《大数据安全标准化白皮书2018版》全面解析了大数据安全标准体系与实施策略，详细阐述了大数据安全标准类型，为我国大数据安全提供有力指导。
本文目录导读：
随着大数据技术的快速发展，我国大数据产业取得了举世瞩目的成就，在大数据应用过程中，数据安全问题日益凸显，成为制约大数据产业健康发展的瓶颈，为推动大数据安全标准化建设，提升我国大数据安全保障能力，国家标准化管理委员会发布了《大数据安全标准化白皮书2018版》，本文将全面解析大数据安全标准体系与实施策略，以期为我国大数据安全标准化工作提供有益参考。
大数据安全标准体系
1、数据安全标准体系概述
大数据安全标准体系是指在大数据领域，对数据采集、存储、处理、传输、共享、应用等环节进行安全规范和指导的一系列标准，该体系旨在提高大数据安全防护水平，保障数据安全与隐私，促进大数据产业的健康发展。
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2、大数据安全标准体系结构
大数据安全标准体系结构可分为以下五个层次：
（1）基础标准层：包括大数据安全术语、数据分类分级、数据安全风险评估等标准。
（2）技术标准层：包括数据加密、访问控制、审计、安全事件管理等技术标准。
（3）管理标准层：包括数据安全管理制度、安全责任、安全培训等管理标准。
（4）应用标准层：包括大数据平台安全、大数据应用安全、大数据安全测评等应用标准。
（5）评估与认证标准层：包括大数据安全评估方法、安全认证体系等评估与认证标准。
大数据安全标准类型
1、数据安全分类分级标准
数据安全分类分级标准是大数据安全标准体系中的基础标准，旨在对数据进行分类分级，明确数据安全保护要求，该标准将数据分为以下几类：
（1）公共数据：指公开的数据，如气象数据、交通数据等。
（2）内部数据：指企业内部使用的数据，如财务数据、客户数据等。
（3）敏感数据：指涉及个人隐私、商业秘密等敏感信息的数据。
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（4）重要数据：指对国家安全、公共利益等具有重大影响的数据。
2、数据安全技术标准
数据安全技术标准主要针对数据采集、存储、处理、传输、共享、应用等环节的技术安全要求，以下列举部分数据安全技术标准：
（1）数据加密技术标准：包括对称加密、非对称加密、哈希算法等。
（2）访问控制技术标准：包括基于角色的访问控制（RBAC）、基于属性的访问控制（ABAC）等。
（3）审计技术标准：包括日志记录、审计分析、审计报告等。
（4）安全事件管理技术标准：包括安全事件检测、安全事件响应、安全事件恢复等。
3、数据安全管理标准
数据安全管理标准主要针对数据安全管理制度、安全责任、安全培训等方面的要求，以下列举部分数据安全管理标准：
（1）数据安全管理制度：包括数据安全组织架构、数据安全职责、数据安全流程等。
（2）安全责任：明确数据安全责任主体，包括企业、个人、第三方等。
（3）安全培训：对员工进行数据安全培训，提高安全意识。
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大数据安全标准实施策略
1、加强标准宣贯与培训
通过举办各类培训、研讨会等活动，提高社会各界对大数据安全标准的认识，推动标准实施。
2、建立健全标准体系
根据大数据安全发展趋势，不断完善大数据安全标准体系，使其具有前瞻性和实用性。
3、强化标准应用
鼓励企业、政府部门、科研机构等在大数据应用过程中，积极采用大数据安全标准，提高数据安全保障能力。
4、完善评估与认证体系
建立健全大数据安全评估与认证体系，对大数据安全产品和服务进行评估和认证，推动大数据安全产业发展。
5、加强国际合作与交流
积极参与国际大数据安全标准制定，推动我国大数据安全标准与国际接轨，提升我国大数据安全水平。
《大数据安全标准化白皮书2018版》的发布，标志着我国大数据安全标准化工作迈上了新的台阶，全面解析大数据安全标准体系与实施策略，有助于推动我国大数据安全标准化建设，为大数据产业的健康发展提供有力保障，在今后的工作中，我们应继续加强大数据安全标准化工作，为构建安全、可信的大数据生态环境贡献力量。
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