数据安全治理是组织通过制度、技术、流程和管理手段，系统性保障数据全生命周期安全的过程。以下是其关键方法与实践：

一、组织与制度保障

1、明确责任体系

成立数据安全治理专项小组，明确业务部门、技术部门、合规部门的职责分工。

遵循“谁所有、谁负责”“谁使用、谁管理”原则，落实数据所有者(Data Owner)和数据处理者(Data Custodian)责任。

2、制定数据安全制度

规范文件：制定《数据分类分级指南》《敏感数据管理规范》《数据泄露应急预案》等制度。

合规适配：结合法律法规(如《数据安全法》、GDPR、等保2.0)和行业标准(如金融、医疗领域)，确保合规性。

3、数据安全意识宣贯

定期开展数据安全培训(如钓鱼邮件识别、敏感数据防护)，提升全员安全意识。

通过模拟攻防演练(如数据泄露应急演习)强化实战能力。

二、数据分类分级与风险管控

1、数据分类分级

分类维度：按业务属性(客户数据、业务数据、日志数据)和敏感程度(公开级、内部级、机密级)划分。

动态管理：定期更新数据分类清单，确保与业务变化同步。

2、风险评估与优先级管理

风险识别：采用FAIR模型、DREAD评分等工具，评估数据泄露、篡改、滥用等风险。

重点防护：对高敏感数据(如个人信息、商业秘密)采取加密、脱敏、访问控制等高强度措施。

三、技术防护措施

1、数据生命周期安全防护

创建阶段：严格限制数据录入权限，验证数据合法性。

存储阶段：使用加密(如AES-256)、访问控制(RBAC)、数据掩码(Masking)技术。

传输阶段：采用TLS/SSL加密通道，禁止明文传输敏感数据。

处理阶段：实施数据最小化授权，动态监控数据操作行为。

销毁阶段：物理介质消磁/粉碎，逻辑数据覆写(如NIST SP 800-88标准)。

2、核心技术手段

数据脱敏：对非生产环境数据进行掩码处理(如替换、模糊化)。

访问控制：基于属性(ABAC)或角色(RBAC)的独立验证，结合动态令牌(如OTP)。

数据防泄漏(DLP)：监控终端、网络和存储的数据外发行为，阻断异常传输。

加密技术：字段级加密(如身份证号)、全盘加密(如数据库透明加密TDE)。

四、监控与审计

1、数据安全审计

记录数据访问日志(如SQL操作、API调用)，留存至少6个月。

使用UEBA(用户行为分析)技术检测异常操作。

2、第三方合作监管

对外包服务商进行数据安全评估，签订SLA和保密协议。

通过数据水印、区块链存证等技术追踪数据流向。

五、应急响应与持续改进

1、事件响应机制

制定《数据安全事件应急预案》，明确通报路径(如内部上报、外部监管机构报告)。

利用自动化工具(如SOAR平台)快速遏制事件扩散。

2、持续优化

定期复盘数据安全事件，更新防护策略。

跟踪技术演进(如隐私计算、零信任架构)，迭代安全措施。