带你读《网络安全等级保护2.0定级测评实施与运维》——3.1 定级原理及流程

简介: 带你读《网络安全等级保护2.0定级测评实施与运维》——3.1 定级原理及流程

第 3 章  网络安全定级与备案

3.1  定级原理及流程

3.1.1  安全保护等级


根据等级保护对象在国家安全、经济建设、社会生活中的重要程度,以及一旦遭到破坏、丧失功能或者数据被篡改、泄露、丢失、损毁后,对国家安全、社会秩序、公共利益,以及公民、法人和其他组织的合法权益的侵害程度等因素,等级保护对象的安全保护等级分为以下 5 级。


第一级,等级保护对象受到破坏后,会对相关公民、法人和其他组织的合法权益造成一般损害,但不危害国家安全、社会秩序和公共利益。


第二级,等级保护对象受到破坏后,会对相关公民、法人和其他组织的合法权益产生严重损害或特别严重损害,或者对社会秩序和公共利益造成危害,但不危害国家安全。


第三级,等级保护对象受到破坏后,或者对社会秩序和公共利益造成严重危害,或者对国家安全造成危害。


第四级,等级保护对象受到破坏后,会对社会秩序和公共利益造成特别严重损害,或者对国家安全造成严重危害。


第五级,等级保护对象受到破坏后,会对国家安全造成特别严重危害。


3.1.2  定级要素


1.定级要素概述


等级保护对象的定级要素包括以下 2 个方面。

1)受侵害的客体。

2)对客体的侵害程度。


2.受侵害的客体


等级保护对象受到破坏时所侵害的客体包括以下 3 个方面。

1)公民、法人和其他组织的合法权益。

2)社会秩序、公共利益。

3)国家安全。


3.对客体的侵害程度


对客体的侵害程度由客观方面的不同外在表现综合决定。由于对客体的侵害是通过对等级保护对象的破坏实现的,因此,对客体的侵害外在表现为对等级保护对象的破坏,通过侵害方式、侵害后果和侵害程度加以描述。等级保护对象受到破坏后对客体造成侵害的程度归结为以下 3 种。


1)造成一般损害。

2)造成严重损害。

(3)造成特别严重损害。


3.1.3  定级要素与安全保护等级的关系


定级要素与安全保护等级的关系如表 3-1 所示。


3-1 定级要素与安全保护等级的关系

image.png


3.1.4  定级流程系


等级保护对象定级工作的一般流程如图 3-1 所示。


image.png

3-1 等级保护对象定级工作的一般流程


安全保护等级初步确定为第二级以上的等级保护对象,其运营使用单位应当依据本标准组织进行专家评审、主管部门核准和备案审核,最终确定其安全保护等级。

相关文章
|
4月前
|
机器学习/深度学习 PyTorch TensorFlow
卷积神经网络深度解析:从基础原理到实战应用的完整指南
蒋星熠Jaxonic,深度学习探索者。深耕TensorFlow与PyTorch,分享框架对比、性能优化与实战经验,助力技术进阶。
|
6月前
|
传感器 边缘计算 运维
AR 虚实叠加技术在工业设备运维中的实现流程方案
AR技术通过虚实信息融合,实现工业设备参数可视化、故障立体化、操作直观化,提升运维效率与精度。结合物联网与数字孪生,打造智能运维新范式。
|
10月前
|
机器学习/深度学习 存储 算法
NoProp:无需反向传播,基于去噪原理的非全局梯度传播神经网络训练,可大幅降低内存消耗
反向传播算法虽是深度学习基石,但面临内存消耗大和并行扩展受限的问题。近期,牛津大学等机构提出NoProp方法,通过扩散模型概念,将训练重塑为分层去噪任务,无需全局前向或反向传播。NoProp包含三种变体(DT、CT、FM),具备低内存占用与高效训练优势,在CIFAR-10等数据集上达到与传统方法相当的性能。其层间解耦特性支持分布式并行训练,为无梯度深度学习提供了新方向。
505 1
NoProp:无需反向传播,基于去噪原理的非全局梯度传播神经网络训练,可大幅降低内存消耗
|
4月前
|
监控 负载均衡 安全
WebSocket网络编程深度实践:从协议原理到生产级应用
蒋星熠Jaxonic,技术宇宙中的星际旅人,以代码为舟、算法为帆,探索实时通信的无限可能。本文深入解析WebSocket协议原理、工程实践与架构设计,涵盖握手机制、心跳保活、集群部署、安全防护等核心内容,结合代码示例与架构图,助你构建稳定高效的实时应用,在二进制星河中谱写极客诗篇。
WebSocket网络编程深度实践:从协议原理到生产级应用
|
5月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
卷积神经网络深度解析:从基础原理到实战应用的完整指南
蒋星熠Jaxonic带你深入卷积神经网络(CNN)核心技术,从生物启发到数学原理,详解ResNet、注意力机制与模型优化,探索视觉智能的演进之路。
537 11
|
5月前
|
人工智能 安全 网络安全
从不确定性到确定性,“动态安全+AI”成网络安全破题密码
2025年国家网络安全宣传周以“网络安全为人民,靠人民”为主题,聚焦AI安全、个人信息保护等热点。随着AI技术滥用加剧,智能化攻击频发,瑞数信息推出“动态安全+AI”防护体系,构建“三层防护+两大闭环”,实现风险前置识别与全链路防控,助力企业应对新型网络威胁,筑牢数字时代安全防线。(238字)
303 1
|
5月前
|
机器学习/深度学习 算法 搜索推荐
从零开始构建图注意力网络:GAT算法原理与数值实现详解
本文详细解析了图注意力网络(GAT)的算法原理和实现过程。GAT通过引入注意力机制解决了图卷积网络(GCN)中所有邻居节点贡献相等的局限性,让模型能够自动学习不同邻居的重要性权重。
991 0
从零开始构建图注意力网络:GAT算法原理与数值实现详解
|
5月前
|
安全 测试技术 虚拟化
VMware-三种网络模式原理
本文介绍了虚拟机三种常见网络模式(桥接模式、NAT模式、仅主机模式)的工作原理与适用场景。桥接模式让虚拟机如同独立设备接入局域网;NAT模式共享主机IP,适合大多数WiFi环境;仅主机模式则构建封闭的内部网络,适用于测试环境。内容简明易懂,便于理解不同模式的优缺点与应用场景。
780 0
|
7月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 PyTorch
零基础入门CNN:聚AI卷积神经网络核心原理与工业级实战指南
卷积神经网络(CNN)通过局部感知和权值共享两大特性,成为计算机视觉的核心技术。本文详解CNN的卷积操作、架构设计、超参数调优及感受野计算,结合代码示例展示其在图像分类、目标检测等领域的应用价值。
426 7
|
9月前
|
监控 应用服务中间件 Linux
掌握并发模型:深度揭露网络IO复用并发模型的原理。
总结,网络 I/O 复用并发模型通过实现非阻塞 I/O、引入 I/O 复用技术如 select、poll 和 epoll,以及采用 Reactor 模式等技巧,为多任务并发提供了有效的解决方案。这样的模型有效提高了系统资源利用率,以及保证了并发任务的高效执行。在现实中,这种模型在许多网络应用程序和分布式系统中都取得了很好的应用成果。
274 35

热门文章

最新文章