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6月26日，由中國通信標準化協會和中國信息通信研究院聯合主辦的“2023大數據產業發展大會”在北京啟幕，大會發布了多項中國信息通信研究院及相關機構在數智化領域最新研究和實踐成果。騰訊云安全總經理李濱出席了數據安全高質量發展論壇，分享了騰訊云自身數據安全治理實踐經驗，并發布了由中國信通院和騰訊安全聯合編制的《數據安全治理與實踐白皮書》（以下簡稱“白皮書”）。

白皮書中，雙方共同梳理了數據安全治理的趨勢與挑戰，輸出了適用于企業數據安全治理的實施框架，為行業提供了一份全面的實踐參考指南。

數據安全治理的趨勢與困境數據作為一種新型生產要素，已成為企業重要資產和基礎戰略資源，數據價值的重要性不斷凸顯，數據安全問題備受關注，與之而來的數據安全治理也成為行業核心議題。白皮書指出，隨著數字經濟的不斷發展，數據安全治理建設的需求顯著提升。在數據安全監管要求逐步落地的背景下，各行各業組織數據安全建設的動力明顯攀升，同時，數據安全單點技術的快速發展，帶動了數據安全平臺技術的萌芽，各種現象指明數據安全各項工作已進入蓄勢階段，企業對數據安全治理體系建設的需求正呈現蒸蒸日上趨勢。但不容忽視的是，由于數據要素流通的復雜性、數據安全的主體責任邊界模糊等問題，導致數據安全治理面臨著一些痛點與挑戰。通過分析信息技術的演進、監管和法規要求等，白皮書從合規、企業管理和技術三個層面深度剖析了數據安全治理過程中的困境。從合規層面來看，數據安全治理主要面臨著覆蓋全?命周期的數據安全治理難點、法律法規和監管要求不斷細化、合規場景下的數據價值挖掘、數據跨境合規難題方面的痛點；從管理執行角度看，數據安全治理主要有數據安全責任落實難、數據安全管理模式落后、管理制度難以落地等方面的痛點；技術層面而言，數據安全治理的挑戰主要體現在信息科技技術迭代的速度不斷加快、企業在數據安全技術的選擇相對有限、?數據時代帶來的技術難題等方面。整體來看，數據安全治理需求日益凸顯，但數據安全治理是一項長期而復雜的工作，且挑戰諸多，企業需要進行綜合全面的體系化建設來保障數據安全治理落地。五大體系“對癥下藥” 構建完善的治理框架李濱認為，數據遍布于企業生產、流通的各個環節，具有場景復雜、形態多樣、體量龐大、新數據持續產生等特征，要想促進數據的持續運營，需要從流程制度、安全文化、技術手段等各個層面去保障實施。白皮書將數據安全治理體系框架分為五層：法律合規體系、組織保障體系、流程體系、技術體系和安全基礎設施。

其中，法律合規體系是騰訊數據安全治理體系框架的頂層保障，是企業在數據處理和管理過程中應遵守的法律法規和標準；組織保障體系是企業數據安全治理體系框架的重要支撐，需要遵循參與原則、責任明確原則、跨部門協作原則，以確保數據安全治理工作的高效運行；流程體系是騰訊數據安全治理體系框架的運行關鍵，流程體系細化整個數據安全治理的處理步驟，可以幫助企業更好落地；技術體系是治理體系框架的核心支柱，為保障數據安全而建立的一系列技術手段和措施；安全基礎設施是數據安全治理體系框架的堅實基底。白皮書還分享了幾例典型的數據安全治理實踐案例供行業參考。隨著企業生產驅動力的變革，企業的數據安全建設動力逐漸加強，越來越多的企業正在重視數據安全并采取措施加強數據安全治理。騰訊安全擁有大量基于自身實踐和客戶服務的數據治理經驗，在數據分級分類、數據訪問代理、機密計算、運維管控等關鍵領域有成熟的技術方案。騰訊安全致力于向行業輸送前沿數據安全治理理念和實踐方法論，為企業提升治理水平提供助益。

