数据要素安全流通:挑战与解决方案

news2024/11/15 13:36:51

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

图片

《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;

此外,还从核心业务、基础支撑、服务咨询三个维度划分数据要素安全流通的产业生态链,汇聚了通信、金融、政务、能源、工业等6大领域40余个数据要素流通特色解决方案及实践案例。

正版购买链接:https://item.jd.com/14169708.html

图片

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1126008.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

CUDA学习笔记(十四) Constant Memory

转载至https://www.cnblogs.com/1024incn/tag/CUDA/ CONSTANT MEMORY constant Memory对于device来说只读但是对于host是可读可写。constant Memory和global Memory一样都位于DRAM,并且有一个独立的on-chip cache,比直接从constant Memory读取要快得多…

iPhone开发--Xcode15下载iOS 17.0.1 Simulator Runtime失败解决方案

爆句粗口,升级后公司网络下载iOS 17.0.1 Simulator Runtime一直出错,每次出错后都得重新开始下载,oh,f**k。上一次在在家里的网络升级成功。 解决办法一: 进入网址:https://developer.apple.com/download…

【产品设计】B端SaaS产品原则

B端产品设计并不是一个人的事情,往往是一个团队共同完成的。在整个团队中,会涉及到四个环节:需求环节、设计环节、研发环节和运营环节。在这些环节中,需要遵循一些原则,共同推动整个产品建设。 本文针对产品的需求环节…

Pyside6 QMenuBar

Pyside6 QMenuBar QMenuBar使用QMenuBar常用函数QMenuBar常用信号QMenuBar添加菜单项QMenuBar添加图标QMenuBar添加菜单点击事件 Pyside6 QMenuBar类提供了一个水平菜单栏,更多关于QMenuBar的使用可以参考下面的文档。 https://doc.qt.io/qtforpython-6/PySide6/QtW…

Java中,如何在字符串后面补全空格

笔者在字符串有多个空格如何截取一文中写道了如何对字符串的多个空格进行截取,那么反过来,在调用三方接口,需要按照对方的报文格式,给左右的属性进行填充空格,以便对齐格式 例如这样: 那么我们应该怎么做…

《红蓝攻防对抗实战》六.常规反弹之利用NC在windows系统执行反弹shell

目录 一.利用NC工具在windows系统执行反弹shell 1. Windows正向连接shell 2.Windows反向连接shell 前文推荐: 《红蓝攻防对抗实战》一. 隧道穿透技术详解《红蓝攻防对抗实战》二.内网探测协议出网之TCP/UDP协议探测出网《红蓝攻防对抗实战》三.内网探测协议出网…

SpringBoot项目中使用MybatisPlus

MybatisPlus的优点 使用时注意事项: 首先需要在spring boot启动类中添加MapperScan注解,扫描Mapper文件夹。 并且在POM文件引入坐标的时候不要同时引入Mybatis和Mybatis-Plus的坐标。容易出现版本差异不兼容。 日志配置 由于SQL的执行是不可见的,所以…

高通平台USB 2.0和USB 3.0接口充电器识别原理

1 BC 1.2 1.1 充电器类型探测 1)DCD:DP上有150mV( 10uA x 15K欧姆下拉电阻)的电压,DM上电压为0 2)Primary Det(DP发起检测DM): - DP上加载0.6V电压,DM上电压为…

Plonky2:最好的SNARKs和STARKs

1. 引言 Plonky2为Polygon团队2022年1月发起的项目。其定位为ZKP证明系统。 开源代码实现见: https://github.com/0xPolygonZero/plonky2(Rust 汇编) Plonky2可解锁当今2大主流ZKP类型——SNARKs和STARKs的扩容优势。 每个ZKP证明系统都有…

Selenium自动化测试中常见的异常详解

概要 开发人员在编写代码时总是会考虑到不同的应用场景,但也可能会出现实现效果不如预期的情况。同样的原则也适用于测试代码,编写测试代码的主要目的是测试现有产品的功能、发现错误并使产品100%无错误。 有句话说得好:"真相总是比小说…

