独家解读《数据安全法》：企业必须整改的5个重点

《数据安全法》：企业发展的 “安全锁”

在数字化浪潮中，数据已然成为企业乃至国家的核心资产。从日常的购物偏好记录，到企业的核心商业机密，再到国家关键领域的重要数据，数据的价值愈发凸显。然而，数据安全问题也如影随形，数据泄露事件频发，给个人、企业和国家带来了巨大损失。

在这样的背景下，2021 年 6 月 10 日，《中华人民共和国数据安全法》正式通过，并于 9 月 1 日起施行。这部法律的出台，是我国数据安全领域的重大里程碑，它不仅是维护国家安全的必然要求，也是保障人民群众合法权益、促进数字经济健康发展的重要举措。

对于企业而言，《数据安全法》犹如一把 “安全锁”，为企业的数据活动划定了明确的边界，提供了坚实的法律保障。它要求企业必须高度重视数据安全，建立健全相关管理制度，加强风险监测和应急处置，以确保数据的安全与合规使用。一旦违反相关规定，企业将面临严厉的处罚。可以说，《数据安全法》的实施，标志着企业数据安全管理进入了一个全新的阶段，企业必须积极应对，全面整改，才能在这个数据驱动的时代稳健前行。接下来，我们就来深入探讨企业在《数据安全法》下必须整改的 5 个重点。

重点一：数据分类分级管理，你的企业做对了吗？

数据分类分级管理，是指根据数据的属性或特征，按照一定的原则和方法进行区分和归类，并根据数据的重要性和影响程度区分等级，确保数据得到与其重要性和影响程度相适应的级别保护 。简单来说，就是给企业的数据贴上不同的 “标签”，以便更好地管理和保护。

在《数据安全法》的框架下，企业进行数据分类分级管理具有极强的必要性。一方面，从法律合规角度看，这是企业必须履行的法定义务。法律明确要求企业对数据进行分类分级，确定重要数据目录并重点保护，否则将面临法律风险和严厉处罚。另一方面，从企业自身数据安全防护角度出发，数据分类分级能够让企业清晰地了解自身数据资产状况，针对不同级别的数据采取差异化的安全防护措施，精准投入安全资源，提高防护效率，降低数据泄露等安全事件发生的概率。

然而，在实际操作中，许多企业存在错误认知和做法。比如，有些企业对数据分类分级标准不明确，分类随意，导致重要数据未得到有效识别和保护；还有些企业在分级后，没有针对不同级别数据制定相应的访问控制、加密等安全措施，使得分级流于形式。

对于这些问题，企业的整改方向是：首先，制定科学合理的分类分级标准，可参考国家和行业相关标准，结合自身业务特点进行细化。其次，建立完善的数据分类分级流程，明确各部门职责，确保分类分级工作的有序开展。最后，针对不同级别的数据，制定并落实相应的安全防护策略，如对高级别数据加强加密、严格访问权限控制等 。

重点二：数据安全风险评估，别等出了事才重视

数据安全风险评估，是指识别数据面临的各种安全威胁和脆弱性，分析安全事件发生的可能性及其影响程度，从而确定数据安全风险等级的过程 。它就像是给企业的数据安全状况做一次 “体检”，全面检查潜在的安全隐患。

评估内容涵盖多个方面，包括数据资产识别，明确企业拥有哪些数据及其价值；威胁识别，找出可能对数据造成危害的因素，如黑客攻击、内部人员违规操作等；脆弱性识别，查找系统、管理等方面存在的弱点；以及对现有安全措施的有效性进行评估等。评估方法也多种多样，常见的有人员访谈，与相关人员交流获取信息；文档查验，审查企业的数据安全管理制度、流程等文档；技术检测，利用专业工具扫描系统漏洞、检测数据加密情况等 。

在实际运营中，不少企业对数据安全风险评估重视不足，认为这是一项繁琐且短期内看不到明显收益的工作。有些企业只是在监管部门要求时才临时应付一下，没有建立常态化的评估机制；还有些企业虽然开展了评估，但评估过程不严谨、不全面，无法真正发现潜在风险。

忽视数据安全风险评估，后果是十分严重的。一旦发生数据安全事件，企业可能面临巨大的经济损失，如赔偿受害者、业务中断导致的营收减少等。同时，企业的声誉也会受到严重损害，失去客户信任，影响未来的业务发展。例如，2017 年美国 Equifax 公司数据泄露事件，约 1.43 亿美国消费者的个人信息被泄露，该公司不仅面临巨额赔偿和法律诉讼，其品牌形象也一落千丈 。

为了建立有效的数据安全风险评估机制，企业应从以下几个方面努力：一是制定科学合理的评估计划，明确评估的周期、范围、方法等；二是组建专业的评估团队，成员应包括数据安全专家、技术人员、业务人员等，确保评估的全面性和专业性；三是充分利用先进的技术工具和平台，提高评估效率和准确性；四是对评估结果进行深入分析，制定切实可行的整改措施，并跟踪整改效果，形成闭环管理 。

