数据安全行业前景分析报告.docx

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面向数据安全合规需求,发展合规风险把控、数据资产管理、安全体系设计等方面的规划咨询服务。围绕数据安全保护能力建设与运行需求,积极发展系统集成、监测预警、应急响应、安全审计等建设运维服务。面向数据有序开发利用的安全需求,发展数据权益保护、违约鉴定等中介服务。
有效发挥对规范市场、鼓励创新、保护消费者权益的支撑作用。建立完善基于大数据、人工智能、区块链等新技术的统计监测和决策分析体系,提升数字经济治理的精准性、协调性和有效性。推进完善风险应急响应处置流程和机制,强化重大问题研判和风险预警,提升系统性风险防范水平。探索建立适应平台经济特点的监管机制,推动线上线下监管有效衔接,强化对平台经营者及其行为的监管。
优化升级数字基础设施
(一)加快建设信息网络基础设施
建设高速泛在、天地一体、云网融合、智能敏捷、绿色低碳、安全可控的智能化综合性数字信息基础设施。有序推进骨干网扩容,协同推进千兆光纤网络和5G网络基础设施建设,推动5G商用部署和规模应用,前瞻布局第六代移动通信(6G)网络技术储备,加大6G技术
研发支持力度,积极参与推动6G国际标准化工作。积极稳妥推进空间信息基础设施演进升级,加快布局卫星通信网络等,推动卫星互联网建设。提高物联网在工业制造、农业生产、公共服务、应急管理等领域的覆盖水平,增强固移融合、宽窄结合的物联接入能力。
(二)推进云网协同和算网融合发展
加快构建算力、算法、数据、应用资源协同的全国一体化大数据中心体系。在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝地区双城经济圈、贵州、内蒙古、甘肃、宁夏等地区布局全国一体化算力网络国家枢纽节点,建设数据中心集群,结合应用、产业等发展需求优化数据中心建设布局。加快实施东数西算工程,推进云网协同发展,提升数据中心跨网络、跨地域数据交互能力,加强面向特定场景的边缘计算能力,强化算力统筹和智能调度。按照绿色、低碳、集约、高效的原则,持续推进绿色数字中心建设,加快推进数据中心节能改造,持续提升数据中心可再生能源利用水平。
(三)有序推进基础设施智能升级
稳步构建智能高效的融合基础设施,提升基础设施网络化、智能化、服务化、协同化水平。高效布局人工智能基础设施,提升支撑智能+发展的行业赋能能力。推动农林牧渔业基础设施和生产装备智能化改造,推进机器视觉、机器学习等技术应用。建设可靠、灵活、安
全的工业互联网基础设施,支撑制造资源的泛在连接、弹性供给和高效配置。加快推进能源、交通运输、水利、物流、环保等领域基础设施数字化改造。推动新型城市基础设施建设,提升市政公用设施和建筑智能化水平。构建先进普惠、智能协作的生活服务数字化融合设施。在基础设施智能升级过程中,充分满足老年人等群体的特殊需求,打造智慧共享、和睦共治的新型数字生活。
推进数据安全标准体系建设
(一)加强数据安全产业重点标准供给
充分发挥标准对产业发展的支撑引领作用,促进产业技术、产品、服务和应用标准化。鼓励科研院所、企事业单位、普通高等院校及职业院校等各类主体积极参与数据安全产业评价、数据安全产品技术要求、数据安全产品评测、数据安全服务等标准制定。高质高效推进贯标工作,加大标准应用推广力度。积极参与数据安全国际标准组织活动,推动国内国际协同发展。
数据安全发展目标
到2025年,数据安全产业基础能力和综合实力明显增强。产业生态和创新体系初步建立,标准供给结构和覆盖范围显著优化,产品和
服务供给能力大幅提升,重点行业领域应用水平持续深化,人才培养体系基本形成。
(一)产业规模迅速扩大
数据安全产业规模超过1500亿元,年复合增长率超过30%。
(二)核心技术创新突破
建成5个省部级及以上数据安全重点实验室,攻关一批数据安全重点技术和产品。
(三)应用推广成效显著
打造8个以上重点行业领域典型应用示范场景,推广一批优秀解决方案和试点示范案例。
(四)产业生态完备有序
建成3-5个国家数据安全产业园、10个创新应用先进示范区,培育若干具有国际竞争力的龙头骨干企业、单项冠军企业和专精特新小巨人企业。
到2035年,数据安全产业进入繁荣成熟期。产业政策体系进一步健全,数据安全关键核心技术、重点产品发展水平和专业服务能力跻身世界先进行列,各领域数据安全应用意识和应用能力显著提高,涌现出一批具有国际竞争力的领军企业,产业人才规模与质量实现双提升,对数字中国建设和数字经济发展的支撑作用大幅提升。
构建数据安全繁荣产业生态
(一)推动产业集聚发展
立足数据安全政策基础、产业基础、发展基础等因素,布局建设国家数据安全产业园,推动企业、技术、资本、人才等加快向园区集中,逐步建立多点布局、以点带面、辐射全国的发展格局。鼓励地方结合产业基础和优势,围绕关键技术产品和重点领域应用,打造龙头企业引领、具有综合竞争力的高端化、特色化数据安全产业集群。
(二)打造融通发展企业体系
实施数据安全优质企业培育工程,建立多层次、分阶段、递进式企业培育体系,发展一批具有生态引领力的龙头骨干企业,培育一批掌握核心技术、具有特色优势的数据安全专精特新中小企业、专精特新小巨人企业,培育一批技术、产品全球领先的单项冠军企业。发挥龙头骨干企业引领支撑作用,带动中小微企业补齐短板、壮大规模、创新模式,形成创新链、产业链优势互补,资金链、人才链资源共享的合作共赢关系。