來源：騰訊研究院 伴隨數字化轉型進入“深水區”，企業對安全的投入目標也要進一步升級：從安全基礎能力的建設，轉變為向產業高質量發展提供系統化保障、提升產業抗風險能力。安全不僅是企業必須守護的底線，也已經成為制約企業發展的天花板，決定著企業發展的高度。 3月21日，在中國產業互聯網發展聯盟指導下，騰訊研究院、中國信息安全、南方日報、騰訊安全聯合推出**《2023 產業互聯網安全十大趨勢》**（以下簡稱報告）。 報告匯聚了騰訊研究院院長司曉、《中國信息安全》雜志社執行董事溫哲、南方日報副社長王更輝、騰訊副總裁丁珂等30余位行業專家、學者、智庫的智慧思考，從宏觀態勢、產業實踐、技術演進三個維度對產業安全的核心議題進行分析研判，給產業互聯網健康可持續發展提供指引。同時這也是騰訊研究院和騰訊安全，連續三年聯合發布《產業互聯網安全十大趨勢》，攜手為產業數字化發展提供參考和指引，共建數字新時代的安全底座。 以下為報告的核心觀點：（文末可下載報告全文）

宏觀態勢篇：

“產業高質量發展安全觀”將成為企業安全建設綱領，安全立法監管促發展進入常態化

2023年是全面貫徹落實黨的二十大精神的開局之年，高質量發展，是全面建設社會主義現代化國家的首要任務。高水平安全，是高質量發展的前提。在產業來看，各主體必須建立安全意識、安全管理、數據安全、網絡安全、終端安全、業務安全、供應鏈安全等全維度的綜合安全能力和體系，為企業長期可持續發展提供保障，也為數據在安全前提。 報告提出，產業安全將為“新要素”、“新模式”、“新制度”，這三大“新動能”提供關鍵支撐作用。產業安全是企業數字化實踐的“前置條件”和“基礎底座”，2023年，企業安全建設思路將更加前置，真正做到以安全為始、以安全為終。 在宏觀政策層面，報告提出近年來，伴隨《中華人民共和國密碼法》《中華人民共和國數據安全法》《中華人民共和國個人信息保護法》《關鍵信息基礎設施安全保護條例》等法律法規的密集發布，我國網絡安全與產業安全相關立法德國頂層設計和主體框架日趨完善，當前主要工作將聚焦面向行業層面的實施和強化監管。

未來，安全相關的立法、監管與執法，將會聚焦于行業層面，對企業數字化實踐和創新，給與更多的監管、約束和引導。短期內，合規會擠出產業中存在的一些痼疾與泡沫，通過數字經濟的合規治理，盡可能降低數實融合趨勢中的風險。從長期來看，就能夠實現“從合規要發展”及“以監管促發展”的目標。

產業實踐篇：

戰略布局、組織架構、反欺詐風控、安全合規等成為企業重點關注，構建安全免疫力成為新共識

過去，網絡安全威脅風險程度較低、攻擊相對不太復雜，網絡安全部門也長期作為企業IT部門的一個分支存在，伴隨企業數字化轉型不斷深入和日益復雜的網絡攻擊。“安全左移”成為行業共識，**安全活動進入企業生產環節，參與企業發展戰略、進入產品研發生命周期全流程。**這種生產流程的改變，也需要從組織架構上予以支撐。企業重視安全，除了增加人力和預算、技術投入外，也在組織架構上圍繞安全建設進行主動調整與布局。

安全風險從傳統網絡安全向各類業務安全快速轉移，企業面臨更多來自外部的欺詐和未知威脅,刷榜刷單、惡意騙貸、欺詐廣告、流量作弊、惡意占票、虛假申請……有機構測算，網絡欺詐導致的損失占GDP比例達0.63%,約4000多億元。報告提出，在此背景下，企業未來更多會以動態的視角平衡欺詐損失和客戶體驗，根據業務峰值和黑灰產攻擊態勢，靈活在“安全優先”與“合規優先”的兩極之間不斷精細化反欺詐策略，護航業務健康發展。 目前中國企業出海正在迎來新一輪的浪潮。據《埃森哲2022中國企業國際化調研》報告顯示，當下，多重因素正在推動中國企業加速出海步伐，95%受訪的中國“出海”企業認為自己未來3年海外業務的增長可以超過5%。在此背景下，報告提出：企業出海的門檻大大降低，進一步催生了新一輪的企業出海熱潮。在頻發的出海企業被當地處罰事件以及全球趨嚴的數據安全相關出臺的背景下，中國出海企業在關注市場機遇的同時，開始將安全合規列入最高優先級事項中。

綜合以上產業安全發展的規律， 報告提出：**下一個階段，構建企業級的安全免疫體系將成為企業的主要業務焦點，著力建設涵蓋企業發展全生命周期、企業運行全流程以及產業鏈各環節的安全“穹頂”。**安全產業的使命，必然“兼濟天下”。在不斷通過云和SaaS化的方式以及技術與產品的創新改變現有的安全供給體系的環境中，中等以下規模的企業也能建立起全視角的安全免疫力。 此外，企業安全免疫系統之間也非孤立的。企業與企業之間的安全投入、安全建設應保持高度的兼容與同頻，在安全產業底層實現技術、產品、服務的充分流動，通過行業協同與行業競爭，促進“安全底座”的自我優化、自我迭代，為數字經濟提供動態穩定的底層支持。

