在当前数据时代，随着云计算、大数据、人工智能等技术的不断发展，数据早已渗透到现阶

段各个领域和业务功能领域，成为重要的生产因素。数据的计量单位也至少是PB级计算。这对

国家、企业和个人面临网络安全、数据安全和隐私等一系列问题，提出了新的挑战。国内外相

继发出GDPR、LGPD、CCPA、网络安全法、数据安全法(议案)和个人信息保护法(议案)等，

这个年代不但给与数据价值属性，还给与法律属性，数据安全不是组织自己的安全问题，而是

公共安全和国家安全问题。

 

 

那个数据的安全怎么办，数据的安全工作的重要性和有效的把手是什么，今天数据的安全工作

的重要性之一静态敏感数据的识别和管理针对静态敏感数据的防护，我们常常采用的手法是数

据加密和脱敏，手段简单，但是有效地执行本文主要讲两个内容，一个是静态数据的自主识别

，另一个是识别数据安全问题后的管理。敏感的数据识别是数据安全工作的切入点和基础，需

要知道组织有什么样的数据，知道自己的数据家底，有效地进行下一步的分析、管理和运营等

工作，知道不足，弥补缺陷，符合规定，满足内需数据管理基于数据识别，识别当前数据存在

的问题和风险，通过一系列数据管理手段，即战略层定目标、组织、决策、战术层定方案、决

策、执行层落地。本文主要分享战术层和执行层的做法和思路。

 

 

本方案将以管理和技术两个维度落地完成。在管理层面，发表数据分类等级管理制度、数据安

全管理制度、数据申请管理制度和数据加密管理制度等，形成标准要求发表的技术层面构筑平

台，自动检索数据库内的数据，根据战略对数据库字段的数据进行抽样分析本文着重分享技术

部分的内容。

 

概述

 

根据组织数据的属性或特点，根据一定的原则和方法进行区分、分类、定级，识别数据对组织

的具体价值，确定适当的战略，防护数据的完好性、安全性和易用性。目标确定公司敏感数据

的具体内容，制定统一的数据分类等级标准。根据这里有两个问题，可以知道公司的数据状况

公司用什么方法收集外部数据？我们必须知道公司对外发表的应用程序、api、三方数据外出等

方法。这些方法可以得到什么样的信息和签订的隐私协议内容等。