(三)强化基础设施建设
充分利用已有资源,建立健全数据安全风险库、行业分类分级规则库等资源库,支撑数据安全产品研发、技术手段建设,为数据安全场景应用测试等提供环境。建设数据安全产业公共服务平台,提供创
新支持、供需对接、产融合作、能力评价、职业培训等服务,实现产业信息集中共享、供需两侧精准对接、公共服务敏捷响应。
数据安全治理总体视图
前期大量调研和数据安全治理能力评估实践,依据中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会BDC91-2022《数据安全治理能力评估方法》,提炼出一套行之有效的数据安全治理总体视图,用以描绘数据安全治理的建设蓝图和实践路线。
(一)数据安全治理目标
数据安全治理目标是组织数据安全治理工作开展的前进方向。其主要包括满足合规要求、管理数据安全风险、促进数据开发利用三方面。
满足合规要求。逐渐细化的数据安全监管要求,为组织数据安全合规工作的推进提出了更高的要求。及时发现合规差距,协助组织履行数据安全责任义务,为业务的稳定运行和规范化开展筑牢根基是数据安全治理工作的首要目标。
管理数据安全风险。不断产出的海量数据在动态实时流转过程中,面临着较大的风险暴露面,数据安全威胁及带来的影响与日俱增。叠
加数据安全边界较为模糊、数据安全基础不够强韧等问题,组织数据安全风险的有效管理必然是数据安全治理的重要使命。
促进数据开发利用。数字经济的高速发展离不开数据价值的充分释放,数据安全则是保障数据价值释放的重要基石。数据安全治理通过体系化的建设,完善组织的合规管理和风险管理工作机制,提升数据安全保护水平,促进数据的开发利用。
(二)数据安全治理体系
数据安全治理体系是组织达成数据安全治理目标需要具备的能力框架,组织应围绕该体系进行建设。数据安全治理体系是一个三层架构,分别包括数据安全战略层、数据全生命周期安全层和基础安全层。
数据安全战略层是推进数据安全治理工作开展的战略保障模块,要求组织在启动各项工作前,应制定相应的战略规划。数据安全战略从数据安全规划、机构人员管理两方面入手,前者确立目标任务,后者组建治理团队。
数据安全规划要求根据国家政策、组织业务发展需要以及数据安全需求等多方面因素明确组织整体数据安全规划。
机构人员管理要求建立负责组织内部数据安全工作的部门、岗位和人员,并与人力资源管理部门进行联动,防范机构人员管理过程中存在的数据安全风险。
数据全生命周期安全层是评估组织数据安全合规及风险管理等工作下沉至各业务场景能力水平的重要模块。要求组织以采集、传输、存储、使用、共享、销毁等环节为切入点,设置管控点和管理流程,保障数据安全。
•数据采集安全是指根据组织对数据采集的安全要求,建立数据采集安全管理措施和安全防护措施,规范数据采集相关流程,从而保证数据采集的合法、合规、正当和诚信。
•数据传输安全是指根据组织对内和对外的数据传输需求,建立不同的数据加密保护策略和安全防护措施,防止传输过程中的数据泄露等风险。
•数据存储安全是指根据组织内部数据存储安全要求,提供有效的技术和管理手段,防止对存储介质的不当使用而可能引发的数据泄露风险,并规范数据存储的冗余管理流程,保障数据可用性,实现数据存储安全。
•数据使用安全是指根据数据使用过程面临的安全风险,建立有效的数据使用安全管控措施和数据处理环境的安全保护机制,防止数据处理过程的风险。
•数据共享安全是指根据组织对外提供或交换数据的需求,建立有效的数据交换安全防护措施,降低数据共享场景下的安全风险。
•数据销毁安全是指通过制定数据销毁机制,实现有效的数据销毁管控,防止因对存储介质中的数据进行恢复而导致的数据泄露风险。
基础安全层作为数据全生命周期安全能力建设的基本支撑模块,可以在多个生命周期环节内复用,是整个数据安全治理体系建设的通用要求,能够实现建设资源的有效整合。
•数据分类分级是指根据法律法规以及业务需求,明确组织内部的数据分类分级原则及方法,并对数据进行分类分级标识,以实现差异化的数据安全管理。
•合规管理是指根据组织内部的业务需求和业务开展场景,明确相关法律法规要求,通过制定管理措施降低组织面临的合规风险。
•合作方管理是指通过建立组织的合作方管理机制,防范组织对外合作中的数据安全风险。
•监控审计是指通过建立监控及审计的工作机制,有效防范不正当的数据访问和操作行为,降低数据全生命周期未授权访问、数据滥用、数据泄露等安全风险。
•身份认证与访问控制是指根据组织的安全合规要求,建立用户身份认证和访问控制管理机制,防止对数据的未授权访问。
•安全风险分析是指根据组织的业务场景建立数据安全风险分析体系,将风险控制在可接受的水平,最大限度的保障数据安全。
•安全事件应急是指通过建立数据安全应急响应体系,确保在发生数据安全事件后能够及时止损,保障业务的安全和稳定运行,最大程度降低数据安全事件带来的影响。
(三)数据安全治理维度
以数据安全治理目标为指引,围绕数据安全治理体系框架,可以从组织架构、制度体系、技术工具和人员能力四个维度开展治理能力建设工作,以解决谁来干、怎么干、干的如何、有没有能力干等关键问题。
1、数据安全治理组织架构
数据安全组织架构是数据安全治理体系建设的前提条件。通过建立专门的数据安全组织,落实数据安全管理责任,确保数据安全相关工作能够持续稳定的贯彻执行。