随着互联网、物联网、云计算等技术的快速发展，以及智能终端、网络社会、数字地球等信息体的 普及和建设，全球数据量出现爆炸式增长，形成了大数据环境。伴随着大数据技术的发展，组织机构在 业务发展、内部运营等关键环节利用大数据技术对业务进行优化以发掘出更多的数据价值。在内部管理 运营过程中，组织机构利用大数据技术驱动业务的发展和组织的运营，极大程度地改变了工作模式和业 务发展方向，也对组织机构的数据安全保障带来了新的挑战。数据的高速流通性让组织机构内部信息系 统、网络区域之间的边界越发模糊;而在大数据技术的广泛应用中，大数据的大容量、多种类和可变性 等特性对组织机构的数据管理能力提出了更高的要求。 组织机构除关注自身业务产生的数据外，也通过采集外部第三方组织或人员的数据来丰富自己的数 据资源，而且会开放和共享自身的数据给其他组织机构，数据在不同组织机构间的流通和处理成为不可 避免的趋势。数据作为组织机构的重要资产，一方面面临着传统环境中的数据安全风险，另一方面也面 临着大数据环境下更为严峻的数据安全风险。数据安全成为了当前产业环境下各类组织机构共同关注的 安全命题。 数据安全的保障需要基于以

第3部分：持续交付

第2部分：敏捷开发管理

《研发运营一体化（DevOps ）能力成熟度模型 第 8 部分：系统和工具技术要求》是工业和信息化部批准2020年8月批准的行业标准。

战略和指标 政策与合规 教育与指导 威胁评估 安全要求 安全架构 安全生成 安全部署 缺陷管理 建筑评估 需求驱动测试 安全测试 事件管理 环境管理 运营管理

GBT 37988-2019《信息安全技术 数据安全能力成熟度模型》表格版，涉及数据采集安全、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。

企业数据中心成熟度模型初探_信息管理_基础信息化_4803.doc

敏捷成熟度模型，8个维度5个级别

工业控制系统信息安全防护能力成熟度模型 工业控制系统信息安全防护能力成熟度模型的架构由以下三个维度构成。 a) 能力要素 组织工业控制系统信息安全防护能力要素包括机构建设、制度流程、技术工具和人员能力。 b) 能力成熟度等级 组织工业控制系统信息安全防护能力成熟度等级划分为五级，具体包括:1 级是基础建设级， 2 级是规范防护级，3 级是集成管控级，4 级是综合协同级，5 级是智能优化级。 c) 能力建设过程 组织工业控制系统信息安全防护能力建设过程包括核心保护对象安全和通用安全: 1) 核心保护对象安全包括:工业设备安全、工业主机安全、工业网络边界安全、工业控制 软件安全、工业数据安全 5 个过程类; 2) 通用安全包括:安全规划与架构、人员管理与培训、物理与环境安全、监测预警与应急 响应、供应链安全保障 5 个过程类。

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