数据安全能力成熟度模型DSMM中的元数据管理

"本文档是关于《数据安全能力成熟度模型(DSMM)》的配套文档，涵盖了数据安全能力建设的多个方面，包括组织建设、人员能力、制度流程和技术工具，旨在指导数据安全的综合管理和实施。文档强调了元数据管理在数据安全中的重要性，将元数据分为管理元数据、技术元数据和业务元数据，并阐述了DSMM对元数据管理的定义和要求。此外，还详细讨论了数据安全的各个领域，如数据采集、传输、存储、处理、交换和销毁的安全实施指南。" 《数据安全能力成熟度模型(DSMM)》是针对大数据服务安全能力的一套标准，其中5.5节“供应链管理”重点关注数据安全的全面性和有效性。元数据管理是DSMM中的重要组成部分，其目的是为了识别、评价和管理数据资源，确保数据的价值和业务意义。元数据按功能可分为管理元数据（针对管理人员）、技术元数据（针对技术人员）和业务元数据（针对业务分析人员）。DSMM虽然主要关注技术元数据，但管理元数据和业务元数据同样对理解、管理和保护数据至关重要。 数据安全能力建设实施指南详细列出了构建安全体系的步骤和框架，包括数据安全与现有安全体系的融合、组织架构设计、人员能力培养、制度流程建立以及技术工具的选择和应用。组织架构的设计需要明确各部门的数据安全职能，人员能力则涵盖安全管理、运营、技术、合规等多个层面。制度流程应包括制度体系架构设计和说明，确保数据操作有据可依。技术工具的选择和应用旨在增强数据安全防护，涵盖数据生命周期的各个环节。 数据安全的实施不仅涉及技术层面，也包括组织、人员、制度和流程的配合。通过有效的元数据管理，可以更好地追踪数据的变化，确保数据质量，提高数据的可用性和安全性。在数据安全域实施指南中，对数据采集、传输、存储、处理、交换和销毁的安全措施提供了具体的操作指南，涵盖了数据全生命周期的安全管理。 这份指南由阿里巴巴数据安全研究院发起，并得到了多家企业的参与和贡献，反映了业界对于数据安全的共同关注和实践。通过遵循这些指导原则和实施方法，组织能够提升数据安全能力，降低数据风险，符合GB∕T 35274-2017的相关要求。