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數據作為數字經濟和信息社會的核心資源，被認為是繼土地、勞動力、資本、技術之后的又一個重要生產要素，其在企業數字化轉型中發揮重要作用，并對國家治理能力、經濟運行機制、社會生活方式等產生深刻影響。與此同時，數據安全的重要性愈發凸顯。依法采取嚴密的監管措施，保障數據安全無虞，有利于為數字經濟發展夯實安全基礎，為國家安全和公共利益保駕護航。

今年以來，《中華人民共和國數據安全法》、《中華人民共和國個人隱私保護法》相繼實施，個人隱私和產業機密數據保護日趨完善，在著重強調數據安全和個人信息保護的同時，完善了數據相關合規監管框架，為數據流通和使用進一步拓展了空間。

與此同時，以聯邦學習技術為代表的隱私計算賽道產業生態逐漸豐富，互聯網廠商、初創專精型廠商、人工智能廠商等各領域企業紛紛加入，在進一步加深技術研究的同時，相關垂直領域的行業應用也逐漸豐富，形成百花齊放的行業發展態勢。

本報告在中國信息通信研究院前期對于聯邦學習技術、產業的研究基礎上，聯合聯邦學習產業鏈上下游企業，深入探討聯邦學習在政務、醫療、金融、廣告、物流的應用價值，以期為數據應用價值的釋放帶來解讀和參考。

當前，以數據為關鍵生產要素的數字經濟已經進入全新時代，數據成為了推動社會經濟發展的核心動能， 數據驅動的數字中國、數字政府和企業數字化轉型正在悄然重塑經濟活動和社會活動。

數據治理作為數據的核心管理手段和管理范式，得到了政府、企業、個人的高度關注， 伴隨著 理論、法律、政策、產業的一系列實質性變化 ，各方正在將數據治理納入到 政務活動、企業治理、經營管理等領域， 數據治理的理念、法規、方法、工具也得到了蓬勃發展。

數字經濟的高質量發展有賴于科學完整的數據治理體系，業界需要 指導性強、可實踐落地的數據治理方法論。 中國通信標準化協會積極 將標準化 理念 引入數據治理，搭建了數據治理標準化體系框架，支撐各項法規政策落實、指導行業發展、引導技術進步、滿足全新需求，以數據標準推動建立全新的規則秩序。

本白皮書系統介紹了數據治理的概念、意義、治理范圍和治理原則，詳細闡述了數據治理標準化的總體進展、典型標準和需求挑戰，搭建了數據治理標準體系框架，提出了后續工作建議 。

來源：中國信息通信研究院

　　《區塊鏈白皮書》梳理了國內外區塊鏈發展最新動態，分析技術、應用、產業的發展態勢，展望“十四五”區塊鏈技術應用和產業發展機遇。

//www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/bps/202112/t20211222_394418.htm

