作者簡介：關昕健，某運營商安全專家，2015年獲CISSP認證，長期負責企業安全運營工作，關注國內外數據安全動態與解決方案，持續開展數據安全運營實踐。

近年來，隨著《數據安全法》的出臺和國家數據局的成立，數據要素的重要性日益凸顯。為了更好發揮數據要素作用，企業需要持續貫徹數據安全管理和技術要求，并根據企業內部業務系統、業務流程特點以及安全趨勢，選擇適用且易用的技術工具，不斷調整和優化，從而建立長效的數據安全運營機制。

本篇將分享企業安全運營態勢、數據安全運營體系和數據安全運營實踐，系統介紹企業安全運營及數據安全運營的實際應用。

一、數據安全運營態勢

1.?數據安全運營的三階段

從國家層面審視，自2014年起，數據戰略已正式啟動，歷經近十年的發展，逐步從起步階段過渡到深化實施階段：

·1.0階段：國家層面開始關注數據安全，頂層設計啟動，《網絡安全法頒布》。

·2.0階段：國家數據戰略實施，《數據安全法》發布。

·3.0階段：數據交易、數據智能、數據匯聚和數據流通的完善與上升，從"數據大國"向"數據強國"轉變，《個人信息保護法》《數據出境安全評估》《反電信網絡詐騙》法律、條例等頒布。

對于企業而言，大數據的建設與運營同樣經歷了多個關鍵階段，隨著企業數據的演變，數據安全運營策略也相應發生轉變。

初期，大多數企業聚焦于構建數據中心，集中管理生產數據和業務數據，開啟大數據分析的新紀元。這一階段被視為數據安全運營的1.0時代，此時企業對于數據安全的認知尚淺，主要側重于邊界防護，確保數據如保險箱般安全無虞。

隨著大數據技術的深入應用，數據在企業內部流通變得更為頻繁，不同系統間的數據交互也日趨復雜。這一階段，數據不僅助力業務系統的發展，更逐漸展現出作為生產要素的潛力。特別是2022年底數據政策出臺后，數據被視為可流通、可交易的資產，其價值在共享與交易中得以體現。

進入2023年，隨著AI技術的崛起，數據智能時代正式開啟。企業開始探索如何利用AI技術實現數據的智能化應用，從而推動業務創新與發展。與此同時，隨著相關法律法規的不斷完善，數據安全監管日益嚴格，企業安全運營策略也需相應調整。

回顧數據安全運營的三個階段，從初期的物理環境安全、邊界防護，到如今的數據流通安全、資產保護，整個策略實現了從內到外、從靜到動的轉變。企業不僅要確保數據存儲環境的安全，更要關注數據在流通、共享、交易等過程中的安全，以保護核心數據資產，實現數字化增值。

在此過程中，企業需不斷探索與實踐，完善數據安全運營策略，以適應快速變化的市場環境和技術發展。

2.?數據泄露成本報告

IBM Security發布的2023年數據泄露成本報告再次強調了數據安全的嚴峻性和高昂的代價。這份具有18年歷史的權威報告為我們提供了深刻的見解，促使我們重新評估并優化數據安全的運營策略。

報告中的一個顯著數字是數據泄露的平均成本已達到445萬美元，這一數字在過去18年中持續上升，凸顯了數據泄露對企業和社會的巨大影響。盡管近年來增幅有所放緩，但從2020年的386萬美元到如今的445萬美元，依然增長了15.3%，表明數據泄露問題在全球范圍內依然嚴峻。

安全團隊在應對數據泄露方面發揮的作用至關重要。然而，令人擔憂的是，數據泄露事件被內部安全團隊主動發現的概率僅為三分之一。這意味著大部分的數據泄露事件是由外部力量發現的，如公安局或攻擊者直接與企業聯系。這突顯了企業內部監測和威脅應對能力的不足，亟待加強。

數據泄露的成本不僅僅體現在直接的經濟損失上，還包括了監測和上報、業務成本損失、響應和通知、第三方責任和可能的訴訟等間接成本。這些成本不僅影響企業的財務狀況，還可能損害企業的聲譽和客戶信任。其中，監測和上報的成本尤為昂貴，因為它需要企業投入大量資源來發現、報告和應對數據泄露事件。

為了降低數據泄露的成本和風險，企業需要采取一系列措施。首先，加強內部安全團隊的建設和培訓，提高他們監測和應對威脅的能力。其次，建立完善的數據泄露應急響應機制，確保在發現數據泄露后能夠迅速、有效地采取行動。此外，企業還應加強對供應鏈伙伴的管理和風險評估，確保合作伙伴也具備相應的數據安全保障能力。

