今天分享的是：云安全联盟大中华区：数据分类分级实践指南2.0

报告共计：128页

《数据分类分级实践指南2.0》由云安全联盟大中华区发布，旨在为数据分类分级提供全面指导，助力组织有效管理和保护数据。

联盟介绍与编写背景

云安全联盟大中华区是网络安全领域重要国际NGO，致力于推动数字安全技术标准与产业发展。本指南是数据安全工作组专家智慧结晶，旨在应对数据管理挑战，提供有效数据分类分级方法，适应数字化时代需求，推动数据安全治理实践。

数据分类分级的重要性

1. 政策法规推动：国内外政策明确规定数据分类分级要求，我国出台多项法律标准，国际上也有相关定义和实践，强调其对数据安全保护的重要性。

2. 技术发展现状：数据和人工智能技术发展迅速，数据分类分级实现方式多样，包括人工执行、人机结合和工具自动执行，各有优劣，国内技术紧跟国际水平。

3. 目标和意义：有助于合理分配安全资源，提高管理效率，支撑决策分析，控制风险，满足合规要求，促进数据开发利用，降低成本，对组织可持续发展至关重要。

数据分类分级的具体内容

1. 概念定义：数据分类是根据属性区分归类建立体系，数据分级是按重要性和危害程度区分确定保护程度，两者分别是数据架构和管控保护的基础。

2. 面临挑战：数据量大、复杂度高，人为判断误差，分类维度选择困难，数据等级定量判断难，级别数量选择纠结，落地实施困难等问题亟待解决。

数据分类分级的实施步骤

1. 能力建设：构建职能架构，明确各角色职责；完善管理体系，包括制度规范和工作流程；建设分类分级系统，实现自动化管理；加强监督，确保合规有效。

2. 方法依据：遵循科学实用等原则，依据相关法律法规和标准，采用混合分类法，明确分类分级思路、规则，考虑变更维护，确保数据分类分级准确合理且适应变化。

3. 实施过程：涵盖业务活动识别、数据资产发现、识别、分类分级策略制定和数据标识标记等环节，各环节相互关联，形成完整实施流程。

典型数据分类分级系统介绍

指南详细介绍了天融信、观安、山石网科等多家厂商的系统，这些系统功能各异，具备数据资产梳理、敏感数据发现、分类分级管理等功能，适用于不同行业，帮助用户解决数据安全管理问题，提升数据安全防护能力，在多行业有广泛应用。附录还提供了数据分类分级参考模板、资料、关键技术与方法、典型行业标准解读、词典示例和文件识别规则示例等内容，为组织实施提供全面参考。

以下为报告节选内容