DB32 T 5160-2025 传媒行业数据分类分级指南.pdf
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1、7,江苏省市场监督管理局发 布中 国 标 准 出 版 社出 版传媒行业数据分类分级指南Guidelines for classification and grading of data in media industry20250728 发布20250828 实施CCS L 70DB32/T 51602025ICS 35.020DB32/T 51602025前言 引言 1 范围 12 规范性引用文件 13 术语和定义 14 目标和原则 24.1 目标 24.2 原则 25 分类分级方法 35.1 数据分类分级模型 35.2 数据分类 35.3 数据分级 46 分类分级流程 87 安全保护 9
2、7.1 概述 97.2 分级保护 9附录 A(资料性)按传媒活动周期分类的传媒数据示例 10附录 B(资料性)按业务类型分类分级的传媒数据示例 11附录 C(资料性)个人信息分类示例 18附录 D(资料性)传媒数据分级保护措施示例 20参考文献 22目 次DB32/T 51602025前言本文件按照 GB/T 1.12020标准化工作导则 第 1 部分:标准化文件的结构和起草规则的规定起草。请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。本文件由中共江苏省委网络安全和信息化委员会办公室提出。本文件由江苏省信息消费标准化技术委员会归口。本文件起草单位:新华报业传媒集团、
3、江苏省电子信息产品质量监督检验研究院(江苏省信息安全测评中心)、江苏省广播电视总台、南京广播电视集团(南京广播电视台)、江苏新华云媒科技股份有限公司、江苏中江网传媒股份有限公司、江苏扬子晚报有限公司、江苏新华日报大数据有限公司、昆山市融媒体中心(昆山传媒集团)、北京安华金和科技有限公司。本文件主要起草人:高坡、杭春燕、冯海青、蒋志初、余仲侃、张腾标、任明聪、李永、李国琴、吴昊、施冬、任松筠、谢舟、童志伟、马晨阳、潘茜、化环环、刘畅、曹阿龙、王高峰、章劲松、夏霖、顾文涛、费新秋、陈海翔、梅亦、张帅、许恩泽、朱晓东、陈江江、仝雪丽。DB32/T 51602025引言数据分类分级是数据安全保护中的一
4、项基础性工作,是实现集中化、专业化、标准化数据管理的基础。传媒行业机构按照统一的数据分类分级方法,依据自身业务特点对产生、采集、加工、使用或管理的数据进行分类分级,有助于行业机构制定数据在其生命周期各环节采取的数据安全防护策略和保护措施,进而提高数据管理和安全防护水平。本文件为江苏省传媒行业数据分类分级工作提供指导性原则,结合行业特点提出数据分类分级原则及方法,同时提供数据分类分级管理的相关建议,供传媒行业相关机构参考,实现不同类型、不同级别数据差异化管理和安全保护。DB32/T 51602025传媒行业数据分类分级指南1范围本文件提供了传媒行业数据分类分级的目标、原则、方法、分级保护措施及实
5、施流程。本文件适用于对传媒行业数据进行分类分级的指导,也可为传媒行业单位开展数据分级保护工作提供参考。本文件不适用于涉及国家秘密的传媒行业数据。2规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中,注日期的引用文件,仅该日期对应的版本适用于本文件;不注日期的引用文件,其最新版本(包括所有的修改单)适用于本文件。GB/T 250692022 信息安全技术 术语GB/T 436972024 数据安全技术 数据分类分级规则3术语和定义GB/T 250692022、GB/T 436972024 界定的以及下列术语和定义适用于本文件。3.1传媒行业数据media indu
6、stry data以互联网、广播电视网和移动网络等为载体,具有大众传播属性的传媒机构在提供信息服务过程中产生的数据。3.2重要数据key data特定领域、特定群体、特定区域或达到一定精度和规模的,一旦被泄露或篡改、损毁,可能直接危害国家安全、经济运行、社会稳定、公共健康和安全的数据。注:仅影响组织自身或公民个体的数据一般不作为重要数据。来源:GB/T 436972024,3.23.3核心数据core data对领域、群体、区域具有较高覆盖度或达到较高精度,较大规模、一定深度的,一旦被非法使用或共享,可能直接影响政治安全的重要数据。注:仅影响组织自身或公民个体的数据一般不作为重要数据。来源:G