根據IBM Security的2023年報告，網絡釣魚無疑是最大的誘因。盡管數據泄露事件可能看似復雜，但往往其根源在于這種傳統的攻擊方式——網絡釣魚。這再次強調了數據安全人人有責的重要性，因為任何能夠接觸到企業數據和內部網絡的人，都可能成為潛在的攻擊目標。網絡釣魚者通過誘騙用戶點擊惡意鏈接或下載惡意附件，輕松獲取用戶終端的權限，進而竊取身份憑證，從而非法訪問系統并竊取數據。更惡劣的是，他們還可能利用這些權限安裝遠程控制工具，進一步獲取敏感信息。

另一個常見的原因是身份憑證的失竊和泄露，這通常源于弱密碼或密碼管理不當。這種基本的安全疏忽，往往給企業帶來意想不到的損失。

此外，商業合作伙伴被入侵也是導致數據泄露的重要原因之一。近年來，這一因素迅速上升為第三大原因。當企業與合作伙伴之間存在專線或專網連接時，攻擊者有可能通過供應鏈滲透進企業網絡。這提醒我們，在防范外部攻擊的同時，也不能忽視對供應鏈安全的管理。

這表明，人為因素在數據泄露中仍然占據主導地位，數據安全的挑戰更多在于管理和人為因素。

3.?企業數據安全運營目標

對于現代企業而言，我們的核心目標有二：首要的是確保數據資產的安全無虞；其次，保障數據在增值過程中的合規使用。

從安全驅動力的角度看，首要的是提升安全價值，增強業務系統和企業產品的安全屬性。安全如今已成為企業品牌的重要組成部分，如同食品安全之于消費者信任。一旦產品被曝出存在嚴重漏洞或發生安全事件，品牌聲譽將遭受嚴重損害。因此，強化安全不僅是保護企業資產，更是促進業務和產品持續發展的關鍵因素。

其次，降低安全風險同樣至關重要。這包括技術層面的措施，如修復環境中的主機、中間件、數據庫等漏洞，同時也需要關注供應鏈風險，如開源軟件的修復。近期開源軟件領域發生未遂的“核彈級”事件警示我們，必須對潛在的安全威脅保持高度警惕，以降低系統、環境及人員的安全風險。

最后，安全合規不容忽視。這主要體現在教育和培訓上，目的是提升員工的安全意識，減少因釣魚攻擊、憑證泄露等社會工程學攻擊而引發的安全事件。這三個方面構成了我們當前工作的主要出發點，共同確保企業數據的安全與合規使用。

二、企業數據安全運營體系

1.?數據安全運營難點

隨著企業系統架構升級，尤其是云技術的廣泛應用，大多選擇私有云或公有云部署，導致數據進一步集中化，數據安全風險迅速增加。

當前，企業數據安全面臨的主要挑戰源于三個方面。首先，數據資產中敏感數據分布廣泛，跨越多個系統。由于數據安全是一個較新的概念，許多業務系統的建設都早于數據安全的提出。因此，對歷史數據的摸查和梳理成為首要任務，但純人工操作難度極大。為應對這一挑戰，企業開始結合技術手段進行數據資產管理，識別敏感數據，進行分類分級，并構建數據地圖。準確識別數據資產的價值和位置是建立有效安全防護手段的前提。

數據分級是這一過程中的難點。雖然數據分類有行業指引，但敏感級別的確定需要結合業務熟悉程度。特別是在大數據時代和AI技術的支持下，數據的敏感性可能因不同系統的結合而發生變化。因此，數據分級必須與業務緊密結合，業務和安全團隊需通力合作以確保準確性和有效性。

其次，業務需求頻繁且多變，給數據安全帶來挑戰。業務系統上線時，配套的安全防護措施可能尚未完善，導致數據安全防護失效。因此，做好開發安全管理至關重要。安全左移策略有助于在業務上線前以較低成本完成安全措施的實施和漏洞加固，降低后續治理成本。同時，上線前的嚴格安全評估也是必不可少的，以避免外部監管帶來的嚴重后果。

最后，人的因素也是數據安全的重要挑戰。人員可能因缺乏意識或故意行為而帶來風險。為應對這一挑戰，企業可采用技術防控手段，如數據安全訪問代理、終端屏幕水印等，防止數據泄露。此外，數據脫敏平臺也是有效手段之一，通過對敏感數據進行分類分級和脫敏處理，降低數據泄露風險。

