新形勢下大數據安全標準化實現措施

［摘 要］隨著信息技術的飛速發展，特別是云計算、物聯網和人工智能等技術的廣泛應用，大數據已經成為現代社會信息系統的核心資產。在這樣的背景下，大數據的安全性和隱私保護問題顯得越發重要和迫切。因此，在新形勢下，大數據安全標準化的實現具有重要意義。為了應對不斷增長的數據威脅和隱私泄露風險，需采取一系列措施來確保大數據的安全性和合規性。本文從制定全面的法律與政策框架、推動行業組織標準化工作等方面探討了實現大數據安全標準化的具體措施。

［關鍵詞］大數據安全；標準化；實現措施

doi：10.3969/j.issn.1673-0194.2025.05.058

［中圖分類號］TP391 ［文獻標識碼］A ［文章編號］1673-0194（2025）05-0186-04

0" " "引 言

大數據在經濟、社會和科技領域的應用日益廣泛，與此同時，大數據安全面臨的挑戰也日益復雜和嚴峻。為了應對這些挑戰，大數據安全標準化的重要性凸顯出來。本文旨在探討在新形勢下實現大數據安全標準化的具體措施和路徑，以提供有益的指導和借鑒。

1" " "大數據安全概述

隨著信息技術的快速發展和普及，大數據逐漸成為各行各業重要的資源和核心競爭力。然而，大數據的快速增長也引發了對數據安全的關注。大數據安全的首要目標是確保數據的完整性。在大數據環境中，數據量龐大且復雜，因此防止數據被損壞、篡改或丟失至關重要。為了實現數據的完整性，各種技術和方法被應用于數據的采集、傳輸、存儲和處理過程中，如數據冗余備份、數字簽名和數據校驗等。大數據系統被廣泛應用于企業的日常運營和決策過程中，因此系統的可用性是至關重要的[1]。

2" " "大數據安全主要問題分析

第一，數據泄露。由于大數據的規模和復雜性，數據的泄露可能會導致嚴重的后果。不當的訪問控制、不安全的數據傳輸以及惡意攻擊等都可能導致數據泄露。泄露的數據可能包含敏感的商業機密、個人身份信息等，進而造成重大經濟損失和隱私泄露。第二，數據采集和存儲環境。在大數據環境中，數據可能從多個來源進行采集，這涉及數據安全性的驗證和準確性的保證。此外，大數據需要存儲在分布式系統中，這就要求對數據的安全性進行有效的管理和保護，防止不授權訪問和數據丟失。第三，數據處理過程中存在的安全問題也需要關注。大數據處理涉及大規模的數據分析、挖掘和建模等過程，這些復雜的操作可能面臨各種安全威脅，如潛在的惡意代碼、數據篡改、欺詐行為等。確保數據處理過程的安全性是保證大數據結果可靠性和準確性的關鍵[2]。

3" " "大數據安全標準化內涵及現狀

目前，大數據安全標準化的現狀較為復雜。在全球范圍內，各國和地區都開始關注大數據安全標準化，并陸續制定了相關的標準和指南。例如，歐洲聯盟頒布了通用數據保護條例（GDPR），強調個人數據隱私的保護和數據監管的義務。加拿大頒布了《個人信息保護與電子文檔法案》（PIPEDA）等法規來保護個人隱私。中國也頒布了《網絡安全法》，強調保護網絡安全和個人信息。此外，一些國際組織和行業組織也在積極推動大數據安全標準化。例如，國際標準化組織（ISO）制定了一系列大數據相關標準，如ISO/IEC 27040關于大數據存儲的標準、ISO/IEC 27017關于大數據云環境的標準等[3]。

4" " "新形勢下大數據安全標準化實現措施

4.1" "制定全面的法律與政策框架

第一，明確責任主體并加強監管與執法力度。在大數據生態系統中，各個環節都要承擔相應的責任。政府部門應明確監管職責，加強對大數據安全的監管和執法工作，建立相應的監管機制和執行機構。同時，企業和組織也應承擔起保護大數據安全的責任，加強內部管理和控制，確保數據安全。第二，制定隱私保護和數據安全管理實踐指南。這些指南可以提供具體的操作指導，包括數據分類與標記、訪問控制、數據加密、數據備份與恢復等，以確保數據安全性和合規性。

