Page 20 - 网络电信2021年10月刊下
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别变化产生的影响。 (1)根据数据对象对客体的影响程度，取影响程度中的最高
(5)自主性原则:基础电信企业可依据电信企业自身的特 影响等级为该数据对象的重要敏感程度。例如，若某数据对象
点，根据企业的战略目标、转型方向、风险识别的结果等进行 发生安全事件时对国家安全和社会公共利益的影响程度为低，
数据安全分类分级。但分级结果应符合就高不就低原则，不应 对企业利益影响程度为低，对用户利益影响程度为高，则该数
未经评估将高等级数据降低为低等级数据 ［8］ 。 据对象的重要敏感程度取三者中最高，即为高。
(6)完整性原则:对数据状态描述的全面程度，完整的数据 (2)按照数据对象的重要敏感程度，可以将基础电信企业网
应基于业务全流程进行全面划分。 络数据资源分为四个安全级别，其对应的安全要求逐级递减，
(7)就高不就低原则:不同级别的数据被同时处理、应用时 分别为第四级、第三级、第二级和第一级。
且无法精细化管控时应按照其中级别最高的要求来实施保护。 第四级数据: 一旦丢失、泄露、被篡改、被损毁会对国家
(8)关联叠加效应原则:对于非敏感数据关联后可能产生敏 安全、社会公共利益或企业利益或用户利益造成特别严重影响
感数据的场景，关联后的数据级别应高于原始数据。 的数据，安全管控要求最高。
1.2 数据分类方法 第三级数据: 一旦丢失、泄露、被篡改、被损毁会对国家
根据基础电信企业业务运营特点和企业内部管理方法收 安全、社会公共利益或企业利益或用户利益造成严重影响的数
集企业内所有部门的数据资源，梳理所有数据资源。按照线分 据，应实施较强的安全管控 ［9］ 。
类法，按照业务属性(或特征)，将基础电信企业数据分为若干 第二级数据: 一旦丢失、泄露、被篡改、被损毁会对国家
数据大类，然后按照大类内部的数据隶属逻辑关系，将每个大 安全、社会公共利益或企业利益或用户利益造成一定程度影响
类的数据分为若干层级，每个层级分为若干子类，同一分支的 的数据，执行基本的安全管控 ［10］ 。
同层级子类之间构成并列关系，不同层级子类之间构成隶属关 第一级数据: 一旦丢失、泄露、被篡改、被损毁对国家安
系。所有数据类及数据子类构成数据资源目录树，如图2所示。 全、社会公共利益或企业利益或用户利益造成影响较小或无影
目录树的所有叶子节点是最小数据类。最小数据类是指属性(或 响的数据，对安全管控不作要求。
特征)相同或相似的一组数据。 2. 移动支付业务数据分类分级方法
为便于对数据进行统一管理及应用，根据基础电信企业生 2.1 数据分类分级原则
产经营管理现状和企业自身管理特点，将基础电信企业掌握的 (1)科学性原则:基础电信企业移动支付业务数据的分类应
数据整合纳入两大类。 选择分类对象最稳定的本质特性作为数据分类的基础和依据。
(1)用户相关数据:是指与个人用户、集团客户相关的身份 (2)系统性原则:基础电信企业移动支付业务数据应遵循客
相关数据、服务内容数据、用户服务衍生数据等。 观存在的逻辑关联，划分不同的从属关系和并列次序，形成合
(2)企业自身数据:是指基础电信企业掌握的与用户无关的 理、系统化的分类。
数据，包括网络与系统类数据、企业管理类数据、合作伙伴数 (3)延展性原则: 数据的类别是实时动态变化的，在执行分
据等，网络与系统类数据，主要涉及网络与系统的建设与运行 类目录时，要考虑目录的冗余性，即应预留一定空间，防止后
维护信息、软硬件资源信息、安全管理信息等数据:企业管理类 续出现新增的数据类别，而新增的数据类别增加后，尽量不会
数据，主要涉及企业战略、规划建设、经营分析、办公自动化 改变原有的目录格式。
等相关数据。 (4)规范性原则:基础电信企业移动支付业务数据所使用的
1.3 数据分级方法 词语或短语应与国际标准、国家标准和行业等标准协调一致。
在数据分类基础上，根据基础电信企业数据重要程度以及 (5)实用性原则:从数据便于管理和使用的角度，对类目的
泄露后对国家安全、社会秩序、企业经营管理和公众利益造成 划分符合普遍认知，使类目的设置实用、具备可操作性。
的影响和危害程度，对基础电信企业网络数据资源进行分级。 (6)合法合规性原则: 满足国家法律法规及行业主管部门有
数据分级按照图3所示的步骤和方法进行，具体如下。 关规定。
(7)安全性原则:本标准是从利于数据安全管控的角度对数
据进行分级 ［5］ 。
图 2 数据资源分类分级目录树
2.2 数据分类方法
根据基础电信企业移动支付业务生产经营管理现状和企业
自身管理特点，按照业务的属性、特征划分大类，按照大类内
部的数据隶属逻辑关系划分层级，层级继续细分子类，同一分
支的同层级子类之间构成并列关系，不同层级子类之间构成隶
属关系，排列形成具有层次、逐级展开的分类结构。
基础电信企业移动支付业务可将数据划分为三大类。
(1)用户数据(A类)。能够唯一识别出自然人身份特征的信
息，与自然人的身份认证存在直接关系，例如电话号码、单位
地址、家庭住址、婚姻状态、身份证号、单位地址行为、社会
关系等个人用户相关数据和单位用户企业信用、经营等相关数
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