文章总结： 该文档为电力行业数据安全分类分级提供系统指南，提出五大基本原则和五维分类方法，建立四级风险等级体系，明确数据共享开放规则。文档详细阐述了分类分级流程、组织职责分工及安全保护管控要点，要求高安全级别数据细化至字段级管控，强调数据脱敏、加密传输等技术措施，为电力企业数据安全治理提供了可操作的实施方案。 综合评分： 80 文章分类： 数据安全,安全建设,技术标准,应用安全,解决方案

电力行业数据安全分类分级指南

苏说安全

2026年3月24日 07:00 安徽

本文件界定了电力行业数据分类分级的术语和定义，给出了基本原则、数据分类、数据分级、数据分类分级管理、数据分类分级安全保护的内容。

基本原则

科学适用原则：分类分级体系应兼具理论科学性与业务适用性，以GB/T 43697-2024《数据安全技术 数据分类分级规则》中的分类方法论为基础，紧密结合电力行业特征选取稳定、可操作的分类维度。

边界清晰原则：数据分级的主要目的是为了数据安全，各个数据级别应做到边界清晰，对不同级别的数据采取相应的保护措施。

动态更新原则：根据数据的业务属性、重要性和可能造成的危害程度的变化，对数据分类分级、重要数据目录等进行定期审核更新。

业务导向性原则：以组织战略目标、业务流程及数据价值为核心，确保分类分级结果与业务需求高度匹配。

协同共治原则：建立跨部门协作机制，确保数据分类分级与安全防护、合规管理、技术实施等环节协同一致。

数据分类

分类建议：应按电力数据的多维特征及其相互间存在的逻辑关联进行科学、系统的分类；使用的词语或短语应能准确表达数据类目的实际内容、内涵和外延，相同概念的用语应保持一致；应结合现实需求，符合标准使用者对电力数据区分和归类的普遍认知；应保持与国家、地方、行业法律法规关于电力数据分类分级的标准和要求相一致；原则上同一分类维度内，同一条数据只分入一个类目；应选择分类对象的最稳定的本质特性作为数据分类的基础和依据。

分类维度：业务领域维度是以电力行业的业务为导向，依据业务范围对电力数据的一级大类进行细分，如以生产、管理、营销三个大类进行业务主题划分；数据主体维度基于电力行业的业务大类，按照不同的数据主体或属主关系进行细化分类，如以发电企业、输配电企业、用电客户、监管部门进行数据主体主题划分；数据来源维度是按照数据来源、收集方式进行细化分类，通过以数据的归属为界限对数据进行划分，如以设备运行数据、用户用电数据、企业管理数据来源主题划分；数据安全风险维度结合泄露可能性、篡改影响、合规风险等动态因素，量化数据面临的安全威胁，如以用户隐私数据、关键基础设施数据、合规监管数据、公开数据进行数据安全风险主题划分；数据生命周期维度包括采集期、存储期、使用期、销毁期，数据分类需适应全生命周期变化进行维度分类，如以采集期、存储期、使用期、销毁期进行生命周期主题划分。

分类方法：明确数据范围，按照行业领域主管（监管）部门职责，明确本领域管理的数据范围；细化业务分类，结合部门职责分工，明确行业领域或业务条线的分类（注1：电力领域数据根据业务性质分为生产业务、营销业务、管理业务三大类），按照业务范围、运营模式、业务流程等，细化行业领域或明确各业务条线的关键业务分类（注2：生产业务可分为发电管理域、输电管理域、配电管理域、变电管理域、调度管理域、规划建设管理域、物资管理域等）；业务属性分类，选择合适的业务属性，对关键业务的数据进行细化分类；确定分类规则，梳理分析各关键业务的数据分类结果，根据行业领域数据管理和使用需求，确定行业领域数据分类规则，可采取“业务条线—关键业务—业务属性分类”的方式给出数据分类规则（注3：电费核算与发行业务类别可标识为“营销服务-电费管理域-结算执行管理-电费核算与发行业务”）。

数据分级

分级建议：应客观且可被校验，即通过数据自身的属性和分级规则即可判定其分级；电力数据的分级应与其共享、开放的类型、范围、审批和管理要求直接相关；应按照就高从严原则确定数据级别；应充分考虑数据聚合情况、数据体量、数据时效性、数据脱敏处理等因素；应结合具体应用场景定级。

数据分级要素识别：影响对象是指数据面临安全风险时可能影响的对象，包括国家安全（影响国家政治、国土等国家利益安全）、经济运行（影响市场经济运行秩序等经济运行机制）、社会秩序（影响社会治安和公共安全等社会秩序）、公共利益（影响社会公众使用公共服务等公共利益）、组织权益（影响组织自身或其他组织的生产运营等组织权益）、个人权益（影响自然人的人身权等个人权益）。影响程度从低到高划分为无影响、轻微影响、中等影响、严重影响，严重影响指数据被破坏后对社会秩序和公共利益造成严重损害或对国家安全造成损害、可能导致全部业务无法开展造成重大经济损失、可能导致被监管部门严重处罚；中等影响指对公民等合法权益造成严重损害或对社会秩序和公共利益造成损害但不损害国家安全、可能导致部分业务无法开展造成较大经济损失、可能导致被监管部门较严重处罚；轻微影响指对公民等合法权益造成损害但不损害国家安全等、可能导致个别业务短时间无法开展造成轻微经济损失、可能导致被监管部门轻微处罚、可能对本法人和其他组织造成一定程度损害；无影响指对国家安全等均无影响、仅造成微弱影响但不影响业务正常开展。

