工业和信息化领域数据安全合规指引 - 工信部发布的数据安全合规指引提供全流程实操解析 涵盖分类分级到风险评估 旨在提升企业数据安全保护能力 [1] 数据分类分级 - 定期开展数据现状调研 明确数据安全管理水平和薄弱环节 [8] - 每年至少进行一次全面数据梳理 形成包含数据类型 级别 规模 处理方式 存储位置等的数据清单 [9] - 工业数据分类包括研发数据域 生产数据域 运维数据域 管理数据域和外部数据域 [10] - 电信数据分类包括网络规划运维数据域 安全保障数据域 经济运行与业务发展数据域和关键技术成果数据域 [11] - 数据分为一般数据 重要数据和核心数据三级 重要数据从国家秘密 国家安全 行业发展安全等维度识别 [13] - 核心数据由行业监管部门审核确定 [14] - 重要数据目录需在每年8月30日前向地方行业监管部门报备 [16] 数据安全管理体系 - 建立数据安全组织架构 管理制度 权限管理 内部审批登记 系统与设备安全管理等体系 [6] 数据全生命周期保护 - 涵盖数据收集 存储 使用加工 传输 提供 公开 销毁 委托处理 转移等环节 [6][7] 数据安全风险监测预警与处置 - 包括风险监测预警 风险信息报告和风险处置 [7] 数据安全事件应急处置 - 需制定应急预案 开展应急演练 进行事件报告和应急响应 [7] 数据安全风险评估 - 组建评估团队 确定评估范围 制定评估方案 实施评估并形成报告 [7] 数据出境安全管理 - 涉及数据出境安全评估 订立个人信息出境标准合同 通过个人信息保护认证等要求 [7] 涉案企业合规案例 - 上海Z公司通过爬虫程序非法获取E平台数据 造成直接经济损失4万余元 [24] - Z公司积极整改 与E公司达成合规数据交互约定 销毁爬虫程序及源代码 [30] - Z公司设立数据安全官 构建数据安全管理体系 加入区级态势感知平台提升安全威胁识别能力 [30] - Z公司建立数据合规委员会 制定常态化合规管理制度 开展合规年度报告 [30]