“DPO需要幫助企業建設完整的數據安全技術體系、數據安全管理體系以及運營體系,才能在長期范圍內用更少的成本做到業務風險可控。”
StartDT Research Center,《DPO數據安全白皮書》
DPO,即Data Protection Officer,中文通譯為數據保護官。
【資料圖】
這個職位的設定最早來源于GDPR(《(歐盟)通用數據保護條例》)——要求企業必須設置數據安全責任人。在中國的《個人信息保護法》(下文簡稱PIPL)中,亦有類似規定。
出于對隱私保護、信息保護的重視,也有企業設置了DPO同類項職位,例如數據隱私官(Data Privacy Officer,同樣簡稱DPO)、首席信息安全官(Chief Information/Security Officer,簡稱CISO)等等。
為什么說DPO這個職位“挑戰重重”?
DPO如何開展工作?
如何建立高效的數據安全治理方針?
本文試從DPO視角呈現一二。
DPO面臨的挑戰:既要、又要、還要
創建一個企業級的數據安全和隱私保護體系,并保持其有效運轉,以保障數據資產的全鏈安全及業務的合規增長,是DPO最核心的職責。
簡而言之,既要合規,又要安全,還要生意。
因此,在DPO的日常工作中,必須與多方通力協作,來應對綜合性的挑戰:
首先,滿足合規需求、規避經營風險,這是企業順利開展業務的基線要求。從法律法規出發,DPO需與法務、律所等專業人員來探討并制定合規策略。
其二,找到安全投入與生意的動態平衡。一方面,確保安全合規的動作不影響業務正常進行,另一方面,也要控制成本,避免過度投入對企業經營造成的負擔。在這個層面,DPO需與業務部門保持緊密溝通,讓安全合規深入業務場景。
其三,實現數據安全的技術落地。DPO需與數據安全工程師及數據安全供應商協同,建立數據安全技術策略,從產品、架構等多維度落地實踐。
如果說DPO是企業的數據安全首要責任人,“數據安全合規”這個命題則值得企業每個環節、每個部門及企業的合作伙伴、相關服務商關注。
DPO開展工作三要素:管理、技術、基礎
拆解DPO極具綜合性和復雜度的工作,大致可以從管理、技術、基礎三大要素來規劃:
管理要素
包括但不限于隱私政策的設置(從文本擬定到功能實現)、經營備案與安全認證、企業安全管理制度等。旨在從管理層面滿足數據相關法律法規要求。
技術要素
主要有2個維度,其一,從技術上保障用戶(自然人)的權利,確保個人數據得到合法合規的處理,包括執行同意追蹤、被遺忘權、拒絕權等;其二,從技術上守護數據資產安全,保護數據免受未經授權的訪問和操作,例如身份驗證、訪問控制、安全傳輸、靜態加密等。
基礎要素
基礎設施的安全不僅包括IaaS層(云基礎設施),也包括數據平臺層(數據基礎設施)。前者由云廠商來保障,后者則通常由企業自有的平臺團隊保障。其中,存算安全、災備等都是不可忽視的。
從上圖我們可以發現,DPO向內需要數據全生命周期所涉部門的密切配合,從組織流程、管理制度等層面保障落地;向外,則需視所處階段,尋求不同的支持,例如律師、咨詢顧問、數據安全專家,及安全合規的數據產品和云基礎設施。
只有當管理、技術、基礎三要素均得到滿足,一家企業方能被認可為真正意義上的數據安全合規——側面也說明,這家企業大概率有一位非常稱職的DPO。
寫給DPO的數據安全治理方法論
開展數據安全治理,是企業數據安全合規可持續的基礎,也是DPO諸多工作中的重大工程。
綜合DSMM(國標數據安全能力成熟度模型)等評估要求,及StartDT奇點云的客戶實踐,數據安全治理大致可分為3個階段:戰略引領;藍圖設計;路徑規劃與實施。
1)戰略引領
Gartner強調,正確的起點是從需求調研開始,“千萬不要跨過數據摸底、治理優先級分析、制定治理整體策略等層級,直接從技術工具層面啟動安全治理”。
追溯企業的數據安全合規訴求,通常有2類:
· 僅為滿足監管合規要求而啟動數據安全治理。這類企業需拆解監管合規的條件,將現狀與要求一一比對,識別數據安全治理體系和數據安全技術使用上的差距,建立針對性的安全合規策略。
· 另一類企業傾向于建立更為長遠、可持續的數據安全戰略,則還需要理解業務和數據戰略,對風險容忍度進行評估,從而為平衡業務與數據安全投入提供依據。
藍圖設計
藍圖設計階段最為關鍵的步驟是“數據分級分類”。企業需明確數據分級分類的原則和標準,例如在所屬行業,通常哪些數據被視為重要數據,數據需要分為三級或五級。進一步,梳理企業數據資產清單,并對重要數據進行標識和管理。在金融、汽車等行業,還需基于盤點和監管要求,形成報送清單。
路徑規劃與實施
從戰略到藍圖,最終,數據安全治理需要有效的實施落地。簡化來看,共有4個步驟:
① 梳理全盤數據資產,繪制“數據地圖”。進一步,明確里程碑,本著高效原則,優先開展重要數據的安全治理工作。
② 制定安全策略。
③ 安全工具/技術選型。數據結構和形態會在數據生命周期中不斷變化,因此,通常需要結合多種安全工具和技術,來支撐安全策略的實施。
④ 從計劃、實施、檢查到處理,循環改進。
數據安全是什么?
是以數據為中心的安全。
是從采集、傳輸、存儲、處理到共享、銷毀,覆蓋數據全生命周期的安全。
是數據的隨身保鏢,數據流到哪里,安全就覆蓋到哪里。
是指通過采取必要措施,確保數據處于有效保護和合法利用的狀態,以及具備保障持續安全狀態的能力。
是大數據時代值得國家、企業和個體關注的安全。
從成立的第一天起,奇點云和GrowingIO就強烈主張企業要關注數據安全,并通過產品、組織等多層面投入和落地。我們認為,只有數據安全合規,數據才可能得到合理的使用與有效的分享,數據資產方能激發出更大的價值。
因此,我們將更多對企業級數據安全合規體系的解讀與實踐寫入了《DPO數據安全白皮書》,希望能為DPO們與關注數據安全合規的業界伙伴提供參考。