数据安全技术的数据分类分级规则是一项国家标准，用于指导和规范数据分类与分级的方法和标准，以保障数据的安全性和保密性。该标准明确了数据分类与分级的基本原则，包括业务相关性、数据敏感性、风险可控性等。具体而言，数据分类应根据业务特点和数据属性进行划分，如个人信息、商业秘密、国家秘密等；数据分级则应根据数据的敏感性、重要性和潜在风险进行划分，如一般数据、重要数据、核心数据等。
“数据安全技术的数据分类分级规则”是指为了确保数据的安全性和合规性，根据数据的属性、重要性和安全需求，对数据进行系统化的分类和分级，并制定相应的安全保护和管理策略的过程。以下是关于这一规则的简要介绍：
一、数据分类
- 定义：根据数据的业务特点和数据属性进行划分，如个人信息、商业秘密、国家秘密等。
- 标准：数据按照行业领域分类，分为工业数据、电信数据、金融数据、能源数据等。再按业务属性细分，包括业务领域、责任部门、描述对象、流程环节、数据主体等。
二、数据分级
- 定义：根据数据的敏感性、重要性和潜在风险进行划分，通常将数据分为核心数据、重要数据和一般数据三个级别。
核心数据：对领域、群体、区域具有较高覆盖度或达到较高精度、较大规模、一定深度的数据，一旦非法使用或共享，可能直接影响政治安全。
重要数据：特定领域、特定群体、特定区域或达到一定精度和规模的数据，一旦泄露或篡改、损毁，可能直接危害国家安全、经济运行等。
一般数据：相对于核心和重要数据而言，其敏感性和潜在风险较低。
2.数据分级要素：包括数据的领域、群体、区域、精度、规模、深度、覆盖度和重要性等。
三、数据分类分级的重要性
- 精确识别和保护关键数据：通过对数据进行分类分级，可以更准确地识别出需要特别关注和保护的数据，从而采取更为有效的安全措施。
- 降低数据泄露和滥用的风险：分类分级有助于明确不同数据的保护级别和范围，降低数据被非法获取、泄露和滥用的风险。
- 优化数据管理和使用效率：通过数据分类分级，可以更加合理地组织和管理数据，提高数据的使用效率和价值。
四、数据分类分级的方法
- 确定分级对象：如数据项、数据集、衍生数据、跨行业领域数据等。
- 分级要素识别：结合自身数据特点，识别数据涉及的分级要素情况。
- 数据影响分析：分析数据一旦遭到泄露、篡改、损毁或非法使用等情况下可能影响的对象和影响程度。
- 综合确定级别：根据分析结果综合确定数据的级别。
综上所述，“数据安全技术的数据分类分级规则”是保障数据安全的重要基础，通过科学、合理的分类分级，可以更加精确地识别和保护关键数据，降低安全风险，同时优化数据管理和使用效率。
