网络安全领域的数据治理，核心是围绕 “安全” 目标开展的数据全生命周期管理，通过规范数据的产生、存储、流转和销毁，从源头降低数据泄露、被篡改或滥用的风险，最终保障数据本身及依赖数据的业务系统安全。

它并非独立于通用数据治理，而是通用治理在 “安全场景” 下的聚焦和深化，所有工作都围绕 “防御网络攻击、满足安全合规” 展开。

一、核心目标：聚焦 “安全” 的三大核心诉求

与通用数据治理追求 “数据价值” 不同，网络安全领域的数据治理目标更明确，主要集中在三点：

1.满足安全合规要求

确保数据处理符合《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等法规，避免因数据不合规面临处罚。

2.防范数据安全风险

阻止数据被未授权访问、窃取、篡改或破坏，比如防止黑客通过漏洞盗取用户敏感数据，或内部人员违规拷贝核心数据。

3.支撑安全事件响应

当发生网络攻击（如数据泄露、勒索病毒）时，能快速定位受影响的数据范围、追溯数据流向，提升事件处置效率。

二、关键治理内容：围绕 “安全” 的四大核心模块

网络安全领域的数据治理，会重点强化通用治理中与 “安全” 强相关的模块，同时增加安全特有的管理要求：

1. 数据分级分类：安全防护的 “基础前提”

这是网络安全数据治理的第一步，也是最关键的一步。只有明确数据的敏感程度，才能针对性制定防护策略。

• 核心动作：按 “敏感级别” 和 “业务重要性” 对数据分类分级。

• 例如：将数据分为 “公开数据”（如企业官网介绍）、“内部数据”（如普通员工通讯录）、“敏感数据”（如用户身份证号、银行卡信息）、“核心数据”（如业务核心算法、客户资产数据）。

• 安全作用：不同级别数据对应不同防护措施，比如 “核心数据” 需加密存储 + 多因素认证访问，“公开数据” 仅需基础访问控制。

2. 数据全生命周期安全管控：贯穿 “产生到销毁” 的防护

针对数据从产生到销毁的每个环节，设计安全管控措施，形成 “闭环防护”：

• 数据产生阶段：规范数据采集方式，确保采集过程合规（如获取用户授权）、源头数据未被篡改（如采集接口加密）。

• 数据存储阶段：敏感数据加密存储（如数据库加密、文件加密），定期备份数据（防止勒索病毒或硬件故障导致数据丢失）。

• 数据流转阶段：控制数据传输通道安全（如用 HTTPS、VPN 加密传输），限制数据外发（如禁止敏感数据通过邮件、U 盘随意导出）。

• 数据使用阶段：落实 “最小权限原则”（用户仅能访问工作必需的数据），对敏感数据使用时进行脱敏（如开发测试时用 “138****1234” 替代真实手机号）。

• 数据销毁阶段：过期数据需安全删除（如硬盘格式化后多次覆写，避免数据被恢复），销毁存储介质（如报废硬盘物理粉碎）。

3. 数据安全技术与工具支撑：落地防护的 “硬件保障”

依赖专门的安全技术和工具，将治理策略落地，常见工具包括：

• 数据防泄漏（DLP）工具：监控数据流转，阻止敏感数据违规外发（如检测到邮件含身份证号时自动拦截）。

• 数据脱敏工具：对非生产环境（如开发、测试）的敏感数据进行脱敏处理，既不影响使用又保护数据隐私。

• 访问控制工具：如 IAM（身份识别与访问管理）系统，实现用户身份认证、权限分配和操作审计。

• 数据加密工具：包括传输加密（SSL/TLS）、存储加密（数据库 TDE 加密）、应用加密（API 加密）等。

4. 安全合规与审计：确保 “可追溯、可问责”

• 合规管理：定期对照法规要求（如等保 2.0、GDPR）自查数据治理情况，确保无合规漏洞，必要时通过第三方合规认证。

• 安全审计：记录所有数据操作行为（如谁、在什么时间、访问了什么数据、做了什么操作），形成审计日志，一旦发生安全事件可追溯责任。

三、与通用数据治理的核心差异

为了更清晰区分，可通过下表对比两者的关键不同：

文章来源：洁说安全