重点三：数据出境管理，合规之路不能马虎

在全球化的商业环境下，数据出境是许多企业开展跨境业务的必然需求。比如，一家跨国电商企业，需要将国内用户的订单信息传输到境外的总部进行统一处理和分析；又如，一些科技企业与境外合作伙伴开展联合研发项目，可能涉及核心技术数据的共享 。

然而，数据出境并非随心所欲，《数据安全法》及相关法规对其进行了严格规范。关键信息基础设施运营者和处理 100 万人以上个人信息的数据处理者向境外提供个人信息，以及向境外提供重要数据等情况，都需要进行数据出境安全评估 。例如，某大型互联网企业计划将用户的个人信息传输到境外的服务器进行存储和分析，由于其用户数量超过 100 万人，按照规定，必须先进行数据出境安全评估，以确保数据出境的风险可控。

企业一旦忽视数据出境管理的合规性，就会面临极大的风险。滴滴就是一个典型的反面案例。2021 年，滴滴在未完成网络安全审查的情况下，匆忙赴美上市，涉嫌违法违规将大量国内用户数据出境，给国家关键信息基础设施安全和数据安全带来严重隐患，最终被处以巨额罚款，公司声誉也遭受重创 。

为了确保数据出境合规，企业需要遵循严谨的流程。首先，要准确识别数据出境行为，判断哪些数据属于重要数据或个人信息，以及是否达到需要申报评估的标准。其次，根据数据类型和企业自身情况，选择合适的数据出境途径，如数据出境安全评估、个人信息出境标准合同、个人信息保护认证等。在实施过程中，企业要严格按照相关规定，做好数据出境风险自评估、签订合规合同、履行备案手续等工作 。

此外，企业还需注意，在数据出境前，要向数据主体履行告知义务，取得其同意；在数据出境后，要持续关注境外接收方的数据处理情况，确保数据安全。同时，要密切关注国家和地方关于数据出境管理政策的变化，及时调整企业的数据出境策略和流程，以适应不断变化的合规要求 。

重点四：数据交易安全，别让漏洞毁了企业信誉

在数字经济蓬勃发展的当下，数据交易已成为企业间资源共享与合作的重要方式。企业通过数据交易，可以获取更多有价值的信息，洞察市场趋势，推动创新发展 。例如，一家金融机构从第三方数据供应商处购买消费者的信用数据，用于优化自身的信贷评估模型，提高信贷审批的准确性和效率；又如，一家电商企业与物流企业共享订单数据，实现物流配送的精准调度，提升客户体验 。

然而，数据交易过程中存在诸多安全隐患。数据权属界定不清是一个突出问题，由于数据来源广泛且复杂，涉及多个主体的权益，在交易中容易引发产权争议。比如，某企业收集了用户在其平台上的行为数据，在未明确数据权属的情况下将这些数据出售给其他企业，这就可能导致用户与企业之间的数据权属纠纷。

数据泄露风险更是不容忽视，一旦数据在交易过程中被泄露，企业不仅要承担经济赔偿责任，还会面临严重的声誉危机。例如，2019 年，美国 Capital One 银行数据泄露事件，黑客入侵获取了约 1 亿客户的个人信息，该银行不仅面临巨额罚款和法律诉讼，其品牌形象也遭受重创，大量客户流失 。

合规风险同样不可小觑，随着数据隐私法规日益严格，如我国的《个人信息保护法》以及欧盟的 GDPR 等，企业在数据交易中若不能确保数据符合相关法规要求，就可能面临高额罚款、诉讼等严重后果 。

为了保障数据交易安全，企业需要采取一系列措施。在技术层面，要采用先进的加密技术，对交易数据进行加密存储和传输，防止数据在交换过程中被泄露或篡改。同时，实施严格的权限管理机制，只有经过授权的人员才能访问数据，从源头上防止数据泄露和滥用 。

在管理层面，企业要建立完善的数据交易管理制度，明确数据交易的流程和标准，加强对数据交易各环节的审核和监控。例如，在数据交易前，对数据提供方进行严格的资质审查，确保数据来源合法合规；在交易过程中，实时监控数据的流向和使用情况，及时发现并处理异常行为 。

此外，企业还应加强与专业的数据安全服务机构合作，借助其专业的技术和经验，提升数据交易的安全性。同时，积极参与行业自律组织，遵守行业规范和标准，共同营造安全、有序的数据交易环境 。

