数据安全治理的核心理念

数据安全治理是以风险管控为核心，通过持续的风险评估、监测、响应、控制和处置，最大限度地减少风险的危害。风险管控的手段包括事前风险识别、事中风险管控和事后风险分析与评估。要通过持续的风险识别、监测和控制，实现对数据安全威胁的动态感知与有效防范。

风险识别

风险识别是数据安全治理的基础，也是风险管控的前提。只有建立起系统完整的数据安全风险管理体系，才能在发生数据安全事件时做到“知彼知己”，才能有效防范和处置数据安全风险。

风险识别的方法很多，但从本质上看，都是为了收集信息和分析信息，最终通过各种手段来发现和解决安全问题。数据安全风险识别主要可以分为两大类： 一类是针对个人隐私的数据泄露、病毒破坏等，主要通过敏感信息泄露来发现； 另一类是针对业务运营的数据泄露、越权访问等，主要通过敏感业务流程漏洞发现。在进行风险识别时，首先要明确风险点，再结合实际情况有针对性地进行分析与识别。如果没有具体的事件，则需要结合已有的技术和产品来开展分析与识别工作。

风险监测

风险监测是在风险识别的基础上，持续地对识别出的风险进行检测，发现并解决潜在的安全问题。在数据安全治理中，可以通过建立数据安全监测平台，对数据资产、系统漏洞、网络行为和非法访问等进行实时监测和分析，及时发现并解决潜在的安全威胁，较大限度地降低潜在的风险危害。

风险响应

在风险处置过程中，要针对具体的风险事件，采用合适的处置方式，控制事件进一步蔓延或扩大。数据安全治理要将风险管理与应急处置有机结合起来，以提高风险响应能力，降低数据安全事件对组织造成的危害。

风险控制

风险控制是数据安全治理中的关键环节，通过采取适当的控制措施，有效降低风险的危害程度。风险控制包括事前控制、事中控制和事后控制。事前控制是指通过各种技术手段，在发生数据安全事件之前进行有效的预防和阻断。事中控制是指在发现数据安全事件后，通过采取各种技术手段进行拦截和阻断，将危害降到最低。事后控制是指发生数据安全事件之后，通过采取一系列的补救措施，减少事件所带来的影响和危害。

风险处置

在风险处置方面，主要涉及到对风险的响应、处置和恢复，对发生的安全事件进行处置，恢复资产状态并修复系统。其中，资产管理是基础的工作，也是数据安全治理工作的重中之重。资产管理涉及到资产的基本属性信息、资产所处地理位置信息、资产安全状态信息、资产关联关系等，这些都需要通过有效的管理机制进行动态更新和维护。当发生安全事件时，要按照相关法律法规要求和组织内部的规章制度要求进行响应和处置。

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