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現代數字城市建設是推進國家治理體系和治理能力現代化的一個關鍵的行動。然而，當前數字城市建設面臨著一個主要困難：如何高效、安全、合法合規地把數據利用起來？一方面我們需要解決數據本身以及數據開發利用過程中的安全、隱私等問題；另一方面，我們還需要解決效率和標準化的問題。

日前，中國電子和清華大學聯合發布《2021中國城市數據治理工程白皮書》。該白皮書聚焦現代數字城市建設和數據治理所面臨的數據安全和數據要素市場化難題，依托中國電子以“PKS”體系、萬人網絡攻防隊伍和數據安全技術所構筑的數據安全能力，以及圍繞制度、技術、市場三大體系開展數據治理理論研究和實踐探索所積淀的豐富經驗，在國內首次提出數據安全和數據要素一體化治理解決方案，為城市數據治理工作提供理論參考和實踐指引。

數據治理工程的核心理念包含以下關鍵特征：

構建數據元件作為連接數據供需兩端的“中間態”

構建數據價值鏈和數據資產鏈的“雙鏈融合”

培育數據要素化三級市場（資源市場、元件市場、產品市場）

建設“數據金庫”為數據要素運行提供安全底座

推動核心數據及重要數據歸集、存儲到“數據金庫”

實現數據泄露與數據濫用的雙向風險隔離

實施數據源、數據元件和數據產品三級安全管控

7月27日，由中國信息通信研究院、中國通信標準化協會主辦的“2021年可信云大會”在京召開。中國信通院云計算與大數據研究所所長何寶宏在會上正式發布“2021云計算十大關鍵詞”以及對應的重要發展趨勢。

2021云計算十大關鍵詞分別是：云原生、高性能、混沌工程、混合云、邊緣計算、零信任、優化治理、數字政府、低碳云、企業數字化轉型。

云原生：云計算架構正在以云原生為技術內核加速重構

隨著我國在“新基建”領域的布局加速，云計算迎來全新的發展機遇，萬千企業數字化轉型提速換擋，也對云計算的使用效能提出新的需求。云原生以其獨特的技術特點，很好地契合了云計算發展的本質需求，正在成為驅動云計算“質變”的技術內核。

何寶宏判斷，在未來的一段時間內，以云原生為技術內核重構IT架構將是大勢所趨。

高性能：云端高性能計算驅動數字經濟發展

當前，算力推動云計算、大數據、人工智能及智慧應用從概念落地到現實，我國的數字經濟也逐步向人工智能、智能芯片、物聯網、大數據、云計算等“算力依賴型”產業聚焦。

隨著云計算不斷發展，云上算力從計算資源、網絡資源、存儲資源三個維度不斷豐富增強，云端高性能算力的大規模調度更為便捷、提供的算力形式更加多樣化、運行任務透明、觸達更多的應用。在此優勢下，云端高性能市場逆勢上漲。

混沌工程：為復雜系統穩定性保駕護航

復雜系統的穩定性難以保障正在成為行業發展的痛點，混沌工程的出現和興起，為復雜系統穩定性保駕護航，保證生產環境的分布式系統，在面對失控條件的時候，仍然具備較強的韌性。

目前，混沌工程雖然已經在互聯網、金融、通信、工業等多個行業逐步落地，但仍處于早期探索階段，亟需標準規范推進行業健康發展。中國信通院已經編制了《混沌工程平臺能力要求》《混沌工程成熟度模型》《軟件系統穩定性度量模型》等標準，并展開了混沌工程相關評估工作，同時還將成立混沌工程實驗室。

混合云：成為企業上云主流模式

隨著十四五規劃的進一步明確，混合云已成為未來國內云計算發展的重點之一。而近幾年混合云技術和方案的快速發展，也使其在各個行業的應用不斷深入，已成為企業上云的主流模式。

從市場接受度來看，全球范圍內有82%的用戶已經應用混合云部署模式；從產業供給來看，公有云服務商、私有云廠商、電信運營商、傳統IT服務商、云管理服務商等眾多廠商被混合云的廣闊前景所吸引，紛紛推出了各自的解決方案；從行業應用來看，混合云的落地實踐和應用場景日益豐富。

邊緣計算：呈蓄勢待發之勢

邊緣計算正在呈現出蓄勢待發之勢，產業關注度不斷提高、技術體系日臻成熟、應用場景日益豐富、標準制定不斷演進。

縱觀整個邊緣計算產業生態，芯片設備、云服務商、運營商、軟件與解決方案商、開源組織等企業和組織紛紛推出相關產品和服務，整個生態日益完善。

中國信通院發布的“2021云邊協同十佳案例”顯示，邊緣計算已經在工業、交通等重點領域得到了應用，未來隨著產業生態不斷完善，技術體系快速發展，邊緣計算將在產業和企業數字化轉型扮演重要角色。

