主要观点总结
文章主要介绍了随着“十四五”规划推行，数据要素概念与意识全面铺开，数据安全成为国家、政府机构、企业日益关注的重点。文章详细阐述了数据分类分级在数据安全中的重要作用，并介绍了数据分类分级的方法和流程，包括数据分类、数据分级、常见数据分类分级标准、基于实际应用场景的分类技术、数据分类分级应用实践举例等。
关键观点总结
关键观点1: 数据分类分级是数据安全保护的必要环节，有助于企业根据数据的重要性、价值指数等方面区分，并采取不同的数据保护措施。
文章详细解释了数据分类和数据分级的概念和方法，包括按关系分类、按特性分级等常用方法。
关键观点2: 常见数据分类分级标准涉及多个维度，包括公民个人维度、公共管理维度、信息传播维度等，并列举了不同行业的分级标准。
文章列举了多种数据分类维度和行业分级标准，如政府数据的公开、内部、涉密等级，金融数据的1-5级等。
关键观点3: 基于实际应用场景的数据分类技术包含多种手段，如标签库、结构化数据打标、非结构化数据打标等。
文章介绍了基于实际应用场景的数据分类技术，包括技术手段的实际运用，如标签库的建立、结构化数据和非结构化数据的打标等。
关键观点4: 数据分类分级应用实践举例说明了数据安全管控的效果，如通过权限控制与数据脱敏相结合，实现更精细化的数据安全管控。
文章以一个实例说明了数据分类分级的应用实践，展示了如何通过权限控制和数据脱敏实现数据安全管控。
文章预览
世界上的相遇 都是久别重逢~ 随着“十四五”规划推行，数据要素概念与意识全面铺开，国家、政府机构、企业数据安全意识愈发强烈。2021年9月1号，《数据安全法》正式生效，数据资产安全进入“有法可依”时代。 如何基于数据安全五大原则（数据隔离、风险识别、数据生命周期保护、维持合规、事件响应），构建安全领域“三道防线”（技术防线、管理防线、法律防线），是国家、政府机构、企业的关注重点。而 数据分类分级 是数据安全的必由之路，也是让数据真正用起来的首要前提。 01 数据分类分级管理概述 大数据时代，数据呈现多源异构的特点，价值各不相同，企业应根据数据的重要性、价值指数等方面予以区分，便于采取不同的数据保护措施，防止数据泄露。因此，数据分类分级管理是数据安全保护中的重要环节之一。 1.数据分
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