截至2025年8月，网安标委在数据安全和个人信息保护领域已制定发布44项国家标准，正在制修订2项强制性国家标准和16项推荐性国家标准。

两大标准体系不是零散标准的简单集合，而是按照《标准体系构建原则和要求》构建的有机整体。其中，数据安全标准体系以《网络安全法》《数据安全法》《网络数据安全管理条例》等法律法规为基础，覆盖了数据安全保护的各个环节。

数据安全风险评估方法（GB/T 45577-2025）

这项标准描述了数据安全风险评估的基本概念、要素关系、分析原理，给出了数据安全风险评估的实施流程、评估内容、分析评价方法等。它适用于指导数据处理者、第三方评估机构开展数据安全风险评估，也可供有关主管监管部门实施数据安全检查评估时参考。

对于企业而言，这项标准的意义在于提供了统一的风险评估框架。这意味着企业可以按照标准化的方法识别自身数据处理活动中的安全风险，并采取有针对性的防护措施。

敏感个人信息处理安全要求（GB/T 45574-2025）

该标准确立了敏感个人信息识别和界定，规定了敏感个人信息处理通用安全要求和特殊安全要求。它是企业处理敏感个人信息的合规操作手册。

标准适用于个人信息处理者开展敏感个人信息处理活动，也适用于监管部门和第三方评估机构对敏感个人信息处理活动进行监督、管理和评估。企业需特别注意，敏感个人信息处理要求比普通个人信息更为严格，涉及生物识别、医疗健康、金融账户等敏感信息时，需遵循更高标准的保护措施。

随着AI技术的快速发展，网安标委同步发布了三项生成式人工智能安全标准（GB/T 45652—2025、GB/T 45654—2025、GB/T 45674—2025），分别覆盖预训练和优化训练数据安全、服务安全基本要求以及数据标注安全规范。

这些标准为从事AI开发和应用的企业提供了明确指引。例如，GB/T 45654—2025规定了生成式人工智能服务在训练数据安全、模型安全、安全措施等方面的要求

面对日益完善的数据安全标准体系，企业不应仅将合规视为负担，而应将其转化为持续发展的竞争力。以下是几个关键应对策略：

丨建立数据安全治理体系

企业应首先构建数据安全治理体系，明确数据安全负责人和管理部门，可构建 “总体要求-数据运行安全-数据处理活动安全”三维管理框架；在组织保障上，一般数据需设立责任部门与相关岗位；重要数据则需明确法定代表人或主要负责人为第一责任人。制度管理方面，需要建立管理制度体系与文件管理流程，并定期评价。

丨实施数据分类分级管理

数据分类分级是数据安全保护的基础。企业应识别数据资源，建立分类分级规则，形成数据清单并定期更新。对于重要数据，还需形成目录并按程序报送备案。

丨强化全生命周期安全管理

企业需针对数据收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开、销毁等全生命周期环节，制定相应安全策略。特别是在数据传输环节，跨域传输需采取隔离控制并加密；存储环节要加密且重要数据需境内存储；使用加工环节重要数据需去标识化；交换环节重要数据需严格审批并签订协议。

丨定期开展数据安全风险评估

根据要求，处理重要数据（含1000万以上个人信息）的企业，应每年至少开展一次数据安全风险评估。企业可依据GB/T 45577-2025提供的评估方法，系统识别数据安全风险，及时采取适当措施消除或降低风险隐患。评估完成后，企业需按要求向主管部门报送数据安全风险评估报告。

数据安国家标准的密集发布，对于企业而言，这意味着数据安全合规工作不是一次性的项目，而需要建立常态化机制。企业应指定专门团队负责跟踪标准动态，及时调整内部数据安全策略。

数字化时代，数据安全是企业发展的基石。遵循国家标准，构建全面防护体系，企业不仅能够规避监管风险，更能在数字经济浪潮中赢得持久竞争力。