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表2中国农业大学数据分级框架

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中国教育网络杂志：2025高校数据治理观察与案例（144页）.pdf

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级，并在数据分类定级的过程中同步更新标业务系统的数据资源目录》。据分类总分法的逻辑体系结构开展，即从总业务条线出发，对业务梳理细分，完善数据分类框架；然后将细分业务的数据进行汇合，按实际需要的数据颗粒度进行细分,即可得到分类定级后的数据资产目录, 这些数据细分结果为数据分级的前提条件。数据一般因业务而产生，供业务需要使用，若无业务需求，也不会有数据的产生和消费。数据分类首先需理清业务，才能区分业务涉及的具体数据。业务条线梳理工作从核心业务条线着手，进行提炼分息系统的业务类别，根据其归属业务类别等级进行初步判定；综合考虑数据规模、析，通过理清业务条线建立关键实体，最数据聚合、数据时效性、数据形态（如是终实现全业务覆盖。数据分类“总分”方式指数据资产的与划分进行。否经汇总、加工、统计、脱敏或匿名化处理) 等因素，对数据级别进行复核，调整形成中国农业大学数据分为学校数据、人汇总与汇总后数据的按需分组，首先需要员数据、业务数据、系统运行和安全数据数据级别评定结果及定级清单。第四，数收集整理各细分业务范围内的数据资产, 据级别审核，即审核数据级别评定过程和四个一级子类。结果，必要时重复数据级别判定及其后工据项、数据文件等。数据定级的基本思路是根据《识别认作，直至安全级别的划定与本单位数据安定指南》将数据划分为核心数据、重要数全保护目标相一致。行数据分类，数据分类流程主要包括这些据、一般数据，并将一般数据划分为3 个步骤：第一，确定数据来源所涉及业务范其中，核心数据和重要数据与《识别认定围，以及数据项在所属业务范围内的关联级别，即一般数据对应 1~3 级，重要数据指南》中的认定一致。敏感数据用于学校为 4 级，核心数据为5级。关系；第二，按照业务所属领域的数据分数据定级过程包括数据资产梳理、数关键或重要业务，一般针对特定人员公开, 类规则，对该业务运营过程中收集和产生据定级准备、数据级别判定、数据级别审且仅为必须知悉的对象访问或使用。敏感的数据进行分类；第三，在收集到业务系核及数据级别批准。各环节具体工作包括: 数据的安全性遭到破坏后，对社会秩序和公共利益造成轻微损害，对学校造成严重梳理与分类，形成统一的数据资产清单, 损害，对人身和财产安全、个人名誉造成机构数据、人员数据、业务数据三个一级严重损害，但不影响国家安全。内部公开进行数据定级合规性相关准备工作。第二, 数据类别的归属情况；第四，确定一级数数据是指可在内部范围内公开流转，一般数据定级准备，即明确数据分级的颗粒度, 据类别后，根据其业务系统所属业务范围及数据项的内容进行二级数据归类，确认键要素(影响对象、影响范围、影响程度)。宜广泛公开的数据。内部公开数据一旦遭二级类别后进行三级类别的确认；第五, 到篡改、破坏、泄露或非法获取、利用共享, 第三，数据级别判定，即按照数据定级规在进行三级类别的确认时，可根据系统设则，结合国家和行业相关法律法规对数据对学校内多个学院、部门的业务运行造成

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