数据安全风险评估是确保数据安全的重要手段，它涉及到对数据在整个生命周期中的安全状况进行全面评估，来发现和应对潜在的安全风险。数据安全风险评估应该遵循“坚持预防为主、主动发现、积极防范”的原则。在这当中，数据处理者还应具备主动发现能力，建立积极防范意识，掌握数据安全总体状况，发现数据安全隐患，并提出相应的管理和技术防护措施建议。
01 数据安全风险评估概念、因素及难点
我们先从概念上来说，数据安全风险指数据安全事件发生的可能性及其对国家安全、公共利益或组织、个人合法权益造成的影响。而风险源是指可能导致危害数据的保密性、完整性、可用性和数据处理合理性等事件的威胁、脆弱性、问题、隐患等。风险隐患则包括安全威胁利用脆弱性可能导致的数据安全风险，以及数据处理活动不合理操作可能造成的违法违规处理事件的风险隐患。
数据安全风险分析模型结合数据安全识别工作记录，分析梳理风险源清单，进行数据安全风险归类分析。通过分析数据价值和风险源严重程度，评估数据安全风险的可能性和危害程度。评估内容主要包括数据安全管理、数据处理活动安全、数据安全技术和个人信息保护等方面。数据安全风险评估流程则包括评估准备、信息调研、风险识别、综合分析、评估总结五个阶段。
对于数据安全风险评估中需要考虑的因素，在数据安全管理上，组织是否具备完善的数据安全管理体系，是否有明确的安全策略、组织机构、管理制度、操作流程和培训计划。在数据处理活动上，数据的收集、存储、传输、使用和加工、提供、公开和删除等，是否存在安全隐患和不规范的行为。在数据安全技术上，涉及网络安全防护、身份鉴别与访问控制、监测预警、数据脱敏、数据防泄漏等技术措施，以及安全技术的选择、配置、使用、更新和维护。
在个人信息保护上，个人信息保护的基本原则、告知同意、管理机制、个人信息处理要求、个人信息主体权利等，是否遵循相关法律法规要求，是否规范个人信息处理行为。以及其他因素，如数据的价值和影响，数据发生频率、安全措施有效性和完备性，还有数据泄露、篡改、损毁、非法获取、非法利用等风险的可能性。
要进行全面的数据安全风险评估可能需要大量的时间和资源，这对资源有限的组织来说是一项不小的挑战。因为数据安全和风险管理是一个动态的过程，新的威胁和漏洞不断出现，评估人员需要持续监控和更新评估内容。在某些组织中，还可能存在对数据安全风险评估的抵触情绪，因为评估可能会揭示潜在的问题和改进点。
而且，随着数据量的不断增加，识别和分析所有数据中的风险变得更加困难。数据安全技术和管理措施不断更新，评估人员需要跟上技术发展的步伐，理解最新的安全标准和最佳实践。不同国家和地区的数据保护法规又差异较大，评估时需要考虑多种法规要求，确保合规性。
同时，数据质量问题，如不准确、不完整或不一致，也会影响风险评估的准确性。在评估过程中，还需要平衡数据安全和隐私保护的需求，确保评估活动不会侵犯个人隐私权。对这些常见挑战能全面深入理解，组织才有可能更好地规划和执行数据安全风险评估，来提高数据的安全性并降低潜在风险。
02 数据安全风险评估及关键步骤
首要的是先明确数据安全风险评估的目标，这包括了解评估的目的、范围和预期成果。接着，组建一个具备相关知识和技能的评估团队，团队成员应具备数据安全管理、风险评估、法律法规等方面的专业知识。同时明确评估的范围，这涉及确定所涉及的数据产品和服务、信息系统、人员及组织等。
然后，进行前期准备，包括调研数据处理者基本情况、业务和信息系统、数据资产情况、数据处理活动情况以及安全措施等。根据调研结果，制定详细的评估方案，包括评估内容、方法、流程、时间表和资源分配等。
再次，按照评估方案，围绕数据安全管理、数据处理活动安全、数据安全技术等开展评估实施工作。识别数据安全风险，并进行风险分析，包括风险归类分析和风险发生可能性分析。最后，根据评估结果，提出整改建议，以帮助组织改进数据安全管理措施，降低数据安全风险。
通过以下关键步骤确保评估工作的全面性和有效性，从而为组织的数据安全提供有力保障。
