GB/T 37988-2019信息安全技术数据安全能力成熟度模型及数据安全认证

一、标准基础概述与出台背景

 1.1 标准基本信息

 《GB/T 37988-2019 信息安全技术 数据安全能力成熟度模型》（简称DSMM）是我国首部数据安全能力成熟度***级标准，由***市场监督管理总局、中国***标准化管理委员会于2019年8月30日正式发布，2020年3月1日全面实施，归口于全国信息安全标准化技术委员会（SAC/TC 260）。该标准填补了我国数据安全体系化评估的空白，为各行业组织的数据安全能力建设、评估、认证提供了统一、规范、可量化的***级依据，是国内数据安全合规与能力成熟度评级的核心标杆。

1.2 出台背景与行业意义

 随着数字经济高速发展，数据已成为核心生产要素，政务、金融、互联网、医疗、工业、能源等各行业数据采集、流转、共享场景持续扩容。但长期以来，企业数据安全建设存在碎片化、无标准、难量化、重技术轻体系的痛点：多数组织仅聚焦单一环节防护，缺乏全生命周期管控机制，制度流程不规范、人员能力参差不齐、技术工具不成体系，导致数据泄露、滥用、篡改、非法流转等安全事件频发。

同时，《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规相继落地，对组织数据安全治理、风险防控、合规运营提出强制性要求，市场亟需一套标准化的能力评估体系，统一数据安全建设标尺。

在此背景下，GB/T 37988-2019标准应运而生，核心意义在于将抽象的数据安全要求转化为可落地、可分级、可评估、可认证的体系化能力，引导组织从被动合规转向主动防御、持续优化的数据安全治理模式，推动国内数据安全产业规范化、标准化发展，筑牢数字经济安全底座。

1.3 标准适用范围

 本标准广泛适用于各类政企组织的数据安全能力自查、体系建设、第三方评估及官方认证，无行业与规模限制：

 1. 可作为数据安全能力评估依据，用于第三方机构对组织数据安全成熟度的定级测评；

2. 可作为企业建设指南，指导组织搭建全流程、全维度的数据安全管理体系；

3. 可作为合规佐证材料，满足监管检查、招投标准入、行业合规、数据共享交易的资质要求；

4. 可覆盖数据全生命周期管控场景，适配政务数据、个人信息、行业敏感数据、商业数据等各类数据类型的安全治理。

二、DSMM标准核心架构体系

 GB/T 37988-2019构建了“一个核心、两大维度、七层安全域、五级成熟度” 的完整模型架构，以数据安全治理为核心，打通生命周期管控与综合能力建设，形成全方位、立体化的数据安全能力评价体系。

2.1 两大核心评估维度

 标准创新性确立数据生命周期维度与安全能力维度双轨评估模式，实现“业务场景全覆盖、能力建设全落地”的双重管控。

2.1.1 数据全生命周期维度（六大阶段）

 聚焦数据从产生到销毁的完整流转链路，实现全流程无死角安全管控，覆盖所有数据业务场景：

 1. 数据采集安全：规范数据收集、获取、汇总环节的合法性、最小必要原则，管控采集来源、采集方式、授权合规性，杜绝超范围采集、非法采集数据；

2. 数据传输安全：针对数据内网流转、外网传输、跨域共享、云端传输等场景，防范传输过程中的窃取、篡改、拦截、丢失风险；

3. 数据存储安全：覆盖本地存储、服务器存储、云存储、备份存储等场景，规范数据分类分级、加密存储、备份恢复、介质管理等要求；

4. 数据处理安全：管控数据清洗、脱敏、分析、建模、统计、编辑等加工环节，防止处理过程中敏感数据泄露、滥用、违规加工；

5. 数据交换安全：规范数据对外共享、开放、交易、接口对接、跨单位流转等场景，建立交换审批、权限管控、日志审计机制；

6. 数据销毁安全：明确纸质、电子、存储介质等各类数据载体的销毁标准，确保数据退役后彻底清除，杜绝残留泄露风险。

2.1.2 四大安全能力维度

 贯穿数据全生命周期各阶段，从软实力+硬实力全方位评估组织数据安全治理能力，是成熟度定级的核心依据：

 1. 组织建设：核查数据安全组织架构、岗位职责、权责划分、专项团队建设、统筹管理机制，确保数据安全工作有人管、有人抓、权责清晰；

2. 制度流程：评估数据安全管理制度、规范、流程、预案的完整性、适配性、落地性，覆盖合规管理、风险管控、应急处置、审计监督等全流程；

3. 技术工具：核查数据安全防护技术、监测工具、管控系统的部署与应用情况，包括加密、脱敏、审计、防泄露、风险监测、溯源取证等技术能力；

4. 人员能力：评估全员数据安全意识、岗位专业技能、培训考核、权限管理、保密素养等，解决人为操作失误、违规操作带来的安全风险。

2.2 七层安全能力域

 在两大核心维度基础上，标准细化七大安全能力域，包含通用安全及六大生命周期专项安全，细化数百项具体测评指标，实现能力评估的精细化、标准化：数据采集安全、数据传输安全、数据存储安全、数据处理安全、数据交换安全、数据销毁安全、通用安全。其中通用安全作为基础支撑，贯穿所有生命周期环节，涵盖合规管理、风险管理、人员安全、应急管理、审计监督等基础能力。

