数据安全行业发展前景预测与投资战略规划报告

数据安全行业发展前景预测与投资战略规划报告

加快发展数据资源管理、资源保护产品，重点提升智能化水平，加强数据质量评估、隐私计算等产品研发。发展面向重点行业领域特色需求的精细化、专业型数据安全产品，开发适合中小企业的解决方案和工具包，支持发展定制化、轻便化的个人数据安全防护产品。提升基础软硬件数据安全水平，推动数据安全产品与基础软硬件的适配发展，增强数据安全内生能力。有效拓展数字经济国际合作（一）加快贸易数字化发展以数字化驱动贸易主体转型和贸易方式变革，营造贸易数字化良好环境。完善数字贸易促进政策，加强制度供给和法律保障。加大服务业开放力度，探索放宽数字经济新业态准入，引进全球服务业跨国公司在华设立运营总部、研发设计中心、采购物流中心、结算中心，积极引进优质外资企业和创业团队，加强国际创新资源引进来。依托自由贸易试验区、数字服务出口基地和海南自由贸易港，针对跨境寄递物流、跨境支付和供应链管理等典型场景，构建安全便利的国际互联网数据专用通道和国际化数据信息专用通道。大力发展跨境电商，扎实推进跨境电商综合试验区建设，积极鼓励各业务环节探索创新，培育壮大一批跨境电商龙头企业、海外仓领军企业和优秀产业园区，打造跨境电商产业链和生态圈。（二）推动数字丝绸之路深入发展加强统筹谋划，高质量推动中国—东盟智慧城市合作、中国—中东欧数字经济合作。围绕多双边经贸合作协定，构建贸易投资开放新格局，拓展与东盟、欧盟的数字经济合作伙伴关系，与非盟和非洲国家研究开展数字经济领域合作。统筹开展境外数字基础设施合作，结合当地需求和条件，与共建一带一路国家开展跨境光缆建设合作，保障网络基础设施互联互通。构建基于区块链的可信服务网络和应用支撑平台，为广泛开展数字经济合作提供基础保障。推动数据存储、智能计算等新兴服务能力全球化发展。加大金融、物流、电子商务等领域的合作模式创新，支持我国数字经济企业走出去，积极参与国际合作。（三）积极构建良好国际合作环境倡导构建和平、安全、开放、合作、有序的网络空间命运共同体，积极维护网络空间主权，加强网络空间国际合作。加快研究制定符合我国国情的数字经济相关标准和治理规则。依托双边和多边合作机制，开展数字经济标准国际协调和数字经济治理合作。积极借鉴国际规则和经验，围绕数据跨境流动、市场准入、反垄断、数字人民币、数据隐私保护等重大问题探索建立治理规则。深化政府间数字经济政策交流对话，建立多边数字经济合作伙伴关系，主动参与国际组织数字经济议题谈判，拓展前沿领域合作。构建商事协调、法律顾问、知识产权等专业化中介服务机制和公共服务平台，防范各类涉外经贸法律风险，为出海企业保驾护航。大力推进产业数字化转型（一）加快企业数字化转型升级引导企业强化数字化思维，提升员工数字技能和数据管理能力，全面系统推动企业研发设计、生产加工、经营管理、销售服务等业务数字化转型。支持有条件的大型企业打造一体化数字平台，全面整合企业内部信息系统，强化全流程数据贯通，加快全价值链业务协同，形成数据驱动的智能决策能力，提升企业整体运行效率和产业链上下游协同效率。实施中小企业数字化赋能专项行动，支持中小企业从数字化转型需求迫切的环节入手，加快推进线上营销、远程协作、数字化办公、智能生产线等应用，由点及面向全业务全流程数字化转型延伸拓展。鼓励和支持互联网平台、行业龙头企业等立足自身优势，开放数字化资源和能力，帮助传统企业和中小企业实现数字化转型。推行普惠性上云用数赋智服务，推动企业上云、上平台，降低技术和资金壁垒，加快企业数字化转型。（二）全面深化重点产业数字化转型立足不同产业特点和差异化需求，推动传统产业全方位、全链条数字化转型，提高全要素生产率。大力提升农业数字化水平，推进三农综合信息服务，创新发展智慧农业，提升农业生产、加工、销售、物流等各环节数字化水平。纵深推进工业数字化转型，加快推动研发设计、生产制造、经营管理、市场服务等全生命周期数字化转型，加快培育一批专精特新中小企业和制造业单项冠军企业。