7、B/T 436972024,3.33.4一般数据general data核心数据、重要数据之外的其他数据。来源:GB/T 436972024,3.41DB32/T 516020253.5传媒行业主数据media master data传媒行业中具有较高价值的、可跨业务重复使用的实体数据。3.6传媒数据处理活动media data processing activities传媒机构针对传媒行业数据开展的数据收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开等行为。3.7媒体元数据media metadata描述媒体内容的属性、关系、内容、版权信息的数据。3.8个人信息personal informatio
8、n以电子或者其他方式记录的与已识别或者可识别的自然人有关的各种信息。来源:GB/T 436972024,3.53.9敏感个人信息sensitive personal information一旦泄露或者非法使用,容易导致自然人的人格尊严受到侵害或者人身、财产安全受到危害的个人信息。来源:GB/T 436972024,3.63.10匿名化anonymization通过对信息的技术处理,使信息主体无法被识别或关联,且处理的信息不能复原的过程。来源:GB/T 250692022,3.4374目标和原则4.1目标数据分类分级旨在对数据进行全面梳理并确立适当的数据类别及级别,是传媒机构实施数据分级管理的必
9、要前提和基础。数据分类分级管理是建立统一、完善的数据生命周期安全保护框架的基础工作,能够为传媒机构制定有针对性的数据安全管控措施提供支撑。4.2原则传媒行业数据分类分级遵循以下原则:a)科学实用原则:从便于数据管理和使用的角度,科学选择常见、稳定的属性或特征作为数据分类的依据,并结合实际需要对数据进行细化分类;b)边界清晰原则:数据分级的各级别边界清晰,对不同级别的数据采取相应的保护措施;c)就高从严原则:数据分级宜采用就高不就低的原则,当存在多个因素影响下数据级别不同时,按照数据对象最高影响程度确定数据级别,以确保传媒行业数据能够得到安全有效的管理和使用;d)点面结合原则:数据分级过程中,需
10、考虑数据项汇聚后产生的叠加效应导致数据级别的变化,综合确定数据级别,并对不同级别的数据采取相应的保护措施;e)动态调整原则:数据的类别级别因时间、政策、网络数据安全事件变化或相关法律法规发生改变时,对数据分类分级规则和数据目录等进行定期审核更新。2DB32/T 516020255分类分级方法5.1数据分类分级模型传媒行业数据分类分级模型如图 1 所示,由业务类型、传媒活动周期、数据分级等多个维度构成。维度说明如下:a)业务类型:传媒行业数据分类宜从业务维度划分为基础数据、媒体数据、媒体元数据、生产业务数据、发布运营数据、内部管理数据和系统数据;b)传媒活动周期:传媒活动周期涵盖了从数据源采集数
11、据到传媒行为结束后的归集,主要包括收集采集、编辑制作、发布渠道、流通交易和数据归档五个阶段;c)数据分级:传媒行业数据宜根据数据安全属性被破坏后影响的对象和影响的程度,将数据分级为核心数据、重要数据和一般数据。1 3-*D9F0)24F7KFK4D#EE图 1 传媒行业数据分类分级模型5.2数据分类5.2.1概述数据分类具有多种维度,其主要目的是便于数据管理和使用。传媒行业主要的业务包括通联协作、内容交换、发布管控、技术服务和运营服务,数据分类可结合传媒行业的实际特点和实际需求划分出传媒活动周期和业务类型两种维度。5.2.2传媒活动周期传媒活动周期按照典型新闻传播、传媒行为的各个阶段进行分类,
12、涵盖了从数据源采集数据到传媒行为结束后的归集的各个阶段,包括收集采集、编辑制作、发布渠道、流通交易和数据归档。按传媒活动周期分类的传媒行业数据示例见附录 A。5.2.3业务类型按照业务范围或业务种类进行细化分类,宜将传媒行业数据分类为:基础数据、媒体数据、媒体元数据、生产业务数据、发布运营数据、内部管理数据和系统数据。按业务类型分类分级的传媒数据示例见附3DB32/T 51602025录 B。5.2.4分类方法传媒机构进行数据分类时,在遵循国家和行业数据分类要求的基础上,宜从多个维度进行分类。具体宜参考以下步骤开展行业领域或机构内部数据分类。a)确定数据范围,根据传媒机构职责和工作分工,明确此
