数据要素安全流通:挑战与解决方案

文章目录

  • 数据要素安全流通:挑战与解决方案
    • 一、引言
    • 二、数据要素安全流通的挑战
      • 数据泄露风险
      • 数据隐私保护
      • 数据跨境流动监管
    • 三、解决方案
      • 加强数据安全防护措施
      • 实施数据隐私保护技术
      • 建立合规的数据跨境流动机制
    • 四、数据安全流通的未来趋势
      • 01 数据价值与产业崛起
      • 02 多数据技术融合创新发展
      • 03 数字经济发展的主要动力
      • 04 市场规范化与协同繁荣
      • 05 安全产业链不断延伸覆盖
  • 推荐阅读


数据要素安全流通:挑战与解决方案

一、引言

随着信息技术的迅速发展,数据已经成为企业竞争的核心要素之一。然而,数据的流通与共享面临着诸多安全挑战。如何保障数据要素的安全流通,已成为当前亟待解决的问题。本文将探讨数据要素安全流通的挑战,并提出相应的解决方案。

二、数据要素安全流通的挑战

数据泄露风险

数据泄露是数据要素安全流通的主要威胁之一。黑客攻击、内部人员疏忽或数据管理不当都可能导致敏感数据的泄露。此外,数据的非法获取和滥用也可能对企业的竞争力和声誉造成重大损害。

数据隐私保护

数据隐私保护是数据要素安全流通的另一个重要挑战。随着大数据技术的广泛应用,个人隐私面临着前所未有的威胁。如何在数据流通和共享过程中保护个人隐私,已成为亟待解决的问题。

数据跨境流动监管

随着全球化进程的加速,数据跨境流动日益频繁。然而,不同国家和地区的数据保护法规存在差异,给数据跨境流动带来了诸多法律风险。如何在遵守各国法规的前提下实现数据的安全流通,是企业面临的又一挑战。

三、解决方案

加强数据安全防护措施

为应对数据泄露风险,企业应加强数据安全防护措施。这包括建立完善的数据安全管理制度,提高员工的数据安全意识,以及采用先进的数据加密技术和防护措施。此外,定期进行数据安全审计和漏洞扫描,及时发现并修复潜在的安全隐患。

实施数据隐私保护技术

为保护个人隐私,企业应实施数据隐私保护技术。这包括差分隐私、同态加密和安全多方计算等技术。这些技术可以确保数据在流通和共享过程中保持隐私性,防止敏感信息的泄露。同时,企业还应建立严格的隐私政策,明确数据的用途和共享范围,以保障用户的合法权益。

建立合规的数据跨境流动机制

为应对数据跨境流动的挑战,企业应建立合规的数据跨境流动机制。首先,了解并遵守各国的数据保护法规是基础。其次,企业可考虑与当地的数据处理服务商合作,借助其专业能力和资源协助合规数据的跨境流动。此外,建立清晰的数据分级和授权管理体系,明确数据的用途和共享范围,以确保数据的合规流动。

四、数据安全流通的未来趋势

随着数字时代的到来,数据的安全流通已经成为一股不可阻挡的潮流。数据的价值日益凸显,数据产业也迅速崛起。多种技术的不断融合促进了数据要素的创新发展。数据流通已经成为数字经济的主要动力之一。在多方的努力下,市场也在逐渐规范化和繁荣。数据安全产业链也在不断延伸。

01 数据价值与产业崛起

当前,数据所引发的生产要素变革正在重塑我们的生产、需求、供应、消费以及社会的组织运行方式。以就业为例,时下热门的区块链工程技术人员、在线学习服务师、直播销售员等新职业,就是由数据催生而来的。数据支撑的新型智慧城市建设,正带动实现从“找政府办事”向“政府主动服务”的转变,成为撬动社会治理精细化、现代化的有力杠杆。

目前,数据业规则的谈判在双边、区域和全球等各层面展开。当今国家间的竞争是对全球规则制定话语权以及贸易和技术领导地位的争夺。以美国为例,美国基于强大的综合优势,所制定的数字经济战略更具扩张性和攻击性,目标是确保美国的竞争优势地位。美国主张个人数据跨境自由流动,从而利用数据业的全球领先优势来主导数据流向,但同时又针对重要技术数据出口和特定数据领域的外国投资制定各种限制,以遏制竞争对手,确保美国在科技领域的主导地位。因此,数据跨境流动规则的制定以及话语权归属将成为一个国家产业崛起的核心竞争力。

02 多数据技术融合创新发展

近年来,多方安全计算、区块链、联邦学习以及可信执行环境等技术框架被广泛应用于数据安全流通领域。目前,数据流通领域大部分商业应用采用多方安全技术和联邦学习,基本上是纯软件实现的。然而,这种技术面临着计算资源和网络带宽耗费平衡的问题。底层原因是节点之间都是使用密态数据计算,如果要网络传输小,那么就需要加大本地计算资源的耗费,否则就是频繁地通过网络传输数据来减少本地计算的工作量。虽然这两种计算有自己的不足,但是它们在底层密码学理论上已经被证明是安全性的,其中并不会涉及任何明文计算。可信执行环境在安全硬件环境下进行明文计算,性能非常高。然而,在实践中,可信执行环境仍然面临着明文计算在域外环境中被还原出来的问题,这与很多机构的合规性要求不符,而且也存在如何证明硬件黑盒安全无后门等问题,因此落地的商业案例不多。区块链技术更多用来解决存证互信问题,而不是数据流通问题。

