[发明专利]基于层次模型的企业数据隐私保护评估方法

说明书

本发明公开了基于层次模型的企业数据隐私保护评估方法，包括如下步骤：评估多领域中的各环境因子的成熟度得分，得到企业数据隐私成熟度自评初始得分；构建企业数据隐私保护层次模型，对指标权重进行赋值并进行初始处理，得到指标主观权重；标准化处理初始主观指标值，得到标准指标；基于香农熵理论，计算标准指标的熵值，确定指标客观权重；结合指标客观权重，计算主客观指标综合权重并处理得到指标向量；根据企业数据隐私成熟度自评初始得分和指标向量得到各环境因子的企业数据隐私成熟度得分。本发明构建了企业数据隐私的成熟度分析模型，有助于企业理清在现实商务环境中容易导致数据隐私泄露的涉及环节，保护用户的隐私、增强企业安全等级。

技术领域

本发明涉及企业管理中的数据安全领域，尤其涉及一种基于层次模型的企业数据隐私保护评估方法。

背景技术

跨境数据自由传输对经济增长的影响在国际贸易中逐渐扩大，使得数据跨境流动的监管问题成为国际贸易谈判的焦点议题。尤其是从隐私合规和保护的角度来看，技术的进步也正紧锣密鼓地披露出日益繁盛的商务贸易和逐步上升的经济条件下隐隐掩盖的数据隐私及安全监管问题。海量大数据的收集、存储以及处理和分析的方式带来了前所未有的隐私忧患。

尤其是2020年，新冠肺炎疫情加速了5G、人工智能、区块链等新技术的迅速推广，促进了线上交易等新商业方式的蓬勃发展，使得数字化变革逐渐成为人类生存发展的一种趋势，迫于数字化转型的压力，各行各业都在不遗余力地融入数字化发展的潮流中，以提高在大数据AI时代，企业数据分析结果的丰富性和有效性。

虽然国家积极出台各措施来保护数据安全，但是从企业层面的角度出发，企业自身也有责任在遵守相关法律的情况下深挖自身业务发展过程中的数据操作合规问题。尤其是对于涉及跨境业务的企业，理清在现实商务环境中开展数据监管活动容易导致数据隐私泄露的涉及环节，以及如何在合理、合法收集和利用数据的同时保护好用户的个人隐私，增强用户对于隐私安全保护的信心成为亟待解决的问题。

现有的针对企业数据隐私的研究主要集中在以下几方面：

一是从企业数据隐私管理标准的角度，研究20世纪60年代以来的企业数据隐私管理标准呈现出的发展趋势；

二是从企业数据面临的隐私安全问题的角度，定性分析企业数据面临的数据隐私安全、数据的可信任和数据的访问控制等问题；

三是从技术与企业数据隐私保护的角度，对现有的隐私保护方法系统架构进行整理归纳，了解已有技术还存在的数据隐私保护问题。

然而，现有企业数据隐私研究主要关注相关隐私管理标准，从宏观层面分析企业数据隐私保护面临的困难以及研究各种技术对企业数据隐私保护的效用，许多学者对数据隐私的研究仅仅停留在理论层面，缺少从实际问题出发得出的结论。而在现实的商务情景下，企业的数据隐私环境较为复杂，在进行数据隐私的问题分析时涉及到的范围比较广泛，不仅需要考虑国家的政策法规和企业数据隐私政策，还需结合来自外部的数据安全影响因素等，需要行业对涉及到的方方面面进行全面、高效的分析、评估和研究。

同时在大量的企业应用实践案例中发现，许多企业在数据隐私监管问题上的研究缺乏扎实的理论支撑，仅靠企业一些约定俗成或者遇到才整改的方式来应对当今数据监管问题。

因此，仅有理论上的研究或实践得到的经验是远远不够的，需要将理论与实践二者相结合。

发明内容

本发明实施方式提供的基于层次模型的企业数据隐私保护评估方法，包括如下步骤：

步骤一：评估多领域中的各环境因子的成熟度得分，得到企业数据隐私成熟度自评初始得分；

步骤二：构建企业数据隐私保护层次模型，对指标权重进行赋值并进行初始处理，得到指标主观权重；

步骤三：标准化处理初始主观指标值，得到标准指标；