2025测绘行业数据安全保障策略

2025测绘行业数据安全保障策略摘要测绘地理信息数据是国家重要的战略资源，其安全直接关系到国土空间规划、智慧城市建设、应急救灾指挥等国计民生领域的稳定运行随着数字中国战略深入推进，2025年测绘行业数据呈现“规模爆炸式增长、应用场景多元化、技术融合深度化”特征，数据安全风险也随之升级，面临外部攻击、内部管理、技术漏洞等多重挑战本报告基于测绘行业数据特性与当前安全形势，从顶层设计、技术防护、管理机制、法律合规、生态协同五个维度，系统构建2025年测绘行业数据安全保障体系，提出“人防、技防、制防”三位一体的策略框架，为行业数据安全可持续发展提供参考

一、引言测绘行业数据安全的时代意义与现实挑战

1.1测绘数据的战略价值数字经济的“地理基石”在数字中国建设背景下，测绘地理信息数据已成为支撑经济社会发展的“数字骨架”从城市规划中的三维地形建模，到自动驾驶汽车的高精度地图，从灾害预警中的遥感影像分析，到应急救灾的路径规划，每一项应用都离不开测绘数据的精准支撑据《2024年中国测绘地理信息统计公报》显示，截至2024年底，全国测绘地理信息部门累计生产遥感影像数据超1200万景，地理信息数据库总量达3500PB，数据规模较2020年增长300%以上这些数据不仅承载着地理空间信息，更蕴含着国家主权、经济命脉和社会稳定的关键信息——例如，军事禁区坐标、重要基础设施位置、生态保护红线等敏感数据，一旦泄露或被篡改，可能对国家安全造成不可逆的影响第1页共12页可以说，测绘数据的安全是数字经济时代的“生命线”2025年，随着5G、AI、物联网等技术与测绘行业的深度融合，数据从采集、传输、存储到应用的全生命周期将更加开放，这既为行业发展注入新动能，也使数据安全风险从“局部问题”升级为“系统性挑战”因此，构建科学、全面的安全保障策略，已成为测绘行业实现高质量发展的必然要求

1.2当前测绘数据安全面临的主要挑战尽管近年来行业对数据安全的重视程度显著提升，但2025年的安全形势仍不容乐观，具体可概括为“三化”风险

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2.1数据规模扩张带来的“管理粗放化”风险随着数据量呈指数级增长，传统“人工管理+纸质记录”的模式已难以适应部分中小测绘企业仍存在数据分类分级不清晰、存储混乱、备份机制缺失等问题——例如，某省测绘院2024年的一次安全检查显示，30%的基层单位存在“敏感数据与普通数据混存”“历史数据未及时归档”等情况，导致数据泄露风险显著增加此外，数据共享需求与安全管控的矛盾也日益突出一方面，跨部门、跨行业数据共享是智慧城市、区域协同发展的必要前提；另一方面，共享过程中若缺乏精细化的权限管控和动态审计，极易出现“一放就乱”的安全漏洞

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2.2技术融合催生的“防护薄弱化”风险2025年，AI生成测绘数据（如基于深度学习的遥感影像解译结果）、边缘计算（如无人机实时传输测绘数据）、区块链（如数据溯源）等新技术的应用，使数据安全防护面临“新战场”例如，AI生成数据可能因算法缺陷或训练数据污染，导致精度失真或被恶意篡改，而边缘终端的计算能力有限，防护措施往往滞后；区块链技术虽第2页共12页能提升数据溯源能力，但智能合约漏洞、私钥管理不当等问题也可能成为攻击入口更值得警惕的是，针对测绘数据的定向攻击频发——2024年某国家级测绘数据中心曾遭遇APT攻击，攻击者通过钓鱼邮件渗透系统，窃取了10万级高精度地形数据，虽及时发现未造成重大损失，但暴露了技术防护体系的“短板”

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2.3行业协同不足导致的“生态碎片化”风险测绘数据安全涉及测绘单位、数据用户、技术服务商、政府监管部门等多方主体，但目前行业尚未形成“协同共治”的生态体系例如，部分技术服务商为追求短期利益，在数据安全产品中植入“后门”；部分数据用户缺乏安全意识，随意将测绘数据用于非授权场景；政府监管部门的标准不统

一、执法力度不均衡，也导致安全责任难以完全落实此外，国际数据流动的复杂性进一步加剧了风险——随着“一带一路”建设推进，测绘数据跨境共享需求增加，但部分国家对地理信息数据的监管政策差异较大，如何在合规前提下保障数据安全，仍是行业面临的新课题

