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数字化转型背景下企业数据保护成熟度模型构建

发布时间:2021-07-26 17:12所属平台:学报论文发表咨询网浏览:

摘要:[目的/意义]数字化转型已经成为数字经济时代企业运营的趋势,不仅互联网企业天然是数据驱动运营的企业,传统企业也会在数字化转型中日益成为数据驱动运营的企业。在此背景下,数据有效保护与数据高效应用同时成为企业数据资产运营的重要方面。[方法/过程]

  摘要:[目的/意义]数字化转型已经成为数字经济时代企业运营的趋势,不仅互联网企业天然是数据驱动运营的企业,传统企业也会在数字化转型中日益成为数据驱动运营的企业。在此背景下,数据有效保护与数据高效应用同时成为企业数据资产运营的重要方面。[方法/过程]本文通过构建企业数据保护成熟度评估模型,聚焦于企业数据有效保护问题。以隐私影响评估(PIA)为指引,参考能力成熟度等理论,结合企业数据保护管理实践,构建了包含三个一级指标,十二个二级指标的企业数据保护成熟度评估模型。[结果/结论]运用该模型到国内三个典型行业,为相关行业的企业数据保护提供了针对性建议。

  关键词:数字经济;数字化转型;数据保护;成熟度评估;能力成熟度;隐私影响评估(PIA)

数字化转型

  数字化转型是数字经济时代企业运营的大势所趋,尤其在新冠疫情的冲击下,各行各业被迫按下了“暂停键冶,但企业的数字化进程却按下了“加速键冶。不仅互联网企业天然是数据驱动运营的企业,传统企业也逐渐向数据驱动转型升级。习近平同志多次指出,要加快数字经济发展,抓住产业数字化、数字产业化赋予的机遇,抓紧布局数字经济,推进数据资源整合和开放共享,保障数据安全。

  在数字化浪潮下,“得数据者得天下冶,数据有效保护与数据高效应用同时成为企业数据资产运营的重要方面。在此背景下,数据保护这一议题已经被提升到前所未有的战略高度,数据保护日益受到产业界和学术界的关注。数据保护最早可从欧洲对个人信息保护的系列法规中初显端倪,而后,2018年《通用数据保护条例》(GDPR)问世则在全球引发了数据保护的广泛讨论与实践。目前学术界对于企业数据保护的研究主要从法律规制下企业的数据合规问题、企业数据面临的信息安全问题、技术与企业数据安全保护这三个角度来开展。角度一:法律规制下企业的数据合规问题。

  毋庸置疑,在数据保护方面,欧盟始终走在世界前沿,其GDPR为全球的数据立法树立了典范,同时也引起了学术界的研究热潮。学者们从该法规的立法、执法和司法三个层面,分析GDPR在企业数据实践操作场景中的适用范围[1]、数据保护原则[2]、数据处理的合法性基础[3]、数据主体的权利等合规问题[4]。GDPR特别提出的数据保护影响评估制度(DataProtectionImpactAssessment,DPIA)的理念与实践也是研究的热点之一,以风险管理为路径的数据保护体系[5],是学者们建议的以促进平台企业自证合规、配合监管的DPIA制度设计构思[6-7]。

  此外,学习欧美国家数据保护立法的“通过设计保护隐私机制冶也是研究者所提出的我国行业数据合规的有益借鉴[8]。角度二:企业数据面临的信息安全问题。随着企业数据集中化和汇聚化程度的加剧,企业面临的数据安全管理也随之迎来了新的挑战。这一方面的研究,学界们从终端、网络、机房、数据以及系统等方面剖析[9、10],提出解决以数据资产管理、数据使用共享、安全风险管控为突出问题的企业信息安全既是大数据时代决定企业成功管理的核心要素[11、12],也是企业实现自我发展的必要措施。并且随着当前市场数据垄断形势越发严峻,研究者还提出了三种有效的数据治理模式,以促进数据安全共享和大数据产业合理规范发展[13]。

  此外,企业敏感数据的安全问题也不容忽视,特别是个人隐私数据安全问题,不仅需要规制系统的法律效力和规则来保护个人信息[14],还应与企业对大数据的应用相联系,需辩证地看待大数据的利用,通过平衡两者的利益关系,以保护企业数据隐私和公民信息安全[15、16]。角度三:技术与企业数据安全保护。企业数据的安全保护与技术实施密不可分,但技术的发展却也使得企业的数据安全面临着更易于泄露的风险。基于扭曲技术、加密技术、匿名技术以及差分隐私技术的隐私保护方法等,是现有的数据安全保护方法系统架构内常用的数据保护技术,但这些技术目前还存在显而易见的数据安全问题。

