一是强化顶层设计，打造全方位的安全保障体系。

应在国家法律法规层面，进一步完善包括数据权属、数据管理、关键基础设施、稳定性保障、数据安全等在内的相关专门性法律。同时，在生产使用过程中的风险监控和管制方面，应聚焦大数据领域的技术研究与应用，推进大数据采集、管理、共享、交易等标准规范的制定和实施，研究制定一批基础共性、重点应用和关键技术标准；在风险预警和化解方面，应在确保大数据法律性开放的基础上，加强风险管理流程、授权管理制度、风险限额管理、风险评价考核、风险奖惩处罚、风险责任约束、风险决策报告等方面的建设，构建全面数据风险管理的体系架构。

二是明确相关部门和人员责任，完善风险管理体制机制。

在大数据市场准入的风险屏障与防范方面，明确数据系统权限和数据管理相关责任部门，制定数据系统权限及数据管理办法，规范政府部门数据系统权限申请及数据管理流程，形成数据安全实践工作的制度保障。建立完善数据服务、网络安全防护和信息安全等级保护等相关制度。在生产使用过程中的风险监控和管制方面，有必要针对大数据安全可能引发的负面影响，编制数据管理制度和规程文件。在风险预警和化解方面，相关部门必须适应风险管理从静态数据向动态数据的转化、从人为判断向模型分析的转化、从零散管理向体系管理的转化，加强数据安全事件监测和事态发展信息搜集工作，积极开展应急处置、风险评估和安全控制的能力建设，提升基于持续检测、态势感知和及时响应处置的数据安全保障能力，释放数据活力。

三是加快建立数据信息资源目录体系，满足技术性开放的数据安全要求。

立足实际情况，根据数据应用的差异化需求和不同场景，明确数据信息资源目录的管理者、提供者和使用者的不同角色和职责，按照管理范围和职责权限，落实数据资源的编目、注册、发布和维护。在生产使用过程中也要加快建立统一的数据标准体系并制定数据安全策略，通过数据链的标准化和主动性数据安全模式，确保数据的清晰可溯，确保相关机构和个人最大程度地自由安全获取和利用数据。

四是加强技术保障，是保障大数据安全、提升数据治理能力的关键。

加强政策引导，不断提升技术能力。推动大数据领域产学研协同创新合作，加强大数据风险管理核心技术的联合攻关，增强防范和处置数据安全事件的技术支撑能力。重点支持网络安全监测预警、处置救援、应急服务等，以核心技术的突破和发展，有效降低大数据的安全风险。

建立数据安全防范数据库，加强数据共享。鼓励以大数据产业联盟、相关行业协会等组织为依托，在大数据生产使用过程中的风险监控和管制，以及风险预警和化解方面，建立一个共享的数据安全防范数据库，促进数据安全防范信息和修复举措的收集和共享，低成本、高质量、高频度地生产、使用数据安全防范相关知识。