错综复杂的数据如何分类分级？
在金融行业，在业务不断发展和建设的趋势下，金融相关系统可能多达数百个。各个系统因业务需要，保存了大量不同类别、不同敏感级别的数据，可能包括客户基础信息、业务交易数据、业务产品数据、企业经营数据、机构数据、员工信息、系统数据等。为了数据安全管理，需要根据业务需要进行细分，在海量级的业务数据里如何帮助金融行业合理、有效、全面地进行业务数据的分类分级。
1同行回答
一、数据分类分级-实施流程
- 数据资产梳理，形成数据资产清单
- 数据分类，制定数据分类策略，梳理数据分类规则
3. 数据分级，制定数据分级策略，梳理数据分级规则，数据等级变更维护
4. 数据分类分级全景图， 形成分类分级全景图，分类分级信息管理机制，为数据安全保护做准备
二、 数据分类分级-原则 - 合法合规原则
应遵循有关法律法规及部门规定要求，优先对国家或行业有专门管理要求的数据进行识别和管理，满足相应的数据安全管理要求。
2.分类多维原则
数据分类具有多种视角和维度，可从便于数据管理和使用角度，考虑国家、行业、组织等多个视角的数据分类。
3.分级明确原则
数据分级的目的是为了保护数据安全，数据分级的各级别应界限明确，不同级别的数据应采取不同的保护措施。就高从严原则数据分级时采用就高不就低的原则进行定级，例如数据集包含多个级别的数据项，按照数据项的最高级别对数据集进行定级。 - 动态调整原则
数据的类别级别可能因时间变化、政策变化、安全事件发生、不同业务场景的敏感性变化或相关行业规则不同而发生改变，因此需要对数据分类分级进行定期审核并及时调整。
ChatGPT 回答
针对金融行业海量级的业务数据，建议采取以下措施进行分类分级：
- 制定数据分类标准：根据业务需求和法律法规要求，制定数据分类标准，包括数据敏感度、数据重要性、数据访问权限等方面的要求。同时，要考虑到数据的实际应用场景，避免过于复杂的分类标准。
- 对数据进行分类：根据制定的数据分类标准，对业务数据进行分类。可以采用手动分类或自动分类的方式，手动分类需要人工参与，自动分类可以利用机器学习等技术进行分类。
- 对数据进行分级：根据数据分类标准，对业务数据进行分级。可以采用数字化的方式进行分级，例如将数据分为1-5级，1级为最高敏感度，5级为最低敏感度。同时，要考虑到数据的实际应用场景，避免过于复杂的分级标准。
- 制定数据访问权限：根据数据分类和分级结果，制定数据访问权限。不同级别的数据应该有不同的访问权限，例如只有授权人员才能访问1级数据，而5级数据可以对所有人开放。
- 加强数据安全管理：对不同级别的数据采取不同的安全措施，例如对1级数据采取加密、备份等措施，对5级数据采取访问日志记录等措施。同时，要加强对数据的监控和审计，及时发现和处理数据安全问题。
综上所述，金融行业需要根据业务需要进行数据分类分级，并制定相应的数据访问权限和安全措施，以保障数据的安全和合规。同时，要加强对数据的监控和审计，及时发现和处理数据安全问题。
