文章总结： 文档解读了国家标准《数据安全技术数据分类分级规则》，确立科学实用与动态更新等五大原则。构建行业与业务双层分类框架及核心、重要、一般三级分级体系，明确数据影响分析与级别判定规则。标准统一了治理方法论，聚焦关键数据保护，实现了风险量化评估，为数据处理者提供了落地指南，对保障国家安全与数字经济发展意义重大。 综合评分： 88 文章分类： 数据安全,技术标准,安全建设,政策法规

数据安全技术 数据分类分级规则

祺印说信安

2026年3月3日 00:00 河南

以下文章来源于豫说网数安 ，作者何威风

豫说网数安 .

网络安全人人有责，贯彻网络安全为人民，网络安全靠人民。网络安全和信息化是相辅相成的。安全是发展的前提，发展是安全的保障，安全和发展要同步推进。

2024年3月15日，国家市场监督管理总局与国家标准化管理委员会联合发布了《数据安全技术 数据分类分级规则》（GB/T 43697-2024）。作为对《中华人民共和国数据安全法》第二十一条所确立的“国家建立数据分类分级保护制度”的核心响应与具体技术落地，该标准为我国各行业、各地区、各部门及广大数据处理者提供了统一、科学、可操作的实施指南。以下将对该标准的正文部分进行系统性分析说明。

一、标准定位、范围与核心原则

本文件开宗明义，其首要目的是为行业主管部门制定细分规范、各地区各部门开展具体工作，以及数据处理者实施内部管理提供通用规则与参考。标准明确排除了国家秘密和军事数据的适用，这厘清了其管辖边界，专注于非涉密但关乎国家安全与公共利益的社会化数据治理。

标准确立了数据分类分级需遵循的五大基本原则，构成贯穿全篇的逻辑主线：

1.科学实用原则：强调分类依据需稳定、常见，分级边界需清晰，确保管理与使用的可行性。

2.边界清晰原则：要求不同数据级别的保护措施应有明确区分。

3.就高从严原则：在数据定级时采取“就高不就低”的策略，当多个因素可能影响分级时，以最高影响程度为准。此原则是风险防范思维的集中体现。

4.点面结合原则：要求既考量单项数据，也须评估数据汇聚融合后可能产生的叠加或衍生风险。

5.动态更新原则：认识到数据属性与风险并非一成不变，要求建立定期审核与更新机制。这些原则共同构建了一个兼顾科学性、严谨性、前瞻性与灵活性的管理框架。

二、数据分类：构建“行业-业务”双层认知框架

标准首次在国家层面系统性地明确了数据分类的通用框架与方法，其核心逻辑是“先行业领域分类，再业务属性分类”。

1. 行业领域分类（第一层锚定）：标准列举了工业、电信、金融、能源、交通运输等主要行业领域。这一层分类将数据置于国家宏观产业管理与监管的语境下，是后续任何细化工作的前提，确保了数据管理与行业监管体系的对接。

2. 业务属性分类（第二层细化）：在行业领域之下，标准提供了九大可选业务属性维度，如业务领域、描述对象（用户数据、业务数据等）、流程环节、数据主体（公共数据、组织数据、个人信息）等。行业主管部门或数据处理者可基于管理需求，灵活选择一个或多个维度进行组合，实现对关键业务数据的精细化归类。例如，工业领域的钢铁数据，可按描述对象细分为研发设计数据、工艺参数等类别。

这种双层框架的设立，解决了以往分类工作中维度混乱、标准不一的问题。它将“数据是什么”的回答，从一个简单的标签，转变为在一个结构化的坐标体系中进行精准定位的过程，为后续的风险评估（分级）提供了不可或缺的、丰富的业务上下文。

三、数据分级：基于风险影响的三级保护体系

数据分级是本标准的技术核心，旨在回答“数据多重要/多敏感”。标准构建了“核心数据-重要数据-一般数据”三级体系，并提供了从要素识别到级别确定的完整方法论。

1. 分级要素识别：标准创新性地提出了需要识别的关键分级要素，包括定性描述的领域、群体、区域、重要性，以及定量或程度描述的精度、规模、深度、覆盖度。例如，“群体”要素指数据描述的人群或组织集合，“规模”要素包括数据存储量、用户规模、生产能力等。对这些要素的识别，是将抽象数据转化为可评估风险对象的关键一步。