  在此背景下研究者提出了数据保护架构升级改造的设想,将数据平台与大数据时代企业数据中心结合,使数据备份成为企业数据保护最后一道牢靠的防线[17、18];而基于智能合约、联盟区块链的隐私数据保护方法构思的出现也进一步提升了个人与企业之间数据安全信任机制[19、20];同时,针对企业间的“数据孤岛冶现象,AI技术联邦学习或是解决企业数据保护难题,实现跨企业协同治理的重要技术手段[21]。在企业数据安全能力成熟度模型的实践方面,也有不少学者和机构对此进行了研究和探索:郑斌以大数据背景下数据安全能力框架为基础,分析数据安全保护能力的实现路径[22];李克鹏基于数据安全能力成熟度模型,构建了大数据安全与隐私保护能力的提升方案[23]。

  此外,也不乏以国际主流数据保护法为导向的各类成熟度模型研究:如以通用的隐私原则(GAPP)为基础的AICPA/CICA隐私成熟度模型、In鄄tel隐私成熟度模型;以及以通用数据保护条例(GD鄄PR)为背景的GDPR成熟度框架等,为数据保护官(DPO)和企业组织在全球范围内了解数据保护、隐私和安全的复杂性提供了现实经验参考。然而遗憾的是,现有研究成果主要从宏观层面分析企业数据保护面临的困难以及研究各种技术对企业数据保护的效用,即便是企业数据安全能力成熟度模型的实践案例也多停留在定性阐述阶段,对于企业数据保护能力成熟度的量化评估,相关学术研究还相对缺乏。

  同时对于企业来说,数据保护成熟度的量化研究不但是企业迫于数字时代数据治理的压力,也是企业实现战略目标的关键成功因素。相比于各国自行设立监管法案而言,作为“地缘政治对手无法比拟的全球监管霸主冶,欧盟的行动从国际视角反映了大数据背景下企业数据保护的终极价值追求[24]。

  因而本文从企业实际开展业务过程中的数据监管问题出发,以隐私影响评估(PIA)为指南,以能力成熟度模型和数据安全能力成熟度模型为理论基础,借鉴AICPA/CICA隐私成熟度模型、GDPR成熟度框架以及Intel隐私成熟度模型,构建企业数据保护成熟度评估模型,并将模型运用于国内三个典型行业:金融、保险业;信息传输、计算机服务与软件业;批发、零售业。

  结果不仅表明本模型对企业数据保护成熟度评估的适用性,更揭示出不同发展水平的企业数据保护的不足之处和加强方向,从而能够更加充分地了解现阶段大数据背景下企业数据保护可能存在的风险,帮助企业更加及时、客观、准确地了解其在数据保护方面的成熟度,为数字经济背景下的企业数据运营从保护与合规角度提供了参考。文章余下部分结构安排:第二部分为相关理论介绍;第三部分为模型构建;第四部分为模型应用;第五部分为结论与展望。

  1相关理论

  1.1隐私影响评估

  隐私影响评估(privacyimpactassessment,PIA)被定义为一种用于在组织风险管理框架内识别、分析、消除与个人信息处理相关的活动对隐私产生的影响的制度[25]。作为信息安全领域的常规手段,PIA规定了包括软硬件设施安全、外部非法入侵以及与员工活动等在内的系列信息安全典型威胁。

  PIA不仅适用于各种类型和规模的组织机构以及信息系统,同时还确定了相关的隐私防护要求、涉及的资源与人员、威胁与发生可能性等系列重要过程,成为了很多标准实施过程中的必选理论[26]。如以欧盟GDPR引入的数据保护影响评估(DPIA)为首的制度就是基于PIA理论的创新表现;此外,该理论的政府数据开放实践成效也在以美国、英国等为代表的开放政府联盟成员国发布的隐私影响评估政策中有显著体现[7,27]。

  1.2能力成熟度模型

  成熟度模型的概念始于1986年Humphrey等人应美国国防部软件工程研究所(SEI)的要求,为评估政府承包人交付软件项目的能力所提出的成熟度框架简要概述[28],该框架后来在Humphrey的《管理软件过程》一书中又进行了扩展[29];并以此为基础,经历了四年的演化最终形成了能力成熟度模型(CMM)[30]。是目前国际上最流行实用的软件生产过程标准和软件企业成熟度等级认证标准;该模型虽然来自软件开发领域,但它也被用作一般模式来辅助业务流程。