零信任：與原生云安全不斷融合

隨著企業上云進程的不斷加快，傳統以邊界為核心的安全防護體系遭遇瓶頸，零信任、原生云安全等理念興起，為企業建設新一代安全體系提供了指引。

當前，云原生與云安全呈加速融合趨勢。一是在運營階段，零信任作為云安全產品不斷原生化，零信任從私有化部署向SaaS服務演進、SD-WAN通過集成零信任，實現安全訪問服務邊緣（SASE），云上零信任實現了安全性能的彈性擴展，能夠應對海量訪問請求，同時微隔離作為零信任關鍵技術，對云內東西向流量進行訪問控制，彌補傳統安全防護機制在云環境應用的不足。二是原生云安全強調從研發階段關注安全，越來越多的企業開始以零信任原則設計應用系統，云服務或云上應用將實現原生零信任，安全能力得到大幅提升。

優化治理：企業上云加速優化治理需求

隨著企業用云程度的加深，企業關注點從開始上云的咨詢、遷移，逐步地轉到上云后的優化，云優化治理體系逐步形成。

云優化治理體系能夠給企業上云策略制定、線路規劃、采用實施、云上優化進行全生命周期的優化提升，讓企業更懂云、更好的用云，為企業數字化轉型提供新的動力。

數字政府：數字技術使能政府治理創新

提高數字政府建設水平是“十四五”規劃的重要篇章，隨著數字政府迎來藍海市場，企業紛紛加速布局。充分發揮云計算等數字技術的使能作用，推動政府治理流程再造和模式優化，不斷提高決策科學性和服務效率是數字政府未來趨勢。

未來，數字政府建設水平和運營效果成熟度，將會成為行業關注重點。

低碳云：企業數字化與節能減碳齊頭并進的技術引擎

隨著數字經濟加速發展，企業數據中心成為能耗大戶，嚴重制約企業和全社會的綠色發展。低碳云能夠提升資源效能，賦能社會節能減碳。

“低碳云”是指利用云計算實現提高計算、存儲、網絡等資源利用率，全面提升全社會資源效能，并將云計算與大數據、人工智能等技術融合，賦能企業和全社會節能減碳的目標。

企業數字化轉型：從宏觀逐漸到微觀落地

企業數字化轉型是國家推動經濟社會發展的重要戰略手段。2017年，政府工作報告首次提出“數字經濟”概念，至今已累計4次被直接寫入政府工作報告。“十四五”規劃中明確提出“以數字化轉型整體驅動生產方式、生活方式和治理方式變革”等一系列重要規劃目標，數字化概念，逐漸從宏觀向企業各個環節的微觀數字化落地。

隨著數字經濟發展的深入，企業的數字化轉型正不斷地從宏觀整體，向企業價值鏈中各環節微觀模塊滲透。

數據安全問題由來已久，尤其在數據上升為新型生產要素后，面臨的數據泄露風險和監管要求力度越來越大。然而，當前的行業數據安全治理處于發展初期，企業整體數據安全治理能力參差不齊，提升數據安全治理能力成為數字經濟時代的緊迫議題。

日前，在2021中國互聯網大會——數據治理高峰論壇上，中國信通院發布了《數據安全治理實踐指南（1.0）》（以下簡稱“指南”）。

由于數據本身具有流動性、多樣性、可復制性等不同于傳統生產要素的特性，數據安全風險在數字經濟時代被不斷放大，因此對數據安全治理的要求也越來越高。如何協調政府、行業、企業、個人等多元主體，形成協同共治機制？如何平衡數據開發利用和數據安全保護，實現發展與安全的齊頭并進？如何構建覆蓋數據全生命周期安全的治理框架？如何在各組織中落實數據安全治理的具體要求？這些都是當前數據安全治理面臨的重要問題。

本指南參考數據安全領域的相關標準，重點以中國互聯網協會T/ISC-0011-2021《數據安全治理能力評估方法》為基礎，闡述了數據安全治理的內涵；從組織如何落實數據安全治理要求的角度出發，提出數據安全治理總體視圖；按照數據安全治理目標、治理框架、治理實踐路徑分別提出落地建議，并對未來發展進行展望。此外，指南還收錄了部分企業開展數據安全治理的實踐經驗。

//www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/ztbg/202107/t20210720_380788.htm

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...

