数据分类，安全更有保障（微观）

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我相信很多人都遇到过这样的情况:打开电脑，广告弹出窗口只是他们搜索过的某个产品；生日那天，来自一家陌生公司的“祝福”信息不请自来……你的隐私被侵犯了吗？答案可能不那么明显。这是因为上网一般都是匿名处理的数据，不能简单地根据个人信息来管理，而且可以获得生日等个人信息，背后可能没有任何交易。正是由于数据收集范围和使用方法的模糊性，个人信息保护面临着各种困难。

在大数据时代，我们总是在生产数据。数据只有在流动、共享、处理和加工的过程中才有价值。大数据是海量数据的集合，它不仅带来了便利和机遇，也带来了安全风险。为了在保护和利用之间找到平衡，有必要对数据进行分类。最近，公开征求意见的《数据安全法》明确规定，国家应根据数据在经济和社会发展中的重要性以及篡改、破坏、披露、非法获取和非法使用造成的危害程度，对数据进行分类保护。

例如，一些企业因为“防护墙”不强而遭到犯罪分子的攻击，一些数据收集者基于该平台进行非法交易，这将导致数据泄露。数据是否得到妥善保存和妥善使用取决于收集者的自律。一旦实现了数据的分类，什么是可以收集、使用和交易的一般信息，什么是不能使用或交易的个人隐私或敏感信息将被明确定义。因此，根据数据级别和类别，有不同的安全措施和判断违规的依据。由此可见，数据分类不仅是数据安全治理过程中的一个重要环节，也是进行精细数据管理和控制的基础。

今年以来，《工业数据分类与分类指南(试行)》和《金融数据安全数据安全分类指南(征求意见稿)》相继发布，标志着我国数据分类与分类工作进入了快车道。从工业数据的角度来看，数据是推动新一代信息技术与制造业深度融合的关键驱动力。工业数据是按分类管理的，企业有使用、流动和共享的规则。企业只有消除了安全顾虑，才能放心地将数据放在平台上，释放数据的潜在价值，使制造业高质量发展。

目前，中国数字经济的规模已经超过30万亿元，数据的高效配置是推动数字经济发展的关键环节。非法数据获取、披露和交易将扰乱经济和社会秩序，阻碍数字经济健康有序发展。如果我们只注重业务价值而忽视数据安全，只注重使用效率而忽视数据保护，这无异于竭尽全力。从长远来看，促进数据分类将巩固数字产业的基础。

数据分类，安全防护方案应及时跟上。例如，身份证号码、家庭地址和生物特征等数据必须在储存、传输和使用过程中进行减敏和加密。此外，随着时间和场景的变化，分类标准应灵活调整。通过解决数据分类的“等式”，我们可以探索一条适合数字时代的数据保护和利用之路。

人民日报(2020年7月23日05版)

来源：零点娱乐时刊