DB36T 1713-2022 公共数据分类分级指南

DB36/T 1713-2022《公共数据分类分级指南》是由江西省市场监督管理局发布的地方标准，旨在规范和指导公共数据的分类与分级工作。以下是对该标准中一些重要条文的详细解读：

数据分类原则

标准指出，数据分类应遵循科学性、实用性、可扩展性和稳定性四大原则。科学性要求分类体系能够准确反映数据的本质特征；实用性强调分类结果要便于实际操作和管理；可扩展性确保分类体系能适应未来新增的数据类型；稳定性则要求分类框架在一定时期内保持不变。

数据分级依据

数据分级主要基于敏感程度、影响范围及潜在风险三个维度。敏感程度包括个人隐私信息、商业机密等不同级别的敏感度；影响范围涉及数据泄露可能波及的人群或组织规模；潜在风险考量数据泄露可能导致的经济损失、社会危害等因素。根据这三方面的综合评估，将数据划分为不同等级。

分类分级流程

标准明确了从需求分析到最终实施的完整流程。首先需明确数据资源目录，接着开展数据资产盘点，识别各类数据属性。然后按照既定规则对数据进行初步分类，再结合分级标准细化每一类别的具体等级。最后形成完整的分类分级方案，并定期更新维护以保证其时效性和准确性。

实施建议

为了有效落实此标准，建议各机构建立专门的数据管理团队负责执行相关工作，同时加强员工培训提高整体认知水平。此外还需建立健全的数据安全管理制度和技术防护措施，确保数据在整个生命周期内的安全性。

以上是关于DB36/T 1713-2022《公共数据分类分级指南》部分重要内容的深度解析，希望能为相关从业者提供有价值的参考信息。