13、次数据分类工作的范围并形成数据目录。b)对选定范围内的数据对象识别其本身业务属性或传媒活动所处阶段,再将具有相同属性特征的数据进行归类分析形成一级数据子类。一般情况下,将组织业务、信息传播、公民个人、数据主体、描述对象等维度作为属性或特征进行分类,其中个人信息作为特殊类别数据单独进行识别和分类,具体维度由传媒机构结合实际情况选择。个人信息分类示例见附录 C。c)根据实际需要对各一级数据子类再次根据其本身业务属性或特征进行细分,得到二级数据子类,此过程可持续进行直至符合实际需求。5.2.5数据归类说明在根据某一业务属性或传媒活动周期进行数据归类时需注意:a)同一级的全部数据子类包括数据目录中的所
14、有数据;b)同一数据可分别归类于同一级的不同数据子类中;c)如果存在某数据无法对应某一级别各数据子类的情况,说明该级别的数据子类设置不合理,需重新进行设置。5.2.6传媒行业主数据分类管理在完成数据分类后,传媒机构宜将具有较高价值、跨业务重复使用并在多个异构系统中同时存在的关键业务实体数据标记为传媒行业主数据,宜对传媒行业主数据单独进行数据定义、数据分类和数据编码以满足管理需要。5.3数据分级5.3.1分级框架根据数据一旦遭到泄露、篡改、损毁或者非法获取、非法使用、非法共享,对国家安全、经济运行、社会秩序、公共利益、组织权益、个人权益造成的危害程度,将数据级别从高到低分为核心数据、重要数据和一
15、般数据,其中一般数据又可以进一步将数据级别从高到低划分为 3 级、2 级、1 级。不同分类主体宜根据传媒数据活动中的实际业务需求,对传媒数据分级要素进行扩展与细化。5.3.2分级方法在确定数据目录后,按照各数据对象特点,识别数据自身要素,再根据识别出的数据要素,分析数据安全性被破坏后,可能影响的对象和影响程度,并综合判定后对数据级别进行确定。5.3.3分级要素识别影响数据分级的要素,包括数据的领域、群体、区域、精度、规模、深度、覆盖度、重要性等,其中领域、群体、区域、重要性通常属于定性描述的分级要素,精度、规模、覆盖度属于定量描述的分级要素,深度通常作为衍生数据的分级要素。数据分级首先识别以下
16、数据分级要素情况。a)领域:数据描述的业务或内容范畴。数据领域可识别数据描述的行业领域、业务条线、流程环节、内容主题等因素。例如涵盖新闻出版、广播影视、文化艺术、互联网媒体等行业领域,或是时4DB32/T 51602025政新闻、娱乐资讯、体育赛事、财经信息、科技动态等不同主题。b)群体:数据主体或描述对象集合。数据群体可识别数据描述的人群、组织、网络和信息系统、资源物资等因素。例如传媒行业的从业人员,如记者、编辑、导演、演员等,以及受众群体,如电视观众、报纸读者、网络用户等,或各类传媒机构,如电视台、广播电台、报社、杂志社、影视制作公司、网络媒体平台等。c)区域:数据涉及的地区范围。数据区域
17、可识别数据描述的行政区划、特定地区等因素。例如可能涉及国家、省、市、县等不同层级的行政区划,或某些重大活动举办地、特定文化产业发展区域。d)精度:数据的精确或准确程度。数据精度可识别数值精度、空间精度、时间精度等因素。例如收视率、收听率、点击率等可能需要较高的数值精度,此外涉及地理信息的数据,如新闻事件发生地和涉及时间精度的新闻资讯的时效性等,对数据的价值和使用具有重要影响。e)规模:数据规模及数据描述的对象范围或能力大小。数据规模可识别数据存储量、群体规模、区域规模、领域规模、生产加工能力等因素。例如全国性的媒体平台拥有庞大的用户群体,其数据规模和重要性相对较大。f)深度:通过数据统计、关联
18、挖掘或融合等加工处理,对数据描述对象的隐含信息或多维度细节信息的刻画程度。数据深度可识别数据在刻画描述对象的经济运行、发展态势、行踪轨迹、活动记录、对象关系、历史背景、产业供应链等方面的情况。例如,通过对用户行为数据的分析,可以了解用户的兴趣偏好、观看习惯等,从而为内容推荐和广告投放提供依据。g)覆盖度:数据对领域、群体、区域、时段等的覆盖分布或疏密程度。数据覆盖度可识别对领域、群体、区域、时间段的覆盖占比、覆盖分布等因素。例如某些数据可能主要集中在新闻出版领域,而对广播影视领域的覆盖较少。地方性媒体的数据主要覆盖本地区,而全国性媒体的数据则覆盖全国范围。h)重要性:数据在经济社会发展中的重
19、要程度。重要性可识别数据在经济建设、政治建设、文化建设、社会建设、生态文明建设等方面的重要程度。例如涉及国家政策解读、社会热点事件的数据对于社会稳定和公众舆论具有重要影响,其重要性较高。而核心内容创作数据、关键用户数据、重要合作伙伴数据等,这些数据对于传媒机构的业务运营和战略决策具有重要意义。5.3.4影响分析5.3.4.1影响对象影响对象是指数据面临安全风险时,可能影响的对象。其中,安全风险主要考虑数据遭到泄露、篡改、损毁或者非法获取、非法使用、非法共享等风险。影响对象通常包括国家安全、经济运行、社会秩序、公共利益、组织权益、个人权益。a)国家安全:影响国家政治、国土、军事、经济、文化、社会
