如何应对数字时代的数据安全挑战

在数字时代，数据无疑是最基本的要素。同盾科技合伙人、人工智能研究院院长李晓林近日在接受《国际金融报》记者专访时表示，数据要素因其区别于传统生产要素的低边际成本、大规模效应、高流动性、强复用性等新特点，正成为引领中国高质量发展的新引擎。

然而，李晓林发现数据孤岛已经成为AI发展的严重障碍，数据相关产业的发展面临着数据安全、数据确认、隐私保护等一系列问题。在数字经济时代，如何保护用户隐私，保证数据的可用性和创造价值，是一个值得思考和迫切需要解决的问题。

李晓林建议，着力提升数字技术创新能力，进一步突破AI等技术的基础理论研究和商业化应用，重视新兴技术与传统产业的交叉融合；其次，建立数字经济时代的监管和治理体系，加强对隐私保护和数据安全的引导和规范，建立完善的法律、制度和行业标准。

提速数据产业

数据的价值逐渐凸显。2019年10月，中央政府明确将数据列为与劳动力、资本和技术并列的生产要素。2020年4月，《中共中央 国务院关于构建更加完善的要素市场化配置的体制机制的意见》强调要加快培育数据要素市场。“十四五”开局之年，许多政府和企业都瞄准数字经济发展的大好机遇，加快政策出台和产业布局。

当前，我国社会经济全面进入数字生产力快速发展的新阶段。数据要素以其区别于传统生产要素的低边际成本、大规模效应、高流动性、强复用性等新特点，正成为引领中国高质量发展的新引擎。

李晓林表示，疫情迫使各行各业加速数字化进程，也加速了5G、物联网、人工智能等新技术在国民经济生产、流通、消费中的应用。以互联网医疗、直播电商、远程办公等一系列新业态、新模式为代表的数字经济发展迅速。

“数据的深度应用对推动金融、政务领域数字化发展的作用不言而喻。其数字化、智能化发展也是一个不断挖掘和利用数据的过程。”李晓林指出，不同行业的数字化转型基础不同，节奏和步骤也不同。

“拥有良好数据和技术密集型基础的行业将率先转型，如金融、医疗和政府事务。一方面，这些行业是数据密集型行业，数字化转型就是利用好这些数据；另一方面，他们对用户和数据挖掘的追求也达到了一定的高度。比如金融业的数字化服务越来越好。”李晓林说。

从全球的角度来看，李晓林认为数字经济在中国的发展中有自己的优势。我国在数字经济领域与发达国家的差距相对较小，产业支撑能力相对较强，甚至在5G产业和部分AI领域处于领先地位。此外，中国拥有14亿人口的超大规模内需市场，在应用层面容易形成规模经济。在网络基础设施、移动互联网、互联网经济、信息化的广度和深度、相关人才储备等方面都有坚实的基础。

平衡数据孤岛

面对发展数字经济的优势，李晓林也看到了挑战。他指出，在数字经济时代，如何平衡数据孤岛和数据安全备受关注。目前很多组织内部以及子公司各部门之间都存在很多数据壁垒，不同组织之间的壁垒更为恶劣。数据孤岛已经成为人工智能发展的严重障碍。

同时，数据确认、数据安全和隐私保护

此外，李晓林还指出，数字资产保护是一项系统工程，在于如何与监管机构、行业从业者、企业等生态各方合作，建立一套数据安全管理机制，建立数据应用审查、安全风险融合、违规追溯等制度，加强对数据应用伦理和个人隐私保护的综合研究判断，重视大数据安全关键技术研发，引导数据安全产业创新布局。

李晓林建议：“我们将从技术创新、法律制度、行业规范和自律等角度共同努力，合理平衡数据安全与数字化、智能化发展需求和发展阶段，建立健全数据治理体系，促进数据相关产业健康、合规、可持续发展。”

“我们必须继续努力消除数据孤岛，实现数据资源的互联互通和共享；通过数字技术创新，催生新产业、新业态、新模式，更好地实现数字产业化的经济效益和社会效益；提升行业数字化转型升级服务能力，激发企业数字化转型内生动力，释放数字化对实体经济发展的乘数效应，从而促进数字经济与实体经济融合发展。”李晓林说。

关于如何在数字经济中创造新优势，李晓林提出，要着力提升数字技术创新能力，进一步突破AI等技术的基础理论研究和商业化应用，重视新兴技术与传统产业的交叉融合；其次，建立数字经济时代的监管和治理体系，加强对隐私保护和数据安全的引导和规范，建立完善的法律、制度和行业标准。

构筑数据安全

那么，有哪些具体的技术可以解决数据确认、数据安全、隐私保护等问题呢？记者了解到，目前，在数据安全技术层面，以隐私安全计算为整体解决方案的各类前沿技术正在开花结果。隐私计算涉及多方安全计算、联合学习、差分隐私、可信执行环境等多种技术。每项技术在各自领域独立发展的同时，也呈现出融合统一的趋势。

李晓林介绍，近年来，同盾科技持续加大在数据安全领域的技术创新，在行业内提出国际领先、国产原创的“知识联邦”理论框架体系，在信息层、模型层、认知层和知识层，基于知识联邦的算法逻辑，使得参与各方没有一方需要集中拥有所有的数据，也没有一方需要拥有所有的模型，通过安全的数据交换协议共用开放数据，而不享有数据，能最大化保护数据安全和数据隐私。

李晓林表示，知识联邦的提出，对基于数据驱动的科学研究及商业活动具有积极意义。它通过安全的数据交换实现知识共创和共享，是打破部门数据割裂，同时确保数据安全和隐私保护的关键，将极大地提升大数据的应用效率和安全性，在金融、保险、政务、医疗等行业，都拥有广阔的应用前景。

以智慧金融行业为例。很多地方政府为了盘活地方中小微经济，组织了不少面向产业链或者供应链的撮合平台，一方面撮合上下游产业供给，一方面对接银行资金。这类中小微融资扶持平台跨智慧金融和智慧政务场景，需要打通政务、税务、银行、企业及个人等安全和隐私要求差异较大的异构数据，采用知识联邦的方式对信息/流程进行安全串联。知识联邦可以提供强有力的支撑平台和监管等安全和监管标准工具，满足复杂的多层次需求。

再以智慧政务为例，政务数据通常会分散在各个部门里面，每家机构的数据独立存储、独立维护，彼此间相互孤立。现在地方政府在打造大数据中心也是希望能够破解数据割裂的问题，但在实践过程中，横向数据共享交互仍存在困难，税务、民航、通信管理等垂管部门系统相对独立，数据无法接入地方共享平台。

李晓林指出，目前人工智能初步解决了数据驱动的模式识别和决策规则的认知能力，下一代人工智能将深度融合数据、知识和自学习，知识的表示、自学习、演绎、归纳、抽象融合、推理决策将成为突破的焦点。“知识联邦”作为一个统一的、层次化的框架体系，支持安全多方检索、安全多方计算、安全多方学习（联邦学习）、安全多方推理等技术方案，是打造数据安全的人工智能生态系统的基础，也是未来通向下一代人工智能的必由之路。

据悉，为了更好地发挥数据要素的倍增作用，同盾科技基于知识联邦技术打造安全可信AI开放操作系统，建设安全开放的数据要素市场，可有效解决智能分析与决策场景中的数据割裂、数据安全、系统孤岛等痛点问题，实现安全可信的知识提炼与共享，赋能其他产业发展，为下一代人工智能奠定坚实的基础。