关于大数据背景下办公室保密工作的若干思考

关于大数据背景下办公室保密工作的若干思考

一、大数据概述及保密工作的重要性

（一）大数据概述。大数据（Bigdata，megadata），俗称海量资料或巨量资料，指的是一定时间内，仅利用常规软件工具难以进行抓取、管理和处理的，需要借助新处理模式后以获取更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的数据集合。不仅具备传统数据的一般特征，还具有大量（Volume）、高速（Velocity）、多样（Variety）、低价值密度（Value）和准确性（Veracity）的5V特点。大数据是信息化发展到一定阶段的必然产物，是推动社会发展和人类进步的源动力。随着信息网络技术与客观物质世界的深度融合，万物互联时代的数据显现出井喷式爆发、集聚式发展的特征，对国家治理效能、经济社会发展和人民生产生活都产生了极为深远的影响。如今，大数据进入新发展阶段，与其说这是一次颠覆性的技术革命，不如将其视作一场思维方式、行为模式与社会治理理念的全方位变革。不可否认，大数据应用已渗透到各行各业，社会正经历着大数据带来的一系列深刻变化。

（二）保密工作的重要性。保密工作是各单位办公室工作的重要内容，也是办公室的重要管理职能之一。工作中的保密内容通常包括但不限于国家秘密文件、电子凭证档案、干部个人信息、办公数据及其他不宜公开的事件。以笔者所在的单位为例，其主要职责与统计调查数据息息相关，受《中华人民共和国统计法》调整约束，承担数据产生、加工、储存、分析和发布的职能，肩负保证相关数据不失真、不失密的义务，并对数据的准确性、完整性和及时性负责。大数据时代，政府统计数据、各行业统计数据以及社会团体、企事业单位和居民个人的原始数据不再是孤立、毫无关联的，利用大数据技术能够对分散的数据进行集中、专项挖掘和逻辑推导，从非涉密数据中剥离、提取涉密价值。这些数据一旦失密，丧失的不仅仅是使用权，也意味着所有权将蒙受严重损害。基于此，办公室保密工作亟待转型升级，要积极破除思维定式，与时俱进提升内部数据管理水平，把必须保密的数据控制在最小的知悉范围，守牢国家数据安全底线，避免给国家信息安全工作造成重大影响和威胁。

二、大数据背景下保密工作面临的问题

（一）涉密人员保密意识淡薄。保密宣传教育和业务培训与新时期保密形势要求存在差距，警示教育效果不佳，导致部分涉密人员、领导干部和国家机关工作人员保密意识淡薄、敌情观念不强的问题较为突出。主要表现为对保密工作的重要性、失密后果的严重性、窃密方式的多样性认识有偏差，麻痹大意、玩忽职守现象时有发生。有的涉密人员对大数据技术认知有限，忽视了其利用碎片化数据实现逆向推导和分析的特点，在生产、储存、传输、管理敏感信息和数据过程中因疏忽大意造成失泄密后果。

（二）保密队伍存在天然短板。大数据时代，人、机、物三者深度融合，一定程度上颠覆了国家秘密的存在形态，而人是其中最活跃、最重要的因素。近年来，各级单位、部门深入贯彻党和国家关于保密工作的决策部署与要求，不断提升保密队伍建设水平，努力塑造一支高素质的保密人才队伍。但应该清醒认识到，现阶段保密工作队伍不同程度地存在以下短板：第一，基层干部年轻化倾向比较明显，保密工作经验不足的问题凸显；第二，全职保密干部较为紧缺，有的单位保密干部身兼数职，繁杂事务牵扯精力，难以集中全力投入本职工作；第三，保密干部大多非科班出身，熟悉大数据而且能够掌握涉密载体操作技能的人才短缺，专业人才的培养较难短期内完成。

（三）移动办公暗藏窃密通道。大数据背景下，密与非密的界限逐渐模糊，“数据垃圾再利用”颠覆了数据垃圾无价值的传统观念，建立在既有信息基础上的传统定密方式将面临一场全方位变革。“大数据之父”维克托·迈尔·舍恩伯格在《大数据时代》一书中提出：“如果将海量的碎片化数据汇聚到一起，积少成多形成大数据，然后通过数据分析，就可挖掘出隐藏在大数据表象背后的重要价值。”近年来，移动政务协同平台办公需求持续增长，受新冠病毒疫情影响，移动办公、远程办公逐渐成为常态。当前，基于集成化、一体化的垂直管理系统搭建的政务办公平台，能够基本满足本系统、本单位的办公需求，对理顺工作机制、提高效率效能、降低运维成本发挥了积极作用。但就平台总体运行而言，有的数据治理能力不足，应用局限性大；有的公文交换、数据传送存在风险点，暴露出公私数据混用、重要数据本地留存等问题；有的系统使用云存储与计算不可控，数据未加密通过失控区域、环境，存在较大安全隐患。

（四）法律制度衔接刻不容缓。大数据在互联网通道疾速飞驰的同时，终究面临一道绕不过去的弯，那就是法律法规问题。xx年6月，第十三届全国人民代表大会常务委员会第二十九次会议通过了《中华人民共和国数据安全法》，作为国家在数据安全建设方面颁布的首部专门性法律，与《中华人民共和国网络安全法》和《中华人民共和国个人信息保护法》一道，共同组成数据安全领域的“三驾马车”。然而实践中，针对大数据保密的配套制度衔接相对滞后，例如机关、企事业单位内部自行开展的数据保密审查缺乏具体实操指引，如此一来，在面对这类数据的保密审查时，容易造成过宽或过紧的不稳定态势和无法预期的风险结果。