數據安全合規服務現狀問題及優化對策

摘要：隨著數字經濟的發展，我國數據泄露事件頻發，數據安全合規面臨嚴峻挑戰。基于此，文章圍繞數據安全合規服務展開分析，首先介紹了數據分類分級策略定制服務、數據安全合規評估服務、數據安全合規咨詢服務這三大類市面上主流的合規服務，并指出目前數據安全合規服務存在風險甄別困難、數據種類繁雜、法律標準繁多等問題。最后，從加強員工培訓、投資安全技術、建立治理框架、推動合作協調四個方面給出了優化對策。

關鍵詞：數據泄露；數據合規；數據安全；安全服務

中圖分類號：TP393

文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）15-0049-03

0引言

IDC發布的《中國數據泄露防護市場份額》對中國數據泄露防護市場的規模、增長速度、主要參與者、市場與技術的發展趨勢等內容進行了詳細研究。報告顯示，中國2021—2023年的數據泄露防護市場逐年遞增（見圖1）?！?024年上半年數據泄露風險態勢報告》對中國數據泄露事件進行了披露，2024年上半年全網監測并分析驗證有效的數據泄露事件達16011起，較2023年下半年增長59.58%。從行業分布來看，2024年上半年數據泄露事件涉及85個行業，數據泄露事件數量排名前三的行業分別為銀行、電商、消費金融，這為我國企業數據安全和經濟發展帶來了巨大隱患。

隨著數字化轉型的加速和技術的不斷創新，數據安全合規服務市場需求持續增長。政策與法規的出臺和實施，為數據安全合規服務行業的發展提供了法律保障和政策支持。不同行業對數據安全合規服務的需求也呈現出差異化特征，例如，金融行業更加關注數據安全技術的應用，而醫療行業則更加關注個人隱私數據的保護。數據安全合規服務能夠有效降低企業數據泄露風險，提升企業數據安全管理水平，對于構建穩健的數字經濟生態系統意義重大。

1數據安全合規的內涵

“合規”是指企業在收集、存儲、使用、處理、傳輸、提供、公開、刪除數據時，遵循相關法律法規、標準規范以及行業最佳實踐，以保障數據安全，維護企業聲譽和利益，促進可持續發展。數據安全合規是指企業、組織或個體在數據運營過程中，需要同時滿足數據自身的安全以及數據所在環境的安全合規這兩個層面的要求。這就要求企業建立并維護一個全面的數據安全合規管理體系，包括制定合規政策、進行風險評估、提供合規培訓以及及時應對合規事件等。

2數據安全合規服務主要類型

市面上常見的數據安全合規服務主要包括數據分類分級策略定制服務、數據安全合規評估服務、數據安全合規咨詢服務三大類（見圖2）。數據分類分級策略定制服務對數據安全治理的基礎具有重要意義；數據安全合規評估服務在預防數據安全風險方面起著關鍵作用；數據安全合規咨詢服務則主要聚焦于如何助力企業精準對接法律基線，實現合規管理的持續優化。

2.1數據分類分級策略定制服務

對數據進行分類分級是數據合規的一個關鍵前提條件，數據分類分級為構建數據安全合規體系提供基礎。數據分類是以“屬性”為標準，按照數據的內容、來源、特征、作用等屬性，將具有相同屬性的數據進行劃分和歸類；數據分級是以“后果”為標準，按照數據所承載的法益大小，以及其一旦被非法處理可能導致的法益損害后果大小，對數據的重要性進行層級劃分[1]。

數據安全合規服務提供機構可以幫助企業梳理數據資產，制定符合國內外及行業數據安全相關政策、標準、規范要求的數據分類分級指南，制定切實可落地的數據安全策略，從而保障數據安全治理工作的順利開展。落實數據分類分級，通過數據的識別、打標、分類、分級，了解企業所擁有的數據情況以及數據的重要性。進而根據不同類型、不同級別數據的不同安全保護需求，分輕重緩急，有區別地進行數據收集、使用、交換，在保護企業利益乃至國家利益的同時，最大限度減少資源浪費。同樣，面臨風險時，需要對高風險或者重要數據采取訪問控制、加密備份、行為審計等合理的處理方式；審計時也要重點關注對高敏數據的存儲和監控情況[2]。以華南農業大學數據治理項目為例，學校從2018年開始進行數據治理，從數據梳理與確權到數據分類分級實施，將數據分為八大主題類，劃分多個中類和小類，并根據數據的敏感程度進行分級。最終實現了數據的精細化分級管理，有效保障了數據的合規使用，促進了數據的安全共享和交換。

