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第一部分:《数据安全法》核心解读
《数据安全法》于2021年9月1日正式施行,与《网络安全法》、《个人信息保护法》共同构成了中国数据治理法律的“三驾马车”。它不仅是《网络安全法》的上位法和补充,更将数据安全治理的范畴从“网络”扩展到了“所有数据”。
一、立法宗旨与管辖范围
宗旨:保障数据安全,促进数据开发利用,保护公民、组织的合法权益,维护国家主权、安全和发展利益。
管辖范围:
属地管辖:在中华人民共和国境内开展数据处理活动及其安全监管,适用本法。
域外效力:在中华人民共和国境外开展数据处理活动,如果损害中华人民共和国国家安全、公共利益或者公民、组织合法权益的,也将依法追究法律责任。这意味着所有在中国有业务、处理与中国相关数据的境外企业,也必须遵守本法。
二、核心概念界定
数据:任何以电子或者非电子形式对信息的记录。
数据处理:包括数据的收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开等。
重要数据:这是本法的一个核心概念。指一旦遭到篡改、破坏、泄露或者非法获取、非法使用,可能危害国家安全、经济运行、社会稳定、公共健康和安全的数据。具体范围由国家数据安全工作协调机制统筹协调有关部门制定重要数据目录,各地区、各部门也会据此制定本地区、本部门的相关目录。
三、对企业影响深远的五大核心制度
数据分类分级保护制度
要求:国家根据数据在经济社会发展中的重要程度,以及一旦遭到篡改、破坏、泄露或者非法获取、非法利用造成的危害程度,对数据实行分类分级保护。
解读:这是整个数据安全体系的基石。企业必须对自己掌握的数据进行分类,并识别出其中的“重要数据”和“核心数据”(比重要数据级别更高),并采取相应的保护措施。
重要数据目录与出境安全评估
要求:国家对“重要数据”进行目录管理。对于被列入目录的数据,其在出境前必须通过国家网信部门组织的安全评估。
解读:这是企业,特别是跨国企业必须高度关注的义务。如果企业处理的数据被纳入“重要数据目录”,则数据出境将面临严格的审批。
数据安全风险评估与报告
要求:重要数据的处理者应当定期开展风险评估,并向有关主管部门报送风险评估报告。
解读:这要求企业建立常态化的数据安全风险自查机制,而不仅仅是在出事后才补救。
数据安全审查制度
要求:国家建立数据安全审查制度,对影响或者可能影响国家安全的数据处理活动进行国家安全审查。
解读:此制度为政府审查特定领域(如关键信息基础设施)的数据处理活动提供了法律依据,审查结论为最终决定。
数据出口管制与反制
要求:国家对与履行国际义务和维护国家安全相关的管制物项的数据,依法实施出口管制。对与我国类似的对等国家或地区在数据领域方面的歧视性措施,可以采取反制措施。
解读:这表明数据已成为国家间博弈的战略资源,相关外贸和科技企业需关注管制清单。
第二部分:企业合规实操建议
面对《数据安全法》,企业不应仅仅视其为约束,更应将其视为提升内部数据治理能力、构建核心竞争力的机遇。
第一步:盘点与分类——摸清家底
数据资产盘点:
全面梳理企业收集、存储、使用的所有数据。
建立数据资产清单,明确数据来源、内容、存储位置、负责人、流转路径等。
数据分类分级:
参考国家标准(如《信息安全技术数据安全能力成熟度模型》)和行业指南,建立企业内部的数据分类分级标准。
至少分为三级:公开数据、内部数据、敏感/重要数据。
核心任务:主动关注并识别自身业务是否涉及国家或行业发布的“重要数据目录”。如无法确定,应咨询法律专家或主管部门。
第二步:制度建设——建章立制
制定内部数据安全管理制度:
明确数据安全管理的责任部门和人(数据安全负责人)。
规范数据全生命周期的操作流程,包括收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开、删除等各个环节的安全要求。
建立数据安全应急预案:
制定数据安全事件应急预案,并定期组织演练。
一旦发生数据泄露、毁损、丢失等安全事件,必须立即采取处置措施,并按规定及时告知用户并向主管部门报告。
第三步:技术落地——构建防护体系
差异化防护:根据数据分类分级结果,采取与之匹配的技术保护措施。
一般数据:采用基础的身份认证、访问控制。
重要/敏感数据:采用加密、脱敏、访问日志审计、数据防泄漏(DLP)、安全存储等技术手段。
运维安全:加强数据库安全运维,限制批量操作和敏感数据访问权限。
第四步:流程管控——规范操作
数据出境合规:
如果业务涉及数据出境,必须首先判断出境的数据是否属于“重要数据”或达到法定数量的“个人信息”。
如果属于,必须优先选择通过国家网信部门组织的安全评估。其他可选路径(如个人信息保护认证、标准合同)需在法律框架下审慎适用。
第三方风险管理:
如果委托第三方(如云服务商、数据分析公司)处理数据,必须通过合同明确双方的数据安全责任和义务,并对其进行安全评估和监督。
第五步:培训与
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