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海纳百川，有容乃大；壁立千仞，无欲则刚。——林则徐

数据分级分类标准

1、数据分类分级定义

数据分类分级是数据安全治理领域的一个专业名词，从名字上就能看出这个名词其实包含

了两部分的内容：

(1)数据分类

数据分类是数据资产管理的第一步，不论是对数据资产进行编目、标准化，还是数据的确

权、管理，亦或是提供数据资产服务，有效的数据分类都是首要任务。

数据分类很好理解，无非就是把相同属性或特征的数据归集在一起，形成不同的类别，方

便人们通过类别来对数据进行的查询、识别、管理、保护和使用。数据分类更多是从业务

角度或数据管理的角度出发的，例如：行业维度、业务领域维度、数据来源维度、共享维

度、数据开放维度等，根据这些维度，将具有相同属性或特征的数据按照一定的原则和方

法进行归类。

(2)数据分级

数据分级是根据数据的敏感程度和数据遭到篡改、破坏、泄露或非法利用后对受害者的影

响程度，按照一定的原则和方法进行定义。数据分级更多是从安全合规性要求、数据保护

海纳百川，有容乃大；壁立千仞，无欲则刚。——林则徐

要求的角度出发的，我们称他为数据敏感度分级似乎更为贴切。数据分级本质上就是数据

敏感维度的数据分类。

任何时候，数据的定级都离不开数据的分类。因此，我们在数据安全治理或数据资产管理

领域，都是将数据的分类和分级放在一起做，统称为数据分类分级。

2、数据分类分级的原则

数据分类分级按照数据分类管理、分级保护的思路，依据以下原则进行划分：

合法合规原则：

数据分类分级应遵循有关法律法规及部门规定要求，优先对国家或行业有专门管理要求的

数据进行识别和管理，满足相应的数据安全管理要求。

分类多维原则：

数据分类具有多种视角和维度，可从便于数据管理和使用角度，考虑国家、行业、组织等

多个视角的数据分类。

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分级明确原则：

数据分级的目的是为了保护数据安全，数据分级的各级别应界限明确，不同级别的数据应

采取不同的保护措施。

就高从严原则：

数据分级时采用就高不就低的原则进行定级，例如数据集包含多个级别的数据项，按照数

据项的最高级别对数据集进行定级。

动态调整原则：

数据的类别级别可能因时间变化、政策变化、安全事件发生、不同业务场景的敏感性变化

或相关行业规则不同而发生改变，因此需要对数据分类分级进行定期审核并及时调整。

3、数据分类的方法

为帮助企业建立一套适用、科学的分类体系，您可能需要对整个企业数据进行评估，包括

数据的价值，敏感数据的风险等，数据分类应搞清楚的问题，包括：

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关键性：数据对于企业日常运营和业务的重要程度?

可用性：企业能够及时获取和访问所需数据吗，所访问的数据是否可靠?

敏感性：如果数据被泄露，对业务的潜在影响是什么?

完整性：数据在存储或传输过程中有丢失或被篡改的情况吗，对业务的影响有多大?

合规性：按照法规、公司制度、监管要求或行业标准数据需要存档或保留多长时间?

在对组织数据进行充分摸底后，根据数据管理和使用的要求，从业务出发进行类别的划

分，例如：某地方政府，数据分类如下：

根据政务数字化应用场景分：经济调节数据、市场监管数据、公共服务数据、社会管理数

据、生态环境保护数据等

根据数据来源分：政府部门数据、企业法人数据、人口数据等。

根据共享属性分：无条件共享数据、有条件共享数