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参考:
Data Security Governance - IRI
如何理解企业安全能力框架(IPDRR) | XieJava's blog
An Introduction to the 5 Functions of NIST | I.S. Partners, LLC
Data Governance for Privacy, Confidentiality and Compliance: A Holistic Approach
DSG:Data Security Governance数据安全治理框架
2015年提出
定义:“a subset of information governance that deals specifically with protecting corporate data (in both structured database and unstructured file-based forms) through defined data policies and processes.”
数据安全治理是信息治理的一个子集,数据安全治理通过规定的策略和流程保护公司数据(包括结构化数据库和非结构化的文件)。
由客户来定义策略和流程,通过分析企业内哪些数据最重要来划分数据的优先级。

第一步:业务需求与风险/威胁/合规性之间的平衡
考虑经营策略、治理、合规、IT策略和风险容忍度五个要素
第二步:数据优先级
应当优先对重要数据进行安全治理工作,依据数据的不同属性对数据进行分级。
第三步:制定策略,降低安全风险
明确数据的访问者(应用用户/数据管理人员)、访问对象、访问行为;基于这些信息制定不同的、有针对性的数据安全策略。
第四步:实施安全工具
Crypto(加密)、DCAP(以数据为中心的审计和保护)、DLP(数据防泄漏)、IAM(身份识别与访问管理)
第五步:策略配置同步
为所有安全能力与产品配置策略并保持策略的一致与同步,策略执行对象包括数据库、大数据系统、文件类数据、云端数据、终端数据等。
DGPC:Data Governance for Privacy, Confidentiality and Compliance
2010年提出
划分了三个核心领域:人员、流程、技术
人员领域:建立内部DGPC团队,负责对数据分类、保护、使用和管理过程中的原则、策略和流程步骤等进行定义。
流程领域:
技术领域:微软围绕DGPC框架开发了一套特定的数据流分析方法,围绕数据生命周期、核心技术领域、数据隐私和机密性原则三个核心元素构建。
生命周期:
应重视数据的转移阶段,并且了解传输工具(内网、互联网、存储介质)。
应当确保数据接收者具备与当前数据保管者拥有相同的安全能力和流程。
核心技术领域:
数据隐私和机密性原则:
原则 1:在机密数据生命周期内遵守策略。
原则 2:将未经授权访问或滥用机密数据的风险降至最低。
原则 3:将机密数据丢失的影响降至最低。
原则 4:记录安全控制措施并证明其有效性。
DSMM:Data Security Maturity Model
2019年8月,全国信息安全标准化技术委员会发布国家标准《信息安全技术 数据安全能力成熟度模型》(GB/T 37988-2019),正式提出数据安全能力成熟度模型(DSMM, Data Security Maturity Model)模型。
划分了五个数据安全能力成熟度:持续优化、量化控制、充分定义、计划跟踪和非正式执行

DSMM L1非正式执行:执行非正式过程,随机、无序、被动执行安全过程,依赖个人经验,无法复制。
DSMM L2计划跟踪:在业务系统级别主动实现了安全过程的计划与执行,但没有形成体系化,可验证过程执行与计划一致,跟踪、控制执行的进展。
DSMM L3充分定义:在组织级别实现了安全过程的规范执行,标准过程进行制度化,过程可重复执行,执行结果可核查。
DSMM L4量化控制:建立了量化目标,安全过程可度量。
DSMM L5持续优化:根据组织的整体目标,不断改进和优化组织能力和安全过程有效性。
NIST CS:NIST Cybersecurity Framework
2014年由美国国家标准与技术研究所(NIST)提出。
IPDRR:Identify, Identify, Protect, Detect, Respond, Recover企业安全能力框架
具备五个功能:
Identify识别:
应定期重复这一功能。
Protect保护:
Detect检测:
Respond响应:
Recover恢复:
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