三、DSMM五级成熟度等级详解

 GB/T 37988-2019将组织数据安全能力划分为1-5五个递进式成熟度等级，等级从低到高代表数据安全治理从混乱无序到持续优化的进阶过程，每个等级具备明确的共性特征、能力要求与落地标准，等级越高，数据安全体系越完善、风险防控能力越强、合规水平越高。

3.1 一级：初始级（基础混乱级）

 核心特征

 无体系化数据安全建设，被动应对风险、流程无序、能力零散，仅依靠个别人员经验开展零散的安全防护工作，无统一制度与规范。

具体能力表现

 1. 组织层面：无专职数据安全岗位与团队，权责划分模糊，无专项数据安全管理工作；

2. 制度层面：无系统化数据安全管理制度，仅存在零散的安全操作要求，无标准化流程；

3. 技术层面：仅部署基础安全设备，无针对性数据安全防护、监测、管控工具，无主动防御能力；

4. 人员层面：全员无系统数据安全培训，安全意识薄弱，操作随意性强；

5. 管控效果：数据安全风险完全被动处置，发生泄露、违规事件后才被动补救，无事前预防能力。

3.2 二级：计划跟踪级（规范执行级）

 核心特征

 实现业务级主动规划与可控执行，针对核心业务场景制定专项安全计划，资源与责任初步分配，过程可跟踪、可验证，摆脱无序混乱状态，但未形成全局体系。

具体能力表现

 1. 组织层面：明确基础数据安全岗位职责，针对核心业务分配安全管理资源，工作可落地；

2. 制度层面：制定核心环节数据安全流程与操作规范，工作执行基于既定标准，实现基础规范化；

3. 技术层面：针对高风险场景部署专项防护工具，可对安全过程进行配置管理；

4. 管控效果：可提前制定安全执行计划，跟踪工作进度，发现执行偏差可及时修正，保障核心数据安全可控，但覆盖范围有限，未实现全业务、全数据管控。

3.3 三级：充分定义级（体系标准化级）

 核心特征

 形成企业全局标准化体系，所有数据安全流程、制度、规范全面文档化、标准化，全业务、全生命周期统一管控，是企业合规运营的核心达标等级，也是行业主流认证等级。

 具体能力表现

 1. 组织层面：搭建完整的数据安全组织架构，明确决策、管理、执行三层岗位职责，统筹全局数据安全工作；

2. 制度层面：建立覆盖数据全生命周期、全场景的标准化管理制度体系，流程规范统一、文档齐全、适配企业业务；

3. 技术层面：部署系统化数据安全技术工具矩阵，实现采集、传输、存储、处理、交换、销毁全流程技术防护；

4. 人员层面：建立常态化培训、考核、上岗机制，岗位人员具备专业数据安全技能；

5. 管控效果：数据安全工作标准化、常态化开展，风险事前预防、事中管控、事后处置流程完善，可稳定满足法律法规与监管合规要求。

3.4 四级：量化控制级（精准管控级）

 核心特征

 实现数据安全能力量化管理，建立可测量的质量目标与指标体系，通过数据统计、数据分析精准管控安全风险，摆脱经验化管理，走向数字化治理。

具体能力表现

 1. 在三级标准化体系基础上，搭建数据安全量化指标体系，对安全过程、风险等级、防护效果进行数据化统计；

2. 可精准识别各类数据安全风险隐患，通过量化数据预判风险趋势，实现精准防控；

3. 所有安全工作的执行效果、风险状态、整改情况均可量化评估，管理决策基于数据支撑；

4. 可实现业务与安全的动态平衡，在保障数据安全的同时，支撑数据高效流转利用。

3.5 五级：持续优化级（卓越迭代级）

 核心特征

 行业***成熟度等级，实现组织级持续迭代优化，基于量化数据与行业动态，主动发现体系缺陷、优化流程机制，形成自我完善的良性循环。

具体能力表现

 1. 全局统筹优化，对比行业先进标准，挖掘自身数据安全体系短板，持续优化规程与流程；

