焦关键应用，把中国联通打造成科技创新型企业。例如，中国联通在算网数智方面持续创新，推动算力智联网建设，实现全域算力智能调度，并深耕大数据技术，推出联通元景大模型，以多模态理解和生成能力助力产业创新。

中国联通表示，未来将依托算网构建网络、算力、AI、数据、数字身份、3D、XR七大引擎底座，打造从底座到应用的一体化平台，全面实现云网能力、平台能力、X应用能力的深度耦合，驱动产业全面发展。

数据安全基础能力要求包括

〖1〗、基础安全要求：大数据服务提供者应制定大数据服务安全策略和规程。这包括创建系统和数据资产清单、定义组织和人员岗位，以及构建符合业务流程的数据和系统供应链结构。此外，还需确保大数据服务的基础安全能力符合法律法规和相关标准。

〖2〗、数据安全基础能力要求包括如下：基础安全要求：大数据服务提供者要创建大数据服务安全策略和规程，建立系统和数据资产清单、组织和人员岗位，形成满足大数据服务的元数据结构和符合业务流程的数据和系统供应链结构，以及符合法律法规和相关标准要求的大数据服宴做碰务基础安全能力要求。

〖3〗、该模型覆盖数据生命周期的所有过程，包括数据采集、数据存储、数据传输、数据处理、数据交换和数据销毁，明确各阶段数据安全能力及成熟度，帮助组织获得整体数据安全能力。 基于大数据环境下数据在组织业务中的流转情况，定义了数据生命周期的六个阶段。

提高数据安全保障能力的法律法规

〖1〗、第四条 维护数据安全，应当坚持总体国家安全观，建立健全数据安全治理体系，提高数据安全保障能力。第五条 中央国家安全领导机构负责国家数据安全工作的决策和议事协调，研究制定、指导实施国家数据安全战略和有关重大方针政策，统筹协调国家数据安全的重大事项和重要工作，建立国家数据安全工作协调机制。

〖2〗、根据《中华人民共和国数据安全法》，国家建立了数据分类等级保护制度，这一制度依据数据在经济社会发展中的重要程度，以及数据遭篡改、破坏、泄露或非法获取、利用对国家安全、公共利益或个人、组织合法权益可能造成的危害程度，对数据进行分类等级保护。

〖3〗、《中华人民共和国网络安全法》第三条规定：“国家坚持网络安全与信息化发展并重，遵循积极利用、科学发展、依法管理、确保安全的方针，推进网络基础设施建设和互联互通，鼓励网络技术创新和应用，支持培养网络安全人才，建立健全网络安全保障体系，提高网络安全保护能力。

GB/T37988-2019数据安全能力成熟度认证

DSMM认证包括对数据安全能力的评估，依据GB/T 37988-2019国家标准和《数据安全能力建设实施指南V0》，评估围绕数据的采集、传输、存储、处理、交换和销毁全生命周期，从组织建设、制度流程、技术工具和人员能力四个维度进行。

DSMM，即《数据安全能力成熟度模型》GB/T 37988-2019 国家标准，是中国首个数据安全领域正式发布的国家标准。其核心在于帮助企业应用先进数据安全理念与方法，构建和评估数据安全能力，持续优化组织结构、制度流程、技术工具、人员能力等环节，确保数据在推动企业信息化、数字化、智能化转型中发挥关键价值。

一级到五级，《信息安全技术明樱磨数据安全能力成熟度模型》（GB/T 37988-2019）（以下简称“DSMM”）是我国制定的国家标准，由阿里巴巴与中国电子技术标准化研究院、国家信息安全工程技术研究中心、中国信息安全测评中心等权威机构共同编写。该标准于2019年8月30日发布，并于2020年3月1日开始实施。

DSMM，即Data Security capability MaturityModel，中文名数据安全能力成熟度模型。GB/T 37988-2019标准于2020年实施，由中国全国信息安全标准化技术委员会管理，定义了数据安全的多个关键领域，包括采集、传输、存储、处理、交换和销毁安全，旨在评估和推动组织的数据安全保障。

DSMM，全称为《信息安全技术数据安全能力成熟度模型》（GB/T 37988-2019），是国家标准，于2019年8月30日发布，2020年3月1日正式实施。该标准围绕数据生命周期，从组织建设、制度流程、技术工具、人员能力四个维度评价数据安全能力。

《信息安全技术 数据安全能力成熟度模型》（GB/T 37988-2019）简称DSMM（Data Security Maturity Model）在2019年8月30日正式成为国标并对外发布，自2020年3月起正式实施。

什么是数据安全合规评估?

数据安全建设的首要步骤是进行合规评估，以确保数据安全建设满足国家及主管机构的要求。通过人工与工具结合的方法，发现与检测网络内业务资产和敏感数据，排除安全死角，实现数据分类分级与安全管理，重点保护敏感数据，并完善数据安全制度，提升防护水平。

数据安全合规指的是企业为保障数据安全而遵循的一系列法律、法规及行业标准，确保数据处理、存储、传输和应用过程的安全可控，防止数据泄露、滥用和非法访问。为应对数据安全挑战，保障数据安全，企业需要采取以下措施：明确数据安全合规的重要性。随着数字化进程的加速，数据已成为企业的核心资产。

数据安全合规，指的是企业在数据处理活动中，符合法律法规、监管规定、行业准则等要求，并采取必要措施保障数据安全的规范。

数据安全合规性评估包括：数据安全制度建设情况、数据分类分级情况、数据安全事件应急响应水平、合作方数据安全保护水平、数据安全保障措施配备情况与完善程度等。数据安全评估分为通用性管理评估和数据全生命周管理评估。

《GB/T数据安全能力成熟度模型》

〖1〗、大量的组织参与到大数据产业中，扮演数据资源、数据计算平台、数据服务和应用的提供者等角色。 在利用大数据技术开展新的业务运营模式下，组织正在进行转型变革，同时数据安全管理也带来了挑战。

〖2〗、数据安全能力成熟度模型标准作为企业数据资产管理在数据安全能力成熟度方面的反映，重点考虑数据生命周期安全下的数据安全能力成熟度建设。

〖3〗、《信息安全技术 数据安全能力成熟度模型》（GB/T 37988-2019）简称DSMM（Data Security Maturity Model）在2019年8月30日正式成为国标并对外发布，自2020年3月起正式实施。

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