技術演進篇：

云原生安全通過“一體化”大幅提升產業安全水位，供應鏈風險、新一輪人工智能革、多重勒索帶新挑戰

云計算技術的高速發展，推動企業步入云原生時代。在云原生技術框架下，軟件的架構方式、生產方式和運行方式都發生了深刻的變革，整個安全的邊界變得更模糊、更細粒度。**多位專家認為，云原生安全產品在提高防護能力的同時，也需要降低使用的門檻，通過“一體化”的綜合解決方案交付給企業，解決企業安全設備多、安全運營難等問題，幫助企業構建高效的一體化云原生安全防御體系。**報告提出未來，云服務提供商可以深度綁定不同領域的安全廠商，結合廠商的產品能力、研發能力等經驗和優勢，基于云原生的技術架構，建設一個開放且較為有效的云原生安全環境。因此，生態化的強強聯手、深度合作，勢必成為發展趨勢。 此外新技術等發展也會帶了新的挑戰，以ChatGPT為代表的AIGC人工智能技術正掀起新一輪的人工智能革命，但AI是把雙刃劍。專家學者們普遍認為，大模型AI計算可能帶來潛在新型攻擊和內容合規等安全風險，且隨著超大規模神經網絡計算的持續發展，未來的網絡安全形勢將更加嚴峻。 報告還分析指出，供應鏈風險將成為企業數據安全的最大挑戰，而數據安全是供應鏈風險管控防護的核心目標之一，供應鏈管理者應更加重視數據的保護。同時，勒索軟件攻擊對產業安全的威脅有增無減，雙重、多重勒索使企業數據資產遭受到致命威脅，安全廠商需推動更有效的勒索病毒防治相關產品的研發，企業也需從源頭把安全縱深防御的基線筑牢。****

來源：中關村網絡安全與信息化產業聯盟數據安全治理專業委員會

近日，由中關村網絡安全與信息化產業聯盟數據安全治理專業委員會主編，中國計算機學會計算機安全專業委員會、工業信息安全產業發展聯盟、中關村網絡安全與信息化產業聯盟、北京工業互聯網技術創新與產業發展聯盟、中國電子商會自主創新與安全技術委員會指導，31家極具影響力的產學研機構共同參編的《數據安全治理白皮書4.0》發布。

數據被定義為新時代重要的生產要素，是國家基礎性戰略資源，數據價值的發揮是推動我國社會經濟轉型發展的新動力。2021 年以來，我國陸續發布了《“十四五”國家信息化發展規劃》、《“十四五”數字經濟發展規劃》等重要國家數據戰略，強調建設數字中國，加快數據要素市場化流通，創新數據要素開發利用機制。為促進數據共享和數據交易，上海、深圳等十余個省市也密集發布了數據條例。伴隨數據要素市場化進程的發展，數據的巨大價值和重要意義已得到強調和凸顯，但數據的開發利用也是一把雙刃劍，當數據創造價值的同時，也面臨著數據被泄露、篡改、濫用等風險，造成對人個人、組織、社會公共利益甚至國家利益的嚴重威脅和損害。為了規范數據處理活動，保障數據安全，促進數據開發利用，《中華人民共和國數據安全法》 (以下簡稱數據安全法 ) 、《中華人民共和國個人信息保護法》 (以下簡稱個人信息保護法 ) 正式發布，強調統籌數據發展和安全防護并重，在保障安全和隱私前提下推動數據依法合理有效利用。

在上述形勢背景下，企業或組織在數據收集、存儲、使用、加工、傳輸、提供、公開等數據處理活動過程中，針對數據安全威脅與監管合規要求，無可避免地需要面對越來越嚴峻和緊迫的數據安全挑戰: 如何在數據資產的開發利用、價值實現與安全保護、履行合規義務之間進行恰當平衡? 如何在數據安全方面編制合理的管理制度和選取適宜的技術方案?