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2.?多層次立體的數據安全運營體系

在構建數據安全運營體系時，我們需要從多層次、立體化的角度進行全面考慮。確保數據安全不僅僅是一個簡單的任務，而是需要從物理安全、網絡安全、基礎安全、應用安全到數據安全，每一個層面都做好相應的防范。

首先，物理安全是數據安全的基礎。我們的機房、服務器等物理設施需要得到充分的保護，防止不明人士通過偽造身份等手段進入機房，從而直接獲取數據或搬走設備。

其次，網絡安全是數據安全的重要組成部分。我們需要建立完善的網絡安全防護體系，包括防火墻、入侵檢測系統等，以防止網絡攻擊和數據泄露。

接下來是基礎安全和應用安全。基礎安全涉及到操作系統、數據庫等基礎組件的安全配置和漏洞管理；而應用安全則關注于應用程序的安全開發、測試和部署，確保應用程序本身不存在安全隱患。

在數據安全層面，我們需要對敏感數據進行加密、脫敏等處理，確保數據在存儲、傳輸和使用過程中的安全性。同時，還需要建立完善的數據訪問控制和審計機制，防止數據被非法訪問和篡改。

整個數據安全運營體系由四個部分組成：

（1）管理組織：建立專業的數據安全管理組織，明確職責和分工，確保安全工作的有序進行。

（2）安全管理制度流程：制定和完善安全管理制度和流程，確保每一項安全工作都有明確的指導和規范。

（3）數據安全技術體系：構建完善的技術體系，包括數據加密、防火墻、入侵檢測等技術手段，確保技術層面的安全性。

（4）數據安全人員能力：提升數據安全人員的專業技能和意識，通過培訓、認證等方式確保團隊具備應對各種安全挑戰的能力。

在構建數據安全運營體系時，我們需要實現“三聚合”：人的聚合、系統的聚合以及業務和安全的聚合。這意味著我們需要打破部門壁壘，實現跨部門的協同合作；同時，確保各個系統之間的無縫對接，實現數據的安全共享和高效利用；最后，將業務和安全緊密結合，確保業務發展的同時安全也得到充分的保障。

數據安全與業務是緊密相連的。我們需要基于企業內部業務系統和業務流程的特點，結合具體場景進行不斷的調整和優化。同時，我們還需要關注行業內外的新技術、新工具，及時引入并應用到我們的體系中，提升整體的安全防護能力。

在構建數據安全運營體系時，組織人員的保障是至關重要的。我們需要明確安全的責任，確保業務團隊和安全團隊之間形成利益的共同體。同時，建立一套規范的話語體系，將安全工作規范化、標準化，確保每一項工作都有據可依、有章可循。

最后，數據安全的技術體系也是非常重要的。它確保我們整體的安全策略是可落地、可實踐的。我們需要將管理、技術和人緊密結合起來，形成一個多層次、立體化的數據安全運營體系。

3.?全生命周期收據防護技術

在數據的全生命周期中，我們采取了一系列的技術措施來確保數據的安全性。

以下是在數據采集、傳輸和存儲階段所采用的關鍵技術：

（1）數據采集階段

·數據源合規性管理：為防范非法數據源導致的數據差錯或數據投毒（故意輸入錯誤數據以擾亂數據治理），我們實施嚴格的數據源合規性管理。這包括驗證數據源的真實性和合法性，確保采集的數據來源可靠。

·數據分類分級：在數據采集的源頭，我們進行數據的分類分級，以識別哪些數據需要加密，哪些數據需要特殊管理（如金庫管理）。金庫管理通常涉及更嚴格的管理審批流程，確保數據的安全性。

·網絡策略審計：對于數據采集的網絡策略，我們實施合理的審計措施，確保網絡策略是透明的、可監控的。在出現異常情況時，我們能夠迅速采取阻斷措施，保護數據安全。

（2）數據傳輸階段

加密安全傳輸：在數據傳輸過程中，我們采用加密技術確保數據的安全性。這包括使用HTTPS、TLS等安全協議加密傳輸鏈路，或使用密鑰對數據進行加密后再傳輸。在加密傳輸過程中，我們特別注意密鑰的管理，確保密鑰與密文分開傳輸，避免密鑰泄露導致數據被解密。

