数据安全管理规范

随着数字化转型的浪潮推进，数据资产治理工作愈发重要，尤其是在高校领域。随着AI等新技术的融入，高校数据的应用场景逐渐丰富，从单一的运用方式转变为数据仓库、数据共享、数据调用等更复杂的使用方式。这也带来了数据流动链路的错综复杂，敏感数据风险显著上升，高校数据安全面临前所未有的挑战。

为应对这些挑战，教育行业的数据安全不断细化更新，高校需及时调整数据管理策略和安全措施。但在实际操作过程中，精准理解并严格执行这些并非易事，一旦疏忽可能导致执行不到位的问题。依法进行数据安全风险检查是高校数据安全合规建设的关键切入点。

评估数据安全风险时，主要依据网安法、数安法、个保法等法律法规，并参考相关标准规范。重点检查数据安全管理、数据处理活动、数据安全技术和个人信息保护等方面的工作情况，生成详尽的数据安全风险评估报告。这不仅有助于高校全面认识自身的数据安全现状，还能为未来的数据安全建设提供方向。

高校数据具有自身独特的特点，如数据量大、源头多、传输线路复杂、数据载体多样等。高校业务涉及众多应用接口，对数据实时同步和业务互通有较高要求。针对这些特点，高校数据中心需要建立数据资源目录，制定分类分级标准，确保数据“应汇尽汇”，并加强数据基础治理。

解决数据安全问题的道路并非一蹴而就。分阶段、分难度、有重点地逐步完善是可行的办法。高校数据安全工作应先从重点需求出发，解决数据识别、权限管控、数据流转安全、核心数据库安全、网络攻击防范等实际问题。逐步建立数据安全管理团队、完善管理制度，并增设针对数据内容层面的监测防护方案，以不断加强高校数据安全体系。

值得注意的是，传统数据安全防护方案更多地关注结构化数据的监测防护，而非结构化数据的保护往往被忽视。高校的师生、研究报告、教材课件等非结构化数据在校园网内的传播以及事件屡见不鲜。为保障数据安全，需要技术与管理双管齐下，充分考虑多类型数据的采集、存储、处理、传输和销毁场景。

安博通提出的高校数据安全解决方案则从合规与业务需求出发，通过数据资产测绘、数据风险评估和搭建数据安全常态化运营体系三个步骤来全面保障高校数据安全。此方案具有全局监测、重点防护的特点，具备全链路采集、端到端分析等技术创新点，为智慧校园提供整体安全防护能力。