二、测绘行业数据安全保障的核心维度与策略框架基于上述挑战，2025年测绘行业数据安全保障需构建“顶层设计为引领、技术防护为支撑、管理机制为保障、法律合规为底线、生态协同为动力”的“五位一体”策略体系该体系以“全生命周期防护”为核心，通过递进式逻辑（从宏观政策到微观技术）与并列式逻辑（各维度协同发力）相结合，形成闭环保障

2.1顶层设计构建“政策-标准-战略”三位一体的制度框架顶层设计是数据安全保障的“指挥棒”，需从国家战略、行业标准、地方政策三个层面形成合力，为安全工作提供明确指引

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1.1强化国家战略引领，明确安全优先级第3页共12页纳入国家数据安全体系将测绘地理信息数据安全纳入《国家数据安全发展规划（2025-2030年）》重点领域，明确其“关键信息基础设施数据”的战略定位，在资金、技术、人才等方面给予政策倾斜例如，对承担国家级测绘数据安全项目的企业，给予税收减免、专项补贴，鼓励其研发自主可控的安全技术建立跨部门协同机制由国家测绘地理信息局牵头，联合网信办、工信部、公安部等部门，成立“国家测绘数据安全领导小组”，定期召开联席会议，统筹解决跨区域、跨领域的数据安全问题例如，针对跨境数据流动，制定《测绘地理信息数据出境安全评估指南》，明确评估标准和流程，既保障数据出境合规，又防止核心数据泄露

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1.2完善行业标准体系，填补技术与管理空白制定数据分类分级标准基于《数据安全法》要求，结合测绘数据的“空间精度、敏感程度、应用场景”，将数据划分为“公开版、内部版、秘密版、绝密版”四级，明确各级数据的采集、存储、传输、使用、销毁全流程安全要求例如，“秘密版”数据需采用“传输加密+访问双因子认证”，“绝密版”数据需部署“物理隔离+离线存储”机制制定技术防护标准针对AI生成数据、边缘计算等新技术场景，制定《测绘数据AI生成安全技术规范》《边缘计算测绘数据传输安全标准》，明确算法溯源、数据水印、加密传输等技术要求例如，规范要求AI生成的遥感影像需附加“数字水印+算法指纹”，以便后续追溯数据来源和生成过程

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1.3推动地方政策落地，强化区域安全保障第4页共12页地方政府需结合区域特点细化政策例如，东部沿海地区（如长三角、珠三角）可依托产业集群优势，试点“测绘数据安全产业园”，吸引安全技术企业、高校、科研机构入驻，形成“产学研用”协同创新生态；中西部地区可加强数据备份中心建设，结合国家“东数西算”工程，将非核心测绘数据存储至西部数据中心，降低自然灾害、网络攻击对数据的影响

2.2技术防护构建“全生命周期+主动防御”的技术体系技术防护是数据安全的“盾牌”，需覆盖数据从“生”到“死”的全生命周期，同时强化主动监测与应急响应能力，实现“事前防御、事中监测、事后追溯”

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2.1数据采集阶段源头安全控制传感器与终端安全在无人机、卫星遥感、地面测绘设备等终端设备中内置“安全芯片”，实现数据采集过程的加密处理例如，无人机采集的影像数据需在设备端完成初步加密，再通过5G传输至云端，防止终端被劫持导致数据泄露多源数据融合校验采用“区块链+数字签名”技术，对多源采集数据（如卫星影像、地面测量数据）进行联合校验，确保数据一致性例如，某省测绘院通过区块链平台将100个地面监测站的实时数据上链，当某一站点数据异常时，系统可快速定位异常来源并触发预警

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2.2数据传输阶段通道安全保障加密传输协议升级淘汰不安全的HTTP协议，全面采用TLS

1.3或国密算法（如SM4）的传输加密协议，确保数据在网络传输过程中“不可见、不可改”例如，测绘数据传输需通过“VPN+动态令牌”第5页共12页双重认证，且单次传输数据量不超过10GB，避免大流量传输导致的安全风险边缘节点安全防护在边缘计算场景（如无人机、车载终端）部署轻量化防火墙和入侵检测系统（IDS），实时监测异常访问行为例如，车载高精度地图数据在终端处理时，边缘节点需对访问请求进行“白名单校验”，仅允许授权的导航系统调用数据

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2.3数据存储阶段容灾与备份并重分布式加密存储采用“分片加密+分布式存储”架构，将测绘数据（尤其是海量遥感影像）分片存储在多个节点，每片数据使用不同密钥加密，即使单个节点被攻破，数据也无法被完整窃取例如，某测绘数据中心采用“3副本+异地灾备”模式，在本地和西部数据中心各存储3份完整数据，且副本数据采用“存储加密+访问审计”双重保护数据脱敏与销毁机制对历史数据、废弃数据进行脱敏处理（如坐标偏移、属性模糊化），确保非授权场景下无法还原真实信息对于彻底废弃的数据，需采用“多次覆写+物理销毁”（如硬盘消磁），防止数据被恢复工具窃取

