文章架构
1、数据资产的概念
2、数据资产管理的概念
3、数据资产管理策略
4、数据资产价值评估技术
5、数据资产安全保护技术
6、数据资产保护真实案例
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数据资产的概念
（1）什么是资产？
资产就是某个组织或单位拥有的、或者能够控制的东西，这些东西原本是通过买卖或者其他方式得来的，而且现在还能用，能够帮单位赚钱或者提高工作效率。资产可以是实体的东西，比如房子、土地、机器等，也可以是无形的，比如专利、商标或者数据等。
（2）什么是数据资产？
数据资产就是政府、公司或其他单位合法拥有或控制的数据，这些数据能够被衡量，而且使用这些数据能够带来经济上的好处或者社会上的利益。数据资产是一种无形的资产，它可以分为几种类型：
按照数据的组织方式，可以分为整齐排列的数据（结构化数据资产）、有点乱但能看懂的数据（半结构化数据资产）和完全乱糟糟的数据（非结构化数据资产）。
按照数据的使用方式，可以分为原始数据（一次数据资产）、加工过的数据（二次数据资产）和经过深入分析的数据（三次数据资产）。
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数据资产管理的的概念
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数据资产管理策略
数据资产确权的管理策略可以简化为以下两点：
（1）确认数据资产权属：就是用一些技术手段（比如电子认证、区块链等），在多个机构的共同见证下，明确这些数据资产归谁所有；
（2）存证数据资产特性：使用一些技术（比如数字签名、分布式账本等）来记录数据资产在使用过程中的各种特点（比如是谁的、值多少钱、什么时候用的等），这样如果将来有纠纷，这些记录可以用来保护组织的合法权益。
数据资产应用的管理策略主要包括以下三个方面：
（1）识别数据资产来源：就是根据业务需要，确定要用哪些数据资产，并且弄清楚这些数据资产是从哪里来的，确认它们的身份信息；
（2）评估数据资产价值：就是建立一个评价系统，来估算这些数据资产本身的价值，以及使用这些数据资产能带来多大的好处；
（3）溯源数据资产应用过程：就是建立一个跟踪系统，记录数据资产在使用过程中的每一步操作，确保使用数据资产的方式是合法合规的，而且这些记录要能够接受外部的检查和审计。
数据资产盘点策略可以简单理解为以下几个步骤：
（1）制定盘点计划：就是提前规划好要怎么检查数据资产，包括检查哪些数据、检查的标准、步骤和具体时间；
（2）组织盘点人员：就是成立一个专门负责盘点的团队，确定哪些人负责这项工作，并且明确他们的职责；
（3）执行盘点计划：就是盘点团队根据计划，检查数据资产清单和实际的数据资产是否一致、是否准确，并且记录下检查的结果；
（4）处理盘点问题：就是盘点团队在检查过程中如果发现了问题（比如清单和实际数据不符等），要分析原因并及时解决（比如更新清单等）。
数据资产变更的管理策略主要包括以下几个步骤：
（1）建立变更机制：就是制定一套规则，确保数据资产的信息更新及时，和实际情况保持一致。这套规则包括：确定何时需要变更（比如业务变化、重要数据变化、法规更新时），制定变更的流程（比如怎么提出变更、怎么评审、怎么批准、怎么执行等），以及保存变更过程中需要的文件和证明（比如签字、盖章、日期等）；
（2）评审变更方案：就是找一些专家（比如技术、财务、行业方面的专家）来组成一个小组，让他们审查和确认数据资产变更的方案。这个方案要包括数据资产的所有权、信息是否完整、业务上的必要性、是否符合需求、影响有多大等内容；
（3）实施变更方案：就是按照批准的变更方案来更新数据资产，同时做以下几件事：通知相关人员数据资产发生了变更，记录下变更的细节并更新数据资产清单，保存变更相关的文件和材料，以备将来查验和为改进变更策略提供参考。
数据资产处置的管理策略可以简化为以下几个步骤：
（1）建立处置机制：就是制定一套规则，确保数据资产在不再需要时能够被合法合规地处理，比如销毁或者迁移。这套机制包括：确定什么情况下需要销毁或迁移数据资产（比如数据没有价值了、法规变了等），评估数据资产当前的价值（如果没价值了就销毁，还有价值可能就要迁移），制定处置的流程（比如怎么提出处置、怎么评审、怎么批准、怎么执行等），以及保存处置过程中需要的文件和证明；
