TCCIASC 0006-2024 数据分类分级产品技术要求

《深入解析TCCIASC 0006-2024数据分类分级技术要求的新旧版本差异》

在TCCIASC 0006-2024《数据分类分级产品技术要求》中，与旧版相比，\"数据敏感度评估方法\"这一部分内容有了显著变化。新标准对数据敏感度评估提出了更加科学严谨的要求。

在旧版标准中，数据敏感度评估主要依赖于人工经验判断，缺乏统一的标准和量化指标，导致评估结果主观性较强，难以保证公平性和一致性。而新版标准则引入了基于风险评估的数据敏感度评价模型，通过定量分析的方式确定数据的敏感程度。

以金融行业为例，新标准要求金融机构在进行数据敏感度评估时，应首先识别核心业务数据类型，如客户身份信息、交易记录等，并根据这些数据可能遭受攻击的风险等级来划分敏感度级别。具体操作步骤如下：

1. 确定数据资产清单：全面梳理本机构所拥有的各类数据资产，明确数据来源、用途及存储位置。

2. 风险因素分析：从数据泄露可能性、影响范围两个维度出发，对每个数据项进行风险因素分析。例如，对于客户身份信息而言，其泄露可能性较高，一旦发生将造成广泛的社会影响，因此应被评定为高敏感度数据。

3. 权重赋值：结合行业特点及自身实际情况，为上述两个风险因素设定合理的权重比例。通常情况下，考虑到数据泄露后果的严重性，可适当提高影响范围所占权重。

4. 综合评分计算：利用加权平均法或其他数学模型，将各风险因素得分汇总得出最终的敏感度评分值。按照预先设定好的评分区间，将数据划分为不同敏感度等级。

5. 定期复审调整：由于外部环境的变化和技术的发展，数据敏感度也可能随之发生变化。因此需要建立定期复审机制，及时更新数据分类分级结果。

通过以上方法的应用，能够有效提升数据敏感度评估工作的准确性和效率，为后续的数据安全管理提供坚实的基础。同时，这种基于风险评估的方法也为企业提供了灵活应对复杂多变的安全威胁的能力。