數字化時代如何應對數據安全挑戰

原標題：數字化時代，如何應對數據安全挑戰

來源：國際金融報

建設安全開放的數據要素市場，可有效解決智能分析與決策場景中的數據割裂、數據安全、系統孤島等痛點問題。

數字化時代，數據無疑是最基本的要素。同盾科技合夥人、人工智能研究院院長李曉林在近日接受《國際金融報》記者專訪時表示，數據要素憑藉邊際成本低、規模效應大、流動性高、可複用性強等區別於傳統生產要素的新特點，正在成爲引領中國高質量發展的一個新引擎。

不過，李曉林發現，數據孤島已經成爲制約AI（人工智能）發展的嚴重障礙，數據相關產業的發展面臨數據安全、數據確權、隱私保護等一系列問題。數字經濟時代，如何在保護用戶隱私的同時，確保數據可用並創造價值，是值得思考也亟待解決的問題。

李曉林建議，着力提升數字技術創新能力，進一步突破AI等技術的基礎理論研究及商業應用落地，並重視新興技術與傳統產業的交叉融合；其次，建立數字經濟時代的監管和治理體系，加強對隱私保護、數據安全的引導和規範，建立完善的法律、制度和行業標準。

提速數據產業

數據的價值正逐步凸顯。2019年10月，中央明確將數據列爲與勞動、資本、技術並列的生產要素。2020年4月，《中共中央國務院關於構建更加完善的要素市場化配置的體制機制的意見》強調要加快培育數據要素市場。進入“十四五”開局之年，多地政府、企業都瞄準數字經濟發展的巨大機會，加速政策出臺和產業佈局。

當下，中國的社會經濟已全面進入數字生產力快速發展新階段，數據要素憑藉邊際成本低、規模效應大、流動性高、可複用性強等區別於傳統生產要素的新特點，正在成爲引領中國高質量發展的一個新引擎。

李曉林表示，疫情倒逼各行各業加速數字化進程，也同樣加速了5G、物聯網、人工智能等新的技術在國民經濟生產、流通、消費等各個環節的應用，互聯網醫療、直播電商、遠程辦公等一系列新業態新模式爲代表的數字經濟發展迅速。

“數據的深度應用，對促進金融、政務等領域數字化發展的重要性是不言而喻的，其數字化、智能化發展也是不斷挖掘和利用數據的過程。”李曉林指出，不同行業數字化轉型的基礎不同，數字化轉型的節奏和步伐也不同。

“數據和技術密集型基礎比較好的行業會率先轉型，比如金融、醫療、政務等領域。一方面，這幾個行業屬於數據密集型行業，數字化轉型就是把這些數據很好地利用起來；另一方面，他們對於用戶的追求以及數據的挖掘已經達到一定的高度，比如，金融行業的數字化服務就做得越來越好。”李曉林表示。

從全球看，李曉林認爲，數字經濟在中國發展有自身優勢，中國在數字經濟領域和發達國家的差距相對較小，產業配套能力比較強，在5G產業及部分AI領域甚至處於領跑狀態。此外，中國有14億人口形成的超大規模內需市場，應用層面很容易形成規模經濟。在網絡基礎設施、移動互聯網、互聯網經濟、信息化的廣度和深度上，以及相關的人才儲備都有堅實的基礎。

平衡數據孤島

面對發展數字經濟的優勢，李曉林也看到了其中的挑戰。他指出，數字經濟時代，如何平衡數據孤島與數據安全問題頗受關注。當前，衆多機構內部和子公司的部門之間存在很多數據壁壘，不同機構之間的壁壘問題更甚，數據孤島已成爲制約AI發展的嚴重障礙。

與此同時，數據確權、數據安全和隱私保護也是當下面臨的重要內容，如何在保護用戶隱私的同時，確保數據可用並創造價值，是值得思考也亟待解決的問題。

此外，李曉林還提出，數字資產保護是一個系統工程，在於如何協同監管、行業從業者、企業等生態各方建立起一套數據安全管理機制，建立數據申請審覈、安全風險熔斷、違規行爲追溯等制度，加強對數據應用倫理、個人隱私保護等方面的綜合研判，重視大數據安全關鍵技術的研發，引導數據安全產業創新佈局。