2. 数据影响分析：这是分级决策的核心判断过程。标准要求分析数据一旦遭受安全事件（泄露、篡改、损毁、非法获取/使用/共享），可能影响的对象及其程度。

o影响对象：明确为国家安全、经济运行、社会秩序、公共利益、组织权益、个人权益六个层次。这清晰地划定了从国家公域到个体私域的影响光谱。

o影响程度：分为特别严重危害、严重危害、一般危害三级。标准对不同影响对象设定了不同的危害程度判定基准（如国家安全、公共利益以国家社会整体为基准，组织个人权益则以特定组织或个人为基准），并附录了详尽的参考示例，极大增强了可操作性。

3. 级别确定规则：标准通过一张关键的“数据级别确定规则表”（正文表1），将影响对象、影响程度与数据级别直接关联，形成决策矩阵。例如，对国家安全造成“特别严重危害”或“严重危害”的数据，应定为核心数据；对国家安全造成“一般危害”，或对经济运行、社会秩序、公共利益造成“严重危害”的数据，应定为重要数据。

4. 核心定义与关系：标准对核心数据、重要数据、一般数据进行了明确定义。重要数据被界定为可能直接危害国家安全、经济运行、社会稳定、公共健康和安全的数据。核心数据则是重要数据的一个子集，特指那些对领域、群体、区域具有较高覆盖度或达到较高精度、规模、深度，且直接影响政治安全，或关系国民经济命脉、重要民生、重大公共利益的数据。这一定义揭示了核心数据是国家关键利益在数据维度的高度浓缩与体现。

四、实施流程与动态治理

标准不仅规定了“做什么”和“怎么做”，还勾勒了“谁来做”以及“如何管理”的流程。

1. 双层实施路径：

o行业领域层面：主管（监管）部门需参照本标准，制定本行业的细化标准规范，明确分类细则和重要数据、核心数据识别规则，并组织本行业数据处理者开展分类分级及目录报送工作。

o数据处理者层面：组织应首先进行数据资产梳理，然后依据行业规范（如有）或本标准制定内部细则，依次实施数据分类、数据分级，形成分类分级清单与核心/重要数据目录，并按要求上报。标准鼓励数据处理者对范围广泛的“一般数据”进行内部细化分级（如4级、3级），以实现更精细的管控。

2. 全生命周期动态管理：标准将“动态更新原则”贯穿于流程末端，并在附录中列举了数据规模、内容、融合方式、脱敏处理、安全事件、法规要求变化等多种更新情形。这标志着数据分类分级并非一次性项目，而是一项需要持续运营和迭代的常态化治理工作。

五、总结与意义

《数据安全技术 数据分类分级规则》（GB/T 43697-2024）的发布，是我国数据安全治理领域的一项里程碑式进展。它通过构建“先分类、后分级”的清晰逻辑，“行业-业务”的双层分类框架，以及“核心-重要-一般”三级分级体系，将《数据安全法》中相对原则性的制度要求，转化为了一套逻辑严密、要素齐全、方法具体、流程完整的技术执行蓝图。

该标准的意义在于：

1. 统一了方法论：结束了各行业、各地区在分类分级工作中“各自为战”的局面，为全国一盘棋的数据安全治理奠定了共同语言和技术基础。

2. 聚焦了保护重点：通过对“重要数据”和“核心数据”的精准定义与识别指南，引导各方将有限的安全资源集中到保护对国家利益和社会公共利益最具威胁的数据资产上。

3. 实现了风险量化：引入分级要素和影响分析模型，使得对数据安全风险的评估从定性走向半定量化，决策过程更具科学性和可审计性。

4. 衔接了责任链条：明确了从国家行业主管到基层数据处理者的分层职责与工作流程，推动形成了上下联动、协同共治的治理格局。

总而言之，本标准不仅是技术规则，更是一套蕴含了国家数据安全战略意志的治理工具。它的有效实施，将从根本上提升我国对关键数据资产的识别、保护与风险管控能力，为数字经济在安全可信的轨道上高质量发展提供坚实保障。

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