策略先行解决安全短板！数据安全风险评估最新指南速速

随着《数据安全法》、《个人信息保护法》、《数据出境安全管理办法》等法律法规的实施，数据安全风险评估已成为企业满足合规要求的必要战略手段。同时，对于庞大复杂的数据安全治理，数据安全风险评估是实施数据安全建设的基本前提。做好风险评估，对于帮助企业发现安全漏洞、确定防护策略、防范冒险行为具有重要意义。

对于企业来说，面对越来越多的数据安全威胁，风险可控是保证数据安全的前提；此外，数据安全风险评估的结果也是数据安全治理策略形成的重要依据。数据安全运营图知识图谱——数据安全风险评估，基于国家和行业规范的要求，基于对合规需求的深入理解和丰富的实践经验，将风险评估定义、流程、方法、工具等零散碎片化信息整合为系统化的知识框架，并以此为基础绘制标准化的风险评估实践指南，帮助企业快速把握实施要点。

第一，重视数据的风险评估

数据安全风险评估应坚持预防为主，主动发现，积极防范。与信息安全风险评估不同，数据安全风险评估以“数据”为基础，从数据资产出发，结合业务场景识别和评估数据处理活动、数据安全风险及其对策，更加关注伴随业务流程的数据安全。

在数据安全风险评估过程中，企业往往引入对数据安全和个人信息保护相关法律法规是否落实的检查，对业务合规性要求较高，即数据安全风险评估不仅包括法律合规风险，还包括漏洞、威胁、技术安全等风险。参照《信息安全技术信息安全风险评估实施指南》，根据法律法规和行业标准的要求，企业数据安全风险评估的具体流程包括评估准备、信息调查、风险识别、综合分析和评估总结五个阶段。

二、风险评估的原则和实质

风险不是独立存在的，数据安全风险评估需要结合不同的业务应用场景和不同阶段的数据处理活动动态识别风险。风险分析的原理是通过资产价值识别、合法合规识别、现有安全措施识别、威胁识别、漏洞识别、处理活动要素识别，得到企业面临的合法合规风险、数据安全事件发生的可能性以及数据安全事件对组织的影响，从而得到数据安全风险值，最终给出风险等级。

风险评估的本质是在梳理企业业务活动的基础上，进行全面、客观、深入的识别和评估，找出数据安全方面的缺陷和威胁，降低风险。企业通过数据安全风险评估，最终得到风险评估结果；根据风险评估等级和企业生产经营的实际业务情况，帮助企业制定后续的数据安全风险管控策略。

三、企业开展自我评估的要点

数据安全风险不是一成不变的，企业需要定期进行数据安全风险评估，确保拥有最新的数据安全风险。此外，根据法律法规的要求，无论是解决敏感信息的处理问题，还是分析数据退出场景下的合规差距，还是提升自身的数据风险管理能力，企业都需要进行风险自我评估。

数据安全风险评估的基础是以数据分类分级为主，即依据相关法律法规和行业标准全面识别企业数据资产，依据标准完成数据分类分级，形成具体的风险评估范围；其次，要对业务数据流环节进行梳理和识别，从角色、系统、场景、环境等因素的关系分析数据流情况，输出数据流图；最后，根据数据流图，确定数据处理活动及其合规性和风险。

数据安全风险评估是一项复杂的工作。要进行有效的数据安全风险评估，需要尽可能全面地完成资产发现、漏洞检测和数据识别。在此过程中，企业可以合理使用辅助数据安全风险评估工具，减少风险评估实施的工作量和成本。

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