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知识星球 热点问答
合规社知识星球社区聚集了许多关于数据安全和个人信息保护的讨论。我们将在公众号上定期整理这些社区问答，涵盖难点问题、实践案例和专家见解。
问题1
问题1:有限资源下如何做好数据安全保障？
“关于数据分类分级如何持续做下去，因为每个人对数据分类分级有不同的看法，如何能做好数据分类分级结果的准确，同时在数据使用场景也是符合数据分类分级要求？特别是企业涉及合作人员来支撑数据开发及数据维护，如何做好数据安全防护，很多系统都是在日益完善的过程，在有限资源投入，如何做好最大的安全保障？”
✅探讨要点：
1.数据分类分级的工作思路
关于分类分级的探讨很多，现实落地很难。任何从事IT或数据行业的人员对分类分级都有一些自己的见解，个人也更新观点：
√ 第一步：建立分类分级规范；
√ 第二步：技术侧用工具打标；
√ 第三步：技术部门同业务部门分析打标结果，关联数据和业务，形成业务数据目录；
√ 第五步：数据对外业务场景（业务层面）有哪些？对于新增业务场景进行审批和上线流程。
2.有限资源下如何做好数据安全保护
所经历发现的安全事件和信息系统运行稳定性故障（可用性），超过70%是安全管理方面的问题造成的。比如弱口令、违规暴露互联网、默认配置、磁盘空间满、违规变更等等。
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问题2
问题2:非结构化数据的数据安全如何管控？
“现在数据分类分级一般都是针对结构化数据做的，非结构化数据在具体实践中企业是怎么做的呢？尤其是终端中存放的这种碎片化的非结构化数据。非结构化数据分类分级结果怎么应用，有哪些典型的系统工具可以结合分类分级结果做数据的分级管控。”
✅探讨要点：
1.非结构化数据的安全管控
2.数据的分级安全管控
数据分级的标准比较统一，即重要数据、核心数据和一般数据（1-4级），99%的企业不涉及重要数据和核心数据，因此他们的目标是保护一般数据中3级-4级数据，优先个人信息和敏感数据的保护。
甲方做数据安全不要期待通过一个系统或工具把数据安全做好，容易把工作思路限制住，一定要从业务视角出发，即数据安全场景化，比如针对数据分级结果，我们核心目标是管理好个人信息和敏感数据。
此外，数据分级管控不能全依赖安全技术管控。安全管理措施也是重要方法，可以通过技术工具协助我们做数据安全管理，安全能力建设好后，如何用好工具非常重要。
问题3
问题3:项目中软件产品过了维保期，需要修复漏洞吗？？
“在IT项目中，软件开发商提供的子系统（包括应用软件）在一年免费维护期后若出现安全漏洞，项目总承包商或甲方是否有权要求开发商免费提供安全保障？《网络安全法》对网络产品和服务有安全要求，软件产品是否适用？”
✅ 探讨要点：
4.2021年工信部、网信办和公安部联合发布的《网络产品安全漏洞管理规定》提出更加具体的细则规定。第七条提出了网络产品提供者应当履行的义务：应当即使组织对网络产品安全漏洞进行修补。
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