数字经济时代下如何实现数据安全与开放共享？

2021年6月，《中华人民共和国数据安全法》经会议表决通过，从数据风险评估、监测预警、安全审查等方面确立了基本制度。这是我国在数据领域出台基础性法律的重大成果，随着数字经济时代的进程加快，在保障数据安全的前提下，实现数据共享已成为各国政府不可忽视的存在。

数据是数字化时代的重要生产要素

2020年4月9日，中国出台第一份关于要素市场化配置的文件《中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，明确将数据作为一种新型生产要素纳入到要素领域改革中，加快推进数据要素市场化建设。

美国Catawba数字经济区推出定义数字资产的法规:7月13日消息，根据周三的公告，美国南卡罗来纳州罗克希尔的卡托巴印第安民族（Catawba Indian Nation）支持的数字经济区已经通过了一系列旨在为数字资产创造“法律清晰度”的法规。该框架将数字资产（包括加密货币和NFT）定义为无形财产或没有物理存在的个人财产。它将NFT定义为不可分割的资产，可以根据其使用性质归类为证券。根据公告，建立数字资产的法律定义是建立更复杂监管框架的第一步，以管理稳定币和成员拥有的去中心化自治组织（DAO）等。（CoinDesk）[2022/7/14 2:11:31]

数据具有生产力与生产关系的双重属性，当数据作为生产力时，能通过加工、存储、流通、分析等环节，增强价值和使用价值；当数据作为生产关系时，能与其它产业融合应用，提质增效，促进生产力的发展。

观点：区块链已延伸到数字金融，要壮大数字经济新引擎:近日，由深圳市社科联主办、深圳市信息咨询产业研究会承办的以“数字经济与深圳经济发展”为主题的学术沙龙活动在深圳举行。与会学者认为，区块链技术已延伸到数字金融，要培育壮大数字经济新引擎。（深圳特区报）[2020/3/24]

保障数据安全，实现数据共享，是发挥数据价值的前提条件，也是数字经济向纵深发展的必然选择。

全球数据池化步伐进程加快

当前数字经济时代，信息数据的增长是爆炸性的。据IDC《数据时代2025》白皮书显示，到2025年，全球数据圈将扩展至163ZB，相当于2016年所产生16.1ZB数据的十倍。

声音 | 工信部副部长陈肇雄：推动数字经济与实体经济深度融合:据人民网消息，2018中国信息通信大会在成都召开，中国工业和信息化部副部长陈肇雄指出，顺应数字经济发展大势，推动数字经济与实体经济深度融合，是加快新旧动能接续转换的重要举措。今后中国将加快推进数字产业化、产业数字化，做大做强数字经济，打造高质量网络，强化基础支撑。[2018/12/17]

图来源：IDC《数据时代2025》白皮书

和美国、欧洲等发达国家相比，中国的数据池化步伐位居世界第一，预计到2022年中国将拥有全球最大的数据圈。

据前瞻产业研究院数据统计，从2016-2019年，我国大数据产业市场规模由2840.8亿元增长到5386.2亿元，连续四年增速保持在20%以上，预计到2025年中国大数据产业规模将达19508亿元的高点。

腾讯金融科技业务或将在4月12日的中国“互联网+”数字经济峰会上披露其区块链技术的新动作和新应用:据自媒体消息，腾讯金融科技业务将在4月12日的中国“互联网+”数字经济峰会上披露其区块链技术的新动作和新应用。据悉，腾讯区块链发展的思路总体是“助力地方实体经济”，在供应链金融、法务存证、数字资产、公益寻人、物流等场景落地。同时，腾讯还将在会上发布《智慧金融白皮书》。[2018/4/9]

数字经济已成为中国经济增长的新引擎，挖掘数据价值，是提升国家核心竞争力的关键。

制约数据流通共享的因素

有效的数据共享，本质上就是要实现数据主体、数据采集者和数据使用者三者间的利益平衡，处理好隐私保护、数据安全和数据价值挖掘、实现的关系。

当前数据市场由于数据总量规模小、数据质量较差、可利用率不高等原因，无法保证数据的一致性与准确性，数据共享与流通协作受阻，“数据孤岛”现象普遍存在。

其次，过于集中的数据存储及管理，也在一定程度上造成了数据共享的垄断化，加剧了信任鸿沟的产生。

合理保护个人隐私，建立安全可信的数据共享环境，区块链和隐私计算提供了行之有效的解决方案。

区块链与隐私计算，实现数据共享的有力武器

距中本聪首提区块链已过去十年有余，随着在政务、工业、医疗、文创等领域大量应用场景的落地，区块链的实用性得到充分验证。

区块链本质上是一个多中心化的分布式账本数据库，以P2P组网结构、链式账本结构、共识算法、密码算法和智能合约五大要素为技术内核，将数据进行分布式存储，减轻集中化存储带来的风险，确保数据传输和访问的安全，从物理世界到网络世界，建立资产与数据一对一的映射关系，为数据共享提供安全可控的基础保障，解决交易信任问题。

为解决互不信任的多个机构间数据共享和数据价值挖掘问题，国际上开发出了在不共享原始数据前提下实现数据价值挖掘和流转的技术手段，即隐私计算。它是隐私保护前提下数据共享的技术实现路径，一般通过联邦学习、安全多方计算、差分隐私、同态加密、零知识证明五个环节保证数据和模型隐私，实现数据“可用不可见”、“可算不可识”和“可用不可拥”。

目前国内正积极开展基于区块链和隐私计算平衡数据安全和共享流转的应用场景。如腾讯与广东顺德区政府基于联邦学习合作建立的普惠金融平台，融合政务、企业、银行三方数据,进行实时进件分析和风险控制。截止2020年底，该平台已为7家金融机构发放共计433笔小微企业贷款，总金额超3.4亿，初步解决了疫情后顺德区中小微企业的融资难题。

随着社会数字化转型的要求，通过数据共享与上下游产业链之间进行深度合作已是大势所趋，隐私计算与区块链的结合，能有效带动数据跨领域多维度的融合发展，完成数据流通向“价值”的升级。

但同时，我们也该看到实践过程中面临的新技术挑战，比如如何提升效率瓶颈、如何研发自主可控、安全可靠的硬件设备等，平衡实用性、安全性与隐私性等，都是未来数据共享领域需要突破的技术难点。

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