1. 明确评估目的
首先，需要明确数据安全风险评估的主要目的。这会包括：
保障数据安全：确保数据的保密性、完整性、可用性和处理合理性。
防范风险：识别和预防可能对数据造成损害的风险。
合规性检查：确保数据处理活动符合相关法律法规和标准的要求。
业务连续性：评估数据丢失或损坏对业务连续性的影响。
声誉保护：防止因数据安全问题导致的声誉损失。
2. 确定评估范围
评估范围应明确数据的类型、来源、处理和存储的环境。具体包括：
数据类型：如个人信息、企业数据、政府数据等。
数据来源：数据的收集、存储、处理和应用环节。
处理环境：数据所在的硬件和软件环境，包括云服务、本地系统等。
3. 识别关键资产
识别组织中最具价值的数据资产，这些资产通常是风险评估的重点。关键资产可能包括：
敏感数据：如个人身份信息、财务数据、商业秘密等。
重要数据：对业务运营至关重要的数据。
核心数据：支撑企业核心竞争力和决策的数据。
4. 分析风险因素
分析可能影响数据安全的各种风险因素，包括：
技术风险：如黑客攻击、数据泄露、系统故障等。
管理风险：如数据访问控制不当、安全策略执行不力等。
合规风险：如违反相关法律法规和标准的要求。
运营风险：如数据处理过程中的操作失误、人为错误等。
5. 制定评估计划
根据评估目标和范围，制定详细的评估计划，包括：
评估方法：如风险评估矩阵、SWOT分析、DREAD法等。
评估工具：如风险评估软件、数据分析工具等。
评估团队：组建专业的评估团队，明确各成员的职责和任务。
时间表：制定评估的时间表，确保评估工作的顺利进行。
6. 持续监控和改进
数据安全风险评估是一个持续的过程，需要定期监控和更新评估结果。具体措施包括：
定期审计：定期对数据安全风险进行评估和审计。
事件响应：建立事件响应机制，对发生的安全事件进行及时处理。
培训和教育：定期对员工进行数据安全培训和教育，提高安全意识。
03 数据安全风险评估流程和计划制定
我们在已了解的关键步骤基础上，首先，在明确数据安全风险评估目标中，要了解组织面临的数据安全风险、保护关键数据资产、以及满足监管要求等。同时明确评估的范围，包括数据类型、数据处理活动、涉及的系统和平台等。然后，进行信息调研，收集现有的安全策略、政策、标准和流程，以及历史的安全事件记录。
其次，根据评估目标和范围，制定详细的评估方案，对组织的数据资产进行调研，包括数据的分类、存储位置、敏感度和重要性，以及了解数据处理的全过程，包括收集、存储、传输、使用、加工、提供、公开和删除等。
再是评估现有的安全措施，包括物理安全、网络安全、应用安全和数据安全等。通过调研和分析，识别可能的数据安全风险源和脆弱性。最后，对识别的风险进行综合分析，评估风险的可能性和影响，形成评估报告，总结风险情况，并提出改进建议。
数据安全风险评估的主要流程包括以下几个阶段：
评估准备：
确定评估目标
组建评估团队
确定评估范围
制定评估方案
信息调研：
数据处理者基本情况调研
业务和信息系统调研
数据资产调研
数据处理活动调研
安全措施调研
风险识别：
数据安全管理风险识别
数据处理活动安全风险识别
数据安全技术风险识别
个人信息保护风险识别
综合分析：
梳理问题清单
风险分析与评价
提出整改建议
评估总结：
形成评估报告
评估结果指导风险处置
而且，制定有效的数据安全风险评估计划，要将数据安全风险评估的结果有效地融入到业务策略中，从而提高组织的数据安全防护能力和业务连续性。
- 风险处理：根据风险评估的结果，确定哪些风险需要优先处理，哪些可以暂时搁置或采取缓解措施。
- 安全控制：制定和实施相应的安全控制措施，如加强访问控制、加密数据、定期备份等。
- 政策和流程更新：根据风险评估结果，更新数据保护政策和流程，确保它们与当前的风险状况相匹配。
- 资源分配：根据风险的严重程度，合理分配安全预算和资源，优先投入到高风险领域。
- 培训和意识提升：对员工进行数据安全和风险管理培训，提高他们对风险的认识和应对能力。