白皮書核心觀點

　　1、區塊鏈技術進入工程化發展期，向多層次融合創新、業務驅動優化演變。

　　2、區塊鏈與實體經濟加速融合，有力支撐國家重大戰略，應用邊界不斷擴展。

　　3、區塊鏈產業聯盟化、生態化格局逐漸形成，我國開源體系加速構建。

白皮書目錄

　　一、區塊鏈發展綜述

　　（一）區塊鏈技術持續融合優化，精準匹配復雜業務場景

　　（二）區塊鏈應用脫虛向實趨勢顯現，新應用領域不斷拓展

　　（三）區塊鏈產業生態縱深發展，開源生態建設提速

　　二、區塊鏈技術演進趨勢

　　（一）核心技術：多點突破帶動整體提升，產品形態逐步分化

　　（二）擴展技術：深度融合拓展，突破單鏈諸多瓶頸

　　（三）跨鏈技術：助力多鏈融合互通，實現多領域數據可信流轉

　　三、區塊鏈應用發展態勢

　　（一）區塊鏈應用發展以水平化滲透為主

　　（二）區塊鏈應用場景需深入分析理性選擇

　　（三）區塊鏈應用模式及剛需行業場景逐步明顯

　　（四）區塊鏈應用發展仍面臨諸多挑戰

　　四、區塊鏈助力經濟社會高質量發展

　　（一）區塊鏈助推智慧農業，打造數字興農新模式

　　（二）司法證據上鏈進度加快，可信存證助力法治中國建設

　　（三）區塊鏈助力聯防聯控，開創科技防疫應用新局面

　　（四）鏈上政務簡化辦事流程，助力政務服務數字化

　　（五）區塊鏈賦能“雙碳”戰略，推動綠色可持續發展

　　五、區塊鏈產業生態構建

　　（一）產業環境：央地多措并舉齊發力，為產業發展添能蓄勢

　　（二）產業主體：縱向一體化發展態勢明顯，跨界布局加速

　　（三）產業模式：區域級、行業級聯盟生態逐步興起

　　（四）開源生態：開源社區蓬勃發展，生態體系建設提速

　　六、總結與展望

來源：中國信息通信研究院、中國互聯網協會和中國通信標準化協會

　　2021年，中國信通院依托中國互聯網協會“數字孿生技術應用工作委員會”以及中國通信標準化委員會“數字孿生標準子組”平臺，繼續聯合業界企事業單位，第四次發布數字孿生城市白皮書，觀察數字孿生城市發展最新動態，持續引領行業發展。

　　白皮書從政產學研用、五大技術領域等多視角系統分析今年以來數字孿生城市發展十大態勢，梳理數字孿生城市發展中的標準體系和應用場景，并提出了具體創新舉措。

　　白皮書指出，在政產學研用協同推進下，數字孿生城市發展呈現良好態勢，面臨問題與挑戰也更加突出，標準引領、應用驅動的發展方向逐步明晰。

　　一是數字孿生城市共識逐漸形成。隨著數字孿生城市的發展興起，城市信息模型、實景三維城市、物模型、城市仿真等相關概念與技術得以加速發展。業界普遍認為，各條技術路線最終都將走向數字孿生城市，應綜合以上各領域的突出優勢，集地理信息、物聯感知、信息模型、算法仿真、虛實交互等技術能力于一體，支撐構建未來城市發展新形態。

　　二是數字孿生城市發展呈現協同推進態勢。從數字孿生城市主要涉及領域看，物模型標準興起，推動城市感知設施孿生互通互認；空間地理信息進入新型基礎測繪階段，有力支撐孿生底座構建；城市信息模型市場活躍，模型數據深度融合有望實現；城市跨學科仿真、云化仿真推進步伐加快；虛實交互呈現出供給側低代碼構建、需求側跨終端智能體驗的發展態勢。

　　三是進入探索建設期后，標準規范與應用場景將成為數字孿生城市驅動之雙輪。在標準方面，應圍繞地理信息、物聯感知、信息模型、城市仿真、交互控制五大技術體系的集成與互通，加強布局研究、聚焦總體謀劃、建設推進、后期運營三環節全過程的痛點堵點。在應用方面，應進一步體現時代特征與問題導向，發揮數字孿生技術精準映射、虛實互動、智能操控等特點優勢。

近兩年來，在政策驅動和市場需求同時作用下，隱私計算技術、產業、應用迅速發展，成為保護數據擁有者的權益安全及個人隱私的前提下，實現數據的流通及數據價值深度挖掘的重要方法。

白皮書從政策、技術、產業、應用、法律合規性全景式展示隱私計算發展狀況，希望為產業界應用隱私計算技術提供參考指導，推動隱私計算行業健康發展，讓隱私計算在數據要素市場建設和數據流通過程中發揮更大的價值。

在數字信息技術日新月異的發展趨勢下，數據已成為數字經濟發展的核心生產要素，是國家重要資產和基礎戰略資源。隨著數據價值的愈加凸顯，數據安全風險與日俱增，數據泄露、數據販賣等數據安全事件頻發，為個人隱私、企業商業秘密、國家重要情報等帶來了嚴重的安全隱患。

