企业数据安全合规的风险管理新思路

企业数据安全合规的风险管理新思路

2025年1月1日起，《网络数据安全管理条例》将正式施行。这一条例的出台，标志着我国数据安全治理进入新阶段。条例明确要求企业对网络数据的安全承担主体责任，建立相应制度，采取技术措施，制定应急预案，并对数据处理活动进行全流程管理。这无疑给企业数据安全合规工作带来了新的挑战。

当前，企业在数据安全合规方面面临多重挑战：

1. 法规政策高压态势：随着《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规的相继出台，企业面临的合规要求日益严格。《网络数据安全管理条例》进一步细化了数据处理活动的安全管理要求，企业需要建立更加完善的合规体系。

2. 技术工具匮乏：传统安全防护手段难以应对大数据环境下的安全挑战。企业需要采用更先进的技术，如数据加密、访问控制、动态脱敏等，来保护数据安全。然而，这些技术的部署和管理需要较高的专业能力和资源投入。

3. 企业内部管理复杂：随着数字化转型的深入，企业内部数据量激增，数据类型多样，数据流动频繁，给数据安全管理带来巨大挑战。同时，多租户架构、混合云环境等复杂IT架构也增加了数据安全管控的难度。

面对这些挑战，企业需要转变思路，从被动合规转向主动治理。这要求企业将数据安全合规融入业务流程，建立全面的数据安全治理体系。

1. 融合数据控制与合规治理理论：企业应将数据控制理论（关注数据的可用性、完整性和保密性）与合规治理理论（关注法规遵从性和风险管理）相结合，形成统一的数据安全治理框架。

2. 实现数据生命周期前端的安全左移：将数据安全控制点前移到数据采集和处理阶段，通过数据分类分级、访问控制等措施，实现“不见数据”的价值交易。

3. 具体措施：

   • 数据权责界定：明确数据所有权、使用权和管理权，建立数据责任矩阵。
   • 数据分级分类：根据数据的重要性和敏感度进行分类，制定差异化的保护策略。
   • 访问控制：实施最小权限原则，通过角色访问控制（RBAC）和属性访问控制（ABAC）等机制，确保数据访问的安全性。
   • 数据加密与脱敏：对敏感数据进行加密存储和动态脱敏，防止数据泄露。
   • 安全审计与监控：建立全链路数据安全审计机制，实时监控数据访问和操作行为。

以某SaaS供应商Z企业为例，该企业通过一体化数据安全管控方案，有效解决了数据安全合规难题。

Z企业以SaaS产品平台为依托，面向企业客户提供战略分析服务。平台涉及20多个数据库，数据源分布在阿里云和本地机房，包括关系型数据库、非关系型数据库等多种类型。同时，平台采用多租户架构，存在数据运维权限粗糙、账号共享等问题，数据安全风险较高。

为应对这些挑战，Z企业采用了原点安全的一体化数据安全管控方案：

1. 实时敏感数据目录：通过主动探测与被动发现技术，自动构建敏感数据目录，实现对多源异构数据的统一管理。

2. 细粒度数据访问权限管控：根据业务场景配置访问控制策略，实现运维人员仅能访问授权的租户数据，有效防止数据滥用。

3. 自适应敏感数据动态脱敏：基于数据业务场景配置脱敏算法，实现数据访问过程的动态脱敏，减少敏感数据暴露面。

4. 全链路数据安全审计：通过应用探针组件，记录数据访问路径和敏感数据上下文信息，实现事中监督和事后审计溯源。

这一方案不仅解决了Z企业的数据安全合规问题，还保障了业务连续性，为企业数字化转型提供了有力支撑。

随着数字化转型的深入，数据安全合规将成为企业发展的基石。企业应将数据安全合规视为一项长期战略，持续投入资源，建立完善的数据安全治理体系。同时，企业还需关注数据安全技术的最新发展，如隐私计算、联邦学习等，以应对日益复杂的网络安全威胁。

在政策和市场的双重驱动下，数据安全行业将迎来快速发展。据预测，到2025年，我国数据安全市场规模将突破200亿元，行业发展前景广阔。企业应抓住这一机遇，将数据安全合规转化为竞争优势，为数字化转型保驾护航。