2.2數據安全合規評估服務

數據安全合規評估是數據安全合規建設的首要步驟，是幫助各個企業發現數據安全風險隱患的重要手段，也是企業履行法律規定義務的重要途徑。數據安全合規評估包括兩個方面：一方面依據資產價值評估、脆弱性評估和威脅性評估，最終形成數據庫資產風險評估；另一方面基于業務流程對數據在全生命周期的安全管控進行評估，關注數據從采集合法合規到刪除合法合規的全過程。周期性開展數據流動安全合規評估，是為了能夠及時發現、把握數據處理活動中存在的風險點，適時作出應對，防止數據安全事件的發生。

數據安全合規服務提供機構應該在滿足相關法律、法規、文件對運營商行業的合規性要求的基礎上，開展明確評估范圍、制定評估計劃、選取合規評估手段、分析數據安全風險、編制數據安全評估報告等數據安全合規的評估流程。最終編纂完成的《數據安全合規評估報告》，不僅是一份詳盡的數據安全符合性成果報告，更可直接作為官方證明，向監管部門展示企業在數據安全合規評估方面的全面履行情況。同時，該報告也是企業優化與整改業務系統的寶貴指南，為持續改進數據安全管理體系提供了堅實依據。此外，基于數據安全合規評估發現的安全問題，以及風險分析得出的數據安全風險矩陣，形成《數據安全控制改進建議方案》，指導企業制定完善的數據安全防護方案，明確數據安全風險控制的優先順序，精準有效地落實數據安全風險防護措施。

對于出境數據，服務機構能夠針對《中華人民共和國數據安全法》《中華人民共和國個人信息保護法》《數據出境安全評估辦法》等要求，開展數據出境安全合規評估。對數據出境業務中涉及的數據類型、數據量級、是否存在向境外提供重要數據等情況進行梳理，并形成出境資產報告，協助企業評估數據出境安全合規風險[3]。例如，為了保障客戶數據安全和遵守相關法律法規，某金融機構決定開展數據安全合規評估。通過“明確評估范圍—制定評估計劃—選取評估手段—分析安全風險—編制評估報告”的評估流程，基于評估報告進行整改，有效預防了數據安全風險。

2.3數據安全合規咨詢服務

數據安全合規咨詢服務是在我國“三法一條例”以及其他相關數據安全監管法律法規的基礎上，為數據處理者提供法律基線合規的差距分析與咨詢建議。確定企業必須遵守的法律是評估合規風險的首要環節，服務機構提供咨詢服務，幫助企業梳理并解讀數據資產管理需遵循的外部政策，包括國家政策法規及行業內的數據安全政策。

我國國家級的安全政策和行業內的安全政策中涉及數據安全合規準則的，包括《中華人民共和國網絡安全法》《中華人民共和國數據安全法》《關鍵信息基礎設施安全保護條例》《數據安全管理辦法》《中華人民共和國個人信息保護法》《個人信息和重要數據出境安全評估辦法》《大數據安全標準》等。國際上也有各類法律法規關注數據保護，其中包括通用數據保護條例（GDPR）、2002年聯邦信息安全管理法案（FISMA）、家庭教育權利和隱私法案（FERPA）、格拉姆-里奇-比利法案（GLBA）等。不同國家數據安全隱私相關法律制度之間可能存在沖突，服務機構需要發現這些沖突，并為協調沖突提出合理方案。例如，某跨國公司因業務遍布全球，面臨不同國家和地區的數據安全法律法規要求，為確保業務合規性，該公司向服務機構尋求數據安全合規咨詢服務。服務機構通過“梳理法律法規—差距分析—提供咨詢建議—協助整改—持續監控”的步驟開展服務，確保該公司長期保持合規狀態。

3數據安全合規服務面臨的問題

數據安全合規需要根據具體應用場景和行業領域的特點，制定差異化的合規方案，這對數據安全合規服務的專業性提出了更高要求。目前，數據安全合規服務面臨著風險甄別困難、數據種類繁雜、法律標準繁多等主要問題。