未来的数据安全流通将是多种技术的组合。跨机构间数据流通大多采用多方安全计算和联邦学习技术。机构内部之间的数据流通计算可尝试可信执行环境,由双方互信的机构来控制可信执行环境的彻底私有化部署,以获得更高的计算性能。区块链技术可以作为授权共识或计量共识来应用。授权共识可以实现 A 机构将用户授权登记在授权链上,B 机构在授权链上核实后才能开放与 A 机构的互通计算。计量共识可以实现 A 机构在发起计算请求前将计量信息登记到计量链上,B 机构在核实后执行 A 的计算请求,双方最终根据计量链数据进行商务计算。

03 数字经济发展的主要动力

数字经济的发展是催化剂,数据流通是必需品。目前,数据价值潜力巨大,这已成为多方共识,数据流通需求正被大量激发。国家各个部门和地区正在加强数字技术和产业的优先布局,推进数字化应用,促进数字政府、智慧城市和数字化产业的建设,加强数据安全流通治理,抓住数字经济发展的机遇。

培育和发展数据要素市场需要进一步充分释放数据价值。在大数据时代,通过数据流通可以进一步释放数据价值。政府方面可以提高数据的应用效能,促进公共服务的数字化和智能化发展。通过隐私计算、区块链、云计算、5G等新一代信息技术,加快并保障数据的安全有效流通,为数字经济的快速发展提供新型数字基础设施。产业方面可以促进传统产业的数字化转型,通过数据流通重塑企业的竞争优势,打通产业链和供应链,为产业赋能,例如精细管理和精准营销。这不仅可以降低运营成本,还可以提高经济运行效率,赋能传统产业转型升级,催生大量新产业、新业态和新模式。这些措施可以推动数据汇聚融合、深度加工和增值利用,激发更多数据流通需求,有力促进数字技术和经济社会的发展各和融合,为实现数字化发展和建设数字中国的远景目标奠定重要基础。

04 市场规范化与协同繁荣

随着数字经济的蓬勃发展,数据已成为基础性和战略性资源。相关部门需要建立健全数据交易平台监管机制,明确监管的主体、职责和内容,规范数据所有方、使用方、经营方的安全主体责任,确保数据流通和使用的安全。相关部门需要从“双循环”、区域发展等角度出发,综合考虑各地区发展不平衡、不充分问题,以及数据供需情况,加强国家层面布局。

数据交易中心、数据交易所等数据汇集、流通、交易的平台,作为促进数据高效安全流通利用的关键环节,应规定平台的设立资金、人员、交易规则、组织形式和管理制度的审批要求,防止平台重复建设和无序增长,促进形成数据质量好、交易量大、活跃度高的区域级交易平台。

数据生产链条包括多个参与者,数据的全生命周期有多个参与者(数据提供者、数据收集者、数据处理者等)对数据有支配权,每一个参与者在各自环节赋予数据不同价值。数据发挥作用、产生价值需要数据控制处理者(如网络平台)对数据进行采集、加工、处理和分析,因此需要在数据提供者、数据控制处理者等参与者之间进行协商和划分,确定各权利之间的边界和相互关系。

在总结各地实践探索经验与教训的基础上,我们应充分考虑数据交易的独特性。坚持“在实践中规范、在规范中发展”的原则,以促进数据流通和加快发挥数据在各个行业中提质增效作用为出发点和目标。建立全国范围内的数据交易法律法规和监管框架,并积极培育新型数据服务业态,推动我国数据市场健康快速发展是全行业共同需求和公共愿望。

05 安全产业链不断延伸覆盖

数据交易本身存在隐私泄露的风险,而交易平台的截流、篡改和转售行为更加剧了数据安全问题。因此,在数据产生、加工、使用和流通等环节中,需要采取多种途径来加强数据隐私保护。

首先,应根据数据内容和应用场景制定分类分级的保护标准,以实现针对性、分级别和差异化的数据隐私保护与安全防护。

其次,要充分开发基于密码学的多方安全计算、联邦学习、隐私计算以及可信硬件等技术手段,以此来平衡数据安全性和使用性能,并在确保不外泄数据的同时实现合法获取与开发利用。还应提倡遵守义务原则并在交易合同中规定数据使用和禁止范围,增进卖方对直接买方监督义务。

最后,要发展自主可控安全产业链以提高竞争力,并识别可能存在的未授权访问、滥用或泄漏等风险,并评估相关经营管理和业务行为是否符合规定,在既定合规基础上科学地进行数据流通与利用工作。

推荐阅读

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《数据要素安全流通》是一本从背景、技术、产业、政策等多个维度深度解读如何实现数据要素安全流通的专业指导性书籍,也是一本理论和实践兼备的工具书。

书中以数据要素安全流通为主线,结合政策和现状,从数据流通机制、数据安全流通的难点与挑战、数据安全流通的未来趋势和发展等方面出发,对数据要素安全流通进行了深度分析和阐述,同时囊括了数据可信确权、数据资产化、数据安全保障三大领域技术方案;

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