（2）评审处置方案：就是找一些专家（比如技术、财务、行业方面的专家）来组成一个小组，让他们审查和确认数据资产处置的方案。这个方案要包括处置的风险、价值评估、如何处理剩余价值、销毁的具体方法、处置的时间计划等内容；
（3）实施处置方案：就是按照批准的处置方案来处理数据资产，同时保存和归档处置过程中所有的文件和材料，以备将来查验。
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数据资产价值评估技术
数据资产价值评估的方法主要有三种，下面我会用简单的话来解释每种方法：
（1）成本法：就是根据创建数据资产花了多少钱来估算它的价值。计算方法是大致算出如果现在重新获取这些数据需要多少钱，然后减去因为技术落后或者市场变化导致的价值减少部分。这种方法适用于各种数据资产，优点是容易理解，缺点是有些成本不好分摊，而且价值减少的部分不好精确计算；
（2）收益法：就是根据数据资产未来能赚多少钱来估算它的价值。计算方法是预测未来每年的收益，然后把这些收益折算成现在的价值。这种方法适用于二次和三次数据资产，优点是能体现数据资产的经济价值，缺点是数据资产能用多久和每年能赚多少钱不好确定，折现率也不好精确计算；
（3）市场法：就是参考市场上类似数据资产的卖价来估算价值。计算方法是找到几个类似的数据资产最近或过去的成交价，然后根据技术、数据密度、时间、数据量等因素进行调整。这种方法适用于所有数据资产，优点是能反映市场情况，缺点是需要成熟的市场数据，而且调整系数不好精确求得。
首先，有两个大的评分类别（一级指标）：
成本价值：就是看看为了得到和使用这些数据，我们花了多少钱；
应用价值：就是评估这些数据资产在实际使用中能带来多少好处。
数据资产的成本价值 包括三个小类别（二级指标）：
建设成本：最开始创建数据资产时需要花费的钱；
运维成本：保持数据资产正常运作需要持续投入的钱；
管理成本：管理这些数据资产所花费的钱。
每个小类别下面还有更具体的评分项（三级指标），一共有12个，用来详细计算成本。
数据资产的应用价值 也包括几个小类别（二级指标）：
数据形式：数据看起来是什么样的，是否容易理解和使用；
数据绩效：数据用得怎么样，有没有达到预期的效果。
这些小类别下面同样有更具体的评分项（三级指标），一共有14个，用来评估数据资产带来的实际价值。
数据资产评估的相关指标项目可以概括为以下几个方面：
建设成本：这是指创建数据资产时需要花费的钱，包括数据规划、数据采集、数据核验和数据标识。就像是建房子时的设计和材料费用；
运维成本：这是指保持数据资产正常运转需要持续投入的钱，包括数据存储、数据整合、知识发现、数据维护和设备折旧。就像房子的日常维护和修理费用；
管理成本：这是指管理数据资产产生的费用，包括人力成本、间接成本和服务外包。就像是请物业管理公司来管理小区的费用；
数据形式：这是指数据看起来是什么样的，是否容易理解和使用，包括数据载体、数据规则、数据表达和数据描述。就像房子的结构和装修风格；
数据内容：这是指数据本身的质量，包括数据准确性、数据真实性、数据客观性、数据有效性和数据可靠性。就像房子使用的材料是否优质；
数据绩效：这是指数据在实际使用中的表现，包括数据关联、数据特征、数据预期、数据应用和数据时效。就像房子是否满足了居住的需求，是否舒适和方便。
总的来说，这些指标就像是评价一栋房子的不同方面：设计、建造、维护、管理、外观和实用性。通过这些指标，我们可以全面了解数据资产的价值和效果。
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数据资产安全保护技术
数据资产安全保护，就是用各种方法和工具来确保数据资产在整个使用过程中是安全的，不会被人偷走或者破坏。这就像给你的贵重物品上个保险柜，还要请个保安来看着。
这里面包括两个重要的部分：
（1）权属体系：就像是制定一套规则，明确谁可以看这些数据，谁能修改它们，确保每个人都在正确的范围内使用数据；
（2）技术体系：就是使用各种技术工具，比如密码、指纹识别、监控摄像头等，来保护这些数据不被坏人拿到或者破坏。
数据资产安全保护的目标是保证数据资产的四个特点：
（1）真实性：确保数据是真的，不是假冒的，就像确保你的贵重物品不是假货；