3.1風險甄別困難

數據安全合規體系的建設需要明確可能存在的安全風險。大數據業務及數字化轉型業務屬于新業態，合規服務機構對該類業態的業務流程、業務模式認知模糊，進而無法清晰識別可能存在的風險，更無法完整揭示和披露風險。其次，業務流程具有隱蔽性，對于服務機構而言，如何深入各個企業的業務系統，厘清數據流向、數據使用方式、數據授權方式，值得進一步研究。服務機構要充分了解企業的發展方向和戰略，在制定數據合規體系時要預留發展空間，避免業務調整引發數據合規體系的重大調整[4]。

3.2數據種類繁雜

如何為企業制定個性化的分級分類制度是主要難點。在實踐過程中，面對不同行業屬性、監管要求、數據特征、業務發展訴求等差異，企業在分類維度選擇、某一維度下的類別劃分、分級級數和粒度確定、升降級等諸多環節存在挑戰。當面臨業務規模龐大、部門架構多元、產品線繁復的企業環境時，業務場景的多樣性無疑加劇了數據治理的復雜性。此類企業所包含的數據類型往往繁多且異質，如何全面識別并準確分類這些數據，進而實施有效的歸納總結，對服務機構而言是一項重大挑戰。實施數據分類與分級管理時，需精準把握平衡點，避免過度細化分類標準導致運營成本高昂，進而造成資源緊張與不必要的浪費，影響企業的整體運營效率與效益。需要明確的是，實現數據完全無損失是難以達成的目標，服務機構需要綜合考量管理成本與所得收益，使數據安全合規與企業發展同步推進，實現雙贏，這才是數據分類分級的重要意義[5]。

3.3法律標準繁多

由于數據合規法律法規更新較快，且各個國家的政策博弈較為激烈。在數字化和全球化時代，滿足國內和國外法律雙重合規是順應時代的舉措。在評估過程中，面對法律沖突時，應當以我國規定為基礎，趨利避害，制定符合時代規律和法律要求的合規方案。針對用戶對數據合規的驅動需求以及自身安全防護需求，服務機構要結合不斷更新的數據安全相關政策法規和標準，為數據處理者、管理者提供數據安全合規管理服務。

4數據安全合規服務優化對策

4.1加強法規宣傳與員工培訓

數據安全合規首先要求企業對現行法規有深刻理解。企業應定期組織法規學習活動，確保管理層和員工均了解數據保護法規的具體要求。此外，企業應建立健全數據安全合規培訓體系，定期組織員工參加數據安全合規培訓，提升員工的數據安全意識與技能水平。

4.2投資先進的數據安全技術

企業應投資于先進的數據安全技術，包括但不限于加密技術、入侵檢測系統、訪問控制技術以及數據丟失預防技術。利用人工智能和機器學習技術來預測和識別潛在的安全威脅，并實現安全事件的自動化響應。同時，企業應確保技術更新與行業最佳實踐保持同步，以應對不斷演變的網絡攻擊手段。

4.3建立全面的數據治理框架

企業應構建全面的數據治理框架，明確數據在收集、存儲、處理和共享過程中的責任歸屬與操作流程。確立數據分類策略和數據生命周期管理策略，確保數據的完整性和可用性。通過數據治理，企業能夠實現對敏感數據的全面保護，同時優化數據使用效率，為業務決策和創新提供有力支持。

4.4推動跨部門協作與國際合規協調

數據安全合規工作往往需要跨部門的協作，以確保數據安全措施在企業內部得到有效落實。此外，面對全球化的數據流動趨勢，企業應與國際標準接軌，確?？鐕鴺I務的數據保護措施符合各國法規要求。企業應積極參與國際數據保護協議的制定工作，推動全球數據安全合規標準的統一，從而降低合規成本，提高國際競爭力。

參考文獻：

[1]王惠敏.網絡數據安全獨立性之提倡及其刑法展開[J].法治研究，2023（3）：117-131.

[2]鄭曦.刑事司法數據分類分級問題研究[J].國家檢察官學院學報，2021，29（6）：3-16.

[3]楊召奎.數據出境如何確保安全合規[N].工人日報，2022-07-11（4）.

[4]吳衛明.數據合規法律務實[M].北京：法律出版社，2022.

[5]戚凱月.數字經濟背景下數據安全合規管理[J].經濟研究導刊，2021（36）：95-97.

【通聯編輯：代影】