工业和信息化领域数据安全合规建设概述 - 数据安全合规建设目的是提升企业数据安全保护能力，全面规范开展数据安全合规管理 [1] - 建设依据为工信部发布的《工业和信息化领域数据安全合规指引》，提供全流程实操解析 [1] - 适用范围涵盖工业和信息化领域的数据处理者 [4] 数据分类分级 - 需定期开展数据调研，评估当前数据安全管理水平及薄弱环节 [6] - 每年至少进行一次全面数据梳理，形成包含数据类型、级别、规模等要素的数据清单 [7] - 工业领域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 [8] - 电信领域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 [9] - 数据分级分为一般数据、重要数据和核心数据三级，重要数据识别需参照行业指南 [11] - 核心数据识别由行业监管部门审核确定 [12] - 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 [14] 数据安全管理体系 - 包括数据安全组织架构、管理制度、权限管理、系统与设备安全管理等10项内容 [4] - 需建立容灾备份机制和合作方管理体系 [4] - 实施日志管理和监督检查，并配合监管要求 [4] 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、销毁等10个环节 [4][5] - 包括数据委托处理和数据转移等其他事项 [5] 数据安全风险监测与处置 - 需建立风险监测预警机制和信息报告流程 [5] - 包括风险处置和事件应急响应措施 [5] 数据安全事件应急处置 - 需制定应急预案并开展应急演练 [5] - 事件发生后需进行报告、响应、先行处置和总结上报 [5] - 需向相关方告知数据安全事件情况 [5] 数据安全风险评估 - 需组建评估团队并确定评估范围 [5] - 制定评估方案后实施风险评估并形成报告 [5] - 评估结果需上报行业监管部门 [5] 数据出境安全管理 - 包括数据出境安全评估、订立个人信息出境标准合同等7项要求 [5] - 需遵守出口管制要求和境外执法机构调取数据的合规义务 [5] 涉案企业合规案例 - 上海Z公司因非法获取计算机信息系统数据被查处，后通过数据合规整改获不起诉决定 [19][20][22][24] - Z公司整改措施包括数据来源合规、数据安全合规和数据管理制度合规 [28] - 整改后设立数据安全官，构建数据安全管理体系，并制定常态化合规管理制度 [28]