20、科技、电磁空间、网络、生态、资源、核、海外利益、太空、极地、深海、生物、人工智能等国家利益安全。b)经济运行:影响市场经济运行秩序、宏观经济形势、国民经济命脉、行业领域产业发展等经济运行机制。c)社会秩序:影响社会治安和公共安全、社会日常生活秩序、民生福祉、法治和伦理道德等社会秩序。d)公共利益:影响社会公众使用公共服务、公共设施、公共资源或影响公共健康安全等公共利益。e)组织权益:影响组织自身或其他组织的生产运营、声誉形象、公信力、知识产权等组织权益。f)个人权益:影响自然人的人身权、财产权、隐私权、个人信息权益等个人权益。5.3.4.2影响程度影响程度是指数据一旦遭到泄露、篡改、损毁或者
21、非法获取、非法使用、非法共享,可能造成的影响程5DB32/T 51602025度。影响程度从高到低可分为特别严重危害、严重危害、一般危害。对不同影响对象进行影响程度判断时,采取的基准不同。如果影响对象是国家安全、经济运行、社会秩序或公共利益,则以国家、社会或行业领域的整体利益作为判断影响程度的基准。如果影响对象仅是组织或个人权益,则以组织或公民个人的权益作为判断影响程度的基准。开展数据影响分析时,按照以下规则确定影响程度。a)当影响对象是国家安全时:1)如果直接影响政治安全,应将影响程度确定为特别严重危害;2)如果关系其他国家安全重点领域,应将影响程度确定为严重危害;3)其他直接危害国家安全的
22、情形,应将影响程度确定为一般危害。b)当影响对象是经济运行时:1)如果关系国民经济命脉,应将影响程度确定为特别严重危害;2)如果直接危害宏观经济运行,或对行业领域或地区的经济发展造成严重危害,应将影响程度确定为严重危害。c)当影响对象是社会秩序时:1)如果关系重要民生,应将影响程度确定为特别严重危害;2)如果直接危害社会稳定,应将影响程度确定为严重危害。d)当影响对象是公共利益时:1)如果关系重大公共利益,应将影响程度确定为特别严重危害;2)如果直接危害公共健康和安全,应将影响程度确定为严重危害。e)当影响对象是个人或组织权益时,如果影响大规模的个人或组织权益,需要同时研判是否会对国家安全、经
23、济运行、社会秩序或公共利益造成影响以及影响程度。对不同影响对象进行影响程度判断时,除根据以上判断原则外,需要根据其影响对象进行综合判断。5.3.5级别确定规则结合数据分级影响对象与影响程度,综合确定数据级别为核心数据、重要数据和一般数据。为便于数据管理,将一般数据分为三个细分等级,分别为一般数据(3 级)、一般数据(2 级)、一般数据(1 级)。具体的确定规则如下,对应关系见表 1。表 1 传媒行业数据分级规则核心数据重要数据1)数据一旦遭到泄露、篡改、损毁或者非法获取、非法使用、非法共享,直接对经济运行、社会秩序、公共利益造成特别严重危害或可能对国家安全造成特别严重危害、严重危害。2)对领域
24、群体、区域具有较高覆盖度,直接影响政治安全的重要数据。3)达到较高精度、较大规模、较高重要性或深度,直接影响政治安全的重要数据。4)经有关部门评估确定的核心数据1)数据一旦遭到篡改、破坏、泄露或者非法获取、非法利用、非法共享,可能对经济运行、社会秩序、公共利益造成严重危害,对国家安全造成一般危害。2)数 据 直 接 关 系 国 家 安 全、经 济 运 行、社 会 稳 定、公 共 健 康 和 安 全 的 特 定 领 域、特 定 群 体 或 特 定区 域。3)数据达到一定精度、规模、深度或重要性,直接影响国家安全、经济运行、社会稳定、公共健康和安全。4)经行业领域主管(监管)部门评估确定的重要数
25、据。5)重要数据共享、开放需要满足特定条件(如上级部门明确要求,或国家安全工作需要),通常情况下不对外开放级别影响对象、影响程度6DB32/T 51602025一般数据(3 级)一般数据(2 级)一般数据(1 级)1)数据一旦遭到泄露、篡改、损毁或者非法获取、非法使用、非法共享,对个人权益、组织合法权益造成特别严重危害,或者对经济运行、社会秩序、公共利益造成一般危害。2)个人信息中的敏感信息。3)三级数据采用严格的控制方式,在组织内部、关联方共享和使用,采用相关方授权后可向组织外部共享1)数据一旦遭到泄露、篡改、损毁或者非法获取、非法使用、非法共享,对个人权益、组织权益造成严重危害。2)个人信
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