浅谈数据安全治理与模型框架, 从零基础到精通,收藏这篇就够了!

一、前言

数据已经成为现代社会的一种基础性资源和战略性资源。这一转变得益于数字技术和数字经济的快速发展,数据的作用在多个层面上得到了显著的体现和重视。

数据作为新型的生产要素,它的价值体现在以下几个方面:

  1. 经济增长驱动:数据是推动经济增长的重要因素,它能够提高生产效率,促进新产品和服务的创新,以及开辟新的市场机会。

  2. 产业体系形成:围绕数据的挖掘、存储、管理、分析、交换和安全等环节,已经形成了一个完整的产业体系。这个体系不仅包括技术支持和服务,还涉及到数据处理和应用的各个层面。

  3. 全生命周期参与:大数据产业的发展提供了全链条的技术、工具和平台,这些技术和服务深度参与到数据要素的“采、存、算、管、用”的全生命周期活动中,是激活数据潜能的关键支撑。

  4. 数字化基础:数据是数字化、网络化、智能化的基础,它为这些技术的发展提供了必要的原料和动力。

二、数据治理与数据安全治理的区别

  • 数据治理:数据治理是指对数据的全生命周期进行管理和控制的一系列活动,包括数据的收集、存储、处理、分析、共享和销毁等过程。数据治理的目的是确保数据的质量和可靠性,提升数据的价值,以及合规性。它通常由IT部门驱动,涉及数据标准管理、数据模型管理、数据质量管理、数据生命周期管理等多个方面。

  • 数据安全治理:数据安全治理专注于保护数据的安全性,防止数据泄露、篡改或丢失。它关注数据的全生命周期的安全,包括数据传输安全、存储安全、使用安全等。数据安全治理是安全领域的一部分,可以独立实施,也可以在数据治理框架下进行。数据安全治理的目标是为了保护组织的核心数据资产,维护企业的竞争力和持续发展力。

数据治理和数据安全治理虽然发起部门、目标和产出不同,但它们都是为了管理和保护组织的数据资产。**数据治理更侧重于数据的整体管理和价值提升,而数据安全治理则是确保数据在整个生命周期中的安全。**两者相辅相成,共同构成了组织对数据及其安全的管理体系。

数据治理是一个组织内部关于数据的整体框架和原则的制定,它确保数据被有序且可持续地管理,同时符合组织的战略目标和合规要求。

  • 数据治理与数据管理的区别

数据治理与数据管理是紧密相关但又有区别的两个概念。数据治理通常被视为数据管理的一个子集或组成部分,但它更多地关注于高层次的策略、标准和监督,而不是具体的数据操作和日常维护活动相比之下,数据管理则更侧重于实施数据治理制定的策略和原则,它包括数据的收集、存储、维护、分析和报告等日常操作性活动。数据管理的目标是确保数据的准确性、可用性和及时性,以支持组织的日常运营和决策过程。

数据治理是确保数据有序管理和符合组织战略目标的高层次活动,而数据管理则是实现这些目标的具体操作和流程。两者相辅相成,共同确保组织的数据资产得到最有效的利用和保护。

三、数据安全框架模型

1. Gartner数据安全治理(DSG)框架

Gartner提出的数据安全治理(DSG)框架是一个从上而下的完整体系,它涵盖了治理前提、具体目标以及技术支撑等方面。

该框架的核心在于确保组织的数据安全治理与业务需求、风险容忍度、合规要求以及IT策略之间达到平衡。

2. 数据安全管控(DSC)框架

Forrester提出数据安全管控(DSC)框架是一套旨在确保数据在整个生命周期内安全的体系和方法

数据安全管控框架还包括一系列的技术工具和服务,如数据分类分级、敏感数据扫描、数据安全体检、数据水印溯源、数据脱敏等,这些工具和服务能够帮助组织更好地管理和保护其数据资产。

3. 数据驱动审计和保护(DCAP)框架

DCAP框架是一种**以数据为中心的审计与安全防护技术,它旨在通过集中管理数据安全策略来保护组织的数据隐私和安全****。**DCAP框架为组织提供了一个全面的数据安全解决方案,它不仅关注数据的保密性、完整性和可用性,还注重数据的安全治理和合规性。随着数据泄露事件和网络攻击的增加,DCAP框架的重要性日益凸显,它帮助组织在不断变化的威胁环境中保持数据的安全和合规。

4. 隐私、保密和合规性数据治理(DGPC)框架

DGPC框架是一种专注于隐私、保密和合规性的数据治理技术框架。

DGPC框架的核心在于确保数据在整个生命周期中的隐私、保密性和合规性。这个框架由微软提出,并在2010年左右开始形成。它主要围绕三个核心元素构建:

  • 数据生命周期**:**DGPC框架关注数据从创建到销毁的整个生命周期,确保在不同的阶段都采取适当的保护措施。

  • 核心技术领域**:**框架涉及各种技术领域,如加密、访问控制等,这些都是保护数据隐私和安全的关键技术支持。

  • 数据隐私和机密性原则**:**DGPC强调在数据处理过程中应遵循的隐私和机密性原则,这些原则是指导组织处理数据的基石。

5. 数据安全能力成熟度模型(DSMM)

