信通院魏亮：三重体系下，数据流通安全的挑战与对策

近年来，随着我国数字化发展步伐加快，如何在保证数据安全的前提下促进数据要素有效流动和高效释放，成为数字中国建设中必须突破的核心问题。

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近日，在2022中国互联网大会数据安全论坛上，中国信息通信研究院副院长魏亮介绍了数据流通包括的流通数据、流通活动、流通设施三个层次，并聚焦三个层次分析了当前数据流通安全面临的挑战，最后提出业界应聚焦以上三个层次的数据流通安全保障需求，多方协同，持续健全完善数据安全保障体系。

“当前，数据被赋予生产要素的新内涵，数据到数据要素经历了资源化、资产化和资本化的三级演进。”魏亮讲道。他认为在数据流通的过程中，数据安全的内涵也不断拓展，数据安全保护的对象也从传统的数据安全拓展到三个层次。

●数据本身的安全，即通过对数据本身采取分类分级、加密脱敏等措施，保护数据及承载信息的可用性、完整性、保密性；

●数据流通活动的安全，即通过规范各类市场主体在数据开放、共享和交易等流通活动行为，保障数据流通过程安全可控、可追溯；

●数据流通设施的安全，即保护数据流通所涉及的平台设施安全，防止其承载的海量数据丢失、泄露，保障业务在线、可追溯。

数据流通安全之路依旧考验重重

针对以上数据流通的三个层次，魏亮指明我国数据流通安全依旧面临以下挑战。

在流通数据层面：参与流通的数据形态日益丰富，数据资产梳理和分类分级难度加大。

首先，对于大中型企业而言，承载企业数据的底层平台种类多，数据体量庞大，类型丰富，增加了内容自动化识别难度和成本。其次，数据形态、内容、场景的变化影响数据分类分级的策略，据调查研究发现，41.7%的企业认为数据一直处于动态变化，数据分类分级难以保持。最后，在规则制定和落地实施方面，各地区、部门数据分类分级制度的定位和规则理解存在差异，企业平衡业务发展和安全的思路方式有待探索。

在流通活动层面，数据资源高度集中，日趋复杂的新技术、新应用、新场景引发数据滥用、数据污染等问题。

首先，数据流通属于典型的卖方市场，一些平台企业借助“数据+算法”强化对用户锁定和设计平台之间互通障碍，甚至滥用数据，不利于数据要素价值的充分释放。其次，人工智能在深度学习过程中，需要大量数据样本和算法练习，存在数据被污染而导致误判危险。再次，数据流通市场化建设推动数据加速从企业内部流通延伸至外部共享、交易和使用，也增加了数据要素流通的后链路风险。最后，数据流通涉及多类多个主体，从供需双方扩展到数据提供方、使用方、平台管理方、服务提供方，致使传统谁运营谁负责的原则难以适应第三方。

在流通设施层面，数据流通设施平台开放互动增强，数据安全防护压力加大。

首先，算力泛在化演进和协同调度导致数据暴露面增加，从端侧看，终端设备类型复杂，难以采用统一的安全防护措施；从边侧看，边缘计算节点能够获取并存储用户大量原始敏感数据，但安全防护措施受限；从调度方式看，算力网络中存在跨系统、使用数据流转路径和目标算力节点安全状态不可控。其次，数据高度汇聚集中，极易引发数据大规模泄露。最后，平台接口应用多样化、复杂化导致安全风险敞口增大。

多方协同、共创数据流通治理格局

魏亮表示，围绕以上提到的数据流通三个层次的安全保障需要，应充分发挥政府、行业、企业各方资源和技术优势，推动形成多方协同、齐抓共管的治理格局。

政府部门应通过政策引领等方式，在流通数据层，明确各类各级数据差异化的流通条件和安全要求，并结合流通利用和安全保护需求制定流通数据负面清单；在流通活动层，探索分级分层市场准入、“沙盒”监管等创新机制，适度给予创新容错空间；在流通设施层，建立交易平台准入评估机制，探索建设跨区域一体化数据流通平台、“数据银行”等基础设施，搭建安全流通环境。

行业机构应结合各领域特点，在流通数据层，加快制定数据分类分级标准规范，开展非结构化数据、重要数据自动识别、分析、达标等技术攻关；在流通活动层，开展安全多方计算、联邦计算、数据水印等流通安全技术攻关；在流通设施层，大力发展面向流通需求的安全检测、评估、认证等专业服务。

企业主体应全面落实国家和行业数据分类分级管理要求，在流通数据层，积极应对新技术提升数据分类分级的及时性和准确度；在流通活动层，建设内部数据流通安全一体化管理平台，强化政企协同联动；在流通设施层，定期开展流通设施安全监测评估，持续提升安全保护能力。

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