當前，數據安全已成為數字經濟時代最緊迫和最基礎的安全問題，加強數據安全治理已成為維護國家安全和國家競爭力的戰略需要。為此，國家高度重視數據安全的頂層設計：在相繼發布的《促進大數據發展行動綱要》（2015）、《科學數據管理辦法》（2018）、《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》（2020）以及“十四五”規劃（2021）中，均提出發展數字經濟、加快培育發展數據要素市場，應把保障數據安全放在突出位置的重要思想內涵。

面對數據安全威脅日益嚴峻的態勢，著力解決數據安全領域的突出問題，有效提升數據安全治理能力迫在眉睫。然而，由于數字技術促使數據應用場景和參與主體日益多樣化，數據安全的外延不斷擴展，數據安全治理面臨多重棘手困境。為此，賽迪智庫發布《數據安全治理白皮書》，在分析我國數據安全風險、治理現狀、治理困境的基礎上，從政策、監管、產業生態建設、國際合作等方面提出綜合解決路徑。

近日，在京舉辦的“第四屆中國數據安全治理高峰論壇”上，重磅發布《數據安全治理白皮書3.0》（以下簡稱：白皮書）。白皮書內容涵蓋數據安全治理全球形勢分析、理論技術研究、框架體系構建、行業實踐案例、政策法規標準、未來趨勢預測等，旨在為各行業數據安全治理工作提供更多經驗總結與信息參考。

白皮書提到，隨著數據逐漸變成新時代生產生活的支柱，數據安全也日益成為保障經濟發展、社會穩定和國家安全的重要基石。近年來，為了在全球數字化轉型競爭中搶占戰略先機，為本國基于數據的新興產業發展提供良性有序的發展環境，包括我國在內的世界各國都紛紛加速推進數據安全和公民隱私保護立法，積極編制并陸續密集發布各種相關的政策、法規、標準、規范，不斷對企業和組織提出嚴格細致的合規要求和數據保護義務。

白皮書指出，當前，數據對全球經濟和社會發展的影響和作用正在由“量”到“質”的根本性躍升。在由互聯網、移動互聯網為代表的信息時代，數據被定義為信息的形式化表示，而物聯網、云計算和人工智能技術的飛速發展，已經并仍在加速促生著從“數據”到“大數據”的由量變到質變的演進：大數據除了沿襲數據作為表示信息的形式化載體這一屬性外，同時又反過來成為挖掘新信息和新知識的基礎原材料，在經過統計分析和機器學習等技術和方法的發掘和利用后，既迸發出巨大價值，又預示著無限潛能。根據2020年4月9日發布的《中共中央國務院關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》，我國已將數據上升為與土地、勞動力、資本、技術并列的新型生產要素。

本次白皮書著重針對以下內容進行了修訂：

1.新增針對“數據安全、信息安全、網絡安全”及“數據安全治理、數據安全管理”等近似概念間聯系與區別的解讀；

2.更新“政務云及金融、能源、教育、電信運營商及醫療”等行業數據安全治理實踐案例；

3.新增數據安全相關政策、法律和標準介紹；

4.新增數據安全治理國內外相關理論與介紹；

5.新增數據安全治理發展進程中的問題與展望；

6.更新國內外重大數據安全事件匯總；

7.更新數據安全關鍵技術——新增數據資產梳理、差分隱私、數據安全運維、數據水印和數據使用行為溯源、多層次數據保護等內容；

8.新增數據安全新興前沿技術：多方計算、聯邦學習、數據安全虛擬化引擎、數據安全SAAS能力等內容...

近年來，數據的融合應用驅動各行各業走向數字化、網絡化和智能化，數據安全、個人隱私保護等問題也愈發受到社會廣泛關注。如何在合規的前提下做好數據融合，成為一個亟需解決的難題。

近期，騰訊公司發布《騰訊隱私計算白皮書2021》（以下簡稱《白皮書》），深入探討隱私計算作為在數據融合應用過程中保障數據安全合規的關鍵技術路徑、商業模式、應用場景、技術變革、產業趨勢、法律問題及合規痛點，并從技術、應用、法律等視角對隱私計算的發展進行了展望。

