数据分类分级是数据安全审计的重要前提，审计需先核查企业数据分类分级体系的科学性与落地成效。依据《数据安全法》对重点数据、重要数据的界定要求，审计人员需验证企业是否建立清晰的分类标准，是否结合业务属性识别出敏感数据范围，例如金融企业的数据、医疗企业的基因数据应明确标注为重点数据。重点审计不同级别数据的差异化保护措施，重点数据是否采用存储、多...

数据合规评估中的算法合规审查，是应对“算法黑箱”“算法歧视”等问题的重要手段，需聚焦算法的透明度与公平性。评估算法透明度时，需检查企业是否向用户说明算法的基本原理、运行机制及可能产生的影响，特别是在推荐算法、信用评估算法等场景中，是否为用户提供便捷的算法说明渠道；评估算法公平性时，需分析算法模型是否存在基于性别、年龄、地域等特征的歧视性设...

数据安全审计中的业务连续性审计需确保数据安全事件发生时业务能够快速恢复，审计重点围绕灾备体系与应急能力展开。首先核查企业灾备策略的合理性，确认是否根据数据重要性划分灾备等级，重点数据是否采用“两地三中心”灾备模式，普通数据是否采用本地备份与云端备份结合的方式。灾备数据方面，需审计备份数据的完整性与一致性，验证备份数据与原始数据的差异率，确...