當前，隨著全球人工智能規模化建設和應用加速，人工智能基礎設施、設計研發以及融合應用面臨的安全風險日益凸顯。企業在設計研發、部署運營人工智能應用的全生命周期過程中，需要科學有效的人工智能安全框架予以指導。為此，在工業和信息化部網絡安全管理局指導下，中國信通院聯合瑞萊智慧、百度、騰訊、360、中科院信工所共同編制了《人工智能安全框架（2020年）》藍皮報告。聚焦當前人工智能突出安全風險，提出涵蓋人工智能安全目標，人工智能安全分級能力，以及人工智能安全技術和管理體系的人工智能安全框架。并且，描繪出面向人工智能應用關鍵核心組件，覆蓋人工智能應用全生命周期的安全技術圖譜，為人工智能相關企業循序漸進提升人工智能安全能力，部署人工智能安全技術措施，提供有益指引。

報告前言

人工智能作為引領新一輪科技革命和產業變革的戰略性技術，正成為世界主要國家推動科技跨越式發展、實現產業優化升級、贏得全球競爭主動權的重要戰略抓手。隨著全球人工智能規模化建設和應用加速，人工智能基礎設施、設計研發以及融合應用面臨的安全風險日益凸顯。世界主要國家紛紛通過制定人工智能倫理準則、完善法律法規和行業管理等方式開展人工智能安全治理。人工智能安全技術體系是人工智能安全治理的重要組成部分，是落實人工智能倫理規范和法律監管要求的重要支撐，是人工智能產業健康有序發展的重要保障。

人工智能安全框架是構建人工智能安全技術體系的重要指南，旨在為人工智能相關企業循序漸進提升安全能力、部署安全技術措施提供指導。在工業和信息化部網絡安全管理局指導下，中國信通院聯合瑞萊智慧、百度、騰訊、360、中科院信工所共同編制《人工智能安全框架（2020年）》藍皮書。本藍皮書針對全球人工智能安全框架缺失問題，凝聚業界專家共識，聚焦當前人工智能突出安全風險，提出涵蓋人工智能安全目標，人工智能安全分級能力，以及人工智能安全技術和管理體系的人工智能安全框架，期待為社會各方提升人工智能安全防護能力提供有益參考。

工程領域大數據和人工智能原則

—推動工程領域負責任的大數據和人工智能創新和應用

近年來，大數據和人工智能技術快速發展，其應用廣泛落地，已經為我們的生產和生活帶來顯著的貢獻，在輔助個人能力提升，改善人民生活 品質，促進經濟和社會發展，應對全球重大挑戰（如：氣候變化，糧食短 缺等）及促進落實聯合國可持續發展目標等方面帶來巨大機遇。特別是在工程領域，作為第四次工業革命的主要驅動力之一，大數據和人工智能正 在推動研發、規劃、設計、制造、測試、操作和維護等方面的革新，并可 提高生產力及工程項目的質量、安全和效率，同時減少碳排放，降低物耗、能耗和成本。此外，它們還有助于打擊腐敗、維護工程操守。

在帶來前所未有的機遇的同時，大數據和人工智能也帶來了許多技術和倫理挑戰。我們必須全面分析、認真應對，以釋放其造福人類的潛能。技術上，盡管近年來取得了相當大的進展，但仍有許多難題亟待解決：數 據可用性仍需提升；數據采集、存儲、檢索、傳輸、分析和可視化技術仍需改進甚至革新。同樣，人工智能遠不完美，例如：機器學習需要大量的 人力來標記監督學習所需的訓練數據。此外，我們正面臨隱私侵犯、決策 不透明、偏見歧視、技術濫用、數字鴻溝等倫理挑戰。這些問題正引起越來越多的公眾關注，并引發了社會上的一些憂慮。

工程師群體，作為大數據和人工智能創新和應用的主要實踐者，有責 任和義務以造福人類為目推動大數據和人工智能的創新和應用。為了推動負責任的大數據和人工智能創新和應用，在工程實踐中，工程師和工程界 應將有利于人類和地球的可持續發展作為首要標準，并遵循以下原則：

有益于人與環境

必須致力于尊重、維護人的尊嚴和自主，保障人權;遵循文化、社會和 法律規范；維護文化延續性與生態多樣性，為全球社會和環境謀福利；促 進大數據和人工智能有益于人的運用，以增強人的感知、認知和解決問題的能力，實現可持續發展。

包容、公平、公眾意識和公眾賦能

注重包容性，使人類社會的全體成員參與其中并共享數據和人工智能帶來的社會和經濟利益，關注兒童、殘疾人等弱勢群體；消減數據源的偏 見，并尋求開發檢測和糾正已有和潛在歧視的方法；積極參與到提高公眾 對大數據和人工智能的發展和影響的認識中；賦能公眾，以使每個人從大數據和人工智能的創新和應用中獲益，并能應對潛在問題，如失業問題。