深入实施智能制造工程，大力推动装备数字化，开展智能制造试点示范专项行动，完善国家智能制造标准体系。培育推广个性化定制、网络化协同等新模式。大力发展数字商务，全面加快商贸、物流、金融等服务业数字化转型，优化管理体系和服务模式，提高服务业的品质与效益。促进数字技术在全过程工程咨询领域的深度应用，引领咨询服务和工程建设模式转型升级。加快推动智慧能源建设应用，促进能源生产、运输、消费等各环节智能化升级，推动能源行业低碳转型。加快推进国土空间基础信息平台建设应用。推动产业互联网融通应用，培育供应链金融、服务型制造等融通发展模式，以数字技术促进产业融合发展。（三）推动产业园区和产业集群数字化转型引导产业园区加快数字基础设施建设，利用数字技术提升园区管理和服务能力。积极探索平台企业与产业园区联合运营模式，丰富技术、数据、平台、供应链等服务供给，提升线上线下相结合的资源共享水平，引导各类要素加快向园区集聚。围绕共性转型需求，推动共享制造平台在产业集群落地和规模化发展。探索发展跨越物理边界的虚拟产业园区和产业集群，加快产业资源虚拟化集聚、平台化运营和网络化协同，构建虚实结合的产业数字化新生态。依托京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝地区双城经济圈等重点区域，统筹推进数字基础设施建设，探索建立各类产业集群跨区域、跨平台协同新机制，促进创新要素整合共享，构建创新协同、错位互补、供需联动的区域数字化发展生态，提升产业链供应链协同配套能力。（四）培育转型支撑服务生态建立市场化服务与公共服务双轮驱动，技术、资本、人才、数据等多要素支撑的数字化转型服务生态，解决企业不会转、不能转、不敢转的难题。面向重点行业和企业转型需求，培育推广一批数字化解决方案。聚焦转型咨询、标准制定、测试评估等方向，培育一批第三方专业化服务机构，提升数字化转型服务市场规模和活力。支持高校、龙头企业、行业协会等加强协同，建设综合测试验证环境，加强产业共性解决方案供给。建设数字化转型促进中心，衔接集聚各类资源条件，提供数字化转型公共服务，打造区域产业数字化创新综合体，带动传统产业数字化转型。健全完善数字经济治理体系（一）强化协同治理和监管机制规范数字经济发展，坚持发展和监管两手抓。探索建立与数字经济持续健康发展相适应的治理方式，制定更加灵活有效的政策措施，创新协同治理模式。明晰主管部门、监管机构职责，强化跨部门、跨层级、跨区域协同监管，明确监管范围和统一规则，加强分工合作与协调配合。深化放管服改革，优化营商环境，分类清理规范不适应数字经济发展需要的行政许可、资质资格等事项，进一步释放市场主体创新活力和内生动力。鼓励和督促企业诚信经营，强化以信用为基础的数字经济市场监管，建立完善信用档案，推进政企联动、行业联动的信用共享共治。加强征信建设，提升征信服务供给能力。加快建立全方位、多层次、立体化监管体系，实现事前事中事后全链条全领域监管，完善协同会商机制，有效打击数字经济领域违法犯罪行为。加强跨部门、跨区域分工协作，推动监管数据采集和共享利用，提升监管的开放、透明、法治水平。探索开展跨场景跨业务跨部门联合监管试点，创新基于新技术手段的监管模式，建立健全触发式监管机制。加强税收监管和税务稽查。（二）增强政府数字化治理能力有效发挥对规范市场、鼓励创新、保护消费者权益的支撑作用。建立完善基于大数据、人工智能、区块链等新技术的统计监测和决策分析体系，提升数字经济治理的精准性、协调性和有效性。推进完善风险应急响应处置流程和机制，强化重大问题研判和风险预警，提升系统性风险防范水平。探索建立适应平台经济特点的监管机制，推动线上线下监管有效衔接，强化对平台经营者及其行为的监管。（三）完善多元共治新格局建立完善政府、平台、企业、行业组织和社会公众多元参与、有效协同的数字经济治理新格局，形成治理合力，鼓励良性竞争，维护公平有效市场。