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数据安全的三大变革与四大挑战,数据安全共享解决方案

证券日报2021-06-17 17:41紫寻博客90
本报记者 李文 见习记者 张博 数字经济时代,数据要素已成为关键生产要素,对资源配置效率产生了重大影响,数据的重要性也进一步得到凸显。 近期,《中华人民共和国数据安全法》(下称《数据安全法》)表决通过,...

本报记者 李文 见习记者 张博 

数字经济时代,数据要素已成为关键生产要素,对资源配置效率产生了重大影响,数据的重要性也进一步得到凸显。 

近期,《中华人民共和国数据安全法》(下称《数据安全法》)表决通过,自2021年9月1日起施行,对数据的有效监管实现了有法可依,填补了数据安全保护立法的空白,完善了 网络空间安全 治理的法律体系。 

在数据安全领域,隐私计算因保护数据安全、打破数据孤岛等优势,其优秀落地场景与案例越来越多,随着“数据安全”体系的不断完善,隐私计算将实现数据价值最大化,成为数据流通、共享必需的基础设施。 

《数据安全法》出台  

填补 数据保护 立法空白  

目前,国内对于数据安全的保护还处于初期阶段,在数据的收集、产生、存储、使用、共享等层面还没有建立相应的使用规范和体系。 

“近年来,对于数据立法的呼声日益高涨,一方面是因为数据的泄露、滥用问题非常严重,另一方面也是在于数据的重要性不断凸显。以数据要素为关键要素的数字经济的发展一定是需要法律来保障的。”北京看懂研究院高级 研究员 王芳对《证券日报》 记者 表示。 

而《数据安全法》的表决通过,标志着国家鼓励数据依法合理有效利用,保障数据依法有序自由流动,促进以数据为关键要素的数字经济发展。 

“《数据安全法》的通过对于我国数据安全领域是一件里程碑式的事件。”星云Clustar创始人、 香港科技大学 教授陈凯在接受《证券日报》记者采访时表示,这表明了我国对数据安全的态度,为我国整体的数据安全治理体系提供了指导原则,会影响到各行各业对于数据的认识、使用及保护,从目前数据行业的 市场规模 来看,影响最大的还是金融领域。 

目前,在金融领域,隐私数据泄露、滥用等问题时常发生。素喜智研特约研究员、 金融科技 专家苏晓芮在接受《证券日报》记者采访时表示,“金融行业作为数据密集型行业,更需要加强对数据的防护,目前的金融业数据应用已经存在大量实践,但在 管理 制度方面还存在一定短板,例如部分机构在数据 合规 方面的意识有所欠缺,又比如 数据治理 相关的标准还亟待统一,数据滥用等相关违法违规等惩处措施的细则亦有待完善。” 

陈凯认为,“随着《数据安全法》的通过,金融行业的数据治理工作将迈入一个常态化阶段,数据治理将会成一个普遍的现象。此后,有关部门肯定会加大对 金融机构 信息安全的监管。而能够有效解决数据安全、进行隐私保护的隐私计算技术将对金融数据治理起到很大帮助。” 

他进一步表示,“从长期来看,金融机构的数据收集和架构必然会迎来一个新的局面,不仅能更好地保护用户的数据隐私安全,而且能够更高效合理地使用和分析数据,充分发掘数据的价值。使数据在真正意义上成为一种安全合规的生产要素,为未来的金融行业的发展赋能。” 

隐私计算实现  

数据价值最大化  

隐私计算作为一种新技术,是面向隐私信息全生命周期保护的计算理论和方法,是隐私信息的所有权、管理权和使用权分离时隐私度量、隐私泄漏代价、隐私保护与隐私分析复杂性的可计算模型与公理化系统。 

《腾讯隐私计算白皮书2021》指出,对于个人消费者而言,隐私计算应用有助于保障个人信息安全;对于企业和机构而言,隐私计算是数据协作过程中履行数据保护义务的关键路径;对于政府而言,隐私计算是实现数据价值和社会福利最大化的重要支撑。 

目前,隐私计算行业正在兴起,也受到了资本的关注。据《证券日报》记者不完全统计,从去年3月份至今,已有8家隐私计算企业获得了融资。天眼查App显示,6月份,融数联智完成新一轮战略融资,至此已完成3轮融资;5月份,星云Clustar完成1100万美金A+轮战略融资。 

现阶段,数据协作需求推动隐私计算应用正从金融、医疗等向其他行业延伸。 

在金融领域,隐私计算全栈技术与基础设施提供商星云Clustar已为不少金融机构提供服务,例如为建设银行构建基于联邦学习的多方安全建模平台,支持联合建模、联合运算等隐私计算场景,同时对数据资产、流程日志、加密中间结果进行安全审计以确保流程可追溯,以“可用不可见”的方式打通全行内外部的数据共享,充分盘活了不同业务板块的数据价值。 

在医疗领域,翼方健数通过构建的隐私安全计算数据能力平台的翼数坊,将药研所和AI公司的研发和训练过程全部在平台中进行,在实现数据价值的基础上,保证原始数据并不外流。 

陈凯认为,“各行业内或是跨行业之间未来都有隐私数据保护的需求,通过隐私计算都可以进行赋能。除了金融、医疗领域外,政务领域的大数据也是未来隐私计算需要去落地的应用场景。” 

“在数字经济浪潮中,隐私计算就是一道打破数据孤岛的安全门,隐私计算就是为了数字经济的发展而存在的,实现对数据的安全把控。”陈凯对《证券日报》记者表示,“数据只有从一个小的数据积累到大数据之后,才会产生机器学习,才会产生人工智能,对于数字经济来说,如果没有隐私计算这样一个安全把控,那么数据就很难去流通,数据就只能是一个个没有活力的孤岛。” 

此外,隐私计算也可与其他数字科技融合,例如隐私计算融合区块链技术可提升数据协作全流程保护能力区块链与隐私计算结合,区块链确保计算过程和数据可信,隐私计算实现数据可用而不可见,两者相互结合,相辅相成,实现更广泛的数据协同。 

(编辑 孙倩)