4.2" "推動行業組織標準化工作

在大數據安全標準化的進程中，推動行業組織的標準化工作至關重要。行業組織憑借其豐富的行業經驗和專業知識，能夠在標準制定中充分考慮行業內的特殊需求和挑戰，為大數據安全提供切實可行的解決方案。第一，行業組織在制定標準時，可以結合行業內的實際情況和具體需求，制定出具有針對性的標準。例如，在數據分類與標記方面，行業組織可以根據數據的重要性和敏感程度，對數據進行分類和標記，為數據的保護和管理提供依據。在訪問控制方面，制定細化的訪問權限管理標準，確保只有授權人員才能訪問和處理敏感數據。此外，數據傳輸與存儲的標準化也至關重要，通過制定安全的數據傳輸和存儲協議，保障數據在傳輸和存儲過程中的安全性。最后，數據清理與消除的標準化工作同樣不容忽視，明確數據在生命周期結束后的清理和銷毀標準，防止數據泄露和濫用。第二，行業組織不僅了解行業內部的運作方式和實際需求，還能在標準制定過程中提供專業意見，確保標準的科學性和可操作性。通過與行業組織的合作，制定出的標準更具通用性和操作性，有助于在行業內的推廣和實施。例如，在金融行業，行業組織可以制定金融數據安全標準，涵蓋從數據采集、存儲、處理到傳輸的全流程安全規范，為金融機構提供具體的操作指南和要求。同樣，在醫療行業，行業組織可以制定醫療數據安全標準，確保患者隱私和數據安全。第三，行業組織可以通過建立內部的監督和管理機構，監測企業和組織的標準實施情況，確保標準得到有效執行。自律機制的建立不僅可以提升行業整體的數據安全水平，還可以對違反標準的行為進行懲戒和處罰，起到震懾和規范作用。例如，行業組織可以設立數據安全評審委員會，定期對成員企業的數據安全措施進行審查和評估，對未達到標準要求的企業，要求其限期整改，如整改無效，則采取相應的懲罰措施。通過這種方式，促使企業和組織自覺遵守標準，提高行業整體的數據安全水平[4]。

4.3" "定期開展數據安全評估

通過“專家+工具”模式，我們可以根據國家法律法規、上級監管部門的要求，以及國標行標和企業內部數據安全相關要求，對數據生命周期中的各個環節，如數據采集、傳輸、存儲、使用、共享和銷毀等進行詳細的梳理、搜集和分析。重點研究數據分布，數據分類和分級，業務場景，數據流動和控制等方面的問題。最終形成一套完整的數據資產清單和數據安全管理標準。可以采用調研訪談、文件審查、上機檢查、技術檢驗、過程跨越等方法，從組織結構、管理系統、技術系統、數據生命周期四個層面，對我國的數據安全狀況進行全面剖析[5]。通過對不同點和缺陷的分析，對風險進行量化，描繪出數據資產安全的全景圖，明確合規治理的目標。在此基礎上，針對個人信息、App、大數據、云平臺等多個領域，按照數據載體類型、數據內容屬性等，開展多層次、多維度的安全評價。

4.4" "頂層設計與政策落實并重，深化數據安全政策

導向

在當今信息化社會，隨著大數據的普及，其安全問題也日益凸顯。各國政府為了掌握和保護數據資源，將數據安全作為國家戰略的重要組成部分，紛紛出臺相關政策和實施措施，以確保數據在采集、存儲、傳輸和使用過程中的安全性。創新的政策落實方式能夠更好地推動政策落地，確保實際效果。法國的“未來投資計劃”就是一個典型的例子。該計劃通過撥款支持云計算項目，推動了數據安全保護政策的具體實施，促進了云計算技術及其安全保障措施的發展。此外，英國的“Data.Gov.uk”項目以開放政府數據為核心，通過實測來驗證政府數據保護政策的應用效果，這種實踐性強的方式不僅提高了數據的透明度，還增強了公眾對數據安全的信任。頂層設計和政策落實需要相互配合。頂層設計為政策的實施提供了方向和框架，而政策落實則將這些理念轉化為具體的行動和成果。兩者相輔相成，共同推動大數據安全標準化的實現。加強頂層設計需要各國政府結合自身實際情況，制定切實可行的政策文件，同時參考國際經驗，借鑒他國的成功實踐。落實政策則需要一系列配套措施的支持，包括立法保障、資金投入、技術研發、人員培訓等方面，以確保政策能夠在實際操作中發揮預期作用。