尊重隱私和數據完整性的開放和共享

及時地、全面地、負責任地公開和共享數據、元數據、數據產品和信息，以充分發揮和利用數據的價值；尊重人對數據的訪問權、分享權及受 益權；在數據收集、披露和使用過程中，保護用戶的隱私；輔助提升人們 對數據的訪問、分享、使用及控制能力，尤其是維護其身份數據的能力；以知情同意為原則使用私人數據；積極采集、存儲和保護第一手工程數據， 確保數據完整性和質量，同時避免數據被盜，濫用和損壞。

透明性

從數據生成到使用結束，最大限度地提高數據的可追溯性；關注人工智能系統的輸入/輸出的可驗證性以及其的判斷和決策的可解釋性；努力為 所有利益相關方提供可理解的解釋和信息，宣傳人工智能產品和服務可能產生的影響；了解并提供開發和部署中的人工智能系統的能力和局限。

問責制

遵守法律法規和技術標準；明確在開發、部署和使用大數據和人工智能應用的過程中的責任，確保全生命周期里的責任可追溯；踐行責任，以 獲得全社會對大數據和人工智能的信任。

維護和平、安全性

牢記維護世界和平的使命；設法發現和解決潛在風險，其中包括對生命、財產安全的危害；確保應用的安全可靠；充分考慮人工智能系統全運 營周期中的風險，確保其使用周期中的安全可靠和可驗證；在現實場景下 進行充分前期測試，以確保其符合目標規格；與所有利益相關者密切合作以保證并進一步提升應用的質量、安全性和可靠性。

協同合作

理解可持續發展目標間的關聯性，以及協同合作在實現可持續發展目標中的重要作用；促進所有利益相關方跨學科、跨部門合作和國際合作， 通過負責任的大數據和人工智能創新和應用，加快可持續發展目標的實現。

摘要： 當前，全球大數據正進入加速發展時期，技術產業與應用創新不斷邁向新高度。大數據通過數字化豐富要素供給，通過網絡化擴大組織邊界，通過智能化提升產出效能，不僅是推進網絡強國建設的重要領域，更是新時代加快實體經濟質量變革、效率變革、動力變革的戰略依托。 本白皮書是繼《大數據白皮書（2014年）》、《大數據白皮書（2016年）》、《大數據白皮書（2018年）》之后中國信通院第四次發布大數據白皮書。本白皮書在前三版的基礎上，聚焦一年多來大數據各領域的進展和趨勢，梳理主要問題并進行展望。在技術方面，重點探討了近兩年最新的大數據技術及其融合發展趨勢；在產業方面，重點討論了我國大數據產品的發展情況；在數據資產管理方面，介紹了行業數據資產管理、數據資產管理工具的最新發展情況，并著重探討了數據資產化的關鍵問題；在安全方面，從多種角度分析了大數據面臨的安全問題和技術工具。希望本白皮書的分析可以對政府和行業提供參考。

目錄：

一、國際大數據發展概述. 1

• （一）大數據戰略持續拓展. 1
• （二）大數據底層技術逐步成熟. 2
• （三）大數據產業規模平穩增長. 3
• （四）大數據企業加速整合. 5
• （五）數據合規要求日益嚴格. 6

二、融合成為大數據技術發展的重要特征. 8

• （一）算力融合：多樣性算力提升整體效率. 8
• （二）流批融合：平衡計算性價比的最優解. 9
• （三）TA融合：混合事務/分析支撐即時決策. 10
• （四）模塊融合：一站式數據能力復用平臺. 11
• （五）云數融合：云化趨勢降低技術使用門檻. 11
• （六）數智融合：數據與智能多方位深度整合. 12

三、大數據產業蓬勃發展. 14

• （一）大數據產業發展政策環境日益完善. 14
• （二）各地大數據主管機構陸續成立. 17
• （三）大數據技術產品水平持續提升. 20
• （四）大數據行業應用不斷深化. 22

四、數據資產化步伐穩步推進. 25

• （一）數據：從資源到資產. 25
• （二）數據資產管理理論體系仍在發展. 26
• （三）各行業積極實踐數據資產管理. 27
• （四）數據資產管理工具百花齊放. 29
• （五）數據資產化面臨諸多挑戰. 31

五、數據安全合規要求不斷提升. 35

• （一）數據相關法律監管日趨嚴格規范. 35
• （二）數據安全技術助力大數據合規要求落地. 36
• （三）數據安全標準規范體系不斷完善. 39

六、大數據發展展望. 41

本白皮書從人工智能數據安全的內涵出發，首次提出人工智能數據安全的體系架構，在系統梳理人工智能數據安全風險和安全應用情況的基礎上，總結了國內外人工智能數據安全治理現狀，研究提出了我國人工智能數據安全治理建議。