重点五：内部数据安全管理，筑牢企业安全防线

在企业的数据安全体系中，内部数据安全管理是至关重要的一环。它就像是企业数据安全的 “内部堡垒”，直接关系到企业数据资产的安危。

从数据的收集、存储，到传输、使用和销毁，每一个环节都离不开有效的内部管理。一旦内部管理出现漏洞，数据安全就如同纸上谈兵，随时可能遭受威胁。例如，内部人员的违规操作，如未经授权访问敏感数据、随意复制或传播数据等，都可能导致数据泄露。2016 年，美国一家知名金融机构的员工，因不满公司的薪酬调整，私自将大量客户的账户信息泄露给竞争对手，给公司造成了巨大的经济损失和声誉损害 。

内部数据安全管理不善，往往源于多个因素。部分企业内部管理制度不完善，缺乏明确的数据安全责任划分和操作规范，导致员工在处理数据时无章可循，容易出现违规行为。同时，员工数据安全意识淡薄也是一个普遍问题，很多员工对数据安全的重要性认识不足，缺乏基本的数据安全知识和技能，在日常工作中容易忽视数据安全风险。此外，技术防护措施不到位，如数据存储系统存在漏洞、网络防护薄弱等，也为内部数据安全埋下了隐患 。

为了加强内部数据安全管理，企业首先要建立健全数据安全管理制度。这包括制定详细的数据访问权限规则，明确不同岗位员工对数据的访问级别和操作权限，确保只有经过授权的人员才能访问敏感数据。同时，建立数据安全审计制度，对员工的数据操作行为进行实时监控和记录，以便及时发现和处理异常情况 。

人员培训也是关键。企业应定期组织数据安全培训，向员工普及数据安全知识，提高员工的数据安全意识和操作技能。培训内容可以涵盖数据安全法规、企业数据安全政策、数据安全操作规范以及常见的数据安全风险防范措施等。通过培训，让员工深刻认识到数据安全的重要性，自觉遵守企业的数据安全管理制度 。

此外，企业还可以引入先进的数据安全技术，如数据加密、访问控制、身份认证等，从技术层面加强内部数据安全防护。例如，对敏感数据进行加密存储和传输，确保数据在传输和存储过程中的机密性；采用多因素身份认证技术，提高用户身份验证的安全性，防止非法用户登录系统访问数据 。

总之，内部数据安全管理是企业数据安全的核心，企业必须高度重视，从制度建设、人员培训和技术防护等多方面入手，筑牢内部数据安全防线，为企业的数据资产保驾护航 。

江苏深网科技是一家专门从事网络边界安全产品研发、销售的公司，目前深铠威网闸（安全隔离与信息交换系统）在企业数据安全保护中扮演着至关重要的角色，尤其在高风险行业中如政府、金融、制造、医疗等领域。以下是深铠威网闸的主要作用：

1. 安全隔离
   深铠威网闸通过物理和逻辑手段将不同网络区域进行隔离，有效防止未经授权的访问和数据泄露。这包括物理隔离（如使用防火墙、路由器等设备）和逻辑隔离（如VLAN、ACL等技术分析）。

2. 数据摆渡
   深铠威网闸在不同网络区域之间安全可靠地传输数据，支持多种数据传输协议（TCP、UDP、HTTP、FTP等），并采取加密、认证和完整性校验等措施确保数据传输的安全。

3. 应用协议转换
   深铠威网闸能将一种应用协议转换为另一种应用协议（如HTTP/HTTPS，FTP/SFTP等），从而实现不同应用系统之间的互联互通，保证数据交换的灵活性和安全性。

4. 文件内容过滤
   深铠威网闸支持对通过的数据文件进行内容过滤，防止恶意文件和病毒的传播，支持白名单、黑名单和正则表达式等多种过滤方式。

5. 实时监控与审计
   深铠威网闸对运行状态和数据传输情况进行实时监控和审计，及时发现安全隐患和问题，并记录详细的审计日志，包括用户登录/注销日志、数据传输日志等。

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通过这些功能，深铠威网闸不仅能有效阻挡网络攻击，还能确保数据的安全、合规流通，为企业数据安全提供了坚实的屏障。

企业合规，刻不容缓

《数据安全法》的实施，为企业的数据安全管理带来了前所未有的挑战，同时也提供了新的发展机遇。通过对数据分类分级管理、数据安全风险评估、数据出境管理、数据交易安全以及内部数据安全管理这 5 个重点方面的整改，企业能够有效提升自身的数据安全防护能力，降低数据安全风险。

在这个数字化时代，数据安全已经成为企业生存和发展的关键因素。企业必须深刻认识到《数据安全法》的重要性，将数据安全管理纳入企业战略规划，积极采取行动，全面落实整改措施。只有这样，企业才能在法律的框架内合规运营，赢得客户的信任，提升自身的竞争力，实现可持续发展。

作为企业的管理者和从业者，我们要时刻保持警惕，不断学习和更新数据安全知识，关注法律法规的变化，及时调整企业的数据安全策略。让我们携手共进，共同筑牢数据安全防线，为数字经济的健康发展贡献自己的力量。

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