李曉林建議：“我們從技術創新、法律體系、行業規範和自律等角度協同推進，合理平衡數據安全與數字化和智能化發展需求和發展階段，建立健全數據治理體系，推動數據相關產業健康、合規、可持續的發展。”

“我們要持續努力消除數據孤島，實現數據資源的互通共享；通過數字技術創新催生新產業、新業態、新模式，更好地實現數字產業化的經濟與社會效益；提升對產業數字化轉型升級的服務能力，激發企業數字化轉型的內生動力，釋放數字對實體經濟發展的倍增作用，從而促進數字經濟與實體經濟融合發展。”李曉林表示。

對於如何打造數字經濟新優勢，李曉林提議，要着力提升數字技術創新能力，進一步突破AI等技術的基礎理論研究及商業應用落地，並重視新興技術與傳統產業的交叉融合；其次，建立數字經濟時代的監管和治理體系，加強對隱私保護、數據安全的引導和規範，建立完善的法律、制度和行業標準。

構築數據安全

那麼，具體有何技術能解決數據確權、數據安全和隱私保護的難題？記者瞭解到，當前在數據安全技術層面，以隱私安全計算爲整體解決方案的各類前沿科技正百花齊放。隱私計算涉及到安全多方計算、聯邦學習、差分隱私、可信執行環境等多種技術，每個技術在各自領域獨立發展的過程中，也慢慢呈現融合統一的趨勢。

李曉林介紹，近年來，同盾科技持續加大在數據安全領域的技術創新，在行業內提出國際領先、國產原創的“知識聯邦”理論框架體系，在信息層、模型層、認知層和知識層，基於知識聯邦的算法邏輯，使得參與各方沒有一方需要集中擁有所有的數據，也沒有一方需要擁有所有的模型，通過安全的數據交換協議共用開放數據，而不享有數據，能最大化保護數據安全和數據隱私。

李曉林表示，知識聯邦的提出，對基於數據驅動的科學研究及商業活動具有積極意義。它通過安全的數據交換實現知識共創和共享，是打破部門數據割裂，同時確保數據安全和隱私保護的關鍵，將極大地提升大數據的應用效率和安全性，在金融、保險、政務、醫療等行業，都擁有廣闊的應用前景。

以智慧金融行業爲例。很多地方政府爲了盤活地方中小微經濟，組織了不少面向產業鏈或者供應鏈的撮合平臺，一方面撮合上下游產業供給，一方面對接銀行資金。這類中小微融資扶持平臺跨智慧金融和智慧政務場景，需要打通政務、稅務、銀行、企業及個人等安全和隱私要求差異較大的異構數據，採用知識聯邦的方式對信息/流程進行安全串聯。知識聯邦可以提供強有力的支撐平臺和監管等安全和監管標準工具，滿足複雜的多層次需求。

再以智慧政務爲例，政務數據通常會分散在各個部門裏面，每家機構的數據獨立存儲、獨立維護，彼此間相互孤立。現在地方政府在打造大數據中心也是希望能夠破解數據割裂的問題，但在實踐過程中，橫向數據共享交互仍存在困難，稅務、民航、通信管理等垂管部門系統相對獨立，數據無法接入地方共享平臺。

李曉林指出，目前人工智能初步解決了數據驅動的模式識別和決策規則的認知能力，下一代人工智能將深度融合數據、知識和自學習，知識的表示、自學習、演繹、歸納、抽象融合、推理決策將成爲突破的焦點。“知識聯邦”作爲一個統一的、層次化的框架體系，支持安全多方檢索、安全多方計算、安全多方學習（聯邦學習）、安全多方推理等技術方案，是打造數據安全的人工智能生態系統的基礎，也是未來通向下一代人工智能的必由之路。

據悉，爲了更好地發揮數據要素的倍增作用，同盾科技基於知識聯邦技術打造安全可信AI開放操作系統，建設安全開放的數據要素市場，可有效解決智能分析與決策場景中的數據割裂、數據安全、系統孤島等痛點問題，實現安全可信的知識提煉與共享，賦能其他產業發展，爲下一代人工智能奠定堅實的基礎。