SpringBoot使用@Value获取不到yaml中配置的值

在最近的开发中遇到一个问题,使用Value获取yml文件中配置的属性时始终获取不到值,一开始我以为是没有注入的问题,或者没有写setter方法的问题,后来我发现这些都都写了然后开始百度发现获取不到属性值有这么几个原因 获取不到值的原因 1.没有使用Component注解,也就是没有注入…

J2EE的N层体系结构

J2EE平台采用了多层分布式应用程序模型,实现不同逻辑功能的应用程序被封装到不同的构件中,处于不同层次的构件可被分别部署到不同的机器中。 RMI/IIOP:RMI(Remote Method Invocation,远程方法调用)是Java的…

Qt Signals Slots VS QEvents - Qt跨线程异步操作性能测试与选取建议

相关代码参考:https://gitcode.net/coloreaglestdio/qtcpp_demo/-/tree/master/qt_event_signal 1.问题的由来 在对 taskBus 进行低延迟改造时,避免滥用信号与槽起到了较好的作用。笔者在前一篇文章中,叙述了通过避免广播式地播发信号&…

HarmonyOS鸿蒙原生应用开发设计- HarmonyOS Sans 字体

HarmonyOS设计文档中,为大家提供了独特的字体,开发者可以根据需要直接引用。 开发者直接使用官方提供的字体内容,既可以符合HarmonyOS原生应用的开发上架运营规范,又可以防止使用别人的字体侵权意外情况等,减少自主创…

大模型:机器学习的崭新时代

原创 | 文 BFT机器人 在机器学习领域,随着计算能力和数据规模的不断增长,大模型成为一种引人注目的技术。这些具有大规模参数和参数量的机器学习模型正在改变着我们对于人工智能的认识,大模型的出现使得机器学习模型能够处理更复杂的任务&am…

看完这篇 教你玩转渗透测试靶机Vulnhub——Mr-Robot :1

Vulnhub靶机Mr-Robot :1渗透测试详解 Vulnhub靶机介绍:Vulnhub靶机下载:Vulnhub靶机安装:Vulnhub靶机漏洞详解:①:信息收集:②:暴力破解:③:登入后台GetShell&#xff1a…

docker入门加实战—项目部署之DockerCompose

docker入门加实战—项目部署之DockerCompose 我们部署一个简单的java项目,可能就包含3个容器: MySQLNginxJava项目 而稍微复杂的项目,其中还会有各种各样的其它中间件,需要部署的东西远不止3个。如果手动的逐一部署&#xff0c…

RTSP/Onvif安防平台EasyNVR接入EasyNVS,出现报错“Login error, i/o deadline reached”的解决方法

EasyNVS管理平台具备汇聚与管理EasyGBS、EasyNVR等平台的能力,可以将接入的视频资源实现视频能力统一输出,并能进行远程可视化运维等管理功能,还能解决设备现场没有固定公网IP却需要在公网直播的需求。 有用户反馈,RTSP/Onvif协议…

C语言用筛选法求 100 之内的素数(挖去 1,被除数平方根)

完整代码: // 用筛选法求 100 之内的素数(挖去 1,被除数平方根) //筛选法又称筛法,具体做法是:先把N个自然数按次序排列起来。1不是质数,也不是合数,要划去。第二个数2是质数留下来…

三刷操作系统之一文带你搞懂FreeRTOS——互斥信号量和递归互斥信号量

1.互斥信号量 互斥信号量其实就是一个拥有优先级继承的二值信号量,在同步的应用中(任务与任务或中断与任务之间的同步)二值信号量最适合。互斥信号量适合用于那些需要互斥访问的应用中。在互斥访问中互斥信号量相当于一个钥匙,当任务想要使用资源的时候就必须先获得这个钥匙…