（2）机密性：保证数据是保密的，不让不该看的人看到，就像你的银行卡密码不能让别人知道；
（3）完整性：确保数据是完整的，没有被篡改，就像你的贵重物品不能被损坏；
（4）不可否认性：确保任何对数据的操作都不能否认，就像在监控摄像头下，谁做了什么坏事都能查出来，不能抵赖。
选人：找一些关键人物，比如老板、技术负责人、数据收集人员、使用数据的员工，还有领导这个小组的组长和副组长；
定规矩：制定安保小组的工作制度，比如怎么保护数据、怎么评价工作效果等；
分任务：明确每个人的职责，比如组长负责什么，管理员、审计员该做什么。
分类分级：把数据按照不同的标准分分类，比如数据的类型、重要性等，然后给它们定个级别；
建立目录：把所有数据资产的信息都记录下来，包括数据是什么、有什么用、属于谁等。
认证身份：确认使用数据的人是谁，确保他们是真的、有权限的人；
授权管理：让特定的管理员和审计员来管理权限，确保不是同一个人既管钥匙又管锁；
建立权限模型：根据不同的角色设定不同的权限，比如有的人只能看不能改，有的人可以随便操作；
管理各种权限：包括能看哪些页面、能对数据做什么操作、能访问哪些数据等。
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数据资产保护真实案例
金融风险防控、金融稳定发展工作是金融监管领域的重要任务之一，是当前与未来金融行业发展工作的核心内容。构建金融服务监管平台，已经成为金融科技领域的热点研究方向。（仅有数据安全，其余安全下文已剔除）
二、功能简介
图中，金融账户管理主要是面向金融账户（含银行、证券、保险等相关金融机构）进行资金流动数据监测、信用数据监测；金融账本管理主要是监管机构对上述金融账户机构的资金流动数据、信用数据进行智能分析，并由此实现资金风险防控、信用管控。平台的具体功能如下：
（1）资金流动数据监测：重点监测金融账户的存款、贷款、汇款、理财资金进出等资金流动数据，监测方式（或数据采集方式）包括自动、半自动、人工等；
（2）信用数据监测：重点监测金融账户的信用评级、违约记录、还款能力、信贷历史等信用数据，监测方式（或数据采集方式）包括自动、半自动、人工等；
（3）资金风险防控：分析金融账户的相关资金风险防控（资金总量、资金杠杆率）指标，给出金融账户资金风险防控晴雨表及整改方案；
（4）信用管控：分析金融账户的相关信用数据（尤其是不良信用数据、风险暴露数据），并由此对相关金融账户进行风险溯源、动态管控；
（5）数据核验：构建“黄绿码体系”金融数据核验体系，数据正常的金融账户出具“绿码”，可列入“正面清单”，实行简化管理；数据异常的金融账户出具“黄码”，启动现场检查或复核；
（6）智能分析：包括多源多维分析、资金规模与信用风险内在关系分析、多维度风险预测分析等；
（7）数据呈现：以多种图表方式，呈现相关金融数据，包括金融风险时间表、路线图、施工图、金融风险清单、金融账户运行情况等。
金融服务监管平台与金融监管机构（如银保监会、证监会等）、金融行业（包括银行、证券、保险等金融企业）、金融研究机构、社会公众等有强关联关系。
平台依靠这种关系，采集了大量的数据，并通过相应的质量管控策略、数据分类策略，形成如下4类数据资产：
金融风险数据：**省**市及下设区县近3年的金融风险数据，如金融机构破产数量、不良贷款率等；
资金流动数据：**省**市金融机构（含银行、证券、保险等）近1年资金流动量；
市场情绪数据：**省**市近10年的金融市场情绪数据，如投资者信心指数等；
其他数据：**省**市近10年相关金融区域的市场监管数据、相关金融企业的违规数据。
以下简要叙述《金融服务监管平台的数据资产安全保护系统》（简称数据安全保护系统）的技术架构、系统部署、实施效果。
1.技术架构
针对金融服务监管平台的4类数据资产，**公司采用了相关安全保护技术，对金融服务监管平台数据资产进行了数据真实性、数据机密性、数据完整性、数据操作抗抵赖性“4性”保护，以期确保金融服务监管平台数据资产安全可控且保值增值。
图中，**公司的安全保护技术主要包括两类：一是权属体系，包括用户身份认证技术（身份认证系统）、数据权限操作系统（数据安全区管理系统）；二是技术体系，包括数据分类分级技术、数据加密解密技术、数据处理审计技术、数据......
