本方案基于DSMM框架，围绕数据安全管理、技术、活动及个人信息保护，系统阐述了数据安全风险评估的五阶段流程（准备、调研、评估、整改、报告），并构建了“业务-IT-安全”三元融合的安全建设架构，确保企业数据合规、风险可控，支撑业务持续发展。
数据安全风险评估的完整流程，从准备、调研、评估到整改闭环；
基于DSMM的能力评估框架，覆盖管理、技术、活动、个人信息保护；
安全建设参考架构，强调业务、IT、安全三元融合，形成企业级全景安全体系。
最终目标：确保企业数据安全合规，提升数据安全能力，支撑业务持续发展。
一、数据安全治理背景
数据价值提升：随着行业发展，数据成为企业核心资产，潜在价值不断增长。
法律法规趋严：《数据安全法》《个人信息保护法》相继颁布，数据安全上升至国家战略层面。
监管要求加强：各行业数据安全监管日益严格，企业需主动应对合规要求。
二、数据安全框架：DSMM（数据安全能力成熟度模型）
DSMM 是国家标准GB/T 37988-2019，适用于任何行业，作为评估企业数据安全能力成熟度的基础框架。
该模型为数据风险评估提供重要参考，涵盖多个维度的安全能力。
三、数据风险评估框架
1. 数据安全管理
制度流程
组织机构
分类分级
人员管理
外包管理
安全应急
开发运维
2. 数据活动（采集、处理、存储、传输、交换、销毁）
3. 数据安全技术
认证与权限
数据脱敏
监测预警
数据防泄漏（DLP）
数据灾备
接口安全
安全审计
4. 评估对象
业务和信息系统
数据资产
数据处理活动
安全防御措施
四、数据风险评估流程（五阶段）
第一阶段：前期准备
工作项：
确定评估目标
确定评估范围
组建评估队伍
开展前期准备
制定评估方案
产出：调研表（由数据安全工程师负责）、评估方案（团队沟通输出）
第二阶段：信息调研
调研五个维度：
数据处理者
重要业务系统
数据资产（结构化数据如数据库表、非结构化数据如技术方案、代码等）
数据处理活动
安全措施
产出：五类信息清单（信息系统清单、数据资产清单、数据处理活动清单、安全措施清单、数据处理者清单）
第三阶段：执行风险评估
评估手段：人员访谈、文档查阅、安全核查、技术测试
评估内容：
数据安全管理
数据处理活动
数据安全技术
个人信息保护
产出：文档查阅记录、人员访谈记录、安全核查记录、技术检测报告
第四阶段：风险清单与缓解措施
列出四大方面的风险清单：数据安全管理、数据安全技术、数据处理活动、个人信息保护
对每项风险进行描述、提出整改措施、明确整改责任人
关键原则：高风险项必须整改完成，才能算评估完成。整改可能涉及业务调整，需安全与业务协商排期
第五阶段：完成风险评估
整改要点：
安全管理：完善制度流程
安全技术：例如采购DLP防止数据外发、部署数字水印用于溯源拍照泄露、安装监控设备等
前提假设：文件仅在公司网络环境下打开
最终产出：风险评估报告（包含问题清单、整改建议、风险分析、处置措施）
五、安全建设参考架构
核心理念：数字安全三元融合体系
业务（Business）：安全支撑业务
IT（Information Technology）：IT支撑业务，安全支撑IT
安全（Security）：融合企业架构、安全模型、IT治理框架
企业视角的安全体系建设层次
商业内容（Business Context）
业务架构（Business Architecture）
应用架构（Application Architecture）
信息架构（Information Architecture）
系统架构（System Architecture）
技术架构（Technical Architecture）
安全架构（Security Architecture）
IT基础设施（Infrastructure）
安全架构全景图逻辑关系与层次
结合商业趋势、技术趋势、市场趋势
涵盖安全保障框架、度量框架、领域框架、建设框架、规划框架等
包含安全方法论（11种）、威胁度量模型（23种）、IT治理框架（5种）、调优模型（3种）等