加快健全市场准入制度、公平竞争审查机制，完善数字经济公平竞争监管制度，预防和制止滥用行政权力排除限制竞争。进一步明确平台企业主体责任和义务，推进行业服务标准建设和行业自律，保护平台从业人员和消费者合法权益。开展社会监督、媒体监督、公众监督，培育多元治理、协调发展新生态。鼓励建立争议在线解决机制和渠道，制定并公示争议解决规则。引导社会各界积极参与推动数字经济治理，加强和改进反垄断执法，畅通多元主体诉求表达、权益保障渠道，及时化解矛盾纠纷，维护公众利益和社会稳定。数字经济发展现状十三五时期，我国深入实施数字经济发展战略，不断完善数字基础设施，加快培育新业态新模式，推进数字产业化和产业数字化取得积极成效。2020年，我国数字经济核心产业增加值占国内生产总值（GDP）比重达到7．8%，数字经济为经济社会持续健康发展提供了强大动力。信息基础设施全球领先。建成全球规模最大的光纤和第四代移动通信（4G）网络，第五代移动通信（5G）网络建设和应用加速推进。宽带用户普及率明显提高，光纤用户占比超过94%，移动宽带用户普及率达到108%，互联网协议第六版（IPv6）活跃用户数达到4．6亿。产业数字化转型稳步推进。农业数字化全面推进。服务业数字化水平显著提高。工业数字化转型加速，工业企业生产设备数字化水平持续提升，更多企业迈上云端。新业态新模式竞相发展。数字技术与各行业加速融合，电子商务蓬勃发展，移动支付广泛普及，在线学习、远程会议、网络购物、视频直播等生产生活新方式加速推广，互联网平台日益壮大。数字经济国际合作不断深化。《二十国集团数字经济发展与合作倡议》等在全球赢得广泛共识，信息基础设施互联互通取得明显成效，丝路电商合作成果丰硕，我国数字经济领域平台企业加速出海，影响力和竞争力不断提升。与此同时，我国数字经济发展也面临一些问题和挑战：关键领域创新能力不足，产业链供应链受制于人的局面尚未根本改变；不同行业、不同区域、不同群体间数字鸿沟未有效弥合，甚至有进一步扩大趋势；数据资源规模庞大，但价值潜力还没有充分释放；数字经济治理体系需进一步完善。数据安全发展目标到2025年，数据安全产业基础能力和综合实力明显增强。产业生态和创新体系初步建立，标准供给结构和覆盖范围显著优化，产品和服务供给能力大幅提升，重点行业领域应用水平持续深化，人才培养体系基本形成。（一）产业规模迅速扩大数据安全产业规模超过1500亿元，年复合增长率超过30%。（二）核心技术创新突破建成5个省部级及以上数据安全重点实验室，攻关一批数据安全重点技术和产品。（三）应用推广成效显著打造8个以上重点行业领域典型应用示范场景，推广一批优秀解决方案和试点示范案例。（四）产业生态完备有序建成3-5个国家数据安全产业园、10个创新应用先进示范区，培育若干具有国际竞争力的龙头骨干企业、单项冠军企业和专精特新小巨人企业。到2035年，数据安全产业进入繁荣成熟期。产业政策体系进一步健全，数据安全关键核心技术、重点产品发展水平和专业服务能力跻身世界先进行列，各领域数据安全应用意识和应用能力显著提高，涌现出一批具有国际竞争力的领军企业，产业人才规模与质量实现双提升，对数字中国建设和数字经济发展的支撑作用大幅提升。数据安全治理总体视图前期大量调研和数据安全治理能力评估实践，依据中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会BDC91-2022《数据安全治理能力评估方法》，提炼出一套行之有效的数据安全治理总体视图，用以描绘数据安全治理的建设蓝图和实践路线。（一）数据安全治理目标数据安全治理目标是组织数据安全治理工作开展的前进方向。其主要包括满足合规要求、管理数据安全风险、促进数据开发利用三方面。满足合规要求。逐渐细化的数据安全监管要求，为组织数据安全合规工作的推进提出了更高的要求。及时发现合规差距，协助组织履行数据安全责任义务，为业务的稳定运行和规范化开展筑牢根基是数据安全治理工作的首要目标。