数据安全的保护对象是数据。只有对数据具有基本认知后，才可以施加适当的数据保护方案。如果不知道数据在哪儿，数据安全显然是空谈。而当我们对数据的安全保护一概而论时，数据必然会面临保护过度或保护不足的问题，数据的使用也会受到很大的影响。
当前，基于安全的数据分类、分级，已成为数据安全领域公认的基础工程，结合方案实施的经验，我们需要深入思考在此背景下面临的重大挑战：如何发现数据？如何对数据进行分级分类？
从安全的角度看数据
从安全的视角看，数据可以分为：个人信息和隐私，商业机密，涉及公共安全、国家安全的信息和国家秘密。这三类数据在医疗行业中均有深刻的体现。
1、个人信息和隐私
当个人信息（PI）的泄露和破坏存在影响人身安全、财富安全和生活安全的风险时，即可被纳入“隐私”范畴。在某种程度上，所有与“个人”相关的信息都可以称之为个人隐私，如消费记录、行动轨迹、用水用电、犯罪记录等，个人信息安全等于隐私安全。
个人信息可分为PII、PFI、PHI三类。PII指个人识别信息，主要是个人基础识别信息，如个人标识信息、住址、联系方式等；PFI指个人财富或财物信息，比如有多少存款、房产与车辆，个人信用等；PHI指个人健康信息，比如病案信息。
其中，PII的最大特征是：依赖于这个标识信息和适当的上下文，可以在现实生活中追溯、定位到真实的人。PII主要包括：（1）指纹、DNA、人像、虹膜等各种可唯一识别的生命特征信息；（2）身份证、驾驶证、健康证、军官证、教师证、学生证、准考证、社保卡等各种证件号码；（3）电话号码、QQ号、微信号码、支付宝账户、微博号码、电子邮件、住址等各种联系方式；（4）姓名、绰号等各种名称；（5）各种账户信息和密码信息等。
PII是个人信息的核心。一般情况下，PFI和PHI脱离了PII之后，就不再具有隐私信息的特征。在医疗行业中，存在大量精确度极高、较为完备的 PII。随着近几年各种支付结算手段的兴起，医院也存储了大量PFI信息。
2、商业机密
从安全的角度看，商业机密和个人隐私的本质没有太大差别，只是信息主体从个人变成了机构和企业。因信息泄露从而会对企业运营、商业竞争、企业声誉带来损伤的数据，都可称之为商业机密，主要包括：
（1）客户资料：客户几乎是任何机构的核心商业机密，包含了众多个人隐私。客户资料的泄露往往会对机构运营造成双重伤害，也即竞争对手的拼抢和客户的“反水”。在医疗、金融、交通等针对个人提供服务的产业而言，客户资料的保护尤为重要。
（2）合同条款、价格和支付信息：这些信息的泄露会给企业运营、商业谈判带来巨大障碍，因为竞争对手获取这些信息后，可以采取针对性策略以获取竞争优势。
（3）财务信息：无论是财务营收、现金流、利润、投资组合，还是人员工资、税务缴纳情况，都构成了企业运营的核心商业机密。财务信息的泄露可能会引起监管方的干预，也可能招来竞争对手的针对性部署与打击。
除此之外，工艺流程、图纸和配方，知识产权、软件代码和研究成果，商业计划和执行各种商业和研发的进展等，也都是非常常见的商业机密。对于医院而言，依据不同的诉求，患者、病案、财务、供应链等各种数据都可能成为对应的商业机密。
3、涉及公共安全、国家安全的信息和国家秘密
由于公共安全和国家安全在很多场合下难以区分和定义，这里统称为“重要数据”。在《数据安全管理办法》征求意见稿中，对重要数据的定义是：一旦泄露可能直接影响国家安全、经济安全、社会稳定、公共健康和安全的数据，如未公开的政府信息，大面积人口、基因健康、地理、矿产资源等，一般不包括企业生产经营和内部管理信息、个人信息等。
在医疗行业，可能涉及的国家机密，包括：重要领导人、秘密战线人员的健康信息；重要的医学和药物科研成果、工艺流程、配方；各种敏感卫生统计信息；传染病等各种卫生应急活动信息。
此外，如果个人隐私大规模泄露，扩展成群体性事件后就会上升为公共安全事件。由于医疗行业具有基础民生特性，很容易从一个普通安全事件演变为公共安全事件。而公共安全事件发酵，则有可能上升为国家安全事件。
从业务的角度看数据
从业务的角度看，很多数据虽然不涉及个人隐私、商业机密和国家秘密，但对业务起到强大的支撑作用。当数据遭遇破坏，就会影响业务正常运行。
1、业务数据
业务数据是业务应用程序在运行过程中产生和使用的大量数据，需要遵循相应的业务逻辑和安全控制。因此一个原始的假设是合理的：非业务程序缺省不应该具有访问业务数据的能力。
2、业务敏感数据
