《工业数据分类分级指南(试行)》解读(附全文)

2020-03-06

来源:工信部

2020年2月27日,工业和信息化部办公厅印发了《工业数据分类分级指南(试行)》(以下简称《指南》)。现将《指南》有关内容解读如下。

问:《指南》出台的背景是什么,对于支撑企业数字化转型发展具有哪些意义?

答:党中央、国务院高度重视大数据在推动数字经济发展中的作用。习近平总书记在十九大报告中强调要推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合,在十九届中央政治局第二次集体学习中提出要实施国家大数据战略,构建以数据为关键要素的数字经济。十九届四中全会首次提出将“数据”作为生产要素参与分配,这为数据赋予了新的历史使命。国务院印发《促进大数据发展行动纲要》,要求全面推进我国大数据发展和应用,加快建设数据强国,释放技术红利、制度红利和创新红利。

当前,我国大数据技术在工业领域用户需求精准分析、生产过程改进优化、营销管理智能决策等方面的应用方兴未艾。工业数据作为新的生产要素资源,支撑供给侧结构性改革、驱动制造业转型升级的作用日益显现,正成为推动质量变革、效率变革、动力变革的新引擎。但与此同时,工业数据也存在管理执行不到位、开发利用不深入、流通共享不充分等问题,尚未完全发挥对数字经济的放大、叠加和倍增作用。

工业数据分类分级是提升企业数据管理水平的基础,是有效挖掘数据价值、实现企业生产方式变革的必由路径。《大数据产业发展规划(2016-2020年)》将分类分级作为数据管理要点。《工业控制系统信息安全防护指南》提出对数据进行分级分类管理。《数据管理能力成熟度评估模型》(GB/T 36073-2018,以下简称DCMM)明确将数据分类分级作为数据管理能力第2级(受管理级)至第5级(优化级)的基本要求。因此,亟需制定工业数据分类分级指导性文件。

问:《指南》的定位是如何考虑的,主要内容有哪些?

答:《指南》旨在指导企业全面梳理自身工业数据,提升数据分级管理能力,促进数据充分使用、全局流动和有序共享。一是明确企业为数据分类分级主体。工业企业、工业互联网平台企业等作为工业数据的所有者和使用者,承担开展数据分类分级、加强数据管理等主体责任。二是与DCMM互为补充、相互衔接。《指南》将与DCMM贯标工作有机结合,引导企业通过数据防护技术应用、管理流程优化、组织体系变革等方式,实现工业数据管理能力跃升。三是以可操作、可实施为原则持续完善。为确保《指南》内容的有效性和适应性,拟以实践效果为导向,在试点工作中不断改进优化,适时予以修订。

《指南》共4章16条,主要内容包括:第一章总则,阐述编制目的及依据,提出工业数据的基本概念,明确适用范围和原则;第二章数据分类,企业结合行业要求、业务规模、数据复杂程度等实际情况,围绕数据域进行类别梳理,形成分类清单;第三章数据分级,按照每类工业数据遭篡改、破坏、泄露或非法利用后可能带来的潜在影响,将数据划分为3个级别;第四章分级管理,针对有关主管部门和企业建立数据管理制度、实施差异化管理进行描述,为DCMM贯标等提供参考依据。

问:各方应该如何落实《指南》,共同促进工业数据管理水平的提升?

答:企业应落实工业数据分类分级主体责任。一是制度要“实”,企业要建立健全工业数据分类分级管理制度,明确信息化部门、生产部门、行政部门等多方协同的工作机制。二是梳理要“全”,按照纵向贯穿管理层至控制层、横向覆盖全流程环节的原则,围绕数据域全面实施数据分类,形成企业工业数据清单。三是分析要“准”,鉴于不同行业、不同规模的企业因数据受损所致后果的评价标准、承受能力均存在差异,建议各行业、企业应结合自身实际,从有利于数据管理的角度,研究制定科学合理的量化定级指标。四是管理要“细”,切实做好对工业数据的差异化防护,不断完善数据管理措施,充分挖掘数据作为生产要素的潜在价值。

地方工业和信息化主管部门负责推动本辖区内工业数据分类分级工作,配合工业和信息化部做好宣贯培训、试点示范等相关工作。有关行业、领域管理部门可参考《指南》制定适用本行业、本领域的标准或规范,为企业提供针对性指导。工业数据分类分级是一项较为复杂的系统性工作,《指南》是开展工业数据分级管理的基础规范,我们将根据试行期间各方反馈,不断完善相关内容,引导企业持续提升工业数据管理水平。


附《指南》全文:

工业数据分类分级指南(试行)

