近年来，全球数据安全事件频发，大众用户对自己隐私数据的保护意识逐渐增强，数据安全

问题引起了社会各界的广泛关注，用户数据泄露给公司带来的经济损失、声誉影响也被放大。

在国家数据安全法(国内立法见图1，不作赘述)的提出和制定过程中，也可能产生法律责任。如

何在现实工作中融入最佳实践，是当前面临的一个迫切需要解决的问题，也是一个需要灵活化

、自由化的工作模式及其海量数据、庞大的系统架构。当然，不存在困难，只有勇敢地打工人

。陌陌安全总结了一些数据安全方面的实际工作经验与大家讨论分享，也欢迎各位读者提出自

己公司的特色来进行交流和借鉴。数据安全方面的探讨和实践。

 

 

本部分主要介绍总体数据安全体系框架的构建(见图2)，并对数据安全生命周期进行了详细说明。

 

该框架的思路是从组织、制度和技术保障三个层面上共同实施。机构设置：明确各部门在数据

安全方面的职责分工，将责任落实到人。系统保障：制定相关的数据安全体系，明确数据安全

的要求。技术性保证：通过技术手段，实现数据安全的组织与制度要求。二、资料安全生命周

期。

 

 

企业在进行数据安全管理时，必然首先对数据进行分类分级。在面临企业的迭代性和其海量数

据时，特别是互联网行业缺乏成熟的分类分级标准，使得许多从业者无从下手。那我们究竟该

如何分类分级呢？第一，大家应该对公司的商业结构有一个总体的了解，根据商业结构对数据

进行大致的分类，比如用户数据，商业数据，再考虑公司的哪些数据是重要的。这类数据的重

要性在于，一方面是监管，另一方面是公司业务。例如某项数据泄露，会给企业带来怎样的影

响，对企业的影响可分为经济影响、舆论影响、法律影响等方面。
 

 

按此思路，可以确定一个分类分级的大致雏形。下一步是按照初步的分类分级标准来做资产盘

点。进行资产清查时，一方面要了解各部门拥有哪些数据，对照分类分级进行汇总，另一方面

要了解哪些数据存在，哪些数据是属于哪个部门的，哪些数据是从哪个部门来的，哪些数据会

传递给哪个部门。清楚这些之后，就可以绘制数据资产的血脉图。后附资产盘存表模板，供大

家参考(见图4)。
 

 

既然已经了解了数据资产盘点的重点在哪里，那么问题来了，该如何对大量数据进行盘点呢？

作者认为采用人工+自动化工具”的双重方式进行识别更为全面。正如其名称所示，人工是人

工访谈，调查部门数据。你还可以去试用自己的APP，应用系统等等，自主进行数据盘点，但

不要轻易试用生产环境系统哦，这里还是建议申请隔离测试环境的权限。自动工具是指在自动

扫描工具中配置关键字、正则表达式，以识别对数据库特征敏感的字段。