管理数据安全风险。不断产出的海量数据在动态实时流转过程中，面临着较大的风险暴露面，数据安全威胁及带来的影响与日俱增。叠加数据安全边界较为模糊、数据安全基础不够强韧等问题，组织数据安全风险的有效管理必然是数据安全治理的重要使命。促进数据开发利用。数字经济的高速发展离不开数据价值的充分释放，数据安全则是保障数据价值释放的重要基石。数据安全治理通过体系化的建设，完善组织的合规管理和风险管理工作机制，提升数据安全保护水平，促进数据的开发利用。（二）数据安全治理体系数据安全治理体系是组织达成数据安全治理目标需要具备的能力框架，组织应围绕该体系进行建设。数据安全治理体系是一个三层架构，分别包括数据安全战略层、数据全生命周期安全层和基础安全层。数据安全战略层是推进数据安全治理工作开展的战略保障模块，要求组织在启动各项工作前，应制定相应的战略规划。数据安全战略从数据安全规划、机构人员管理两方面入手，前者确立目标任务，后者组建治理团队。数据安全规划要求根据国家政策、组织业务发展需要以及数据安全需求等多方面因素明确组织整体数据安全规划。机构人员管理要求建立负责组织内部数据安全工作的部门、岗位和人员，并与人力资源管理部门进行联动，防范机构人员管理过程中存在的数据安全风险。数据全生命周期安全层是评估组织数据安全合规及风险管理等工作下沉至各业务场景能力水平的重要模块。要求组织以采集、传输、存储、使用、共享、销毁等环节为切入点，设置管控点和管理流程，保障数据安全。•数据采集安全是指根据组织对数据采集的安全要求，建立数据采集安全管理措施和安全防护措施，规范数据采集相关流程，从而保证数据采集的合法、合规、正当和诚信。•数据传输安全是指根据组织对内和对外的数据传输需求，建立不同的数据加密保护策略和安全防护措施，防止传输过程中的数据泄露等风险。•数据存储安全是指根据组织内部数据存储安全要求，提供有效的技术和管理手段，防止对存储介质的不当使用而可能引发的数据泄露风险，并规范数据存储的冗余管理流程，保障数据可用性，实现数据存储安全。•数据使用安全是指根据数据使用过程面临的安全风险，建立有效的数据使用安全管控措施和数据处理环境的安全保护机制，防止数据处理过程的风险。•数据共享安全是指根据组织对外提供或交换数据的需求，建立有效的数据交换安全防护措施，降低数据共享场景下的安全风险。•数据销毁安全是指通过制定数据销毁机制，实现有效的数据销毁管控，防止因对存储介质中的数据进行恢复而导致的数据泄露风险。基础安全层作为数据全生命周期安全能力建设的基本支撑模块，可以在多个生命周期环节内复用，是整个数据安全治理体系建设的通用要求，能够实现建设资源的有效整合。•数据分类分级是指根据法律法规以及业务需求，明确组织内部的数据分类分级原则及方法，并对数据进行分类分级标识，以实现差异化的数据安全管理。•合规管理是指根据组织内部的业务需求和业务开展场景，明确相关法律法规要求，通过制定管理措施降低组织面临的合规风险。•合作方管理是指通过建立组织的合作方管理机制，防范组织对外合作中的数据安全风险。•监控审计是指通过建立监控及审计的工作机制，有效防范不正当的数据访问和操作行为，降低数据全生命周期未授权访问、数据滥用、数据泄露等安全风险。•身份认证与访问控制是指根据组织的安全合规要求，建立用户身份认证和访问控制管理机制，防止对数据的未授权访问。•安全风险分析是指根据组织的业务场景建立数据安全风险分析体系，将风险控制在可接受的水平，最大限度的保障数据安全。•安全事件应急是指通过建立数据安全应急响应体系，确保在发生数据安全事件后能够及时止损，保障业务的安全和稳定运行，最大程度降低数据安全事件带来的影响。（三）数据安全治理维度以数据安全治理目标为指引，围绕数据安全治理体系框架，可以从组织架构、制度体系、技术工具和人员能力四个维度开展治理能力建设工作，以解决谁来干、怎么干、干的如何、有没有能力干等关键问题。1、数据安全治理组织架构数据安全组织架构是数据安全治理体系建设的前提条件。