今年以来，我国在数据安全领域的规定频繁出台，特别是在工业领域，相关政策的制定与实施正有力地推动着数字经济朝着更高质量的方向发展。2024年2月，工业和信息化部发布了《工业领域数据安全能力提升实施方案（2024-2026年）》，这一纲领性规划文件为未来三年工业领域的数据安全工作指明了方向。该方案的出台迅速引发了全国范围内的积极响应，山西、江西、河北等省份紧跟步伐，纷纷出台了地方实际细化方案，共同绘制了工业数据安全治理的新蓝图，监管常态化时代已经到来。

一、多管齐下国家高度重视工业数据安全合规

国家推动工业数据安全发展，出台了一系列政策，监管越来越严格，彰显了国家对工业数据安全合规的高度重视。

（一）国家政策层面

随着《关键信息基础设施安全管理条例（试行）》《中华人民共和国数据安全法》等法律法规的颁布，工业和信息化部、网信办等监管机构加大了对工业数据相关企业的监管。

工业和信息化部发布的《工业和信息化部关于工业大数据发展的指导意见》（以下简称《意见》）指出，促进工业数据汇聚共享、深化数据融合创新、提升数据治理能力、加强数据安全管理，着力打造资源富集、应用繁荣、产业进步、治理有序的工业大数据生态体系。《意见》还简明扼要地指出，在促进工业数据繁荣发展的同时，需要完善数据治理，强化数据安全，还需要根据法律法规、行业标准等开展数据合规活动。

（二）内外部环境层面

（三）法律义务层面

我国通过立法逐步明确了企业作为数据处理者的安全和合规义务。，2016年通过的《中华人民共和国网络安全法》与 2021年通过的《关键信息基础设施安全保护条例》《数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》共同构成我国数据安全和保护领域的行政法律体系，受国家网信部门、工信部门、公安部门等监管。此外，基于工业数据的特征，工业和信息化部等部委还发布了《汽车数据安全管理若干规定（试行）》《网络安全审查办法》《工业和信息化领域数据安全管理办法（试行）》等规章、规范性文件。上述法律文件为工业数据处理者构建起了数据安全与合规义务清单和监管框架。

二、我国工业数据安全合规面临诸多挑战

随着工业信息安全监管规定的不断增多且日益复杂，网络安全面临着前所未有的挑战。如何在确保信息安全的同时促进工业领域的健康发展，成为了亟待解决的问题。面对日益严格的信息安全监管要求，我国工业网络安全合规工作面临着众多挑战。

数据分类分级不清：

组织可能未能准确识别要对哪些据进行分类和分级，导致关键数据与一般数据的保护措施混为一谈。

风险评估不全面：

风险识别过程可能仅关注技术层面，忽视了组织管理、人员意识等非技术因素带来的风险。

技术实施不足：

虽然认识到防护需求，但未能按照《数据安全法》要求采用适当的技术手段，如加密、访问控制等。

第三方管理疏忽：

对外包服务提供商的数据处理活动监管不严，未要求其达到相应的安全标准。

监控盲点：

虽然按照《信息安全技术政务信息共享数据安全技术要求》GB/T39477-2020 要求进行了部署，但监控系统未覆盖所有数据处理环节，如数据流转和使用过程中的异常未被有效监测。

威胁响应迟缓：

虽然按照《信息安全技术政务信息共享数据安全技术要求》GB/T39477-2020 建立了检测响应机制，缺乏实时威胁情报和自动化的监测响应机制，对新出现的威胁反应缓慢。

应急计划不完善：

虽有应急响应计划，但未针对数据泄露等特定场景制定详细步骤，或未进行定期演练。

信息通报不畅：

事件发生后，内部沟通和外部通报流程复杂，延误了响应时间。

恢复措施表面化：

仅进行数据和系统的简单恢复，未深入分析事件根源和采取长期改进措施。

持续改进机制缺失：

缺乏将事件经验转化为组织学习和改进的机制，问题重复发生。

三、全流程管控保障工业数据安全合规

针对以上挑战，道普信息作为风险管控领域的专家，提出了从风险识别、防护加固、检测监测、应急处置到恢复改进的全链条解决方案，助力工业领域有效应对数据安全挑战，确保业务连续性和数据安全性，符合《数据安全法》等相关法律法规要求。

数据分类分级与保护强化：

制定敏感性与价值导向的数据分类分级标准，实施精准分类并差异化保护，同时强化员工培训以提升数据安全意识。

全面动态风险评估：

综合非技术因素，采用定性与定量法精准识别风险，并随业务与技术发展定期更新评估，确保全面性与时效性。

强化技术防护与创新能力：

依据法规加强数据加密、访问控制等技术防护，同时引入AI等前沿技术，并强化技术培训，提升数据安全防护水平。

严控第三方数据风险：

严格筛选外包商，签订保密协议明确责任，并强化监管审计，确保数据安全无虞。

智能监控与日志管理强化：

扩展监控范围，引入AI技术提升监控效能，完善日志管理，确保数据处理全程可视可控。

构建智能应急响应体系：

建立实时威胁情报系统，引入自动化监测响应，强化应急演练，确保数据安全无忧。

强化应急准备与响应：

完善应急计划，定期演练评估，组建专业团队，确保数据泄露等风险高效应对。

优化通报与协作机制：

简化流程，建立明确通报机制，强化内部沟通协作，确保信息畅通无阻，应对迅速有力。

深入分析事件原因：

深度剖析泄露根源，系统性制定改进方案，持续跟踪评估效果，确保问题根治无复发。

我国工业发展正处于关键的转型期，数据安全合规已成为工业领域亟待解决的问题。道普信息风险管控专家提出的解决方案，不仅为企业提供了具体可行的实施路径，还为整个工业领域的数据安全合规工作树立了标杆。展望未来，随着数据安全合规工作的不断深入和完善，我国工业领域将迎来更加广阔的发展前景。数据安全合规不仅关乎企业的生死存亡，更将成为推动数字经济高质量发展的关键力量。让我们携手共进，共同打造安全、可信的工业数据环境，为数字经济的繁荣发展贡献力量。