  1.3数据安全能力成熟度模型(DSMM)

  数据安全能力成熟度理论来源于产业实践积累沉淀,并逐渐形成国家标准《信息安全技术数据安全能力成熟度模型》,由中国国家标准化管理委员会于2019年正式发布,作为组织机构评估自身数据安全能力的科学依据及参考。以采集、传输、存储、处理、交换、销毁六项数据生存周期过程的安全为核心的数据安全能力成熟度模型标准为组织数据安全能力的成熟度提供了基础模型架构,主要体现在安全能力、能力成熟度等级、数据安全过程三个方面。

  其中对组织建设、制度流程、技术工具以及数据安全工作的人员安全意识和相关能力均严格要求的指标是安全能力维度的四个重要衡量方面;以企业数据安全过程计划程度为依据划分出五个层次成熟度作为组织的数据安全能力成熟度等级;最后围绕数据生存周期过程和诸如数据安全策略规划、鉴别与访问控制等11项通用安全过程域构成的数据安全过程维度评估指标,联合形成了数据安全能力成熟度模型开展企业数据保护评估实践的理论内涵[31]。

  综上可知,隐私影响评估注重在组织风险管理框架内有关隐私影响的各方面,致力于减轻相关威胁为隐私保护造成的不良影响,并为影响划分等级,为组织及信息系统的信息安全提供了经典的数据保护理论思路,这与能力成熟度模型及数据安全能力成熟度模型的本质是一致的。结合隐私影响评估的制度原理和成熟度模型的理论内涵,本文将构建数据保护成熟度模型来量化企业数据保护践行成效,推动企业数据资产合规运营。

  2企业数据保护成熟度模型的构建

  2.1数据保护成熟度评估体系构建

  隐私影响评估(PIA)从隐私保护实践涉及的各方重要过程角度来设计确保隐私保护过程直至项目部署完成,为后续许多信息安全风险评估标准提供了惯例参考;能力成熟度模型和数据安全能力成熟度模型从操作运营角度分别围绕组织工作过程改进、数据生存周期提出了成熟度实践的演化步骤。企业实践层面,以通用隐私原则(GAPP)和通用数据保护条例(GDPR)的法律合规为导向,以企业生产实际的数据保护计划为基础的AIC鄄PA/CICA隐私成熟度模型、Intel隐私成熟度模型以及GDPR成熟度框架,为数据保护提供了行业标准示范和全球数据保护的实践示例。

  因此,将数据保护的理论基础与企业实践的成熟度模型结合就可构建企业数据保护成熟度评估模型。根据DSMM对鉴别与访问控制等通用安全过程域的要求,以及PIA的典型威胁项目组成和隐私保护过程,将软硬件安全和外部非法入侵用平台风险表示,其中针对软硬件安全,细分为信息系统缺陷、网络协议漏洞、物理环境缺陷和隐私安全设置四项基本指标;针对外部非法入侵用黑客窃取指标来表示。

  2.2数据保护层次模型构建及模型指标权重计算

  在企业数据保护成熟度评估模型中大多数指标都是定性化,具有一定的模糊性,因此在能力评分的初始值基础上结合指标权重,量化评估结果。为确定指标权重,将指标进行定量分析,本文采用九级标度法量化风险评估指标相对重要性[32]。传统的层次分析法是确定指标权重的一般方法,但是该方法仅仅适用于单专家决策时使用,存在判定结果主观性较强的问题。

  为避免单专家决策造成的主观性强以及权重系数不合理的问题,基于群决策层次分析法可以有效将各专家评分聚集的特性,本文采用群决策层次分析法,邀请32位专家共同参与决策,借助专家经验,更科学地测量分析评估指标权重。然后为更进一步降低群决策层次分析法的指标权重主观性,再运用香农信息熵,计算各项评价指标的熵值,确定指标客观权重,最后将主客观指标进行综合分析[33],获得最终的模型评估指标权重值。

  2.2.1数据保护层次模型构建群决策层析分析步骤与一般层次分析法类似,包括构建多级递阶的层次模型、构造判断矩阵、层次单排序及一致性检验、层次总排序及一致性检验四个步骤[34],该法仅在构造判断矩阵部分有差异,其差异表现在需将各专家单独的判断矩阵聚合成一个共识的判断矩阵。

