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随着信息技术的飞速发展，数据已成为国家和社会发展的重要战略资源，数据安全风险也随之而来，数据泄露、篡改、滥用等问题日益突出，为了有效应对数据安全挑战，本文将根据数据安全的不同维度，对数据安全进行划分，并针对每个维度提出相应的防护策略。
数据安全划分
1、按数据类型划分
（1）结构化数据：指具有明确格式、易于存储和检索的数据，如数据库、表格等。
（2）非结构化数据：指没有固定格式、难以存储和检索的数据，如文档、图片、音频、视频等。
（3）半结构化数据：介于结构化数据和非结构化数据之间，具有一定结构但不够规范的数据。
2、按数据安全等级划分
（1）一级数据安全：指数据本身不涉及国家秘密、商业秘密和个人隐私，如公开数据。
（2）二级数据安全：指数据涉及国家秘密、商业秘密和个人隐私，但未达到最高等级。
（3）三级数据安全：指数据涉及国家秘密、商业秘密和个人隐私，且达到最高等级。
3、按数据安全风险划分
（1）物理安全风险：指数据存储介质、传输线路等物理设施遭受破坏或被非法访问的风险。
（2）网络安全风险：指网络系统遭受攻击、入侵、篡改等风险。
（3）应用安全风险：指数据在应用过程中遭受泄露、篡改、滥用等风险。
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（4）数据主体安全风险：指数据主体在数据收集、存储、使用、传输、处理、删除等环节的安全风险。
数据安全防护策略
1、结构化数据安全防护策略
（1）数据加密：采用对称加密或非对称加密技术，对结构化数据进行加密存储和传输。
（2）访问控制：根据用户权限，对数据访问进行限制，防止非法访问。
（3）数据备份与恢复：定期对结构化数据进行备份，确保数据安全。
2、非结构化数据安全防护策略
（1）数据脱敏：对敏感信息进行脱敏处理，降低数据泄露风险。
（2）访问控制：根据用户权限，对非结构化数据进行访问控制。
（3）数据审计：对非结构化数据进行审计，确保数据安全。
3、半结构化数据安全防护策略
（1）数据清洗：对半结构化数据进行清洗，提高数据质量。
（2）数据脱敏：对敏感信息进行脱敏处理，降低数据泄露风险。
（3）访问控制：根据用户权限，对半结构化数据进行访问控制。
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4、数据安全等级防护策略
（1）分级保护：根据数据安全等级，对数据进行分类分级保护。
（2）安全评估：定期对数据进行安全评估，及时发现安全隐患。
（3）安全审计：对数据安全事件进行审计，确保数据安全。
5、数据安全风险防护策略
（1）物理安全：加强物理设施安全防护，防止数据泄露。
（2）网络安全：加强网络安全防护，防止网络攻击、入侵、篡改等风险。
（3）应用安全：加强应用安全防护，防止数据泄露、篡改、滥用等风险。
（4）数据主体安全：加强数据主体安全防护，确保数据主体权益。
数据安全是一个复杂的系统工程，涉及多个维度和环节，通过对数据安全进行多维度划分，我们可以更有针对性地制定防护策略，从而有效保障数据安全，在数据安全防护过程中，我们要坚持“预防为主、防治结合”的原则，不断提升数据安全防护能力，为我国数据安全事业贡献力量。
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