（3）數據存儲階段

差異化加密存儲：在數據存儲階段，我們根據數據的敏感性和重要性實施差異化的加密存儲。通過自動化掃描工具識別需要加密的數據（如身份證、電話號碼等），并使用相應的加密工具進行加密存儲。這可以確保即使數據被非法獲取，也無法輕易解密和使用。

（4）數據使用階段

·4A唯一入口（登錄與繞行審計）

首先，我們確保所有數據訪問都通過唯一的入口進行，從而將所有操作記錄納入監控和審計環節。通過實施登錄和繞行審計，我們能夠對比業務系統和統一入口的日志信息，檢測是否存在繞行行為，確保數據訪問的合規性。

·身份與鑒權（賬號權限審計）

在身份認證方面，我們重視賬號的權限管理。對于離職人員，我們及時刪除其賬號，防止數據泄露。對于擁有高權限的賬號，我們進行定期審查，確保權限的授予是合理且必要的。一旦授權結束，我們及時回收權限，以加強細粒度的賬號權限管理。

·金庫管控（敏感數據訪問審計）

（5）數據共享階段

隨著數據共享需求的增加，我們特別關注跨主體數據傳輸的場景。在數據從數據庫提取或跨主體傳輸之前，我們實施嚴格的場景審批流程，做好出口管理。在滿足管理要求并允許數據傳輸時，我們確保數據經過加密處理，以防止數據泄露。

·分場景審批

·出口管理（數據共享合規審計）

·數據加密

·鏈路加密

（6）數據銷毀階段

數據備份是數據安全的重要一環。我們認識到，即使采取了嚴格的安全措施，數據丟失的風險仍然存在。因此，我們重視數據備份與恢復策略的制定和實施。通過定期備份和及時恢復，我們能夠在數據丟失或損壞時迅速恢復業務運行。

·數據備份

·數據刪除（違規刪數審計）

4.?持續治理與監控

在數據安全性領域，持續治理和監控確實是最具挑戰性的部分。安全并非一蹴而就的狀態，而是一個持續不斷的過程，有效性具有時效性。為了確保長期的數據安全，我們必須進行持續性的評估。

從實踐經驗來看，我們需要不斷提升對數據安全的認識水平。這包括關注行業內外發生的安全事件，識別潛在風險，并據此制定檢查方案。通過自我檢查，我們可以列出風險清單，并持續跟蹤閉環，確保問題得到及時解決。這個過程應該作為定期或不定期的專項工作進行，以培養團隊對潛在威脅的警覺性。

同時，構建一套數據安全運營水平的指標體系至關重要。這一體系旨在通過量化數據，為管理層提供直觀、可衡量的數據安全狀況報告。指標體系可根據企業實際情況進行調整，但通常應涵蓋以下幾個方面：

（1）數據資產管理：數據資產全面性和準確性，確保無遺漏和誤報；數據分類分級，檢查業務對數據分類分級的認知是否清晰明確，確保敏感數據得到適當保護；敏感數據識別，全面識別敏感數據，包括那些可能未被管理辦法完全涵蓋的數據，確保所有敏感數據均得到妥善管理。

（2）數據環境安全：監控漏洞發現和修復情況，評估人員在此方面的投入和效果。

（3）數據處理合規：通過定期審計確保數據處理過程合規，并重點關注問題重復出現的頻率，以識別并解決深層次問題。

（4）數據安全管控：評估定期或不定期專項檢查的效果，確保問題得到及時發現和處理。

（5）數據安全事件處理：分析異常事件的處理閉環和響應時長，評估事件應對能力和效率。

這一體系能夠全面反映數據安全運營水平，為提升數據安全工作提供有力支持。

5.?大數據上云方案

當談及大數據上云方案時，確實可以降低建設成本，但同時也帶來了一系列挑戰和問題。首先，我們需要認識到數據在處理過程中有一個明確的流程：數據輸入、計算和輸出。在這個過程中，區分不同數據等級至關重要。對于敏感程度較高的數據，建議在本地私有云中進行保存和計算，以確保數據的安全性。

然而，當數據敏感等級相對較低時，可以考慮將其存放在公有云上以降低成本。但這種數據分開存放的策略可能導致通信開銷增加。此外，在輸入和輸出階段，如果云服務提供商不可信或存在安全風險，明文數據的傳輸和存儲可能面臨被攻擊和泄露的風險。

為了應對這些挑戰，我們可以采取一系列措施。在數據發布之前，進行隱私保護處理是關鍵步驟，包括數據匿名化和差分隱私等混淆技術。但需要注意的是，這些技術可能會導致數據失真，從而在一定程度上影響數據處理的準確性。

