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數據安全治理課程

【課程背景】
數字化時代下，伴隨著多源異構的數據特征，在數據生產、數據傳輸、數據計算和工業控制等環節暴露出了非常多的數據安全隱患。尤其是近些年來，我國在工業數字化、智能制造的過程中由于數字化轉型的進程中伴隨著軟硬件不同源、協議不一致等問題，數據安全已經成為近些年來企業在實施數字化轉型過程中必須要面臨的問題。
 本節課將系統從信息學的發展史中透析當今數字化時代所碰到的數據安全問題，并提出相關的對策，幫助學員在數字化轉型過程中敏銳感知到數據安全風險，在日常工作中盡量避免相關問題的發生。

【授課對象】
業務、數據部門

【課程大綱】
從網絡安全到數據安全
1.信息學的歷史：從信息的產生到信息的傳輸
2.信息的價值
3.移動通訊技術的發展
4.從CT、IT到DT時代的演變
5.網絡通訊和信息數據安全的問題
（1）信息發生-信息
（2）信息傳輸-網絡
（3）信息計算-計算
（4）信息應用-訪問
數字化時代對傳統網絡信息安全帶來的挑戰
1.工業數字化的特點
（1）5G+邊緣云+物聯網，設備泛鏈接、邊緣云的工業設備統一性要求
數字化轉型從單元走向系統，對數據的訪問要求更高
工業控制，對計算精度、網絡傳輸和自動化有更高的要求
2.企業數字化轉型對數據的要求
（1）從單元數據到系統數據
（2）多源異構數據
（3）數據集成、管理
（4）數據資產
（5）數據訪問API接口
（6）跨部門、跨組織的數據訪問
3.工控整個環節所面臨的的數據安全問題
（1）數據的采集-物聯網傳感器、互聯網、手工錄入的數據安全問題
（2）數據的傳輸-工業以太網、5G/6G的網絡安全
（3）數據的存儲：云服務下的數據安全問題
（4）數據的計算：基于AI算法的軟件開發和病毒、漏洞、后門
（5）數據的訪問：內外部訪問權限問題導致的數據外泄
數字化時代的數據安全
1.數據治理下的數據安全治理
2.數據安全治理的定位和指導理念
3.數據安全治理的策略和流程
（1）數據安全治理所要遵循的原則
（2）數據分級分類
（3）數據資產梳理
4.數據安全治理的關鍵環節
（1）數據采集-物聯網傳感器與API
（2）數據傳輸-網絡
（3）數據存儲-云
（4）數據計算-軟件與AI
（5）數據訪問-權限
5.數據安全治理的保障措施
（1）高層重視
（2）中層培育相關人才
（3）基層意識
（4）全員懂技術

數據安全治理課程