通过建立专门的数据安全组织，落实数据安全管理责任，确保数据安全相关工作能够持续稳定的贯彻执行。同时，因数据安全治理是一项多元化主体共同参与的复杂工作，明确的组织架构有助于划分各参与主体的数据安全权责边界，促进协同机制的建立，实现组织数据安全治理一盘棋。在一个组织内部，安全部门、合规部门、风控部门、内审部门、业务部门、人力部门等都需要参与到数据安全治理的具体工作中，相互协同，共同保障组织的数据安全。一种较为典型的数据安全治理组织架构一般由决策层、管理层、执行层与监督层构成，各层之间通过定期会议沟通等工作机制实现紧密合作、相互协同。决策层指导管理层工作的开展，并听取管理层关于工作情况和重大事项等的汇报。管理层对执行层的数据安全提出管理要求，并听取执行层关于数据安全执行情况和重大事项的汇报，形成管理闭环。监督层对管理层和执行层各自职责范围内的数据安全工作情况进行监督，并听取各方汇报，形成最终监督结论后同步汇报至决策层。决策层以虚拟组织的形式存在，如数据安全领导小组，该小组一般由组织的高层领导及相关部门负责人共同构成，主要负责对数据安全的重大事项进行统筹决策。管理层一般由安全部门或数据部门牵头，负责数据安全的管理、建设、宣贯等工作。执行部门一般由业务部门或数据生产部门构成，负责在本部门内落实执行各项数据安全管理要求。监督层涉及到合规部门、风控部门、内审部门等，负责从不同的角度对数据安全治理工作的开展情况进行监督。2、数据安全治理制度流程数据安全制度流程一般会从业务数据安全需求、数据安全风险控制需要，以及法律法规合规性要求等几个方面进行梳理，最终确定数据安全防护的目标、管理策略及具体的标准、规范、程序等。数据安全管理制度文件可分为四个层面，一、二级文件作为上层的管理要求，应具备科学性、合理性、完备性及普适性。三、四级文件则是对上层管理要求的细化解读，用于指导具体业务场景的具体工作。一级文件是由决策层明确的面向组织的数据安全管理方针、政策、目标及基本原则。二级文件是由管理层根据一级文件制定的通用管理办法、制度及标准。三级文件一般由管理层、执行层根据二级管理办法确定各业务、各环节的具体操作指南、规范。四级文件属于辅助文件，是各项具体制度执行时产生的过程性文档，一般包括工作计划、申请表单、审核记录、日志文件、清单列表等内容。3、数据安全治理技术体系数据安全技术体系并非单一产品或平台的构建，而是覆盖数据全生命周期，结合组织自身使用场景的体系建设。依照组织数据安全建设的方针总则，围绕数据全生命周期各阶段的安全要求，建立与制度流程相配套的技术和工具。•数据分类分级相关工具平台主要实现数据资产扫描梳理、数据分类分级打标和数据分类分级管理等功能。•身份认证及访问控制相关工具平台，主要实现在数据全生命周期各环节中涉及的所有业务系统和管理平台的身份认证和权限管理。•监控审计相关工具平台接入业务系统和管理平台，实现对数据安全风险的实时监控，并能进行统一审计。•日志管理平台收集并分析所有业务系统和管理平台的日志，并统一日志规范以支持后续的风险分析和审计等工作。•安全及合规评估相关工具平台主要用于综合评估数据安全现状和合规风险。数据全生命周期安全技术为生命周期中特定环节面临的风险提供管控技术保障。整个数据全生命周期可以通过组合或复用以下多种技术实现数据安全。•敏感数据识别通过对采集的数据进行识别和梳理，发现其中的敏感数据，以便进行安全管理。•备份与恢复技术是防止数据破坏、丢失的的有效手段，用于保证数据可用性和完整性。•数据加密相关工具平台通过提供常见的加密模块及密钥管理能力，落地数据的加密需求。•数据脱敏是通过一定的规则对特定数据对象进行变形的一类技术，用于防止数据泄露和违规使用等。•数据水印技术通过对数据进行处理使其承载特定信息，使得数据具备追溯数据所有者与分发对象等信息的能力。在数据处理过程中起到威慑及追责的作用。