等技术的不断发展，“数据”已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。数据的计量单位至少是PB级别计算。这个时代不仅给“数据”赋予了“价值”属性，也同步赋予了“法律”属性，这些都推动着国家和企业重视数据，重视数据安全。

　　据IBM《2019年全球数据泄露成本报告》显示，恶意数据泄露平均给调研中的受访企业带来 445 万美元的损失。CNCERT 在2019年全年累计发现我国重要数据泄露风险与事件 3000 余起。数据泄漏对企业来说不仅是经济损失，还有国家层面的巨额罚款;比如Facebook的8700万用户数据的不当泄漏被罚款50亿美金，英国航空的50万乘客数据的不当泄漏被罚款2.3亿美元;国内大量企业都号称自己有百万、千万甚至过亿的用户量，但你们是否有相应的数据安全能力来保证用户数据不外泄，或者你们是否有能力应对合规层面的巨额罚款。

　　国内层面，近期相继出台了《网络安全法》、《个人信息网络保护规定》、《APP违法违规收集使用个人信息行为认定方法》、 《数据安全管理办法》（征求意见稿）、《网络数据安全标准体系建设指南》（征求意见稿）和《中华人民共和国数据安全法（草案）》等。

　　结构化数据：即行数据，存储在数据库里，可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据

　　非结构化数据：包括所有格式的工作文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等

　　半结构化数据：就是介于完全结构化数据（如关系型数据库、面向对象数据库中的数据）和完全无结构的数据（如声音、图像文件等）之间的数据，HTML文档就属于半结构化数据

　　通过采取必要措施，保障数据得到有效保护和合法利用，并持续处于安全状态的能力。

　　互联网+的时代，市场的快速变化，企业业务的极速调整，企业每天都有可能出现系统上线、功能调整、接口的三方接入、数据的线上和线下外发等。面对这些变化和场景，我们如何应对？

　　新技术带来新风险。云、物联网、大数据和AI等新技术的广泛应用给企业带来了巨大生产力的同时，也改变了传统网络的数据防护思路，新型的网络威胁我们如何应用？

　　大数据的兴起，数据的起始计量单位变成至少是PB级，甚至是EB级，在如此庞大的数据量面前，如何有效管理，如果做数据的快速识别、监控、检测、处置、响应？

　　数据价值的提升，导致外部威胁的目的性、隐蔽性、破坏性都成上升趋势。如何降低威胁暴露面和何种体系防护应对？

　　目标：满足合规，贴合业务，将数据风险降低至可接受水平，让数据使用更安全。

　　办法总比困难多，面对各位数据安全挑战，数据安全从业者要有自己的数据安全防护体系思路，善于学习新技术新经验的能力，总结自己的套路和打法，以终为始，不断更新和进步。

　　业务面前，安全不是他们的对立面，要采取双赢思维，建立信任关系。业务的目的是盈利，而安全是保证业务稳定盈利，规避风险帮手，彼此相辅相成，相互依存。

　　数据安全的执行和管理需要以数据为中心，宏观层，在满足合规的基础上，依托组织建设，采取技术和管理的手段，实施层，采取“识别”、“保护”、“监视”、“检测”、“响应”和“恢复”六大安全功能，保证数据全证明周期的安全。

　　基于数据安全模型框架，梳理数据安全建设过程所需的基本功能和重点功能，制定如下数据安全建设框架：

　　数据治理小组负责整体决策层工作，比如数据安全计划的定位，策略、政策和组织等的制定;数据安全团队负责整体战术层和执行层工作，战术层比如具体安全计划的管理管控，如合规管理、风险管理、计划管理、进度管理和指标管理等等;执行层负责整体数据安全计划的落地工作，人员包括专业的数据安全人员和各业务团队的安全接口人。

　　通过“识别”、“保护”、“监视”、“检测”、“响应”和“恢复”六大功能，落地数据安全的合规、管理、技术和运营。

　　通过组织建设和数据安全能力实现，保证组织用户数据、业务数据和数据，终实现使数据使用更安全的愿景。

　　数据安全工作如此繁杂多样，我们如何具体落地和有序建设执行呢，基于数据安全建设框架，制定如下数据安全实施框架：

　　整体来看，每做一件事情，我们都要先做好计划，然后实施，实施中进行复核检测，进而改进，如此反复，阶梯式完成，形成一个PDCA的循环。

　　我们要制定好计划、确定范围和明确目标，识别的重点工作为：范围和边界的识别、账号识别、权限识别、数据识别、系统识别、操作识别、流程识别和数据的分类分级。

　　在Plan中的成果进行处置，事前做保护，事中做监视和检测，事后做响应和恢复。重点工作为合规的落地;安全基线的落地;管理制度的建立‘敏感信息在数据生命周期中的管控、处置和审计，如敏感数据打标签、传输的加密、存储的加密或、使用的、操作的日志记录等。

　　注：合规的部分问题可以参考我另两篇文章《数据安全怎么做——合规篇之CCPA》《数据安全怎做——合规篇之数据安全法》

　　其他详细内容都在撰写中，后续会一一发出，比如数据安全治理、管理各种子篇、技术各种子篇等等，敬请期待。

　　数据安全是企业安全中与业务贴合近的一项工作，好的落地势必会带来对业务的影响，所以搞定管理层是关键性因素，给数据安全工作戴上数据治理的帽子，

　　安全牵头，拉上所有数据相关方共同执行和承担责任，这样会大大增加工作开展的效率和有效性。

　　除此之外，数据安全的工作繁多，数据安全从业者需要为众多事情结合业务排好优先级，风险的不一定先做，优先做业务当前状态需要的刚需，制定好工作计划，摸清家底，工作有序开展。

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