1、隱私計算的定義

隱私計算（Privacy Computing）是指一種由兩個或多個參與方聯合計算的技術和系統，參與方在不泄露各自數據的前提下通過協作對他們的數據進行聯合機器學習和聯合分析。隱私計算的參與方既可以是同一機構的不同部門，也可以是不同的機構。在隱私計算框架下，參與方的數據明文不出本地，在保護數據安全的同時實現多源數據跨域合作，以破解數據保護與融合應用難題。

2、隱私計算三大流派

聯邦學習

聯邦學習是一種分布式機器學習技術和系統，包括兩個或多個參與方，這些參與方通過安全的算法協議進行聯合機器學習，可以在各方數據不出本地的情況下聯合多方數據源建模和提供模型推理與預測服務。在聯邦學習框架下，各參與方只交換密文形式的中間計算結果或轉化結果，不交換數據，保證各方數據不露出。聯邦學習可以通過同態加密、差分隱私、秘密分享等提高數據協作過程中的安全性。

安全多方計算

安全多方計算是一種在參與方不共享各自數據且沒有可信第三方的情況下安全地計算約定函數的技術和系統。通過安全的算法和協議，參與方將明文形式的數據加密后或轉化后再提供給其他方，任一參與方都無法接觸到其他方的明文形式的數據，從而保證各方數據的安全。安全多方計算的基本安全算子包括同態加密、秘密分享、混淆電路、不經意傳輸、零知識證明、同態承諾等。

可信計算

可信計算指借助硬件CPU芯片實現可信執行環境（TEE），從而構建一個受保護的“飛地”（Enclave），對于應用程序來說，它的Enclave 是一個安全的內容容器，用于存放應用程序的敏感數據與代碼，并保證它們的機密性與完整性。

3、隱私計算的應用場景

《白皮書》中提到，數據協作需求正推動隱私計算應用從金融、醫療等向其他行業延伸。以金融反欺詐模型為例，隱私計算能夠助力銀行聯合建模，提升反欺詐模型水平。傳統上，銀行通常基于歷史還款信息、征信數據和第三方的通用征信分來做貸前反欺詐，該方式存在數據維度缺乏、數據量較少等情況，需融合多方數據聯合建模才能構建更加精準的反欺詐模型，但這一過程中隱私保護和數據安全是不可忽視的重要環節，《白皮書》指出，聯邦學習可解決合作中數據隱私與特征變量融合矛盾，在雙方或多方合作中線上保障特征變量交換時的信息安全。

4、隱私計算助力數據安全的合規價值

《白皮書》指出，隱私計算助力數據安全合規的價值凸顯，有望成為數據協作過程中數據合規和隱私保護的技術工具。

一是隱私計算在無需轉移數據物理存儲服務器的情況下實現數據建模分析，從而減少數據協作過程中風險。對于個人信息保護來說，可以有效降低個人信息在應用過程中泄露的風險；對于企業的跨界數據合作而言，由于隱私計算能夠實現數據可用不可見，幫助不同企業和機構與產業鏈上下游的主體進行聯合分析，打造數據融合應用，同時在數據協作的過程中履行數據安全和合規義務，實現數據價值最大化。

二是隱私計算從技術層面滿足數據最小化、完整性和機密性原則要求。傳統的數據融合方式需要先將盡可能多的數據集中至一個數據中心，然后再訓練模型。因此很可能存在數據過度采集的問題，同時面臨數據傳輸、存儲的安全風險。而采用隱私計算技術，尤其是隱私計算和區塊鏈等技術結合形成的整體解決方案，對數據真實性、準確性進行記錄，如數據被篡改、可進行精準定位和追溯，防止數據被篡改，也能夠有效防止數據被無權限人員隨意訪問、修改、導出等，保障數據的完整性和機密性，與當前數據保護相關立法目的和原則高度契合。

三是隱私計算可證明、記載企業是否履行數據安全保障義務。

5、隱私計算的合規痛點

盡管隱私計算實現的數據保護功能與數據保護相關立法精神高度契合，具有廣闊的發展前景，但隱私計算仍存在一些合規痛點。

隱私計算的用戶授權機制仍需明確。

根據《網絡安全法》及《民法典》相關規定，數據處理者在處理數據時應公開收集、使用規則，并經用戶同意。從隱私計算的特點來看，數據合作方通過隱私計算技術實現數據分析與建模，不需實際流轉數據，且處理過程中的數據都進行了匿名化處理，或不需要獲得用戶授權同意。但在數據采集階段，數據合作各方仍需獲得用戶授權同意。此外，個人信息的匿名化標準尚存爭議，因此仍需做好告知同意的授權管理。

