DB33T 2351-2021 数字化改革 公共数据分类分级指南

DB33/T 2351-2021《数字化改革 公共数据分类分级指南》是浙江省针对公共数据管理的一项重要地方标准。该标准明确了公共数据分类分级的原则、方法和具体要求，为政府机构和其他组织在数字化转型过程中保护数据安全、提升数据利用效率提供了指导。

以下是该标准中一些关键条文的详细解读：

数据分类原则

标准指出，公共数据分类应遵循科学性、实用性、可扩展性和安全性四大原则。其中，科学性强调分类体系需基于数据的本质属性；实用性则要求分类结果能够满足实际业务需求；可扩展性意味着分类框架需要具备适应未来新增数据类型的能力；而安全性则确保分类不会泄露敏感信息或影响数据的安全管理。

数据分类体系

标准提出了一个多层次的数据分类体系，包括基础类、主题类和服务类三个主要类别。基础类数据是指支撑整个信息系统运行的基本数据；主题类数据围绕特定主题组织，如人口、法人等；服务类数据则是为了提供公共服务而收集的数据。每个大类下又细分为若干子类，形成了一套完整的分类结构。

数据分级标准

数据分级是根据数据的重要程度及泄露可能带来的危害程度来划分等级。标准将数据分为四个级别：一级（最低级）至四级（最高级）。一级数据一般指公开的信息，如天气预报；二级数据涉及个人隐私但不直接关联身份识别；三级数据包含个人敏感信息且与身份高度相关；四级数据则是国家机密级别的信息。

分级管理措施

对于不同级别的数据，标准建议采取相应的管理和保护措施。例如，对于一级数据，可以采用开放共享的方式促进信息流通；而对于四级数据，则需要严格的访问控制和技术防护手段以防止未经授权的访问。此外，还强调了定期评估数据价值和风险的重要性，并据此调整其安全级别。

数据生命周期管理

标准特别提到，在数据从生成到销毁的全生命周期内，都应实施有效的分类分级管理。这包括但不限于数据采集时的分类标注、存储过程中的加密保护以及使用阶段的权限控制等环节。通过建立完善的数据生命周期管理体系，可以更好地保障数据的安全性和合规性。

总之，《数字化改革 公共数据分类分级指南》不仅为公共部门提供了明确的操作指引，也为其他领域的企业和个人提供了宝贵的经验参考。它强调了数据分类分级工作的重要性，有助于构建更加高效、安全的数据生态系统。