数据等级描述：数据等级分为四级，从高到低分别为4级高风险、3级中风险、2级低风险、1级一般风险。4级指数据安全属性遭到破坏后影响范围大（跨行业或跨机构），主要用于行业内大型或特大型机构中的重要业务使用，一般针对特定人员公开且仅为必须知悉的对象访问或使用；3级指不涉及国家秘密，但与国家安全、经济发展以及公众利益密切相关的数据，未经授权被披露等可能对国家安全造成一般影响或对公共利益造成严重及特别严重影响，原则上应当不予共享；2级指不涉及国家秘密且不属于敏感数据，但与国家安全等有关且不宜公开的数据，未经授权被披露等可能对国家安全造成轻微影响或对公共利益造成轻微或一般影响，原则上应当有条件共享；1级指不涉及国家秘密且不属于敏感数据、内部数据，但法律法规规定理应公开的数据，未经授权被披露等对国家安全及公共利益无任何影响。

数据共享、开放与安全级别：1级数据建议无条件共享、无条件开放；2级数据建议通过申请审批方式获得，对外有条件共享开放；3级数据建议通过申请审批方式获得，有条件共享，对外不予开放；4级数据原则上不予共享，禁止对外开放。

数据分级方法：确定数据分级对象（最小数据类或具体数据字段）；确定数据安全受到破坏时造成影响的客体（国家安全、社会公共利益、电力行业机构利益和个人信息主体利益）；评定对影响客体的影响程度（对照数据分级影响程度参照表映射，判断安全事件时对影响客体的侵害程度）；确定数据分级对象的安全等级（取影响程度中的最高影响等级为该数据对象的重要敏感程度）。

数据级别变更：数据聚合因素方面，数据原始用途或所在系统改变时聚合数据部门应重新定级，聚合数据安全级别一般不低于所汇聚原始数据的最高级别，原则上不允许原始数据落地仅允许获取分析处理结果且原始数据和临时数据使用后应在中间存储环节有效清除；数据体量因素方面，超过10000条一级数据汇聚应升级为二级数据，超过500条二级以上数据汇聚应升级成为三级数据；数据时效因素方面，分类分级之初即考虑时效性并评估级别，将不同时效性数据分不同类别确定级别，同一类数据在某时间点前后级别不同时应清楚说明并通知相关人员知悉；数据加工因素方面，对数据汇总分析加工后产生的数据若与原始数据差异较大应重新定级，采用技术手段抹去或替换敏感字段的数据可等于、低于原始数据级别，加工过程中应对原始数据和临时数据进行保护且使用后宜在中间存储环节有效清除。

数据分类分级管理

组织与职责：建立数据分类分级组织保障，明确决策机构和最高责任人（负统筹和决策职责，最高责任人负全面领导责任）、牵头部门（负责推动工作开展、制定管理办法等、协调解决问题、进行工作评价）、实施部门（负责本部门数据分类分级具体实施，梳理数据资源并提交给牵头部门）；建立数据分类分级制度保障，明确总体要求，相关制度、规范等的制定、发布、维护和更新机制及评审修订周期，绩效考评和评价机制，数据资产分类分级清单的确立、审核、修订周期和原则，数据分类分级保护的总体原则和目标，操作人员的操作规程。

分类与分级流程：建立数据资源目录，梳理每个部门所有数据资源再逻辑汇聚，合并统一列表形成数据资源目录；数据资源分类，根据电力行业数据管理特点按树形结构建立数据资源分类目录树，将整理后的数据资源列表对应到目录树确定数据类型；数据资源分级，根据电力行业数据重要程度和敏感程度确定安全等级；安全级别审核，对分类分级结果进行审核形成清单；建立数据分类分级清单，内容包括所属部门、所在系统、数据类型、安全等级、内容描述、数据量、保存位置、保存期限、数据处理情况、数据对外提供情况、数据生命周期各环节安全措施配套情况等，并建设必要技术手段确保清单覆盖全面、信息真实完整。

数据分类分级安全保护

管控要点：根据数据分类分级管理制度对数据进行分类分级，对于数据库中存储的高安全级别数据（如中风险以上的数据）应细化至数据库表的字段级；原则上未经过脱敏处理的数据不可降级使用，若确有需要应执行严格授权审批流程并对降级使用数据进行全过程审计，使用完毕后恢复原安全级别；数据传输过程中涉及高安全级别数据（如中风险以上的数据）应对数据报文进行加密并采取措施保证机密性和完整性；在使用数据或披露前涉及中风险以上数据的应采用数据脱敏技术确保使用、对外披露等场景的脱敏；对于个人敏感信息的安全管控还应满足GB/T 35273信息安全技术个人信息安全规范中对个人敏感信息的安全管控要求。

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本文转载自：苏说安全 《电力行业数据安全分类分级指南》