DSMM数据安全能力成熟度模型：数据处理安全实践

"GB∕T 35274-2017《信息安全技术 大数据服务安全能力要求》6.4 节“数据处理”，数据安全能力建设实施指南V1.0(征求意见稿)" 在当前大数据时代，数据处理安全是至关重要的，尤其是在GB∕T 35274-2017标准中提到的6.4节“数据处理”。这一部分强调了对数据的正当使用和管理，旨在防止组织内部员工因数据价值而违规获取、处理或泄露数据。为了保障数据的安全和合法使用，组织需要建立一系列制度流程和责任机制。 首先，组织需要制定整体的数据权限管理制度。这包括依据国家相关法律法规和组织内部的数据分类分级标准，建立不同级别和类别的数据访问授权规则。这些规则应明确数据使用的各个环节，如谁申请、谁授权、谁审批、谁使用以及谁负责监管，确保所有数据操作都有明确的授权和审批流程。 其次，数据使用者安全责任制度的建立是关键。用户需在预设的使用目的和范围内使用受保护的数据，确保数据不会被滥用或超出授权范围。这需要对数据使用者进行教育和培训，提高他们的安全意识，使他们了解并遵守相关规定。 《数据安全能力成熟度模型(DSMM)》配套文档提供了数据安全能力建设的详细框架，涵盖了从组织架构设计、人员能力培养到制度流程和技术工具的实施。在组织架构方面，应设计出适应数据安全需求的结构，并明确各部门在数据安全中的职责。人员能力包括安全管理、运营、技术、合规等方面，需要通过培训和考核提升员工的数据安全技能。 在制度流程层面，应构建一个全面的制度体系，包括但不限于数据采集、传输、存储、处理、交换和销毁等环节的安全规定。同时，制定清晰的制度体系架构，明确各项制度的执行和监督机制。 技术工具的应用也是数据安全的重要一环。组织应设计合适的技术工具架构，如防火墙、加密技术、审计系统等，以支持数据安全策略的实施。这些工具能够帮助监测和控制数据流动，防止未授权访问和非法操作。 数据处理安全涉及到组织、人员、制度和技术四个核心层面，要求企业构建一个全面、严谨的数据安全管理体系，以确保在大数据时代的数据正当使用和有效保护。通过遵循GB∕T 35274-2017的标准和DSMM的指导，组织可以增强其数据安全能力，预防潜在风险，保护组织资产和用户隐私。