  3企业数据保护成熟度评估模型应用

  3.1典型行业分析

  为了采用上述数据保护成熟度评估方法和模型对我国大数据企业的数据保护现状进行评估,本文选择国内三个行业:金融、保险业;信息传输、计算机服务与软件业;批发、零售业,并对行业数据保护成熟度评估进行了应用,通过问卷发放的方式不仅获得三个行业数据保护的实际情况,还邀请了32个涉及金融、管理、贸易、法律、信息技术、数据隐私等各领域的专家来为模型指标权重赋值。

  根据专家问卷,考虑到问卷获得的判断矩阵中可能存在多项数据的小误差累积,以及专家在输入数据时,有可能因为某点专业知识的欠缺或理解错误,或者由于误操作给出了错误的判断数据两方面因素,本文利用yaahp软件分别计算并修正各专家的单独判断矩阵后,所有判断矩阵均具有一致性(具体数据见附录),再集结所有专家判断矩阵,计算方式采用数值平均来降低误差,最终获得如下一级指标总排序,专家各层级共识判断矩阵见附录文件。

  3.2典型企业分析

  分析A企业、B企业、C企业数据保护成熟度最终评估情况可知:三个企业得分都或多或少低于或者高于行业标准,如A、C企业得分均明显低于所属金融行业、零售行业的一般水平,而B企业则远超出信息技术行业的平均现状,说明不同行业内不同水平的企业发展参差不齐,但值得关注的是薄弱环节与行业趋势保持一致,即外部威胁是三个企业最大的薄弱领域。

  对于A、C企业来说,薄弱指标首先均覆盖行业薄弱指标(物理环境缺陷、隐私安全设置、黑客窃取、信息保护行为疏忽、数据跨境传输),但由于企业发展水平的差异,A企业在政策影响和隐私保护技术代差方面也存在不足;而相比之下C企业新增了网络协议漏洞一项,说明这两个企业在业内表现稍逊,需多方面考虑数据保护措施,更近一步向行业标准靠近。但B企业仅覆盖黑客窃取和数据跨境传输两项行业薄弱指标,且成熟度得分远高于行业标准,亦表明该企业为业界翘楚,该企业仅需在保持原有数据保护水平的基础上,加强上述两项指标即可向更高水准的数据保护方向发展。

  4结论与展望

  4.1结论

  本文从企业实际开展业务过程中的数据监管问题出发,以隐私影响评估(PIA)为指南,以能力成熟度模型和数据安全能力成熟度模型为理论基础,借鉴AICPA/CICA隐私成熟度模型、GDPR成熟度框架以及Intel隐私成熟度模型,运用群决策层析分析及信息熵构建企业数据保护成熟度评估模型,并以国内三个典型行业:金融、保险业,信息传输、计算机服务与软件业,批发、零售业及对应于三个行业的A,B,C企业为例。实践结果发现了企业数据保护的诸多不足之处,同时对于不同发展水平的企业而言,还存在更多的数据保护问题。表明本模型对企业数据保护成熟度评估的适用性,能够帮助企业更加及时、客观、准确地了解其在数据保护方面的成熟度,为数字经济背景下的企业数据运营从保护与合规角度提供了参考。

  图书管理论文范例:图书情报领域学术深网资源利用探究

  4.2研究局限

  本研究为大数据背景下企业数据保护成熟度提供了可量化的评价工具,深化了企业数据安全的理论研究,推进了大数据企业数据安全监管的实践应用。同时本文还存在不足之处,须在今后的研究中加以改进:评估指标及权重的确定主要通过参考文献、企业调研和邀请专家问卷打分,专家群决策等方式确定,尽管采用信息熵来实践主客观权重的加权计算,但依然存在主观偏差,且问卷填写人员、访谈人员和企业对访谈问题的理解程度差异,指标的覆盖范围和数据保护成熟度初始分值的客观性可能有所欠缺,企业数据保护成熟度模型分析方法的适用性还有待提高。

  参考文献:

  [1]盛小平,杨绍彬.GDPR对科学数据开放共享个人数据保护的适用性与作用分析[J/OL].图书情报工作:1-10[2021-01-04].https://doi.org/10.13266/j.issn.0252-3116.2020.22.005.

  [2]田旭.欧盟个人数据保护法的全球影响成因与启示[J].江西财经大学学报,2020(04):135-147.

  [3]卓丽.GDPR下企业数据合规问题及对策分析[J].北外法学,2020(01):182-196.

  [4]田广兰.大数据时代的数据主体权利及其未决问题———以欧盟《一般数据保护条例》为分析对象[J].中国人民大学学报,2020,34(06):131-141.

  作者:池雅琼1刘峰2,3,4齐佳音

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