摘要：本文从全生命周期的角度出发，着重探讨云南烟草专卖管理数据的安全共享以及分级分类问题。首先剖析烟草专卖管理数据在其产生、传输、存储、运用以及销毁等全生命周期各阶段具备的特性和安全隐患，然后研究数据分级分类的准则与办法，提出契合全生命周期的安全共享体系。其目的在于为云南烟草专卖管理数据的有效运用和安全维护给予理论上的参考依据与实践操作途径，以此提高烟草专卖管理的信息化程度和监管的有效性。

关键词：全生命周期；云南烟草；数据安全共享；分级分类

引言

当下，云南烟草专卖管理已然踏入数字化的阶段，在专卖监管、生产经营等环节中，巨量数据持续产生并且流转。但是，数据在整个生命周期中面临泄露、篡改、滥用之类的安全风险，同时，数据缺乏有序的管理也对其共享利用的效率形成了限制。基于此，从全生命周期的角度来探究云南烟草专卖管理数据的安全共享与分级分类，对使数据管理更为规范、保证数据的安全性、提高管理的效能有着极为重要的现实价值，也是推动云南烟草行业实现高质量发展的必然需求。

一、云南烟草专卖管理数据全生命周期特征及安全风险

（一）数据产生阶段的特征及风险

云南烟草专卖管理数据是在多个不同环节中产生的，其涵盖烟草种植信息采集、生产加工数据记录、销售渠道数据统计等。此阶段数据呈现出来源较为分散、类型较为多样的特点。数据在产生时的准确程度会对后续的应用产生直接影响，若在数据源头出现差错或者有信息遗漏，那么就会使整个数据链条出现偏差。同时，此阶段面临数据录入未遵循规范、人为对初始数据进行篡改的风险，部分基层工作人员由于操作出现不当，或者责任意识存在欠缺，极有可能造成原始数据失去真实性，从而为后续的数据管理埋下若干隐患。

（二）数据传输阶段的特征及风险

在实现云南烟草专卖管理数据的流通与共享，数据传输是极为关键的一环。数据需要在各级烟草专卖局、生产企业、零售网点及监管部门之间进行流转，此阶段，数据呈现出实时性要求颇高、传输量极大的特性，特别是处于销售旺季，海量交易数据得需及时上传至管理系统。然而，在数据传输期间很容易遭受网络攻击、传输协议存在的漏洞等因素影响，存在着数据被拦截、窃取或篡改的潜在风险。

（三）数据存储阶段的特征及风险

云南烟草专卖管理数据在完成传输后，需要统一存放在数据库、服务器等存储介质中。处于存储阶段的数据呈现出总量极为庞大、存储时间长的特性。伴随数据量持续不断地增多，对于存储设备的容量大小以及性能高低的要求也在日益提升。然而，此阶段存在的安全风险主要源自存储设备出现故障、数据备份机制存在不完善之处以及遭受恶意入侵等情况。倘若存储设备发生硬件方面的损坏情况，并且没有具备有效的数据备份，那么极有可能导致数据出现丢失的状况，进而给烟草专卖管理工作带来难以估计的损失。

（四）数据使用与销毁阶段的特征及风险

数据的运用是实现云南烟草专卖管理数据价值的关键部分。在此阶段，数据展现出交互程度高、使用频次多的特性，各岗位的工作人员依照权限来获取数据并且对其加以使用。然而，在数据运用中，存在着越权查阅、数据过度使用等隐患，有部分人员可能会超出自身工作范畴去获取敏感数据，又或者私自将数据用在非工作用途。一旦数据满足存储期限要求或者丧失使用价值，就应开展销毁操作，若销毁操作不够彻底，例如仅实施简单删除却未进行全面清除，极有可能使数据被恢复，进而出现泄露情况，最终形成安全方面的潜在威胁。

