数据风险评估的流程是怎样的？

数据风险评估的流程如下：

一、准备阶段

​确定评估目标

• 明确进行数据风险评估的目的，例如是为了满足合规要求（如GDPR合规）、保障数据安全、提升数据质量，还是为了优化数据管理流程等。

​界定评估范围

• 确定需要评估的数据资产范围，包括特定的业务系统、数据库、文件类型、数据存储位置等。例如，是对整个企业的数据进行评估，还是仅针对某个部门（如研发部门的数据）或者特定的业务线（如电商业务中的订单数据）进行评估。

​组建评估团队

• 团队成员应包括数据专家、信息安全专家、业务分析师、IT技术人员等。数据专家负责数据相关技术问题的分析，信息安全专家专注于安全风险识别与应对，业务分析师从业务角度提供数据价值、业务流程等方面的见解，IT技术人员则协助进行技术系统的检查与分析。

二、资产识别阶段

​数据资产盘点

• 全面梳理企业内的数据资产，涵盖数据库中的表、文件系统中的文件、云存储中的数据等。例如，在金融机构中，要识别出客户账户信息、交易记录、风险评估模型等数据资产。

​确定资产重要性

• 根据数据对业务的重要性、敏感性等因素划分等级。如将客户的支付密码、身份证号码等数据判定为高度重要且敏感的资产，而一些公开的宣传资料数据则相对不太重要。

三、威胁识别阶段

​内部威胁分析

• 考虑企业内部人员的误操作、恶意操作等威胁。例如，员工因疏忽删除重要数据、内部人员为私利泄露数据等情况。

​外部威胁分析

• 探究来自外部的威胁，像黑客攻击、恶意软件入侵、自然灾害等。例如，黑客通过网络漏洞窃取企业机密数据，或者洪水等自然灾害导致数据中心受损。

四、脆弱性识别阶段

​技术脆弱性查找

• 检查技术系统中的漏洞，包括操作系统漏洞、数据库漏洞、网络配置不当等。例如，未及时更新操作系统补丁使系统易受攻击，或者数据库存在注入漏洞。

​管理脆弱性查找

• 评估管理方面的薄弱环节，如缺乏数据安全政策、员工培训不足等。例如，没有明确的数据访问控制政策导致数据访问混乱。

五、风险分析阶段

​风险可能性评估

• 确定威胁利用脆弱性导致风险发生的可能性，可采用定性（高、中、低）或定量（具体概率数值）方法。例如，根据历史数据和行业经验，评估黑客攻击成功的可能性为中等。

​风险影响程度评估

• 分析风险一旦发生对数据资产、业务运营、企业声誉等方面的影响程度，同样可定性或定量。如客户数据泄露可能对企业声誉造成严重损害并导致大量客户流失。

六、风险定级阶段

​划分风险等级

• 根据风险发生的可能性和影响程度将风险划分为高、中、低等不同等级。例如，高风险可能是数据泄露会对企业造成巨大经济损失和严重声誉损害且发生可能性较大。

七、风险应对阶段

​制定应对策略

• 针对不同等级的风险制定相应策略，如高风险采取风险规避、降低等策略，低风险可考虑接受策略。例如，对于高风险的数据泄露威胁，通过加强安全防护技术、完善管理制度来降低风险。

​实施应对措施

• 执行风险应对策略，如部署防火墙、加密数据、进行员工安全培训等措施。

​监控与审查

• 持续监控风险状况，定期审查风险评估的结果和应对措施的有效性。根据企业业务发展、技术更新、威胁环境变化等情况，适时调整风险评估和应对策略。