- 监控和复审：定期监控风险状况，并根据新的威胁和漏洞调整风险评估和业务策略。
- 业务影响分析：在进行业务策略调整时，考虑数据安全风险对业务连续性和声誉的潜在影响。
- 合规性检查：确保业务策略符合相关法律法规和行业标准的要求，避免因违规而带来的法律风险。
04 数据安全风险评估实施的准确有效
有效提高数据安全风险评估的准确性，确保数据的安全性和合规性，一是全面的信息调研，深入了解数据处理者的基本情况、业务系统和数据资产，细致分析数据处理活动的全生命周期。二是系统的风险识别，从多个角度识别可能存在的安全风险，利用技术检测和安全核查等手段。三是深入的综合分析，结合数据价值和风险源严重程度进行风险归类分析，考虑数据泄露、篡改、损毁、非法获取等风险的可能性。四是持续的监控和改进，定期进行风险评估，及时调整安全措施，根据评估结果进行整改，持续优化风险管理。五是专业的技术支持，利用专业的安全评估工具和模型，借助行业专家和第三方机构的专业意见。
而评估数据安全风险评估的有效性，可以从以下几个方面进行：
- 目标的达成情况：检查风险评估计划是否达到了预定的目标，比如是否全面覆盖了需要评估的数据和处理活动。
- 风险识别的准确性：评估风险识别的准确性和完整性，确保所有可能的风险都被正确识别。
- 风险分析的深度：检查风险分析是否深入，是否能够准确评估风险的可能性和影响程度。
- 风险处置措施的合理性：评估制定的风险处置措施是否合理，是否能够有效降低或消除风险。
- 监控和改进机制的有效性：检查是否有有效的监控和改进机制，以确保风险评估结果的持续有效性。
最后，在数据安全风险评估计划的实施中，需要再次注意以下关键点：
- 明确评估目标和范围：确定评估的具体目标，包括要评估的数据类型、处理活动、相关系统等。同时，明确评估的范围，确保所有相关数据和处理活动都被纳入评估之中。
- 数据收集与分析：通过信息调研、数据收集、数据映射分析等手段，全面了解数据的情况，包括数据的来源、结构、使用方式等，并对数据进行全面分析，识别可能存在的安全风险。
- 识别风险源和脆弱性：分析可能对个人、组织或国家安全造成威胁的数据安全风险源，以及组织在数据保护方面存在的脆弱性。
- 综合分析风险：对识别出的风险进行综合分析，评估风险的可能性和影响程度，确定风险等级。
- 制定风险处置措施：根据风险评估结果，制定相应的风险处置措施，包括技术措施、管理措施等，以降低或消除风险。
- 持续监控与改进：风险评估是一个持续的过程，需要定期对数据安全风险进行监控，并根据新的风险信息和变化的环境及时调整风险评估和处置措施。
此前我们在《十问+一图解读〈网络数据安全风险评估实施指引〉》一篇中，针对各个评估对象，从数据安全管理、数据处理活动、数据安全技术、个人信息保护等方面，通过多种评估手段识别可能存在的数据安全风险隐患。在《数治长文 | 数据安全风险评估实务问题剖析与解决》这篇以评估实施流程为主线，系统性梳理了组织在评估准备、评估实施、评估总结三大阶段面临的具体实务问题，并提出问题解决思路。
且在《最有必要了解的各项数据安全评估标准汇编（附下载）》这篇中，已将“国家层面、行业层面、地方层面”出台的各项数据安全评估标准进行总结汇编，希望对此领域感兴趣的同学能够起到一定借鉴作用。工业和信息化领域发布了《工业和信息化领域数据安全风险评估实施细则（试行）》，明确了义务、评估要求、报送流程等内容。金融领域发布了《金融数据安全 数据安全评估规范》，包含了评估周期与触发条件、评估内容、评估流程等等。
来源：《数据安全治理白皮书6.0》，中关村网络安全与信息化产业联盟数据安全治理专业委员会编著，本篇针对《第二章》由生成式 AI 做出的核心摘要和解答，仅作为参考，请以原文为准。图片：Shubham Dhage，Unsplash
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