文章核心观点 - 最高检发布20个企业合规典型案例 涵盖虚开增值税 数据合规 串通投标 金融诈骗等常见合规风险领域 [1][3] - 通过具体案例展示检察机关如何引导企业开展合规建设 包括第三方监督评估 合规考察 检察建议等机制 [3][6][12] - 提供《工业和信息化领域数据安全合规指引》目录 详细说明数据分类分级 安全管理体系 数据生命周期保护等合规要求 [17][19][24] 案例内容分析 - 上海Z公司非法获取计算机信息系统数据案：公司通过"外爬"和"内爬"技术非法获取外卖平台数据 造成被害公司直接经济损失4万余元 [6][9] - 涉案公司为拥有1000余名员工的高新技术企业 年纳税1000余万元 已帮助2万余家商户完成数字化转型 [7] - 检察机关通过合规考察 督促公司建立数据安全管理体系 设立数据安全官 加入区级态势感知平台 实现数据来源合法化 [15] 数据合规框架 - 数据分类采用"所属行业-业务领域-业务特点-细化属性"四级分类法 工业领域分为研发 生产 运维 管理 外部数据五大域 [21] - 数据分级分为一般数据 重要数据和核心数据三级 重要数据需从国家秘密 国家安全 行业发展安全等6个维度识别 [24] - 要求企业每年至少开展一次全面数据梳理 形成包含数据类型 级别 规模 存储位置等要素的数据清单 [20] 合规管理要求 - 企业需建立数据安全组织架构 制定权限管理 系统安全 容灾备份 合作方管理等制度 [17] - 数据全生命周期保护覆盖收集 存储 使用加工 传输 提供 公开 销毁等10个环节 [17] - 重要数据目录需每年8月30日前向地方行业监管部门报备 未通过审核需重新修改完善 [27]

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]

工业和信息化领域数据安全合规指引 - 核心观点：工信部发布《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，旨在提升企业数据安全保护能力 [1] 数据分类分级 - 数据调研：定期调研数据现状及安全管理水平，明确薄弱环节并提出改进措施 [8] - 数据梳理：每年全面梳理数据形成清单，包括类型、级别、规模等，并动态维护 [9] - 数据分类：按行业、业务领域等制定分类规则，工业领域分为研发、生产、运维等数据域，电信领域分为网络规划、安全保障等数据域 [10][11] - 数据分级：分为一般、重要和核心数据三级，重要数据从国家秘密、国家安全等维度识别，核心数据由行业监管部门审核确定 [13][14] - 目录报备：完成重要数据识别后填写目录备案表并报送监管部门，未通过需修改或重新识别 [16] 数据安全管理体系 - 组织架构：建立数据安全组织架构，明确责任部门 [6] - 管理制度：制定数据安全管理制度，包括权限管理、内部审批等 [6] - 技术防护：加强系统与设备安全管理，实施容灾备份和日志管理 [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、销毁等环节 [6][7] 数据安全风险评估 - 组建评估团队，确定评估范围并制定方案，实施风险评估后形成报告 [7] 数据出境安全管理 - 包括安全评估、订立标准合同、通过认证等要求，并注意豁免情形和境外执法调取数据的合规义务 [7] 涉案企业合规案例 - 上海Z公司非法获取数据案：通过爬虫程序获取外卖平台数据，案发后积极整改并建立数据合规体系 [21][22][24][26][30]

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]

企业合规典型案例分析 - 最高检发布20个企业合规典型案例，涵盖虚开增值税、数据合规、串通投标、金融诈骗等领域 [1] - 典型案例包括上海A公司虚开增值税专用发票案、新泰市J公司串通投标案、上海J公司假冒注册商标案等 [3] - 案例涉及异地协作、第三方监督评估、行业治理等创新机制 [5][7][10] 数据合规专项案例 - 上海Z公司非法获取计算机信息系统数据案中，公司通过爬虫程序非法获取外卖平台E公司数据，造成直接经济损失4万余元 [9] - Z公司整改措施包括销毁爬虫程序、设立数据安全官、构建数据安全管理体系等 [15] - 检察机关采用"云听证"方式，推动互联网行业数据合规体系建设 [6] 数据安全合规指引框架 - 数据分类分级包括一般数据、重要数据和核心数据三级，需定期梳理形成数据清单 [19][20][24] - 工业领域数据可分为研发数据域、生产数据域、运维数据域等类别 [21] - 重要数据目录需动态更新，变化超过30%需在三个月内备案更新 [29] 企业合规整改机制 - 第三方监督评估机制吸纳网信办、互联网安全企业等专家成员参与 [15] - 合规整改包括数据来源合规、数据安全合规、数据管理制度合规三个维度 [15] - 检察机关通过制发《合规检察建议书》指导企业制定专项整改计划 [15] 行业数据管理规范 - 数据全生命周期保护涵盖收集、存储、使用加工、传输、提供、公开、销毁等环节 [17] - 需建立数据安全风险评估团队，制定评估方案并形成报告 [18] - 数据出境需进行安全评估，遵守个人信息出境标准合同等要求 [18]

工业和信息化领域数据安全合规指引 - 核心观点：工信部发布《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，旨在提升企业数据安全保护能力 [1] - 数据分类分级：要求企业定期开展数据调研和梳理，形成数据清单并动态维护 [8][9] - 数据分类规则：工业领域分为研发数据域、生产数据域、运维数据域、管理数据域和外部数据域 [10] - 数据分级标准：分为一般数据、重要数据和核心数据三级 [13] - 重要数据目录报备：要求企业规范填写并报送重要数据目录，未通过审核需修改完善 [16] 数据安全管理体系 - 组织架构：建立数据安全组织架构和管理制度 [6] - 权限管理：实施权限管理和内部审批登记 [6] - 系统安全：加强系统与设备安全管理及容灾备份 [6] - 合作方管理：规范合作方管理和日志管理 [6] - 监督检查：建立监督检查机制并配合监管 [6] 数据全生命周期保护 - 数据收集：规范数据收集流程 [6] - 数据存储：加强数据存储管理 [6] - 数据使用加工：规范数据使用加工流程 [6] - 数据传输：确保数据传输安全 [6] - 数据提供：规范数据提供流程 [6] - 数据公开：规范数据公开流程 [6] - 数据销毁：规范数据销毁流程 [7] 数据安全风险评估 - 评估团队：组建专业评估团队 [7] - 评估范围：确定评估范围并制定方案 [7] - 实施评估：实施风险评估并形成报告 [7] - 上报监管：按规定时间上报行业监管部门 [7] 数据出境安全管理 - 安全评估：实施数据出境安全评估 [7] - 标准合同：订立个人信息出境标准合同 [7] - 保护认证：通过个人信息保护认证 [7] - 注意事项：遵守个人信息出境注意事项 [7] - 豁免情形：了解数据出境的豁免情形 [7] - 出口管制：遵守出口管制要求的合规义务 [7] - 境外调取：规范境外执法或司法机构调取数据时的合规义务 [7] 涉案企业合规案例 - 案例概述：上海Z公司非法获取计算机信息系统数据案 [21] - 公司背景：Z公司为本地商户提供数字化转型服务的互联网大数据公司，员工1000余人，年纳税1000余万元 [22] - 违法事实：未经授权使用爬虫程序非法获取E平台数据，造成直接经济损失4万余元 [24] - 合规整改：设立数据安全官，构建数据安全管理体系，制定常态化合规管理制度 [30]