ERP数据安全防护策略
K目录
■CONTENTS
第一部分数据分类分级2
第二部分访问权限控制11
第三部分数据加密传输16
第四部分安全审计机制24
第五部分终端安全护30
第六部分数据备份恢复37
第七部分漏洞扫描管理41
第八部分应急响应计划48
第一部分数据分类分级
关键词关键要点
数据分类分级的基本原则
1.数据分类分级应基于数据的敏感性、价值、处理方式及
合规要求，遵循最小权限原则和风险导向方法。
2.采用多维分类体系，如按机密性（公开、内部、秘密、
绝密）、可用性（高、中、低）和完整性（核心、重要、一
般）进行划分。
3.结合业务场景动态调整分类标准，例如金融数据需满足
《网络安全法》等法规的强制分级要求。
数据分类分级的技术实现
1.利用数据发现工具自动识别和标记敏感数据，如通过正
则表达式或机器学习算法检测身份证号等关键信息。
2.结合元数据管理平台，建立数据标签体系，实现跨系统
的统一分类与可视化展示。
3.采用数据脱敏技术（如加密、掩码）对高分级数据实施
保护，同时确保分级策略符合GDPR等国际隐私标准。
数据分类分级的合规性要求
1.遵循《数据安全法》《个人信息保护法》等国内法规，明
确不同分级数据的处理规范，如绝密级数据需双人审批访
问。
2.对跨境传输的高分级数据实施额外审查，例如采用安全
评估报告（SAR）证明传输合规性。
3.定期开展合规审计，验证分级策略与欧盟GDPR、CCPA
等国际框架的兼容性。
数据分类分级的动态管理
1.建立数据分级生命周期管理机制，包括初始分级、变更
评估和定期复评，确保持续符合业务需求。
2.引入自动化工作流，例如当数据属性变更时（如客户职
位升级），系统自动调整分级并触发权限更新。
3.结合威胁情报动态调整分级优先级，例如对涉及供应链
风险的数据提升至核心级别。
数据分类分级的业务应用
1.将分级结果与访问控制策略绑定，如核心数据仅授权给
具备必要职责的员工，减少横向移动风险。
2.通过数据分级优化数据治理成本，优先保护高价值数据，
降低对低敏感度数据的管控强度。
3.支持数据资产可视化报表，为业务决策提供依