高校数据安全的挑战与突围

随着数字化转型、数据资产治理工作的推进，以及AI等新技术的融入，高校数据从单一的运用方式，逐步发展出数据仓库、数据共享、数据调用等更复杂的应用场景。数据流动链路愈加错综，敏感数据泄露风险指数级增加，高校数据安全面临挑战。

合规是基础

教育行业的数据安全政策不断更新细化，高校需要及时调整数据管理策略和安全措施。但在实际落地过程中，要精准理解并严格执行这些政策有一定难度，稍有不慎会走弯路，造成要求跟进不及时、落实不到位的问题。

依法进行数据安全风险检查，是高校数据安全合规建设的重要切入点。评估主要依据网安法、数安法、个保法等法律法规，并参考《网络安全标准实践指南——网络数据安全风险评估实施指引》等标准规范，重点检查数据安全管理、数据处理活动、数据安全技术和个人信息保护的工作情况，生成数据安全风险评估报告，帮助高校全面认识自身的数据安全合规现状。

教育行业数据安全部分要求

整合治理，定向防护

高校数据的特点是：数据量大、数据源头多、传输线条复杂、数据载体多样等。高校业务应用接口众多，且对数据实时同步、业务数据互通有较高的要求。高校数据中心需要建立起数据资源目录，制定数据分类分级标准，对数据做到“应汇尽汇”，加强数据基础治理。

数据安全问题难以一步到位，分阶段、分难度、有重点，逐步完善才是可行之法。高校数据安全要先从重点需求出发，解决数据识别、权限管控、数据流转安全、核心数据库安全、网络攻击防范等实际问题；同时逐步建立数据安全管理团队、完善管理制度、增设针对数据内容层面的监测防护方案，不断加强高校数据安全体系。

挑战：非结构化数据安全

传统数据安全防护方案聚焦于结构化数据，对非结构化数据的监测防护往往不足。高校的师生档案、研究报告、教材课件等非结构化数据，在校园网内被大量传播，甚至泄露出网、出境，造成研究成果泄露、个人敏感信息泄露等真实事件。

消除数据安全“死角”，需要技术与管理双管齐下。保障数据安全，面临着结构化与非结构化数据内容识别、动态分类管理、分析实时性、数据权限、操作友好度等技术问题，也存在着人员意识加强、权责明确落地等挑战，应充分考虑多类型数据的采集、存储、处理、传输和销毁的场景。

突围：高校数据安全解决方案

安博通提出的高校数据安全解决方案从合规与业务需求出发，分为三个步骤：

首先，进行数据资产测绘，实现数据资产全面梳理、数据分类分级，输出完整数据资产目录、个人数据目录及业务数据备案。

其次，进行数据风险评估，利用安博通数据安全检查工具箱和“元溯”数据流转监测系统，分析出数据安全风险，反馈整改优化建议。

最后，搭建数据安全常态化运营体系，在风险评估分析结果和数据资产盘点基础上，建设防护体系。形成数据安全制度、队伍等管理建设，完善风险持续监测与处置的能力建设。