•数据泄密防护技术通过终端防泄露技术、邮件防泄露技术、网络防泄露技术，防止敏感数据在违反安全策略规定的情况下流出企业。•API安全管理相关工具平台提供内部接口和外部接口的安全管控和监控审计能力，保障数据传输接口安全。•数据删除是一种逻辑删除技术，为保证删除数据的不可恢复，一般会采取数据多次的覆写、清除等操作。•介质销毁一般通过消磁机或者物理捣毁等方式对数据所在的介质进行物理销毁。•隐私计算通过实现数据的可用不可见，从而满足隐私安全保护、价值转化及释放。4、数据安全治理人员能力数据安全治理离不开相应人员的具体执行，人员的技术能力、管理能力等都影响到数据安全策略的执行和效果。因此，加强对数据安全人才的培养是数据安全治理的应有之义。组织需要根据岗位职责、人员角色，明确相应的能力要求，并从意识和能力两方面着手建立适配的数据安全能力培养机制。意识能力培养方式。可以结合业务开展的实际场景，以及数据安全事件实际案例，通过数据安全事件宣导、数据安全事件场景还原、数据安全宣传海报、数据安全月活动等方式，定期为员工开展数据安全意识培训，纠正工作中的不良习惯，降低因意识不足带来的数据安全风险。技术能力培养方式。一方面，构建组织内部的数据安全学习专区，营造培训环境，通过线上视频、线下授课相结合的方式，按计划、有主题的定期开展数据安全技能培训，夯实理论知识。另一方面，通过开展数据安全攻防对抗等实战演练，将以教学为主的静态培训转为以实践为主的动态培训，提高人员参与积极性，有助于理论向实践转化，切实提高人员数据安全技能。为保障培训效果，形成人员能力培养的管理闭环，还需要结合能力考核的管理机制。通过结合人员角色及岗位职责，构建数据安全能力考核试题库，通过考核平台分发日常测验及各项考核内容，评估人员数据安全理论基础。同时将人员在实战演练中的实际操作能力作为重要考核指标，以综合评估数据安全人员能力水平。（四）数据安全治理实践数据安全治理体系给出了组织数据安全治理的建设框架，如何将整套框架切实应用于建设过程，离不开实践路线的绘制。基于行业发展现状，提炼出全局体系规划，场景有序落地，运营持续加强，评估助力优化的数据安全治理实践理念，并进一步丰富形成规划—建设—运营—优化的闭环路线，用以指导各行业组织数据安全治理工作的落地推进。该实践路线将在下一章展开论述。数据分类分级场景建设思路数据分类分级是数据安全治理实践过程中的关键场景，是数据安全工作的桥头堡和必选题。行业实践，七步走建设思路，可供刚开展数据分类分级工作的组织参考。第一步：建立组织保障。对组织而言，数据分类分级工作是一项复杂的长期性工作，是业务知识、数据知识和安全知识的交叉领域，需要相关部门协作开展。这就需要通过明确数据分类分级工作的组织架构，划分各部门职责分工，为数据分类分级工作的协同开展提供支撑。在实际工作中，各组织一般有数据安全管理的牵头部门或团队统筹数据分类分级工作的开展，而在职责分工上，则体现出一定的差异性。•以某电信运营商为例，在职责划分方面，明确了由数据安全的管理部门负责制定数据分类分级的方法及策略，规范数据资产梳理工作，并监督数据分类分级工作的落实。而各数据生产运营和使用的责任部门则需要维护本部门的数据资源清单、梳理部门的重要数据目录、并按照数据安全管理部门制定的标准执行数据分类分级规定动作，制定并落实差异化管控措施等。•以某金融机构为例，在职责划分方面，明确了由数据安全的管理部门牵头开展数据分类分级工作，制定相关制度流程，并建设数据分类分级技术能力。由于建设了数据中台对数据进行统一管理，其他部门仅需配合数据分类分级评估工作，对数据分类分级结果进行复核。•以某互联网公司为例，在职责划分方面，明确了由数据安全管理部门负责各类数据的分类、汇总和管理等工作。其他部门主要负责识别本部门的各类敏感数据并同步至数据安全管理部门，同时负责本部门敏感数据相关数据安全管控措施的制定。第二步：进行数据资源梳理。在进行数据分类分级之前，需要对组织内的全部数据资源进行识别、梳理，明确当前组织内部存储了哪些数据、数据