第一章 总则

第一条为贯彻《促进大数据发展行动纲要》《大数据产业发展规划(2016-2020年)》有关要求,更好推动《数据管理能力成熟度评估模型》(GB/T 36073-2018)贯标和《工业控制系统信息安全防护指南》落实,指导企业提升工业数据管理能力,促进工业数据的使用、流动与共享,释放数据潜在价值,赋能制造业高质量发展,制定本指南。

第二条本指南所指工业数据是工业领域产品和服务全生命周期产生和应用的数据,包括但不限于工业企业在研发设计、生产制造、经营管理、运维服务等环节中生成和使用的数据,以及工业互联网平台企业(以下简称平台企业)在设备接入、平台运行、工业APP应用等过程中生成和使用的数据。

第三条本指南适用于工业和信息化主管部门、工业企业、平台企业等开展工业数据分类分级工作。涉及国家秘密信息的工业数据,应遵守保密法律法规的规定,不适用本指南。

第四条工业数据分类分级以提升企业数据管理能力为目标,坚持问题导向、目标导向和结果导向相结合,企业主体、行业指导和属地监管相结合,分类标识、逐类定级和分级管理相结合。  

第二章  数据分类

第五条工业企业结合生产制造模式、平台企业结合服务运营模式,分析梳理业务流程和系统设备,考虑行业要求、业务规模、数据复杂程度等实际情况,对工业数据进行分类梳理和标识,形成企业工业数据分类清单。

第六条工业企业工业数据分类维度包括但不限于研发数据域(研发设计数据、开发测试数据等)、生产数据域(控制信息、工况状态、工艺参数、系统日志等)、运维数据域(物流数据、产品售后服务数据等)、管理数据域(系统设备资产信息、客户与产品信息、产品供应链数据、业务统计数据等)、外部数据域(与其他主体共享的数据等)。

第七条平台企业工业数据分类维度包括但不限于平台运营数据域(物联采集数据、知识库模型库数据、研发数据等)和企业管理数据域(客户数据、业务合作数据、人事财务数据等)。

第三章 数据分级

第八条根据不同类别工业数据遭篡改、破坏、泄露或非法利用后,可能对工业生产、经济效益等带来的潜在影响,将工业数据分为一级、二级、三级等3个级别。

第九条潜在影响符合下列条件之一的数据为三级数据:

(一)易引发特别重大生产安全事故或突发环境事件,或造成直接经济损失特别巨大;

(二)对国民经济、行业发展、公众利益、社会秩序乃至国家安全造成严重影响。

第十条潜在影响符合下列条件之一的数据为二级数据:

(一)易引发较大或重大生产安全事故或突发环境事件,给企业造成较大负面影响,或直接经济损失较大;

(二)引发的级联效应明显,影响范围涉及多个行业、区域或者行业内多个企业,或影响持续时间长,或可导致大量供应商、客户资源被非法获取或大量个人信息泄露;

(三)恢复工业数据或消除负面影响所需付出的代价较大。

第十一条潜在影响符合下列条件之一的数据为一级数据:

(一)对工业控制系统及设备、工业互联网平台等的正常生产运行影响较小;

(二)给企业造成负面影响较小,或直接经济损失较小;

(三)受影响的用户和企业数量较少、生产生活区域范围较小、持续时间较短;

(四)恢复工业数据或消除负面影响所需付出的代价较小。

第四章  分级管理

第十二条工业和信息化部负责制定工业数据分类分级制度规范,指导、协调开展工业数据分类分级工作。各地工业和信息化主管部门负责指导和推动辖区内工业数据分类分级工作。有关行业、领域主管部门可参考本指南,指导和推动本行业、本领域工业数据分类分级工作。

第十三条工业企业、平台企业等企业承担工业数据管理的主体责任,要建立健全相关管理制度,实施工业数据分类分级管理并开展年度复查,并在企业系统、业务等发生重大变更时应及时更新分类分级结果。有条件的企业可结合实际设立数据管理机构,配备专职人员。

第十四条企业应按照《工业控制系统信息安全防护指南》等要求,结合工业数据分级情况,做好防护工作。

企业针对三级数据采取的防护措施,应能抵御来自国家级敌对组织的大规模恶意攻击;针对二级数据采取的防护措施,应能抵御大规模、较强恶意攻击;针对一级数据采取的防护措施,应能抵御一般恶意攻击。

第十五条鼓励企业在做好数据管理的前提下适当共享一、二级数据,充分释放工业数据的潜在价值。二级数据只对确需获取该级数据的授权机构及相关人员开放。三级数据原则上不共享,确需共享的应严格控制知悉范围。

第十六条工业数据遭篡改、破坏、泄露或非法利用时,企业应根据事先制定的应急预案立即进行应急处置。涉及三级数据时,还应将事件及时上报数据所在地的省级工业和信息化主管部门,并于应急工作结束后30日内补充上报事件处置情况。

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