在計算階段，加密傳輸和密文計算技術可以確保數據在處理過程中的安全性。特別是同態加密技術，它允許在不解密的情況下對數據進行計算，達到與明文計算相同的效果。然而，同態加密的開銷較大，因此在實際應用中需要權衡其性能和成本。

除了同態加密外，還有基于混淆電路的計算方式等更專業和精細的技術。這些技術可以根據具體場景和需求進行選擇和應用。在此，只是簡要介紹了這些技術。

三、數據安全合規實踐

1.?APP個人隱私保護監管體系

關于個人隱私保護的要求確實在不斷更新和變得更為嚴格。目前，已經形成了一個五層的監管體系來確保個人隱私得到充分保護：

個人信息保護除了常規的個人信息外，還涉及敏感個人信息和私密信息。這些信息的泄露可能對個人造成更大的傷害。

以蘋果的一個案例為例，iOS 17.5版本的一個bug導致用戶多年前刪除的照片重新出現在照片應用中。這不僅暴露了蘋果在數據銷毀方面的不足，也引發了用戶對iCloud服務安全性的擔憂。這個事件對蘋果的品牌形象和安全性都造成了負面影響。

因此，對于APP開發者來說，保護個人隱私不僅是法律義務，也是業務發展的必要條件。在處理個人信息時，應充分尊重個人的權利，包括知情權和決定權。用戶有權知道他們的信息是如何被收集、使用和分享的，并有權決定是否同意這些操作。

此外，用戶還應有權更正、補充、查閱、復制、轉移和刪除他們的個人信息。這些權利都應在APP的隱私政策或相關管理制度中得到體現。

2.?APP開發者關注點

（1）違規收集個人信息：

·私自收集：未經用戶同意或超出聲明的范圍收集個人信息。

·超范圍收集：聲明的收集范圍與實際收集的不符，如只聲明收集姓名但實際上還收集了電話號碼等。

（2）違規使用個人信息：

·私下共享給第三方：未經用戶同意將用戶信息共享給合作伙伴或其他第三方。

·強制用戶定向推送：強制用戶接收定向廣告或推送信息。

（3）不合理索取用戶權限：

·頻繁申請權限：多次申請用戶已經授權過的權限，如硬件信息、位置信息等。

·過度索取：申請的權限超出APP功能所需，如不需要麥克風功能的APP申請麥克風權限。

（4）為用戶賬號注銷設置障礙：

·注銷難：故意設置復雜的注銷流程或條件，使用戶難以注銷賬號。

·注銷后信息未清除：即使用戶注銷賬號，相關信息仍被保留或未徹底刪除。

（5）欺騙和誤導用戶：

·強制跳轉：通過設計過于靈敏的“搖一搖”等功能，誤導用戶跳轉至廣告頁面或購物APP。

·誤導性設計：功能設計與用戶意圖不符，使用戶在嘗試關閉時意外觸發其他操作。

作為APP開發者，應當嚴格遵守相關法律法規，確保用戶個人隱私得到充分保護。同時，也應注意SDK的使用和管理，避免因SDK的不當使用而給用戶隱私帶來風險。通過加強技術和管理措施，為用戶提供更安全、更可信賴的服務。

3.?AI個人信息安全風險

（1）訓練環節

·需要關注爬取數據中包含的個人信息、特別是敏感個人信息。即便是已經公開的個人信息，也需要在合理范圍內處理；

·審慎評估是否需要個人信息參與模型訓練。對爬取的訓練數據集進行清洗，盡量減少可能包含的個人信息服務環節。

（2）服務環節：

·保障用戶的知情權，為用戶提供查詢、復制、更正、補充、刪除的渠道

·提供收集個人信息清單

·明確大模型收集信息不涉及自動化決策

·不提供更多個人信息仍可使用服務

·提示審慎輸入敏感個人信息

4.?AI內容安全

隨著AI技術的飛速發展，內容安全問題已經成為當前監管的重要焦點。AI生成的內容和偽造的內容在各類媒體中層出不窮，給內容安全帶來了前所未有的挑戰。傳統的不良信息整治手段已難以滿足當前的需求，因為AI技術提供了多樣化的場景和形式。

在應對AI內容安全挑戰時，我們需要支持多種異構數據的處理，這包括文本、圖片、音頻和視頻等多種媒體形式。技術要求也相應提高，不僅需要實現高精度的識別，還需要進行深度學習可解釋性、自然語言處理、知識挖掘和推理等多方面的技術研究。