二、云南烟草专卖管理数据分级分类标准与方法

（一）数据分级的依据与层级划分

在对云南烟草专卖管理数据进行分级时，需将数据的敏感程度、重要性以及泄露后所产生的影响范围当作主要的参考依据。按照数据安全法与烟草行业的相关规定，可以将这些数据划分成四个层级。绝密级数据包含了烟草行业的核心战略规划、重大决策方案等内容，一旦这类数据发生泄露，将会对整个行业的发展造成极为严重的影响。机密级数据则涵盖了重要的生产技术参数、大额交易信息等。秘密级数据涉及一般的销售数据、人员基本信息等。普通级数据主要是公开的政策宣传资料、行业动态等信息，即使发生泄露，所造成的影响相对较小。借助清晰界定分级依据，为数据的差异化管理奠定根基。

（二）数据分类的维度与类别设定

数据分类可以依据数据来源、业务场景等不同维度来加以划分。数据来源可以划分为种植阶段、生产阶段、销售阶段和执法阶段。业务场景角涵盖了管理类型、经营类型、监管类型。若从数据格式来看，存在结构化、非结构化及半结构化。例如，种植阶段数据包含了烟农的相关信息、种植的面积大小等。执法阶段的数据包括了案件的卷宗资料、执法的视频内容等。科学的分类方式可使数据管理更具目标性，方便依据不同类别数据所具备的特性来制定与之对应的安全策略及数据共享规则。

（三）分级分类的动态调整机制

鉴于云南烟草专卖管理业务持续地发展与变化，数据的敏感度及重要性亦会随之产生改变，因此，有必要构建分级分类的动态调节机制。需定时对数据展开评估，依据业务需求、政策法规的变动等要素，对数据级别还有类别予以重新界定。比如，伴随市场环境的改变，原本属于普通等级的某种销售数据，可能因为涉及到市场竞争的敏感信息，从而升级成为秘密等级，而当某项业务流程得到优化后，部分数据的分类维度同样需要进行相应的调整。动态调整机制可切实保障分级分类具备及时性与精确性，以契合持续变动的管理需求。

（四）分级分类与全生命周期的适配性

分级分类应和数据全生命周期的各个阶段适配，对具备不同级别及类别的数据，在产生、传输、存储、使用还有销毁等阶段实行差异化管理。对于处于绝密级别与机密级别的数据，在产生阶段需开展严谨的录入审核，在传输中运用加密技术手段，存储时采用具备较高安全级别的存储设备，使用期间严格管控访问权限，销毁时开展全面的物理销毁操作。对于普通级别数据，可适度简化管理流程，在确保安全的基础条件下提升共享效率。凭借适配性管理举措，使分级分类在数据的整个生命周期中得以全面贯穿，进而达成数据的精准细致化管控。

三、基于全生命周期的云南烟草专卖管理数据安全共享机制

（一）数据产生阶段的安全共享基础构建

数据生成阶段需构建具备标准化特质的数据录入准则，清晰界定各类别数据的录入条件、形式标准以及核查流程，以此保障原始数据的精确性与完备性，为安全共享筑牢根基。同时，引入数据追踪技术，对数据的诞生源头、录入人员等相关信息予以记录，达成数据全程可追溯目标。对包含敏感内容的数据，在其生成时开展脱敏操作，例如对烟农的身份证号码、联络方式等讯息实施部分隐匿处理，既确保数据的可用程度，又降低信息泄露的风险，使数据在共享起始阶段便拥有安全性。

（二）数据传输阶段的安全共享技术保障

为确保数据处于传输阶段时能够安全共享，需运用加密传输技术，如 SSL/TLS 协议，对正在传输的数据开展加密处理，以此避免数据在传输中被拦截与窃取。搭建专门使用的传输通道，将烟草专卖管理数据和其他的网络数据隔离，从而降低外部网络造成的干扰及攻击。同时，在传输节点处设置安全校验的机制，针对传输的数据开展校验工作，一旦察觉数据遭到篡改，立即停止传输并且发出警报，以此保障传输数据的真实性与安全性，为数据实现跨部门、跨层级的共享给予技术支撑。

