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数博会聚焦数据流通与交易隐私计算成数据市场化的关键技术

摘要:数博会聚焦数据流通与交易 隐私计算成数据市场化的关键技术 2022年05月27日15:08中国新闻网 5月26日的2022数博会开幕式上,国家信息中心大数据发展部主任于施洋在“数据流通交易与市场培育论坛”表示,各地发展数据交易市场的热情空前高涨。目前已有20个省市区提出建设数据交易中心交易所或者交
数博会聚焦数据流通与交易 隐私计算成数据市场化的关键技术 2022年05月27日15:08中国新闻网

5月26日的2022数博会开幕式上,国家信息中心大数据发展部主任于施洋在“数据流通交易与市场培育论坛”表示,各地发展数据交易市场的热情空前高涨。目前已有20个省市区提出建设数据交易中心交易所或者交易中心,发展速度特别快,其中北京、上海、深圳和贵阳都提出要建设国家级的,甚至是世界级的数据交易所。

而如何安全、合规、高效地开发和利用数据的价值,则是数据要素市场的核心命题,也成为数博会的热议话题。

数据要素市场正经历“成长的烦恼”

中国电子信息产业集团有限公司该公司党组成员、副总经理陆志鹏表示,在对20多家数据交易中心和交易所进行调研后,发现了数据要素市场化的三个现状:一是原始数据无法规模化交易;二是原始数据的安全和流通之间的矛盾是无法调和;第三是数据要素市场化要实现原始数据和应用的“解耦”。

而其中,安全流通是底线。“数据资源的安全监管问题,是公共数据资源开发利用,工作的前提和重要保障,这个是大家最最关注的,如果这个问题不解决,那这个数据的交易是没有办法实现的。”海南大数据管理局局长董学耕指出。

蚂蚁集团数字科技事业群副总裁邹亮在出席数博会“数据流通交易与市场培育论坛”时表示,数据要素市场正在经历一些“成长的烦恼”:比如法律法规的健全、区域壁垒亟需破除、市场标准有待统一、数据安全与隐私保护等数据生态还需进一步完善,等等。

“随着新技术、新模式、新业态的不断涌现,以及数据要素的纵深开发利用,数据权属生成过程日趋复杂多变,数据确权的难度不断增加。数据资产估值和定价机制缺失、数据易泄露或被未授权使用、数据共享后难以追踪溯源、公平透明的数据利益分配机制也尚未形成,这些都对数据要素的开放共享和交易流转带来了挑战。”邹亮表示。

“隐私计算+区块链”提供新解法

在邹亮看来,要解决安全与流通之间的矛盾,“隐私计算+区块链”可以提供解决方案,其中隐私计算解决数据隐私和安全问题,而区块链则解决数据确权问题。

实际上,蚂蚁集团近年来一直在运用数字技术,探索数据安全流转网络、促进数据协作与价值释放的新模式。如蚂蚁研发的摩斯隐私计算平台在联合风控、联合营销、联合科研、政务数据安全开放等十多个行业的上百家机构应用。而深度融合隐私计算和区块链两项技术优势的数据隐私协作平台(FAIR)也已在政务、金融等多个场景中应用,能使得原始数据在不出域的情况下,实现多节点之间的可信协同计算和数据隐私保护。

“协作流程由智能合约驱动,数据流转由隐私计算引擎解决,并通过区块链确权、共识。在数据共享过程中有效保护个人信息,实现全流程可记录、可验证、可追溯、可审计,为建设高效、高安全和高流动性的数据要素交易市场提供助力。”邹亮介绍说。

实际上,海南大数据局已将隐私计算、区块链等技术应用到了实际场景中。海南大数据局局长董学耕表示,依托多方安全计算制定了公共数据资源在数据授权、产品开发、产品交易、数据安全等全流程的规则体系,来确保数据在采集、传输、存储、处理、销毁等环节,都实现全生命周期的安全监管。

以海南省推出的数据产品“诚信简历”为例,招聘企业经过应聘者的查询授权,可以调用其社保、公积金等信息来核验简历的真实性。“这个全过程是在隐私计算、区块链这样的技术保证下实现数据的可用不可见,数据并不会在招聘企业存留。这大大降低了企业在招聘中的人力、物力和时间的成本,以前可能要半个月做背调,现在可能几分钟就解决问题。”董学耕说。

隐私计算成最热数据技术

“隐私计算技术可以成为数据交易的重要支撑,连接数据孤岛,实现数据价值的挖掘,同时也可以与其他相关技术结合,实现更多的场景和目的,比如说和区块链、自然语言处理、深度学习、机器视觉、知识图谱的技术融合。”深圳数据交易中心有限公司副总经理王冠表示。

在她看来,除了数据交易中心之外,隐私计算也可应用于多个产业场景,如联合风控、智能能源、智慧金融、联合营销、工业互联网等。

以金融场景为例,隐私计算可用于智能风控、智能营销、工业链金融、反洗钱场景、智能运营、隐私信息检索,企业级数据流通交易以及平台应用等,通过结合客户的基本信息,资金流水等自由数据和外部数据的联合建模,对其信用风险进行综合评估风险。“数据合作涉及到多方客户数据的共享和使用,通过隐私计算,银行无须交换明细级原始数据即可联合其他数据源共同建立风控模型。”王冠解释说。

IDC《隐私计算全景研究》报告中指出,在银行业,基于隐私计算技术,有效联动客户在不同银行间的行为、交易数据,实现多方位的贷款主体画像,对其资金流动、欺诈概率、还款能力进行有效把控,降低业务风险。

以蚂蚁的摩斯安全计算平台为例,已在金融行业实现了大规模商用,在这一平台的保护下,数据资产即使被应用在不同场景,也能够确保信息不会被留存到任何外部机构,保障用户个人隐私及数据安全;同时基于多方数据加密计算,能促使合作伙伴建立更安全可信的关系,实现数据安全合规共享,从而打破数据孤岛,激发商业创新合作。

据了解,在深数交的牵头之下,全国已有工行、招行、华为云、蚂蚁集团、京东科技等40家机构一起联合发起了中国首个面向国际的自主可控隐私计算开源社区,坚持推进国内隐私计算等关键技术自主可控,依托数据交易场景以开源开放的生产协作方式,打通数据平台机构之间的壁垒,实现跨地区、跨地域、跨平台之间的互联互通。

(责任编辑:彭衍菘)

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