4.5" "健全數據安全標準體系和評估體系

在當前大數據迅猛發展的背景下，數據安全問題日益突出，亟須構建健全的數據安全標準體系和評估體系，以應對日益復雜的數據安全挑戰。實現這一目標，需要從統籌規劃、標準研發、檢測評估以及跨境數據流動安全評估等多個方面進行系統性推進。第一，應當結合自身國情，制定覆蓋數據采集、存儲、傳輸、處理等各環節的安全標準。同時，應加強國際合作，借鑒其他國家的先進經驗和做法，推動數據安全標準的國際化進程。在這一過程中，應注重頂層設計，明確標準體系的構建思路和目標，確保標準的科學性、合理性和可操作性。第二，通用標準主要涵蓋數據安全的基本要求和通用技術規范，適用于各類數據處理活動。而專用標準則針對特定領域或特定應用場景的數據安全需求進行制定，如金融、醫療、能源等關鍵行業的數據安全標準。這些標準應在充分調研和科學論證的基礎上制定，確保其具備前瞻性和實用性。第三，應建立完善的數據安全檢測機制，定期對各類數據處理系統進行安全檢測，及時發現并修復安全漏洞。同時，建立科學的數據安全評估體系，對數據安全狀況進行全面、客觀的評估，評估結果應作為改進安全措施的重要依據。政府部門、行業協會和第三方評估機構應共同參與評估工作，確保評估結果的權威性和公正性。第四，隨著跨境數據流動的日益頻繁，數據安全問題也愈加復雜。各國應建立數據跨境流動安全評估機制，對跨境數據流動的安全性進行全面評估，確保數據在跨境流動過程中的安全。評估應涵蓋數據跨境流動的各個環節，包括數據傳輸、存儲、處理等，確保評估的全面性和系統性。同時，應加強國際合作，推動跨國數據安全評估的標準化，確保評估結果的互認和共通。

4.6" "構建管營技術支撐體系

在組織數據安全建設的基礎上，圍繞數據安全生命周期安全的各項要求，構建與制度流程相匹配并保證有效執行的技術和工具。一是構建數據安全管理體系，對數據安全管理過程、政策和標準進行管理，并對數據資源進行電子化和信息化管理。二是構建面向數據全生命周期的數據安全保護體系，包括數據加密、數據脫敏、數字水印、訪問控制、數據防泄漏等，為數據安全管理體系的實施提供技術支持。三是構建數據安全監控和審計能力，構建可控制、可查、可視的數據安全閉環管理系統，并在此基礎上對數據安全風險和數據場景進行連續運營，梳理出資產、數據、用戶、權限等需求，指導安全技術、管理和運營能力的體系化構建和協同。

4.7" "加強人員能力建設

首先，提供大數據安全的相關教育課程和培訓。學校、培訓機構和企業可以開設相關課程，培養人員對大數據安全的理解和應對能力。這些課程可以覆蓋法律法規、技術知識、風險評估等方面，幫助人員全面了解大數據安全的要求和挑戰。其次，加強大數據安全專業人才的培養與引進。通過設立專業學位、引進海外優秀人才等方式，培養具備專業知識和技能的人才隊伍。這些專業人才將成為推動大數據安全標準化的中堅力量，在制定標準、實施安全措施等方面發揮重要作用。最后，宣傳大數據安全標準化的重要性，提高社會共識。通過各類宣傳活動、媒體報道、專題講座等形式，引導廣大民眾對大數據安全的重視和認知。

5" " "結束語

實現大數據安全標準化是當下的重要任務，對保障大數據安全、促進大數據應用和發展具有重要意義。通過加強國際協作與交流、制定全面的法律與政策框架、推動行業組織標準化工作、加強技術創新與研發和強化教育與培訓等措施的綜合應用，可以有效提高大數據安全標準化的可行性和實施效果。

主要參考文獻

［1］張穎.大數據背景下高校網絡安全教育現狀與路徑［J］.信息系統工程，2023（8）：161-164.

［2］彭鵬.大數據下的計算機網絡安全技術探討［J］.網絡安全技術與應用，2023（8）：60-62.

［3］鄧湘勤，丁朋鵬.大數據云計算環境下的數據安全分析［J］.網絡安全技術與應用，2023（8）：59-60.

［4］張爽，趙嘉煒.大數據時代國家安全風險考量與應對策略［J］.科學發展，2023（7）：72-79.

［5］楊志雄.大數據應用視域下數據安全治理技術探討［J］.信息系統工程，2023（7）：75-78.