DSMM（Data Security Capability Maturity Model，数据安全能力成熟度模型）是中国提出并发布的一项国家标准（GB/T 37988-2019），旨在为各类组织（尤其是数据处理者）提供一个系统化、标准化评估和提升其数据安全能力的框架。

以下是DSMM的核心要点简介：

1、核心目标：

评估现状： 帮助组织客观、全面地评估自身在数据安全方面的能力水平。

指导建设： 为组织规划、建设和改进数据安全体系提供清晰的方向和路径图。

提升能力： 促进组织数据安全能力从无序、被动向有序、主动，最终向持续优化的方向演进。

满足合规： 助力组织满足日益严格的国家法律法规（如《网络安全法》、《数据安全法》、《个人信息保护法》）和行业监管要求。

降低风险： 通过系统化建设，有效降低数据泄露、滥用、丢失等安全风险。

2、模型结构（三维度）：
DSMM从三个相互关联的维度来定义和评估数据安全能力：

安全能力维度： 定义了组织需要具备哪些具体的数据安全能力。这些能力被划分为4个关键域：

组织建设： 数据安全治理架构、职责分工、决策机制等。

制度流程： 数据安全相关的政策、制度、标准、操作规程、管理流程等。

技术工具： 用于保障数据安全的技术手段、工具、系统、平台等。

人员能力： 相关人员的安全意识、技能、培训和考核等。

能力成熟度等级维度： 定义了组织在每个安全能力上的成熟度水平。

共分为5个等级：

1级 - 非正式执行： 临时应对，缺乏系统性和一致性。

2级 - 计划跟踪： 有初步计划和跟踪，但执行依赖个人。

3级 - 充分定义： 形成标准化的流程并得到充分定义和文档化。

4级 - 量化控制： 能够对流程进行量化管理，建立质量目标。

5级 - 持续优化： 基于量化反馈持续改进流程，追求卓越。

数据生命周期维度： 定义了数据安全能力需要覆盖数据的整个生命周期阶段。共包括6个阶段：

数据采集

数据传输

数据存储

数据处理

数据交换

数据销毁

3、评估逻辑：

针对数据生命周期的每一个阶段。

考察组织在该阶段所需具备的各项安全能力（组织建设、制度流程、技术工具、人员能力）。

评估每项安全能力在该数据生命周期阶段所达到的成熟度等级（1到5级）。

最终，通过综合评估，得出组织在整体或特定领域的数据安全能力成熟度水平。

4、核心特点：

以数据为中心： 聚焦于数据本身的安全，而非泛化的信息系统安全。

覆盖全生命周期： 强调安全措施需要贯穿数据从产生到消亡的每一个环节。

成熟度评估： 提供清晰的阶梯式发展路径，帮助企业了解现状、差距和努力方向。

能力导向： 不仅关注“有没有做”，更关注“做得怎么样”、“能力是否可持续”。

本土化与合规性： 紧密结合中国的法律法规和监管要求。

结构化与可操作性： 提供了详细的评估项和要求，便于组织实施和评估。

5、主要应用场景：

企业自评估：了解自身数据安全短板。

第三方评估认证：获得权威认可（如DCMM评估）。

数据安全体系建设规划：指导资源投入和建设优先级。

差距分析与改进：明确改进方向和具体措施。

满足监管合规要求。

供应商/合作伙伴风险管理：评估其数据安全能力。

6、与其他标准的区别与联系：

与ISO 27001等侧重信息安全管理体系的标准不同，DSMM更聚焦于数据本身的安全控制，且采用了成熟度模型。

与NIST CSF等框架相比，DSMM提供了更结构化、更细粒度的评估要求，并紧密结合中国法规。

它常被视为对ISO 27001在数据安全领域的有力补充和深化。很多组织会结合使用ISO 27001建立整体ISMS，再使用DSMM深化数据安全领域的能力建设。

总结：

DSMM是中国在数据安全领域的一项重要国家标准，它构建了一个基于安全能力、成熟度等级和数据生命周期三维度的评估模型。该模型为组织系统化地评估、规划、建设和持续改进数据安全能力提供了科学、实用的框架和方法论，是应对日益严峻的数据安全挑战和满足合规要求的关键工具。它的推广和实施对于提升我国整体的数据安全防护水平具有重要意义。

以上内容可能会随着时间及相关部门新规新标准而发生变化，因此以上内容仅供参考，

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