数据安全能力成熟度模型(DSMM)是一套用于评估和提升组织在数据安全方面能力的标准框架。

DSMM的核心在于帮助组织建立和完善数据安全保护体系,确保数据在其整个生命周期内的安全性。这个模型是基于国家标准《信息安全技术 数据安全能力成熟度模型》(GB/T 37988-2019)而制定的,旨在通过成熟度等级的划分,指导组织在不同阶段采取相应的数据安全措施。

DSMM将数据安全的成熟度划分为五个等级,分别是:

  1. 非正式执行级:组织在这一级别的数据安全措施通常是非正式的,缺乏系统性的管理。

  2. 计划跟踪级:组织开始制定数据安全计划,并跟踪其执行情况。

  3. 充分定义级:数据安全措施得到充分的规划和定义,形成了标准化的流程。

  4. 量化控制级:组织能够量化地控制数据安全措施的效果,并进行持续监控。

  5. 持续优化级:组织不断优化和改进数据安全措施,实现持续的安全能力提升。

DSMM还涵盖了数据生命周期的六个阶段,包括数据采集、传输、存储、处理、交换和销毁的安全要求,并在这些阶段中细分出30个过程域,以便组织能够全面地建设和评估其数据安全能力。

6. 模型框架总结

目前并不存在一个统一且普遍适用的数据安全框架或模型。

在实践中,多个组织和研究机构根据各自的需求和经验,提出了不同的数据安全框架或模型。这些框架和模型各有特点,它们的出发点和侧重点各有不同,但并没有绝对的优劣之分,关键在于它们能否有效地解决特定场景下的数据安全问题。

四、以数据为中心的安全架构(DCS)

以数据为中心的安全架构(DCS)是一种将数据安全作为核心组成部分融入到整个信息系统架构中的方法。

这种架构的核心理念是将数据管理的职责,包括安全性,从应用层转移到数据层。这意味着,而不是依赖于各个应用程序来保护数据,安全措施是围绕数据本身设计的。这样的架构设计有助于更有效地保护数据,无论数据在何处或如何被使用。

数据安全的**“一个中心,三重防护”**

“一个中心,三重防护”是网络安全等级保护制度2.0的核心理念。

  • “一个中心”:即安全管理中心,它是对网络安全等级保护对象的安全策略及安全计算环境、安全区域边界和安全通信网络上的安全机制实施统一管理的平台或区域。安全管理中心要求在系统管理、安全管理、审计管理等三个方面实现集中管控,从而形成一个统一的管理和响应中心。

  • “三重防护”:具体包括以下三个方面:

  • 安全计算环境:确保数据处理和存储的环境是安全的,防止数据被非法访问或破坏。

  • 安全区域边界:在网络的各个区域之间建立安全防护,防止跨区域的不安全因素传播。

  • 安全通信网络:保障网络通信过程中的数据安全,防止数据在传输过程中被截获或篡改。

这一理念强调了从被动到主动、从静态到动态、从单点到整体、从粗放到精准的安全防护转变,旨在构建一个更加全面和立体的网络安全防护体系。

五、总结

数据安全防护体系的进化目标是从被动防护、静态防护和粗放防护向主动防护、动态防护和精确防护转变。这意味着安全体系需要从传统的、固定的、宽泛的保护措施,转变为更加主动、灵活和精确的防护策略。

在这个过程中,整体防护是一个关键的概念,它强调了对整个系统或组织的全面保护。这可能涉及到多个方面,如技术、人员和流程等。

动态防护则强调了随着时间和情况的变化而调整的保护措施,以适应不断变化的威胁环境。精确防护则更加注重针对性和精确性,即针对特定问题或风险进行的保护。

因此,数据安全防护体系的进化目标是建立一种更加全面、灵活和精确的防护机制。

来源:德斯克安全小课堂

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黑客/网络安全学习路线

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黑客/网络安全学习包

资料目录

  1. 成长路线图&学习规划

  2. 配套视频教程

  3. SRC&黑客文籍

  4. 护网行动资料

  5. 黑客必读书单

  6. 面试题合集

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2.视频教程

很多朋友都不喜欢晦涩的文字,我也为大家准备了视频教程,其中一共有21个章节,每个章节都是当前板块的精华浓缩


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3.SRC&黑客文籍

大家最喜欢也是最关心的SRC技术文籍&黑客技术也有收录

SRC技术文籍:

黑客资料由于是敏感资源,这里不能直接展示哦!

4.护网行动资料

其中关于HW护网行动,也准备了对应的资料,这些内容可相当于比赛的金手指!

5.黑客必读书单

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6.面试题合集

当你自学到这里,你就要开始思考找工作的事情了,而工作绕不开的就是真题和面试题。

更多内容为防止和谐,可以扫描获取~

因篇幅有限,仅展示部分资料,需要点击下方链接即可前往获取

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