业务数据中会包含大量隐私、商业机密或者重要数据，这些敏感数据需妥善处理，确保安全，非业务应用程序应无法查看敏感数据。
3、意外更新的业务数据
业务数据的意外更新会给业务系统运行带来巨大的、不可预测的影响。业务数据应仅被业务程序所更新，这应作为业务数据更新的基本守则。倘若非业务程序需要更新业务数据，必须经过严谨的审批流程。
4、运行支撑环境数据或系统数据
业务程序和业务数据需要在特定的环境支撑下才可以运行，比如Oracle数据库。当支撑Oracle数据库运行的数据受到破坏，业务系统运行自然不可延续。
5、复制数据
当业务数据经过复制和加工以提供其他用途，这些数据就脱离了业务数据的原有特征，形成了独立的复制数据集合。如果将这些数据导入特定业务程序，则构成了新的业务数据集合。
6、失控数据
当数据通过交换和共享平台流动到了其他部门或者其他机构，从本质上将不再受到本部门或本机构的控制，也就成为了失控数据。
数据治理和分级分类
知道有哪些数据，才可以进行分级分类。有了分级分类，才知道如何给数据加载适当的安全措施。要完成这个工作，就需要进行数据治理和分级分类。
1、暗数据发现
数据如同冰山，大部分潜藏于水面以下，不为人所知，Gartner将其称为“暗数据”。显然，暗数据发现不能依赖于人工，否则巨大的人力成本会把庞大的数据安全治理项目拖垮。
2、数据分类
数据发现为数据分类奠定了坚实基础。数据分类可以从运维、安全、业务、利用等多个角度进行。相对来说，从安全角度进行数据分类会比较简单，我们称之为数据安全治理。
（1）简单分类：
业务数据和非业务数据。这是最容易实践的安全分类方法，不需要对数据本身具有太多了解。这种分类虽然简单，但可以解决实践中的大部分安全问题，其隐含的逻辑是：业务数据是敏感的，任何非业务程序系统访问业务数据都需要经过独立授权，无论是更新、删除还是增加。
（2）隐私分类：
基于隐私和用户信息的分类。在相当多的场合下，如果可以实现匿名化，就可以解决100%的数据安全问题。隐私分类是很容易实践的安全分类方法，前提是识别出所有可以标记出主体识别的信息，比如身份证、社保号码、电话号码、姓名、组织机构名、指纹等。在海量数据中，我们无法识别这些隐私数据，但在暗数据发现的支持下可以很容易做到。
隐私分类一般可以分为以下几类：
▐ 绝对隐私，单个或少量个体泄露就可以带来巨大杀伤力的隐私数据，如国家领导人、公众人物、超级大客户等；
▐ 强隐私，可以精确定义个体的数据，如身份证、姓名、电话号码、人像、指纹等；
▐ 弱隐私，无法独立识别出主体的数据，如年龄、性别、职业、公司、小区等数据。
在分辨出隐私类数据之后，安全措施的加载就比较简单：所有隐私类数据必须经过业务程序处理；如需投放至非业务系统，必须经过脱敏或降敏。
（3）变更分类：
基于业务运行支撑的分类。数据的意外变更会对于业务运行产生什么样的影响？变更破坏之后的可恢复性如何？变更分类可基于以上考虑进行分类：更新、删除、增加、对象删除或者更新。一般来说，主体数据和参考数据的删除、主体数据的标志性变更和参考数据的变更会对业务带来巨大影响，而交易数据的一般性变更、删除、增加对于业务的影响不会太大。比如说，药品条目数据的删除、药品价格的变更，会让业务无法继续或者产生巨大错误，而一条3天前的处方记录被删除，一般不会立刻对业务产生不良影响。
当数据集合中预见到敏感信息不多的时候，基于变更分类的数据分类是一种确保安全又容易实践的分类方法。
（4）业务分类：
基于业务主体性质的个性化分类。要完成业务分类，必须对数据和业务有通透了解。不过一般情况下，大家会“绝望”地发现，机构里根本就没有这样的人来完成这个工作；即使有，高昂的成本也不是普通机构可以承担的。此时你需要一个“救星”：暗数据发现和分类产品。
3、数据分级
当完成了数据分类之后，数据分级就变得比较简单，无非是对数据贴上敏感度标签。简单的数据分级，可以仅仅赋予“敏感级别”即可。如，0：可公开数据，非敏感数据；1：内部公开数据；2：普通敏感数据；3：敏感数据；4：机密数据等。
除敏感级别外，可以增加重要程度、更新影响等维度，以更好地支撑数据分级。
“重要程度”分级如，0：不重要；1：大规模数据泄露；2：少量数据泄露；3：个体数据泄露。
“更新影响”主要用来衡量数据对于业务的支撑力度，0：不重要，数据的变更和删除不会影响业务运行；1：一般，数据的变更和删除会影响部分业务运行；2：重要，数据的变更和删除会导致关键业务或者全体业务的不可运行。