面向日益嚴峻的數據安全形勢，為了幫助企業或組織應對以上眾多數據安全方面的困惑和難題，實現數據利用與安全防護一體兩翼、平衡發展的目標，本白皮書在《數據安全治理白皮書 3.0》的前序版本基礎上，選一步研判當前數據安全形勢與動態，解讀密集頒布的法律法規監管要求，梳理數據安全治理面臨的痛點和問題，完善數據安全治理框架體系及相關技術，歸納新形勢下的數據安全治理實踐案例及典型數據安全事件，并提出未來的展望與倡議，力圖盡可能全面、系統地整理和總結當前與數據安全治理有關的各類資料和最新進展，探索“讓數據使用自由而安全”的治理方案，在數據要素釋放價值的同時堅守安全底線。為數據安全治理相關人員提供指引和參考，期望為進一步推廣、普及和完善數據安全治理的理論、方法、體系與實踐添磚加瓦、貢獻力量。

白皮書總計219頁，探討了數據安全的形勢和挑戰，面臨的痛點和難題，數據安全治理的框架，法律法規的解讀，以及最新的案例，是學習數據安全的好材料。

來源：CCSA TC601大數據技術標準推進委員會、中國信息通信研究院

　　黨的十九屆四中全會首次將“數據”增列為一種生產要素，要求建立健全由市場評價貢獻、按貢獻決定報酬的機制，標志著以數據為關鍵要素的數字經濟進入新時代。數據要素所引發的生產要素變革，正在重塑著我們的需求、生產、供應和消費，改變著社會的組織運行方式。

　　良好的數據資產管理是釋放數據要素價值的基礎。數據資產管理包含數據資源化、數據資產化兩個過程，通過數據資源化構建全面有效的、切合實際的數據資產管理體系，提升數據質量，保障數據安全；通過數據資產化，豐富數據資產應用場景，建立數據資產生態，持續運營數據資產，顯性數據資產的業務價值、經濟價值和社會價值。

　　經過多年發展，我國數據資產管理逐步進入深化落地時期。政府部門、金融機構、通信運營商、互聯網企業等紛紛提出數字化轉型路線，提出了數據資產管理框架，在數據資源化方面積累了實踐經驗，探索開展數據流通、價值評估、資產運營等數據資產化工作。

　　《數據資產管理實踐白皮書（5.0版）》結合業界數據資產管理先進理念和關注焦點，總結最新實踐案例，在《數據資產管理實踐白皮書（4.0版）》基礎上，聚焦數據資產前沿問題、優化數據資產管理理念，進一步完善數據資產管理框架、明確數據資產管理路徑。

　　從數據要素宏觀環境變化和企業數字化轉型的微觀發展出發，明確數據資產管理的核心邏輯是賦能業務創新與發展，推動數據資產的內外部高效合規流通，搭建數據資產管理的整體框架。但是與此同時，我們也應認識到當前企業面臨數據資產管理內驅力不足、數據資產管理與業務發展存在割裂、數據開發效率和敏捷程度較低、數據資產難于持續運營等問題。

　　為解決以上問題，一方面，充分利用技術手段，結合企業實際情況，優化數據資產管理策略，制定數據資產管理實施路徑，建立覆蓋戰略、組織、制度、技術等方面，提升管理效率、降低管理成本。另一方面，豐富數據資產應用場景，加速數據資產內部共享與外部流通，構建數據價值評估方法，持續開展數據資產閉環運營，使數據資產成為企業數字化轉型源源不斷的動力。

　　隨著數字經濟和大數據技術的發展，未來，數據資產管理將朝著管理模式更敏捷、技術架構可擴展、管理手段更智能、合規發展均兼顧等方向發展。

//cbdio.com/BigData/2022-01/10/content_6167594.htm

11月3日，由全國信標委大數據標準工作組、中國電子技術標準化研究院聯合相關單位共同編寫的《企業數字化轉型白皮書》（2021版）正式對外發布。美林數據作為國內知名的數據治理和數據分析服務提供商，擁有多年助力企業數字化轉型經驗，受邀擔任參與編制單位，為企業數字化轉型發展提供借鑒。

數字化轉型是企業發展的必經之路 數字化轉型是在業務數據化后利用人工智能、大數據、云計算、區塊鏈、5G等新一代信息技術，通過數據整合，通過對組織、業務、市場、產品開發、供應鏈、制造等經濟要素進行全方位變革，實現提升效率、控制風險，提升產品和服務的競爭力，形成物理世界與數字世界并存的局面。 2021年，全球經濟正在呈現出“反彈”“分化”“不確定性”的多種特征。在這個日益變化的時代，企業如何克服復雜、多變的發展環境？數字化轉型無疑是企業發展的必經之路。 白皮書通過對國內外企業數字化轉型理論與實踐的研究與分析，總結了企業數字化轉型的概念與特征，從國有企業、通信行業、金融行業、制造行業、電力行業、新零售行業、高速公路、政府等八大領域的數字化轉型框架，匯總提煉了企業數字化轉型的發展思路與實踐路徑，并提出了數字化轉型的能力評估模型。