（三）数据存储阶段的安全共享管理措施

在数据存储阶段，施行分级存储策略，依照数据的级别以及类别挑选不同的存储方案。对于绝密级、机密级数据，运用本地加密存储方式，并且配置多重备份系统，以此防范数据丢失情况的发生。构建存储设备的安全防护体系，安装如防火墙、入侵检测系统这类设备，对异常访问行为予以拦截并发出预警。与此同时，按照固定的周期针对存储系统开展安全漏洞的扫描工作，并且对发现的漏洞进行修复操作，以此保证存储环境具备较高的安全性，进而为数据共享给予值得信赖的存储支撑保障。

（四）数据使用与销毁阶段的安全共享规范

处于数据使用阶段时，构建以角色为依据的访问控制体系，依照用户所处的岗位及承担职责，给予不同访问权限，以此保证用户仅可访问其开展工作所需要的数据。设定数据使用记录日志，利于后续开展审计工作以及进行追溯。针对数据共享范畴加以严格界定，清晰明确共享对象、共享目的用途等，从而避免数据遭到不当使用。在数据销毁阶段，拟定规范性的销毁流程，依照数据所处于的不同级别来挑选适宜的销毁方式，例如，处于低等级别的数据可开展逻辑删除操作，而处于高等级别的数据则需要进行物理销毁处理，以此规避出现泄露的风险。

四、云南烟草专卖管理数据安全共享与分级分类的实施路径

（一）完善法律法规与制度体系

依照云南烟草专卖管理的实际状况，拟定相应的数据安全管理举措，清晰界定数据分级分类及安全共享的特定要求，同时明确责任区分，将数据管理引领至规范化、制度化的路径。强化与国家数据安全法及烟草行业相关法规的衔接工作，并构建数据安全责任制度，确切明晰各级烟草专卖部门和相关企业的安全管理职责。每季度都开展对制度合规性的审查工作，依据国家法规的更新状况及行业实践给出的反馈，对条款进行动态化的修订，进而构建涵盖“立法、执行、监督、修订”等环节的闭环式管理体系，以此为数据的安全共享提供具有刚性特征的制度支撑。

（二）加强技术平台与人才建设

增加专项资金的投入力度，将量子加密技术、区块链溯源技术等核心技术进行集成，达成数据分级分类的自动化标识以及动态监测。在省级烟草专卖局设置数据安全实验室，和高校、科技企业共同开展烟草数据脱敏算法、异常访问识别模型等关键技术的研究攻关。施行“人才强烟”方案，并对现有的 2000 多名从业人员开展分级式培训，初级岗位着重于数据操作规范，中级岗位强化安全风险识别，高级岗位提升应急处置能力。构建技能认证机制，将数据安全考核和岗位晋升关联，培养出既对烟草业务有所了解又通晓数据安全知识的综合性团队，加固技术与人才这两项保障的防线。

（三）建立协同管理与监督机制

搭建协同体系架构，每月开展跨部门数据安全联席会议。组建专门的数据安全管理团队，其职责在于对数据安全共享工作及分级分类开展统筹协调，同时，清晰界定禁止进行共享操作的绝密数据的具体类别和限制共享的机密数据的范围界限。引入外部的第三方机构来开展每季度一次的安全审计，借助大数据技术对全省范围内的数据流转日志展开全面分析，可自动识别越权访问、异常传输等风险行为，并在第一时间发出预警。构建“红黄蓝”三种颜色的处置机制，针对红色预警需在4 小时内做出响应，针对黄色预警需在24 小时内进行核查，针对蓝色预警需在 3 天内完成整改，由此形成完整链条式管控模式，以此保证数据共享能够符合规定且处于可控制的状态。

结论

综上，经由对数据全生命周期各个阶段的特性与隐患展开剖析，明晰了进行分级分类的准则与方法，搭建了契合全生命周期的安全共享体制，还提出了确切的施行途径。研究显示，只有将分级分类融入数据生成、传送、储存、运用以及销毁的整个过程，方可达成数据的安全且高效的共享。后续有必要进一步强化技术革新和制度健全，不断优化数据管理模式，从而顺应云南烟草专卖管理信息化发展的全新需求，为行业的高质量进步给予坚实有力的数据保障。

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作者简介：

寸冀帆，（1986.3--），男，白族，云南昆明人，硕士，助理工程师，研究方向：信息安全、数据治理。