在数据爆炸性增长的当下，随着业务量的激增，金融数据不仅在数量上呈现井喷态势，其复杂性和敏感度也日益提升，为业务创新和服务优化提供了强大的数据支撑。然而，与此同时，数据安全与保护的问题也愈发凸显。
相较于其他行业，金融业数据安全保护显得尤为独特且重要。金融业务中涉及大量的个人敏感信息、企业经营资金信息以及社会经济活动等核心内容，一旦泄露或被非法利用，不仅影响个人企业乃至社会稳定。因此，金融业数据保护不仅要满足合规，更需具备高度的前瞻性和防御性。
一、分类施策金融业数据的分类分级要求
随着《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国数据安全法》等系列法律法规的出台，从国家层面明确提出了建立数据分类分级保护制度。
根据《金融业数据能力建设指引》的规定，金融业数据能力建设需遵循用户授权、安全合规、分类施策、最小够用、可用不可见基本原则。
其中，分类施策主要指，综合考量国家安全、公众权益、个人隐私和企业合法利益等因素，根据数据的保密性、完整性、可用性等属性受到破坏后的影响对象和影响程度，对数据进行分级分类管理。对不同级别数据进行分类施策，采取差异化控制措施，实现数据精细化管理。
金融数据繁杂，对数据实施分类分级管理，能够明确数据保护对象，优化数据保护资源和成本，是建立完善的数据生命周期保护框架与有效安全管理的前提条件。金融业机构应当基于数据分类分级的基本原则与流程，结合业务实践开展数据分类分级工作。
二、金融业数据分类分级的方法及流程
1、数据分类
根据国家标准GB/T 43697-2024《数据安全技术数据分类分级规则》，实施数据分类，先按照行业领域分类，再按业务属性分类的思路进行分类。
在金融数据分类上，金融业机构应优先遵循金融数据的分类要求，在此基础上再从组织经营维度结合自身数据管理和使用需要对金融数据进行分类。
2、数据分级
根据《金融数据安全 数据安全分级指南》给出数据安全定级工作流程：
数据资产梳理
第一步：对数据进行盘点、梳理与分类，形成统一的数据资产清单，并进行数据安全定级合规性相关准备工作。
数据安全定级准备
第二步：明确数据定级的颗粒度（如库文件、表、字段等）。
第三步：识别数据安全定级关键要素。
数据安全级别判定
第四步：根据数据定级规则，结合国家及行业相关法律法规、部门规章，对数据安全等级进行初步判定。
第五步：综合考虑数据规模、数据时效性、数据形态（如是否经汇总、加工、统计、脱敏或匿名化处理等）等因素，对数据安全级别进行复核，调整形成数据安全级别判定结果及定级清单。
数据安全级别审核
第六步：审核数据安全级别评定过程和结果，必要时重复第三步及其后工作，直至安全级别的划定与本机构数据安全保护目标一致。
数据安全级别批准
第七步：最终由数据安全管理最高决策组织对数据分级结果进行审议批准。
二、基于金融业的数据全生命周期的安全合规管理
基于金融业的特殊保护和数据要求，金融数据保护管理是通过开展数据保护等级划分、数据访问权限控制、用户身份认证和访问行为监控、数据安全风险防护、数据隐私保护等管理工作，满足数据保护的业务需求和监管要求，实现对数据生存周期的安全管理。
基于数据从采集、传输、存储、使用、删除、销毁的全生命周期安全管理，根据不同级别数据对应的合规义务，安全保护技术要求也各不相同。
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