证券期货业数据分类分级指南

"该文档是关于证券期货业数据分类分级的指引，旨在为行业机构提供数据管理和保护的规范。文件详细阐述了数据分类分级的基本原则、方法和细分说明，包括不同类型的机构如何根据自身特点进行数据分类和定级。此外，还提供了不同类型的行业机构（如会管单位、行业协会、证券公司、期货公司、基金管理公司）的典型数据分类分级模板，以供参考。" **数据分类分级的基本原则** 1. **非穷举性**: 指附录中列举的数据分类和定级并不涵盖所有可能的情况，机构需要根据实际情况使用标准正文的方法并结合自身需求进行扩展。 2. **最低参考级别**: 同一含义的数据在附录中的定级是最低参考，实际定级不应低于此级别。 3. **机构差异性**: 不同类型的机构对相同名称的数据可能会有不同的级别设定，这是合理的，关键在于明确数据的详细信息。 4. **规范性数据优先**: 如行业有统一的数据类型、名称和含义，应遵循这些规范。 **数据分类与定级的细分说明** 1. **大规模机构**: 数据量大、影响范围广的机构在定级时应从高考虑。 2. **公共数据**: 共享于多类数据中的字段可以单独定级，级别依据其实际内容确定。 **数据分类分级方法** 1. **组织保障**: 建立分类分级组织以确保实施。 2. **管理制度**: 制定相关制度来规范操作。 3. **数据资产清单**: 首先建立数据资产的分类分级清单。 4. **分类层级**: 数据分为多个层级进行分类。 5. **三个阶段**: 包括业务细分、数据归类和级别判定，每个阶段都有详细的操作说明。 **数据分类** 1. **分类原则**: 遵循一定的原则，如业务关联性和数据敏感性。 2. **分类方法**: 包括业务细分和数据归类两个阶段，通过这些方法将数据归入相应的类别。 **数据分级** 1. **分级原则**: 考虑数据的重要性和敏感性。 2. **分级要点**: 重点关注数据的价值、泄露风险等因素。 3. **分级方法**: 定级要素包括数据的保密性、完整性和可用性，通过定级规则表进行判定。 **关键问题处理** 1. **数据量与级别**: 数据量的大小可能影响级别设定。 2. **数据聚合**: 数据聚合可能导致分类分级的变更。 3. **数据时效性**: 数据的新鲜度可能影响其分类分级。 4. **数据处理**: 数据的获取、提供、汇总、统计、分析和加工都需要考虑分类分级的影响。 **附录A** 提供了不同行业机构的数据分类分级模板，如数据汇集型会管单位、一般会管单位、行业协会、证券公司、期货公司和基金管理公司的模板，以便机构参考执行。 这份文档提供了全面的指导，帮助证券期货业的机构进行有效、合规的数据分类和分级，以增强数据安全和管理效率。