个人数据与敏感数据的区别

在当今的数字时代，信息的浪潮通过网络从一个用户传输到另一个用户、从一个设备传输到另一个设备。组织依靠收集和存储敏感个人信息来执行关键业务操作，例如收集信用卡付款、执行银行交易和跟踪包裹。

当然，随着数据收集，需要进行数据监管，以保护敏感数据和个人数据免遭泄露、盗窃或滥用。虽然客户知道自己的数据安全无忧是件好事，但处理不断增长的数据的组织往往难以跟上不断变化的法规的步伐。

受保护数据的主要类别是个人数据和敏感数据。尽管听起来很相似，但这些数据类型根据法规进行了不同的分类，这会影响它们的保护方式。

由于存在如此多的法律条款和法规，个人和组织需要了解两种类型数据之间的差异，以保护企业和客户的安全和隐私。让我们定义这些不同类别的数据，以及为什么它们对于数据安全、隐私和合规性如此重要。

什么是个人数据和敏感数据？

《通用数据保护条例》将个人数据定义为“与已识别或可识别的自然人相关”的任何信息。任何可以直接或间接识别个人身份的信息都应被视为个人数据。这包括姓名、地址、电话号码、电子邮件地址和出生日期，以及与工作、教育和爱好相关的信息。

敏感数据需要更高级别的保护，因为一旦暴露就会造成潜在危害。它包含高度机密的信息，如果处理不当，可能会造成重大损害。这包括恶意行为者可能用来伤害个人或组织的数据，例如财务信息、医疗记录、密码和社会安全号码。敏感数据通常受到严格的隐私和安全法规的约束，其滥用或暴露可能会造成严重后果。

有大量个人信息可供公众访问。例如，通过简单的 Google 搜索即可轻松在 Facebook 上创建显示您的姓名、家庭和教育背景的个人资料。如果个人资料是公开的，则 Facebook 用户已向 Facebook 和访问该页面的任何人授予查看其信息的权限。但如果用户将其个人资料设置为私有，Facebook 有责任仅让选定的用户查看该信息。

Facebook 等公司必须谨慎处理用户的个人数据，因为这些数据很容易追溯到个人，尤其是当信息组合在一起以提供上下文时。个人数据可能变得敏感，具体取决于其收集和存储的方式。

区分个人数据和敏感数据

个人数据并不总是被视为敏感数据，敏感数据也不一定是个人数据。当数据可以连接到特定个人时，它就成为个人数据。

组织经常从单个用户收集多条个人信息。虽然一项数据可能不够具体，无法追溯到个人，但当今的技术可以轻松地将各个数据连接在一起。这意味着，虽然个人数据本质上并不总是被视为机密或敏感，但仍应受到保护，以免被访问、操纵或滥用。

区分哪些数据是公共知识以及哪些数据需要保密非常重要。即使在公司内部，并非所有员工都有资格获得查看敏感或个人数据的相同权限。了解正在访问、使用和分发哪些类型的数据是遵守法规和保护客户和业务数据的重要第一步。

数据安全、隐私和合规性的关键区别

个人数据和敏感数据之间的主要区别在于其暴露可能造成的伤害程度。虽然恶意行为者可以使用个人数据发送垃圾邮件、网络钓鱼或身份盗窃，但敏感数据的暴露可能会导致严重损害，例如财务损失、医疗身份盗窃或声誉损害。

当涉及到收集、使用和披露的法律影响时，个人数据和敏感数据之间存在差异。某些法律和法规明确定义和保护特定类别的敏感数据。例如，HIPAA 等医疗保健隐私法可能会将健康数据视为敏感数据。

当个人数据属于需要特殊保护的特定类别或属性时，个人数据就会成为敏感数据，因为泄露可能会对个人隐私、安全或基本权利产生潜在影响。虽然个人数据和敏感数据之间的区别可能因法律框架和背景而异，但以下三个常见标准可以触发将个人数据分类为敏感数据：

敏感类别：与敏感类别相关的个人数据，例如种族或民族、宗教或哲学信仰、政治观点、工会会员资格、遗传数据、生物特征数据或健康信息，通常被视为敏感数据。
上下文敏感性：根据使用或披露个人数据的上下文，个人数据也可以被视为敏感数据。如果暴露或滥用，可能会对个人权利造成伤害、歧视、污名化或重大影响的信息可能被视为敏感信息。
潜在损害：如果个人数据有可能造成重大损害，例如财务欺诈、身份盗窃或声誉损害，则由于涉及风险，可能会被视为敏感数据。

采取正确的保护措施

组织需要采取正确的措施来确保其业务和客户数据的安全。虽然个人数据相对常见，并且根据行业的不同可能不保密，但敏感数据受到严格的监管。

因此，收集和存储敏感数据的组织必须采取适当的措施来保护其免受未经授权的访问或滥用。这包括实施数据加密和访问控制以及定期监控和审核系统，以确保遵守数据保护法规。

随着组织数据在混合环境中扩展，确定哪些数据是个人数据、哪些数据是敏感数据、谁应该有权访问这些数据以及如何监控这些数据变得越来越困难。处理大量敏感数据的组织必须采取精细的访问控制和保护措施，以维护安全性、隐私性和合规性，同时又不牺牲效率和增加成本。

IBM Security Discover and Classify解决方案可帮助组织了解其数据以及如何通过自动扫描和持续编目数据（无论是个人数据、敏感数据还是两者）来保护数据。它对数据进行分类并提供围绕数据的业务上下文，以便用户可以了解需要保护数据的原因和方式。通过使用人工智能驱动的技术对数据进行分类，IBM 的解决方案可确保组织了解他们正在收集的不同类型的数据并正确处理这些数据。当出于安全和合规性目的监控数据环境时，拥有精确的数据上下文非常有用。