【摘 要】
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随着社会经济和科学技术的发展,信息和数据的价值不断提高,在社会经济和企业活动中扮演着越来越重要的角色。近年来,数据泄露事件频繁出现,国家对于数据安全的重视程度也逐年上升,企业数据安全管理和数据安全治理的相关行业标准和国家标准不断被完善,在一定程度上保障了数据依法合规的使用,但是对于如何深入的量化评价指标,尤其是针对于不同行业背景和数据应用场景的评价指标体系还没在研究当中。本文基于DSMM模型,根据
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随着社会经济和科学技术的发展,信息和数据的价值不断提高,在社会经济和企业活动中扮演着越来越重要的角色。近年来,数据泄露事件频繁出现,国家对于数据安全的重视程度也逐年上升,企业数据安全管理和数据安全治理的相关行业标准和国家标准不断被完善,在一定程度上保障了数据依法合规的使用,但是对于如何深入的量化评价指标,尤其是针对于不同行业背景和数据应用场景的评价指标体系还没在研究当中。本文基于DSMM模型,根据研究对象的特点,引入层次分析法,对DSMM模型中不同维度相互影响的关系,建议了能力维度因素对于数据生命周期维度因素的权重关系,使原有的DSMM评价体系进一步量化,即保证了理论支撑又结合了N公司的具体实际情况,形成了一套新的数据安全管理评价指标体系。通过访谈、问卷、旁站等方式实施了数据安全评估,对结果按照权重充分整理,得到了数据生命周期和数据安全能力两个维度评估的结果,并对结果进行了原因分析,根据优先级和公司实际情况确定了数据管理能力优化的目标和范围,从安全能力维度对比了实施优化项目前后的效果,优化项32项,完成31项,总体的完成度为96.88%,N公司的数据安全管理水平显著提高,充分说明了指标评价体系能够反映出企业的真实问题,可以做为科学的评价依据。
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