在数字化浪潮汹涌澎湃的今天，数据已成为推动经济社会发展的新引擎。近日，中国共产党第二十届中央委员会第三次全体会议审议通过了《中共中央关于进一步全面深化改革、推进中国式现代化的决定》（以下简称《决定》），其中共19次提及“数据”“数字”等关键词，彰显了数据在全面深化改革、推动中国式现代化进程中的核心地位。

一、《决定》推动数据和数字经济全面发展

当前，数据安全已成为事关国家安全与经济社会发展的重大议题，在党中央高度重视和周密部署下，我国数据安全工作已经进入了战略规划和顶层设计落地实施的关键阶段。三中全会议决定聚焦于通过深化改革来推动中国式现代化，特别是在数据和数字经济领域，以支持经济的高质量发展。重点包括：

关注数据的管理和应用：强调建立和完善国家数据基础设施，促进数据共享。加快数据产权、市场交易、权益分配等制度建设。提升数据安全治理能力，建立高效的数据跨境流动机制。

关注数字经济的发展：加快推进新一代信息技术和工业互联网的发展。鼓励平台经济创新，并建立常态化监管制度。促进数字产业化和产业数字化，推动数字经济与实体经济深度融合。

关注改革和创新：推动金融体制、外贸体制、基础设施、教育和区域发展等多方面的改革。加强国际合作，尤其是在“一带一路”倡议下的科技创新、绿色发展等领域。

二、数据安全治理已迫在眉睫

随着大数据技术的飞速发展与广泛应用，数据已成为国家基础性战略资源。数据安全治理，作为提升组织竞争力、实现可持续发展的关键一环，其重要性日益凸显。

1. 国家政策持续加码，推动数据安全治理

国家层面高度重视数据安全治理，一系列相关政策的出台，彰显了政府在保障数据安全、促进数据流通和发展数字经济方面的决心。数据作为关键生产要素，其安全与合规利用对于维护国家安全、保护个人隐私、促进经济繁荣具有不可替代的作用。

2023年2月27日，中共中央、国务院印发的《数字中国建设整体布局规划》中明确，数字中国建设要夯实数字基础设施和数据资源体系“两大基础”，要筑牢可信可控的数字安全屏障。近几年来，我国加快出台数据安全方面的立法进程，加强防范数据安全风险。相继出台了《网络安全法》《数据安全法》《密码法》《关键信息基础设施安全保护条例》《个人信息保护法》《数据安全管理办法》等多项政策法规，以及《信息安全技术个人信息安全规范》《数据安全风险评估管理办法》等行业规章制度，为数据安全行业的规范化发展、数据安全领域的技术发展和应用深化提供了指导和参考。

2. 数据安全威胁多发，风险驱动数据安全治理

数据具有可复制、可无限供给等属性，伴随各类数据迅猛增长，数据安全问题由冲击个人隐私、商业秘密上升至损害国家利益。

2019年，虚假“贷款APP”致超150万人隐私信息泄露；

2019年，世界炼铝巨头公司边界防护能力不足，经济损失惨重；

2020年，欧洲能源集团遭勒索软件攻击，5TB数据被盗；

2020年，美国医疗机构数据泄露，引发安全性担忧。

三、数据安全治理面临诸多挑战

我国在数据安全治理推进工作中已取得了一系列重要成就，为数字经济的健康快速发展奠定了坚实基础，同时也面临新的挑战亟待解决。

1.数据安全合规落地困难

国家出台了一系列政策文件，体现了合规升级、监管趋严的宏观趋势。

《数据安全法》《个人信息保护法》相继出台，对数据要素流通使用过程中的数据安全与隐私保护作出相关规定。

2021年12月，国务院出台《要素市场化配置综合改革试点总体方案》提出要探索建立数据要素流通规则，加强数据安全保护，推动完善数据分级分类安全保护制度。

2022年12月2日，《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》明确指出，数据安全是数据要素流通交易的底线和红线，是开展数据流通交易的首要条件。

2022年12月，工信部印发《工业和信息化领域数据安全管理办法（试行）》，围绕数据收集、存储、加工、传输、提供、公开、销毁、出境、转移、委托处理等环节，提出相应安全管理和保护要求等七个方面。

2023年6月，交通运输部印发《公路水路关键信息基础设施安全保护管理办法》提出，切实保障公路水路关键信息基础设施安全，维护网络和数据安全。

2023年7月，《中国人民银行业务领域数据安全管理办法（征求意见稿）》提出，鼓励数据处理者在保障安全合规前提下，积极促进数据高效流通和创新应用。

2024年1月，《“数据要素×”三年行动计划（2024-2026）》的出台以推动数据要素高水平应用为主线，提出要提升数据供给水平、优化数据流通环境、加强数据安全保障。

2. 数据要素流通风险

数据要素流通使用环境复杂，涉及多方主体、多个环节，同时数据产品具有极易复制、非排他性、难追溯等特征，均使数据流通使用面临安全风险、隐私泄漏挑战等问题。这不仅威胁国家数据安全，也不利于企业和个人数字权益的保护，严重阻碍数据要素流通使用市场化配置。

3. 数据资产发现与分类分级难题

数据形态日益丰富，数据资产梳理和分类分级难度加大，极易产生安全死角。同时，数据的类别级别需要结合业务场景进行动态调整，在不同场景下的等级认定以及相应的管控或处理技术可能不同，数据分类分级的持续性难以保持。

4.数据安全威胁多发

传统漏洞、弱口令、高危端口等安全问题及新生的勒索、挖矿、违规外联等未知威胁层出不穷，缺乏专业安全运营团队和常态化运营机制，导致现有安全防控能力难以抵御数据安全威胁。

四、全流程数据治理体系保障数据安全

针对上述挑战，道普信息风险管控专家提出了一套全流程数据治理体系。该体系涵盖数据生命周期的各个环节，包括但不限于数据收集、存储、处理、传输和销毁等过程，旨在通过科学化、系统化的管理手段，全面提升数据安全管理水平，防范数据泄露、篡改和滥用的风险。

1. 健全数据安全治理体系

通过数据治理体系建设，不断开发创新的数据服务，融合目标、流程、方法、工具，建立覆盖数据全生命周期的"数据管理机制、数据管理平台、数据开放平台“框架，实现数据的资产化、可视化、服务化，保障数据的核心价值。

强化数据安全风险评估，对数据全生命周期进行风险识别和评估，提升数据安全保障能力、风险发现能力，确保数据安全风险可控。

2.加强多规管理融合

基于网络安全责任制、等级保护、关基保护、密码应用、数据安全、个人信息保护等监管要求，开展等保、密码、关保等多规测评，针对风险提出改进建议，帮助完成合规整改。

3.构建安全防护体系

从运营管理、运营运行、运行技术三方面，构建具备一体化的分析识别、安全防护、监测评估、监测预警、主动防御、事件处置功能的数字安全保障体系，形成终端防护、边界隔离与威胁监测的安全方案，实现安全运营。

当前，数据安全不仅关系到国家的安全和发展，也直接影响着各行各业的健康稳定运行。三中全会议决定再次强调了数据安全的重要性，提醒我们时刻关注这一领域的发展动态。通过全流程数据治理体系的实施，不仅可以有效应对现有挑战，还能为数字经济的可持续发展打下坚实的基础。未来，随着更多针对性措施的推出和完善，我们有理由相信，中国将在数据安全治理方面取得更加显著的成就，为全球数字经济发展树立新的标杆。