2020年省考申论模拟题：如何防治我们的数据泄露

【热点背景】

相信不少人遇到过这样的情形：打开电脑，广告弹窗刚好是自己搜索过的某件商品;生日当天，陌生公司的“祝福”信息不请自来……是不是自己的隐私被侵犯了?答案可能并不那么一目了然。这是因为，上网行为一般是被处理过的匿名化数据，不能简单按照个人信息来管理，获取诸如生日等个人信息，背后也未必有什么交易。也正因为数据的收集边界和使用方式的模糊性，让个人信息保护面临种种困难。

【热点聚焦】

大数据时代，我们无时无刻不在生产数据。数据只有在流动、分享、加工、处理的过程中才有价值，海量数据集合而成的大数据，在带来便利和机遇的同时，也产生了安全风险。找到保护和利用之间的平衡点，数据分级分类很有必要。近日公开征求意见的数据安全法明确提出，国家根据数据在经济社会发展中的重要程度以及篡改、破坏、泄露或非法获取、非法利用造成的危害程度，对数据实行分级分类保护。

举例来说，某些企业因为“防护墙”不牢固而被不法分子攻击，一些数据收集方基于平台做非法交易，都会造成数据泄露。数据有没有妥善保存，使用方式是否恰当，目前往往依靠收集者的自律。一旦实现数据的分级分类，什么是可收集、使用、交易的一般信息，什么是不可使用、不可交易的个人隐私或敏感信息，就会有明确界定。相应的，根据数据级别和类别，就有了不同的安全防护措施和判断违规违法行为的依据。可见，数据分级分类既是数据安全治理过程的重要环节，也是数据精细化管控的依据。

今年以来，《工业数据分类分级指南(试行)》《金融数据安全 数据安全分级指南(送审稿)》相继发布，标志着我国数据分级分类工作进入快车道。从工业数据领域看，推动新一代信息技术与制造业深度融合，数据是关键的驱动力。工业数据分级分类管理，企业使用、流动与共享便有章可循。企业打消安全顾虑，方能放心将数据放到平台上，从而释放数据潜在价值，赋能制造业高质量发展。

时下，我国数字经济规模已经超过30万亿元，高效配置数据是推动数字经济发展的关键一环。数据非法获取、泄露及交易，会扰乱经济社会秩序，阻碍数字经济健康有序发展。倘若只顾及商业价值而不管数据安全，只关注使用效率而忽视数据保护，无异于竭泽而渔、饮鸩止渴。推进数据分级分类，长远看必将夯实数字产业的根基。

数据分级，安全防护方案要及时跟上。比如，身份证号码、家庭住址、生物特征等数据，必须在存储、传输和使用过程做好脱敏、加密等工作。此外，随着时间和场景的变化，分级分类标准也应灵活调整。解好数据分类这道“方程式”，我们就能探索出一条与数字时代相适应的数据保护利用之路。

相关内容推荐：