數據識別主要分析識別數據分類（含子類）、數據項名稱、數據屬性與要素（數據來源、數據規模、數據用途、數據存儲位置、數據共享情況、數據是否出境等）、數據分級等，并形成數據目錄清單。

數據處理活動識別主要圍繞數據采集、數據傳輸、數據存儲、數據處理、數據交換、數據銷毀等全生命周期，結合組織業務流程、系統功能實現等情況，識別數據處理活動以及個人信息處理活動，并進行記錄。

數據安全威脅識別主要包括威脅的來源、主體、種類、動機、頻率、時機等。威脅來源包括環境、意外、人為三類，根據威脅來源不同，進一步劃分威脅的種類與威脅來源的主體、動機，威脅頻率應根據經驗和有關的統計數據來進行判斷。最終結合威脅的行為能力、威脅發生時機，通過威脅發生的頻率給出威脅賦值。

數據安全脆弱性識別主要可從技術和管理兩方面進行審視。技術脆弱性包括數據處理活動過程中所涉及的技術性安全問題或隱患。管理脆弱性包括組織數據處理活動過程中，組織管理體系中的責權劃分、應急處置、運行維護等管理制度的完備程度與可行程度。最終根據數據安全脆弱性危害程度給出數據安全脆弱性指數賦值。

安全措施可以分為預防性安全措施和保護性安全措施兩種。預防性安全措施可以降低威脅利用脆弱性的可能，保護性安全措施可以降低數據安全事件發生后造成的影響。安全措施識別應充分考慮數據對象安全等級所對應的安全需求。

風險分析與評價主要圍繞數據、數據處理活動，對已識別的數據安全威脅、脆弱性、安全措施，綜合運用數據安全風險分析與評價模型，給出定性與定量相結合的風險分析與評價結果，并明確風險接受程度以及風險處置措施。

■  提供全面的風險認知：通過評估，組織可以全面了解其信息資產所面臨的威脅和風險，從而制定相應的防護措施；

■  優化資源分配：評估結果可以幫助組織更好地分配資源，將有限的安全預算用于最需要的領域，提高整體安全性能；

■  合規要求滿足：許多行業和法規對數據安全有明確的要求，通過評估，組織可以確保其符合相關合規標準。