2. 可主动消除体系漏洞与安全缺陷，根据业务升级、法规更新、新型风险动态迭代防护体系；

3. 形成“建设-测评-分析-优化-迭代”的闭环治理模式，数据安全能力持续精进，达到行业卓越水平；

4. 可引领企业数据安全治理，为数据要素流通、数字化创新提供***安全保障。

四、数据全生命周期安全能力详细要求

 基于GB/T 37988-2019标准，结合四大能力维度，对六大生命周期核心安全要求进行细化落地，明确各环节建设重点：

4.1 数据采集安全

 核心遵循合法合规、最小必要、知情同意三大原则。组织需明确数据采集范围与权限，建立采集审批流程，严禁超范围、超权限、非法采集个人信息与敏感数据；针对用户数据，必须完成知情告知、授权同意流程；对采集的数据进行源头分类分级，留存采集日志，实现源头可追溯；同时通过技术手段管控采集接口、终端采集行为，防范恶意采集、爬虫窃取数据。

4.2 数据传输安全

 针对内外网、跨系统、跨区域、云端等所有数据传输场景，建立全链路防护机制。通过加密传输、隧道协议、身份认证、链路校验等技术，防止数据传输过程中被拦截、窃取、篡改；制定数据传输权限管控规则，限制敏感数据无序传输；全程记录传输日志，明确传输主体、对象、内容、时间，实现传输行为可审计、可溯源，杜绝违规外传、私自传输等行为。

4.3 数据存储安全

 建立“分类存储、加密防护、备份冗余、介质管控”的存储体系。根据数据密级实施差异化存储防护，敏感数据、核心数据必须采用加密存储；搭建多副本备份、异地容灾机制，防止数据丢失、损坏；定期开展存储风险排查，清理冗余、过期数据；规范服务器、硬盘、U盘、云存储等各类存储介质管理，明确介质使用、流转、报废流程，防范介质泄露风险。

4.4 数据处理安全

 规范数据清洗、脱敏、统计、分析、建模、展示等全处理流程。制定敏感数据处理规范，对个人信息、隐私数据、行业敏感数据进行脱敏、匿名化处理；严控数据处理权限，最小化分配岗位操作权限，杜绝越权处理、批量导出、违规加工数据；全程监控数据处理行为，留存操作日志，及时发现异常处理、恶意篡改、违规滥用等风险。

4.5 数据交换安全

 针对数据共享、开放、交易、接口对接、政企协同、跨单位流转等交换场景，建立严格的审批与管控体系。明确数据交换的范围、权限、场景、有效期，所有对外数据交换必须履行审批流程；通过接口安全管控、数据脱敏输出、交换日志审计、水印溯源等技术，防范数据违规共享、批量泄露、非法交易；建立外部合作方安全评估机制，定期核查合作方数据安全能力，降低外部流转风险。

4.6 数据销毁安全

 建立标准化的数据退役销毁机制，覆盖电子数据、纸质文档、存储介质等所有数据载体。明确过期、废弃、冗余数据的销毁流程、标准、频次，杜绝数据留存隐患；电子数据采用专业粉碎、清零技术，确保数据无法恢复；存储介质报废前完成彻底数据清除，纸质数据统一销毁处理；全程留存销毁记录，实现销毁过程可追溯、可核验。

4.7 通用安全支撑

 作为全流程基础保障，涵盖合规管理、风险管理、人员安全、应急处置、

审计监督五大核心：常态化开展法规对标与合规自查，定期开展数据安全风险评估、漏洞排查；建立数据安全应急预案，针对泄露、篡改、攻击等突发事件快速处置；落实全员安全培训、权限管控、离岗保密制度；搭建常态化审计机制，实现全场景、全行为日志审计。

五、DSMM数据安全认证体系详解

 5.1 认证核心定义

 DSMM数据安全认证是依据GB/T 37988-2019***标准，由具备***认可资质的第三方认证机构，对组织数据安全能力成熟度进行客观测评、定级、发证的***级合规认证，是目前国内最权威、最通用的数据安全能力资质证明。