（1）用户身份认证技术：采用**公司自主研制的智能认证设备，对用户身份进行“国产密码技术 + 指纹生物特征”双因素认证，以确保用户身份的真实性；
（2）数据权限操作技术（数据安全管理系统）：在终端PC设备上构建“数据安全区”且只有通过智能认证设备认证后的授权用户才有访问该“数据安全区”相关文件（数据）的权限，包括查看权限、创建权限、编辑权限、删除权限、打印权限、存储权限等；
（3）数据分类分级技术；依据相关法规政策、金融技术标准，对金融数据资产进行分类分级；
（4）数据加解密技术（数据加密系统）：用户读/写“数据安全区”内的文件（数据）均进行解密/加密“无感知操作”；加/解密过程自动化，即授权用户在对“数据安全区”进行文件（数据）的“读操作”（含查看、创建、编辑、删除、打印等）时，文件（数据）自动解密；在进行“写操作”（如存储）时，文件（数据）自动加密保存；用户操作无感知，即数据安全保护系统在对“数据安全区”进行加密/解密操作时，终端用户是感觉不到的，它不改变系统数据结构，不改变用户使用习惯，不影响用户进行其他非“数据安全区”操作；
（5）数据审计技术（数据审计系统）：数据安全保护系统对“数据安全区”有操作均进行日志记录，以满足相关审计要求；
（∞）数据脱敏、水印、API......系统。
2.系统部署
数据安全保护系统部署情况如图所示。图中，金融平台相关用户包括金融监管部门用户、金融账户相关用户、**公司内部用户等。
3.实施效果
从数据资产安全保护角度，本案例的实施效果主要体现在下述三个方面：
(1)数据资产获得全生命周期保护
采用身份认证系统、数据安全区管理系统、数据加密系统、数据安全审计系统等，确保金融数据资产在“数据安全区”内的全生命周期保护，包括数据资产的存储安全、处理安全、传输安全等，实现了数据资产的“四性”（含真实性、机密性、完整性、抗抵赖性）保护目标。
(2)工作效率不受影响
金融服务监管平台尽管增加了数据资产安全保护系统，但并不影响相关用户的办公或使用效率：该保护系统的应用模式等同于普通PC终端的磁盘分区方式，只是在原系统基础上增加“数据安全区”，“数据安全区”的相关数据操作与磁盘某分区（目录体系）下的文件读写操作相同，只是在用户“无感知”状态下进行了加密或解密操作，不改变和影响用户的使用习惯和操作习惯。
(3)符合国家政策法规要求
数据资产安全保护系统所使用的指纹密码认证系统、数据安全区管理系统、数据加密系统等，均采用国产商用密码算法（含SM2、SM3、SM4），达到国家密码行业的《PC密码卡技术规范》、GMTT 0018 - 2012《密码设备应用接口规范》、GMT/T 0027一2014《智能密码钥匙技术规范》、GMT/T0028 - 2014《密码模块安全技术要求》等产品标准和技术要求，通过国家密码管理局商用密码监测中心监测，并获得国家商用密码产品认证证书。
注释：如有失误，望批评指正！
后面会写下Windows和liunx的应急响应技巧、容器、还有一些网络安全、数据安全
后台输入“Windows应急响应手册、linux应急响应手册、数据安全政策、数据安全治理、电力、工业、金融、0731、0830、0911”有相关资料可供下载！