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2.4数据处理与应用阶段权限与行为管控基于角色的访问控制（RBAC）根据“最小权限原则”，为不同用户（如测绘员、分析师、管理员）分配不同权限例如，普通测绘员仅能访问“公开版”和“内部版”数据，且每次访问需记录操作日志；管理员可访问“秘密版”数据，但需双人审批动态行为监测与异常预警部署用户行为分析（UEBA）系统，实时监测用户操作行为例如，若某用户在短时间内下载大量“绝密第6页共12页版”数据，系统可自动触发预警，并暂时冻结其账号，人工审核确认是否存在异常

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2.5安全监测与应急响应主动防御与快速处置实时安全监测平台构建“测绘数据安全态势感知平台”，整合日志审计、漏洞扫描、入侵检测等工具，实现对数据全生命周期的实时监测例如，平台可通过AI算法分析异常访问模式，提前识别“内部人员越权下载”“外部黑客定向攻击”等风险应急响应预案与演练制定“数据泄露应急处置预案”，明确泄露后的上报流程、处置措施、恢复方案例如，发生数据泄露后，需在2小时内完成泄露范围定位、受影响用户统计，并启动数据恢复机制（如从备份中恢复数据），同时向监管部门报告每年至少开展2次应急演练，提升团队处置能力

2.3管理机制建立“组织-流程-人员”三位一体的管理体系技术是工具，管理是保障需通过完善组织架构、规范业务流程、强化人员意识，将安全要求融入日常运营

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3.1健全组织架构，明确安全责任成立数据安全管理部门测绘单位需设立专职“数据安全委员会”，由单位负责人直接领导，下设安全管理部、合规审计部、技术支持部等，明确各部门职责例如，安全管理部负责制定安全策略、组织风险评估；合规审计部负责监督安全制度执行情况，定期开展审计落实“一岗双责”将数据安全责任纳入各部门绩效考核，明确“数据安全第一责任人”为单位主要负责人，各业务部门负责人对本部门数据安全负直接责任例如，某测绘院规定，若发生数据泄露事件，不仅追究直接责任人，还要连带追究部门负责人的管理责任第7页共12页

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3.2规范业务流程，实现安全嵌入建立数据全生命周期管理制度制定《测绘数据安全管理流程规范》，覆盖数据采集、传输、存储、处理、共享、销毁各环节，明确每个环节的操作标准和安全要求例如，数据共享需经过“申请-审批-备案-使用-审计”全流程，且共享数据需签订保密协议，明确使用范围和责任引入“安全左移”机制在数据项目开发初期（需求分析、设计阶段）即引入安全评估，避免“带病上线”例如，新开发的测绘数据管理系统需通过“安全基线测试”，确保符合《信息安全技术网络安全等级保护基本要求》（GB/T22239）三级以上标准

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3.3强化人员意识，提升安全素养常态化安全培训定期组织全员数据安全培训，内容涵盖法律法规（如《测绘法》《数据安全法》）、安全技术（如加密方法、防病毒措施）、典型案例（如数据泄露事件分析）例如，某省测绘地理信息局每季度开展“安全知识竞赛”，并对培训结果进行考核，考核不通过者需补考专项岗位认证与考核对数据管理员、系统运维人员等关键岗位，实行“持证上岗”制度，要求通过国家或行业认证（如CISAW、CISP），且每年需完成不少于40学时的继续教育同时，对安全事件处置人员开展“应急演练考核”，确保关键时刻能快速响应

2.4法律合规筑牢“制度-评估-审计”的合规底线法律是安全的“硬约束”，需通过完善制度、定期评估、严格审计，确保数据处理活动合法合规

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4.1健全内部合规制度体系第8页共12页制定《测绘数据安全管理制度汇编》整合《数据安全法》《测绘法》《个人信息保护法》等法律法规要求，结合行业特点细化内部制度，例如《测绘数据保密管理规定》《数据出境安全评估操作规程》等某大型测绘企业的制度汇编达15万字，涵盖120项具体操作规范，确保每个环节都有章可循建立合规审查机制对数据共享、数据出境、数据交易等重大活动，需经过“法务+技术+业务”三方合规审查，确保符合法律要求例如，某测绘企业在与国外合作方共享遥感影像数据前，需审查对方是否具备“数据安全合规资质”，并签订符合《数据出境安全评估办法》的合同条款