5.2 认证核心价值

 1. 合规兜底：完全适配《数据安全法》《网络安全法》等法律法规要求，可直接作为监管检查、合规核查的核心佐证，规避行政处罚风险；

2. 能力背书：权威定级企业数据安全成熟度，量化展示企业数据治理、风险防控、安全防护能力，提升企业公信力与行业竞争力；

3. 市场赋能：是政务招投标、政企合作、数据交易、平台入驻的重要准入资质，大幅提升企业市场竞争力；

4. 体系升级：通过认证整改，梳理企业数据安全短板，搭建标准化、体系化的数据安全治理架构，实现安全与业务协同发展；

5. 风险防控：全方位排查数据泄露、滥用、合规漏洞，建立长效风险防控机制，降低企业数据安全事件发生率。

5.3 认证等级划分与适用场景

 1. 二级认证：适合中小企业、轻数据业务企业，满足基础合规要求，解决核心数据安全风险，适配基础招投标、日常监管合规；

2. 三级认证（主流等级）：适合中大型企业、政务单位、金融、医疗、互联网等数据密集型行业，是行业通用合规标准，适配绝大多数政企合作、招投标、行业监管要求；

3. 四级/五级认证：适合头部企业、大型国企、数据交易所、核心政务平台、涉密数据运营单位，用于打造行业标杆、提升品牌壁垒、支撑大规模数据流通与创新业务。

5.4 认证实施流程

 1. 前期调研诊断：梳理企业业务场景、数据类型、现有安全体系，对标标准排查短板，出具诊断报告；

2. 体系搭建整改：完善组织架构、制度流程、技术工具、人员能力，补齐标准要求的各项能力短板；

3. 内部自查优化：企业内部开展全维度自查，整改不符合项，确保所有指标达标；

4. 第三方现场审核：认证机构开展文件审核、现场核查、人员访谈、场景核验；

5. 整改闭环验收：针对审核问题完成整改闭环，通过机构复核；

6. 发证公示：审核通过后，颁发***级DSMM数据安全成熟度认证证书，官网可查、全国通用。

5.5 认证适用行业

 该认证无行业限制，重点适配政务、金融、医疗、教育、互联网、电商、工业制造、能源、物流、人工智能、大数据服务等数据密集型行业，是各行业数字化转型过程中数据安全合规的核心资质。

六、标准落地实施难点与优化策略

 6.1 企业常见落地难点

 1. 体系碎片化：原有安全建设零散，缺乏全生命周期统筹，制度、技术、人员无法联动；

2. 业务与安全脱节：过度侧重技术防护，忽视流程管控与合规管理，或安全管控过度制约业务流转；

3. 量化能力缺失：中小企业缺乏数据化管理思维，无法实现风险量化、效果可控；

4. 人员能力不足：专业数据安全人才短缺，全员安全意识薄弱，落地执行不到位；

5. 动态适配不足：无法快速适配法规更新、业务迭代、新型网络安全风险。

6.2 落地优化实施策略

 1. 顶层统筹规划：成立专项数据安全治理小组，结合企业业务规模、数据量级、合规需求，制定分级落地方案，优先保障核心数据、高风险场景达标；

2. 全维度体系补齐：按照四大能力维度，系统化完善组织架构、制度流程、技术工具、人员培训体系，实现软硬能力同步升级；

3. 业务安全融合：以数据生命周期为脉络，将安全管控嵌入业务全流程，实现“事前预防、事中管控、事后追溯”，平衡安全与效率；

4. 常态化迭代优化：建立月度自查、季度评估、年度升级机制，对标新标准、新法规、新风险持续优化体系；

5. 全员赋能培训：分层开展管理层、技术岗、业务岗专项培训，明确各岗位数据安全职责，杜绝人为安全风险。

七、标准行业价值与未来发展趋势 

7.1 行业核心价值

 GB/T 37988-2019标准的全面落地，彻底解决了我国数据安全无统一标准、无量化体系、无权威认证的行业痛点，构建了“治理标准化、能力可量化、风险可管控、合规可落地”的数据安全生态。对监管端而言，实现了数据安全监管的标准化、精细化；对企业端而言，提供了清晰的建设路径与合规标尺；对行业端而言，推动了数据安全产业规范化发展，为数据要素市场化流通筑牢安全基础。

7.2 未来发展趋势 

1. 合规常态化：DSMM认证将逐步成为各行业标配资质，成为企业数字化运营的基础门槛；

2. 精细化治理：从通用标准化建设，转向细分行业、细分数据类型的定制化安全治理；

3. 数字化智能化：结合大数据、人工智能技术，实现数据安全风险自动识别、精准预警、智能处置；

4. 全生态协同：从企业内部单点治理，延伸至上下游产业链、政企协同的全域数据安全治理。

八、总结

 GB/T 37988-2019《数据安全能力成熟度模型》作为我国数据安全领域的基础性、纲领性***标准，以数据全生命周期管控为核心，以四大安全能力为支撑，以五级成熟度为分级标尺，构建了一套完整、科学、可落地、可认证的数据安全治理体系。

在数字经济合规化、规范化发展的大背景下，企业依托该标准开展体系建设与认证，不仅能够高效满足法律法规、监管检查、市场准入的合规要求，更能系统性提升自身数据安全风险防控能力，实现数据安全与数据利用的动态平衡，为企业数字化转型、数据价值释放提供坚实的安全保障，是新时代政企组织数据安全治理的必然选择。