数据安全风险评估国标试点启动，引领医疗数据安全新航向
数据安全风险评估国标试点启动，引领医疗数据安全新航向
近日，全国网络安全标准化技术委员会秘书处在北京举行了国家标准《数据安全技术 数据安全风险评估方法》（报批稿）试点启动会。此次会议不仅标志着我国数据安全风险评估工作又迈出了坚实的一步，更在医疗领域选取了数家单位作为标准应用试点单位，为医疗行业的稳健发展筑牢了数据安全防线。
标准试点启动护航医疗领域
此次试点工作的启动，不仅是对新标准科学性、合理性的实战检验，更是其可操作性与适用性的一次深度探索。通过试点，旨在提炼形成一系列数据安全风险评估的典型案例和宝贵经验，为后续该标准在全国范围内的推广与应用奠定坚实基础。这不仅能够有效提升医疗行业数据安全风险评估工作的标准化水平，更为医疗机构提供了科学评估与应对数据安全风险的方法论支持。
数据安全风险评估是医疗数据保护的基石，标志着安全建设的起始点。通过识别、分析信息系统中的威胁与脆弱性，量化潜在的数据泄露风险，为医疗机构提供了定制化的防护策略蓝图。这不仅确保了对最关键信息资产的重点防护，还促进了跨部门合作，提升了医护人员的数据保护意识，构建起符合法律法规要求的全面安全保障体系，为医疗行业的数字化转型保驾护航。
医疗数据安全仍面临诸多风险
在大数据时代，医疗数据的价值愈发凸显，但同时也面临着前所未有的安全风险。数据泄露可能导致患者隐私泄露，数据滥用可能引发医疗纠纷，数据篡改则可能直接影响医生的诊断结果。这些风险的存在使得医疗行业在数据安全风险评估方面变得尤为紧迫和必要。
- 数据安全合规挑战
我国形成了以《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》为代表的数据安全顶层监管框架。医疗行业也出台了《医疗卫生机构网络安全管理办法》等各项监管政策，监管要求日趋精细化，网络和数据安全监管要求越来越多，满足监管的难度越来越大。
- 数据分类分级挑战
数据分类分级是构建完善数据要素市场的必要前提。基础制度建设相对滞后，无法有效支撑数据分类分级工作；传统数据分类分级工具在敏感数据的宽度、精度识别率不高；面向海量数据的数据资产分类分级，专业人员数量缺口巨大。
- 数据流动监测挑战
医疗数据在不同处理环节间的流动加剧了风险，包括数据所有权变更、数据传输等问题，增加了数据保护的复杂性。
- 数据泄露和信息安全威胁挑战
随着医疗数据价值的提升，数据面临着来自内外部的多重威胁，包括恶意代码、网络攻击、数据窃取、数据篡改、数据泄露等，这些威胁可能源自技术漏洞、人为误操作、管理不善或恶意攻击。
风险评估成为保障医疗数据安全的重要途径
数据风险评估是保障医疗数据安全的重要途径。通过科学、系统、全面的风险评估，可以及时发现潜在的安全隐患，为制定针对性的防护措施提供有力支持。同时，数据风险评估还可以帮助医疗机构建立健全的数据安全管理制度，提升数据安全管理水平。
道普信息数据安全风险评估专家表示，借助专业的第三方评估服务，基于数据分类分级的风险评估模型，通过对策略与规程、数据与系统资产、组织与人员管理、服务规划与管理、数据供应链管理、合规性管理以及数据全生命周期安全管理7大层面，从组织建设、制度流程、技术工具、人员能力4个维度，对数据的采集、传输、存储、处理、交换、销毁全生命周期进行风险识别和评估，发现数据存在的安全风险。并针对发现的数据安全风险给出风险处置计划。
评估准备
数据安全风险评估准备的内容，主要包括：评估对象、评估范围、评估边界、评估团队组建、评估依据、评估准则、制定评估方案并获得管理层支持。
风险识别
主要包括资产价值识别、数据处理活动要素识别、合法合规性识别、威胁识别、脆弱性识别以及已有安全措施识别。
风险分析
通过采取适当的方法与工具，可得出企业所面临的合法合规性风险、数据安全事件发生的可能性以及数据安全事件发生对组织的影响程度，从而得到数据安全风险值。
风险评价
企业在执行完数据安全风险分析后，通过风险值计算方法，会得到风险值的分布状况，对风险等级进行划分，一般会划分为：高、中、低三个等级。依据风险评价中风险值的等级，明确风险评估结果内容。
本次试点工作的成功启动，不仅为医疗数据安全风险评估工作提供了有力支撑，更为我国医疗行业、数字经济的发展注入了新的活力。未来，我们期待更多的医疗机构能够积极参与到数据安全风险评估工作中来，共同筑牢医疗数据安全防线，为人民群众提供更加安全、可靠的医疗服务。同时，我们也期待国家能够继续加强数据安全标准化工作，为各行各业的数据安全工作提供更加科学、规范、有效的指导。
本文原文来自sdstc.net