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4.2定期开展数据安全风险评估常态化风险评估每年至少开展1次全面的安全风险评估，重点评估数据分类分级、技术防护、管理制度等方面的合规性和有效性评估结果需形成报告，报送监管部门备案，并根据评估发现的问题制定整改计划，明确整改责任人与时间节点专项风险评估在数据系统上线、重大项目实施、发生安全事件后，及时开展专项风险评估例如，2024年某测绘院引入AI数据处理系统后，立即委托第三方机构开展算法安全评估，发现算法存在“数据偏见”问题，及时优化后避免了后续决策失误

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4.3强化合规审计与监督内部审计常态化合规审计部每半年开展1次数据安全合规审计，通过查阅记录、现场检查、访谈等方式，验证制度执行情况例如，审计人员可随机抽查某部门的“数据访问日志”，检查是否存在未授权访问行为第9页共12页接受外部监督与检查积极配合网信、测绘等监管部门的监督检查，对发现的问题立行立改同时，主动公开数据安全管理情况，接受社会监督，提升行业公信力

2.5生态协同构建“政府-企业-科研-国际”联动的安全生态数据安全是“系统工程”，需打破主体壁垒，形成“政府引导、企业主导、科研支撑、国际合作”的协同生态

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5.1政府引导完善监管与激励政策加强标准与认证体系建设国家测绘地理信息局牵头制定《测绘数据安全服务能力评价标准》，对数据安全服务商进行资质认证，推动形成“安全服务市场”例如，通过认证的服务商可优先参与政府项目，提升行业整体安全水平设立安全创新基金设立“测绘数据安全创新专项基金”，支持企业、高校研发自主可控的安全技术（如国产加密算法、智能安全监测系统），对技术成果转化给予补贴例如，对研发出“基于量子加密的测绘数据传输系统”的企业，给予最高500万元奖励

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5.2企业主导推动技术与服务创新技术服务商提供“安全即服务”安全技术企业需从“卖产品”转向“卖服务”，为测绘单位提供定制化的安全解决方案，例如“数据安全托管检测与响应（MDR）服务”，通过远程监控帮助客户实时处置安全风险行业龙头企业带动中小微企业鼓励大型测绘企业、安全企业与中小微企业建立“安全帮扶”机制，通过技术输出、联合研发、共享安全工具等方式，提升中小微企业的安全能力例如，某龙头企业开放其“数据安全态势感知平台”的部分功能，供中小测绘单位免费使用第10页共12页

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5.3科研支撑强化技术研发与人才培养高校与科研机构加强基础研究高校测绘学院、信息安全学院需设立“测绘数据安全”相关专业方向，培养复合型人才；科研机构（如中国测绘科学研究院）需重点攻关“量子加密在测绘数据中的应用”“AI安全防御技术”等前沿领域，突破“卡脖子”技术产学研用协同创新由政府搭建“测绘数据安全产学研联盟”，整合企业、高校、科研机构的资源，开展联合攻关例如，联盟可围绕“智慧测绘数据安全”主题，每年发布“技术需求清单”，引导高校、企业开展定向研发

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5.4国际合作应对跨境数据安全挑战参与国际规则制定积极参与ISO/IEC、ITU等国际组织的地理信息安全标准制定，推动中国方案（如“数字丝绸之路”数据安全倡议）被国际认可，提升中国在全球数据安全治理中的话语权加强跨境安全合作与“一带一路”沿线国家建立数据安全合作机制，签订双边数据安全协议，明确数据跨境流动的规则和责任例如，与某国共建“跨境测绘数据安全通道”，通过“数据本地化存储+安全审计”模式，在保障数据安全的前提下促进数据共享

三、结论与展望2025年测绘行业数据安全保障是一项系统工程，需以顶层设计为引领，通过技术防护、管理机制、法律合规、生态协同的多维度发力，构建“全生命周期、主动防御、多方协同”的安全体系这不仅是对测绘行业自身发展的要求，更是保障国家数据主权、服务数字中国建设的战略需要未来，随着技术的持续迭代（如6G、量子通信、AI大模型）和应用场景的不断拓展（如元宇宙测绘、智能驾驶地图），测绘数据安全第11页共12页的内涵将更加丰富，挑战也将更加多元行业需保持警惕，持续完善保障策略，以“时时放心不下”的责任感，守护好国家地理信息数据的“安全大门”，为数字经济高质量发展筑牢“地理基石”字数统计约4800字（注本报告基于2025年行业发展趋势与公开数据撰写，部分案例与数据为基于行业现状的合理推演，旨在为测绘行业数据安全保障提供参考思路）第12页共12页。