另外，《白皮書》指出，隱私計算在本地服務器中建模的行為也存在用戶授權的問題。即使企業在采集數據時通過隱私政策取得了用戶對本地建模行為的授權，但該授權仍需保持在與數據實際處理目的直接或合理關聯的范圍內。因此，在借助隱私計算技術解決用戶授權問題時，也需關注數據處理目的合法合規性。

隱私計算仍存在數據安全風險。

隱私計算盡管無需參與者直接共享原始數據，但模型更新仍然會泄露參與者訓練數據的相關信息，攻擊者可以采用推理攻擊判斷具體的數據點或數據屬性是否被用于訓練，或采用逆向學習的方法還原原始數據。如果有切實的證據證明經過隱私計算的數據結果具有可逆性且已被泄露，那么它便不再屬于法律規定的“經過處理無法識別特定個人且不能復原”的數據。因此，企業需從模型隱私、輸入隱私、訓練數據隱私、輸出隱私四方面保障數據的安全。

隱私計算參與各方權利義務的邊界有待進一步明確。隱私計算涉及個人信息主體、數據持有方、計算方、結果方，各方之間的法律關系尚需厘清，如發生數據泄露且溯源取證困難時，后三者間應如何進行責任劃分，這些都將影響隱私計算商業模式的發展。《白皮書》建議在現階段，隱私計算參與者宜通過協議方式，約定彼此的數據安全權利和義務邊界，以便在發生爭議時，明確各自的責任范圍。

//www.cebnet.com.cn/upload/resources/file/2021/04/19/176342.pdf

近日，在全國信息安全標準化技術委員會2021年第一次工作組“會議周”上，由中國移動通信集團有限公司、中國電子技術標準化研究院、中國信息通信研究院等15家企事業單位共同編制的《5G網絡安全標準化白皮書》（以下簡稱：白皮書）正式發布。該白皮書將作為下一步制定5G相關標準的指導性文件，在5G網絡安全保護工作中扮演重要角色。

　　白皮書介紹了5G的概念、關鍵技術和產業發展情況，梳理了國內外政策法規標準現狀，分析了5G在終端安全、IT化網絡設施安全、通信網絡安全、行業應用安全、數據安全、網絡運維安全等方面存在的安全風險和網絡安全標準化需求。

　　此外，白皮書在充分調研國內外5G網絡安全發展情況的基礎上，針對5G典型應用場景和關鍵環節，研究提出5G網絡安全標準框架，給出了標準化工作推進建議，旨在為5G技術安全應用、5G與產業融合安全有序發展提供標準化技術支撐，為規范引導5G網絡安全標準化工作提供參考。

本白皮書分為四大部分：

• 第一部分介紹了數據資產管理的概述及變革中的數據資產管理呈現出來的特征趨勢；
• 第二部分從實踐角度出發闡述了數據資產管理的主要內容；
• 第三部分重點介紹了數據資產管理的實施步驟、實踐模式、技術工具和成功要素；
• 最后結合實踐經驗，介紹了電信、金融、政務、醫療和工業等相關領域的數據資產管理案例。

本白皮書在《數據資產管理實踐白皮書3.0》的基礎上，以全面盤點數據資產、不斷提升數據質量、實現數據互聯互通、提高數據獲取效率、保障數據安全合規、數據價值持續釋放等角度，通過權威數據和典型事件，生動剖析了數據資產管理的重點內容和目標。在原有管理職能的介紹下，嘗試說明數據資產化管理的關鍵活動步驟，并在實施步驟方面，增加了各實施階段的具體輸出物，并增加了“數據價值管理工具”和“數據服務管理工具”，更好的指導企業搭建數據資產管理平臺，開展數據資產管理相關工作。