数据治理新挑战:数据要素大规模流动,不适用“保险柜”安全模式:

原标题:数据治理新挑战:数据要素大规模流动,不适用“保险柜”安全模式

“我们谈论大数据的时候在谈什么?”“数据生产要素、数据治理、隐私计算……这些都是关键词。”7月24日下午,2020年中国互联网大会“数据治理高峰论坛”以在线形式召开,中国信通院云计算与大数据研究所副所长魏凯会上公布了2020大数据十大关键词。

去年11月,中央层面首次明确数据可作为生产要素参与分配。不久后,中央发文明确各要素市场化改革的方向,首次勾勒数据生产要素的基本政策。今年5月,《关于新时代加快完善社会注意市场经济体制的意见》进一步明确,加快培育发展数据要素市场。

南都记者注意到,数据要素被写入中央文件后,相关的讨论不断。如何激发数据要素新活力,培育要素市场成为社会关切。

“很多人说数据是石油,这是因为未来生产离不开数据。”360集团首席安全官杜跃进在论坛上表示,“从数据治理的角度看,我认为这种比喻不恰当。石油是有限的,而且是一次消耗品,但数据不是,它更像血液。”

随着信息经济发展,数据早已和其它要素一起融入经济价值创造过程。此前国家发改委相关负责人曾解释,将数据纳入生产要素范畴,是要充分发挥数据对其他要素效率的倍增作用。

不同于传统生产要素,魏凯认为数据具有无限复制性、通用性更强、流动性高,现在还难以确权定价,参与市场交易。在他看来,数据要素市场化配置的条件尚未成熟,相关理论、法规、机制、技术仍处于发展中。

数据安全是数据治理的重要部分。作为一种生产要素,数据需要流动才能创造价值,但这过程中也给数据安全治理带来了新的挑战。

中国信通院安全研究所副所长覃庆玲认为,数据的流动规模增大,使得静态的“保密柜”安全模式难以适用实际需求。此外,数据海量汇聚使得数据泄露产生的危害性更加广泛,而数据深度挖掘时如何保障隐私安全也亟需关注。

在覃庆玲看来,数据治理的核心目标是要促进数据有序流动、合理交易和安全应用,同时保障数据的可用可管、完整准确、安全可信,以安全促发展。

如何应对数据安全治理的新形势,解决阻碍数据要素市场的关键问题?

覃庆玲在论坛上提出四大着力点,其中包括强化数据分类分级安全管理,以此为基础加快完善重点环节的安全管理制度和技术能力。同时,强化事中事后管理,依托合规性评估制度,对大数据业务、大数据中心、交易平台等定期开展评估。

此外,数据安全治理的重点领域工作也包括强化数据安全技术生态建设,提升大数据流动轨迹和交易链条的动态监测能力,实现数据全流程的监测预警和溯源处置。

值得一提的是,数据作为基础性战略资源早已引起各国重视,目前欧美国家都在加快数据治理领域的战略布局,加速完善数据跨境规则体系,并强化规则输出。

覃庆玲建议,我国应借鉴欧美数据跨境流动管理经验,加快相关管理制度和机制建设,强化数据安全保护和出境评估,全面提高我国数据跨境流动管理能力。

采写:南都记者李玲返回搜狐,查看更多

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