當前，內容安全可以分為四種主要場景：

（1）多媒體內容分析過濾：這包括識別虛假信息、非法信息、廣告檢測以及垃圾郵件過濾等。

（2）信息偽造檢測：隨著AI技術的發展，深度偽造的內容越來越難以辨識。我們需要借助先進的算法和技術手段，對這類內容進行精準識別和過濾。

（3）輿情態勢感知：對于具有社會煽動性的AI應用，監管力度正在加強。通過分析社交媒體上的熱點話題和公眾情感，我們可以更好地了解社會動態，并采取相應的措施來維護社會穩定。

（4）原始數據保護：雖然這是一個相對傳統的領域，但隨著應用場景的增多，其重要性也日益凸顯。我們需要確保用戶數據的隱私和安全，防止數據泄露和濫用。

面對這些挑戰，我們需要不斷加強技術研發和監管力度，同時提高公眾對AI內容安全的認識和重視程度。只有這樣，我們才能構建一個安全、健康、和諧的數字環境。

5.?數據出境初探

數據出境作為當前數據監管的重要方向，涉及多個關鍵概念和定義。首先，我們明確幾個基本概念：

（1）數據主體：指的是數據的所有者，即數據的原始來源或歸屬者。這通常包括自然人、消費者、個人、居民等，他們擁有數據的所有權和隱私權。

（2）數據控制者：指的是有權決定數據處理目的和方式的自然人、法人或其他組織。他們負責處理、使用和管理數據，并對數據的處理活動承擔相應責任。

（3）數據處理者：指的是受數據控制者委托，對數據進行處理活動的自然人、法人或其他組織。他們雖然不擁有數據的所有權，但在處理過程中也有權接觸和使用數據。

（4）個人信息：指能夠單獨或與其他信息結合識別特定自然人身份的各種信息，包括但不限于姓名、出生日期、身份證件號碼、個人生物識別信息、住址、電話號碼等。這與個人信息保護法律法規中的定義保持一致。

關于數據出境的定義，不同地區可能有不同的法律約定。在我國，數據出境的認定標準包括跨越地理邊界和接收方國籍兩個維度。具體來說，數據出境包含以下三種場景：

（1）主動出境：指數據控制者或處理者主動將境內收集和產生的數據向境外提供，如通過電子郵件發送、VPN傳輸等方式。

（2）被動出境：指雖然數據存儲在境內，但境外組織或個人能夠通過特定系統訪問或導出這些數據。這種情況下，數據也被視為出境。

（3）數據中轉：涉及境外數據在境內加工后再出境的情況。如果加工過程中涉及境內數據的參與，則會被認定為數據出境。

在法律層面，數據控制者和處理者需明確自身在數據出境過程中的義務和要求，確保數據出境活動符合相關法律法規的規定，保障數據主體的合法權益。同時，也需要加強國際合作，共同應對數據跨境流動帶來的挑戰和風險。

四、展望

在數據安全的整體運營過程中，堅持價值導向的運營策略至關重要。正如我們所知，數據資產已成為當今企業的核心命脈，通過共享和流通產生巨大價值。然而，數據資產的價值也可能受到多種因素的影響而貶值。

首先，法律限制是其中一大因素。隨著法律法規的不斷更新和完善，一些以往可以收集、使用或傳輸的數據現在可能受到限制。這種變化可能導致數據資產的價值大幅貶損，因此，企業需密切關注法律動態，確保數據運營活動符合法律要求。

其次，宏觀環境的變化也對數據資產價值產生重要影響。這包括市場供求關系的變化、商業模式的演變等。企業需根據市場環境和商業模式的變化，評估數據資產的收益來源和風險承受能力，從而制定合理的數據運營策略。

此外，數據安全措施也是保障數據資產價值的關鍵。如果數據管理、技術或流通環節存在缺陷，可能導致數據被非法竊取或泄露，進而損害企業的商業優勢。因此，企業需加強數據安全運營，確保數據資產的安全合規和風險控制。

在數據安全運營中，我們不僅要滿足法律要求，還要主動對標全球和行業的最佳實踐，敏銳地發現宏觀環境的變化，切實做好數據安全運營工作。同時，我們的安全措施必須有效，能夠真正防范數據泄露的風險，為企業數據安全運營提供有力保障。

總之，數據安全運營需堅持價值導向，確保數據資產的安全合規和風險控制，以支持企業的持續發展和競爭優勢。