白皮書主要包括了6個部分

（1）概述，說明了數字化轉型的定義、內涵、現狀等；

（2）企業數字化轉型理論探索，從不同行業說明了各個行業的數字化轉型能力框架；

（3）企業數字化轉型發展思路，從目標、基本原則、任務和框架方面進行了數字化轉型說明；

（4）企業數字化轉型實施路徑，從戰略方法、驅動要素、能力保障、方法方面說明了實施路徑；

（5）企業數字化轉型能力評估，說明了能力評估模型、等級、方法等。

美林數據多年來一直深耕行業應用，并積極參與大數據領域的標準化建設工作，目前已經完成參編國家、行業、地方標準20余項，并連續四年參編《工業大數據白皮書》《大數據標準化白皮書》。 此次，美林數據參編《企業數字化轉型白皮書》，就是在多年行業應用和標準化建立經驗的基礎上，進一步提供企業數字化轉型的理論指導、理念指引、頂層規劃到落地踐行等有價值的指引。 未來，美林數據將繼續發揮在工業大數據領域的專業優勢，為更多實體經濟提供標準化、專業化的大數據技術解決方案，推動大數據與實體經濟的深度融合，助力實體經濟的數字化轉型！ 注：白皮書發布單位為全國信標委大數據標準工作組、中國電子技術標準化研究院

2021年9月28日，由全國信標委大數據標準工作組、中國電子技術標準化研究院、山東省工業和信息化廳主辦的2021全國大數據標準化工作會議在濟南成功舉辦。會上發布了《數據治理工具圖譜研究報告（2021版）》。今天在這里為大家揭開其神秘面紗。

研究報告概述

《數據治理工具圖譜研究報告（2021版）》基于數據管理能力成熟度評估模型、數據治理規范及數據質量評價等標準，結合重點行業數據治理工具的應用情況、典型數據治理工具廠商的功能架構研制而成。

研報詳細介紹

基本情況

本報告介紹了數據治理及數據治理工具的概念，以及數據治理工具在金融、政務、電力、交通、醫療、互聯網等重點行業的應用情況。

數據治理工具圖譜

本報告共研制了20個通用工具能力圖譜，包括圖譜全景圖、戰略層工具、管理層工具、操作層工具等，旨在通過工具能力圖譜，進一步增強我國各行業、各領域對數據治理工具的認知，有效發揮數據治理工具在數據治理工作中的降本增效作用。

數據治理工具實踐案例

本報告共收錄了6個案例工具能力圖譜，為各行業各領域提供數據治理工具的實踐參考，為推進后續數據治理工具標準化工作提供方法和思路。

數據治理工具圖譜研究報告（2021版）

數據作為推動經濟社會發展及數字化轉型的新動能已成為社會共識，受到越來越多企事業單位的重視。數據治理作為基礎性工作，最終目標是提升數據的價值，是組織推動戰略落實的基礎。為進一步增強我國各行業各領域對數據治理工具的認知，以數據治理工具為驅動，助推政企數字化轉型和數字經濟發展。全國信標委大數據標準工作組組織編制了《數據治理工具研究圖譜報告》，中國系統積極參與，汲取多個大型智慧城市項目中積累的政務數據治理經驗，為研究報告的編寫提供實踐參考。該《報告》詳細介紹了數據治理及數據治理工具的概念，對狹義數據治理和廣義數據治理兩種趨勢的理解進行了區分，主要是對廣義的數據治理進行闡述，報告中提到廣義數據治理更偏向數據治理工程，對狹義數據治理概念進行了延伸解讀，則更側重于技術平臺方面的研究，這一觀點更為契合中國系統的數據治理理念。

“十四五”時期，中國系統正當其時地選擇在數字產業鏈要求自主可控、自主創新的窗口期，推出了“飛瞰數據中臺2.0”產品，該產品布局大型政企的數據治理及數據運營市場，打造面向部委、省市政府、央企等海量數據（603138）客戶的數據治理工程解決方案，以及全棧數據中臺產品套件，涵蓋了廣義數據治理及分析應用的全棧能力，如數據集成、湖倉一體、輕量級數據工坊、共享交換、數據沙箱等，使得中國系統成為名副其實地“綜合平臺賦能型”頭部廠商。

　　在數字強國戰略推動下，各行各業進入了數字化轉型新征程，對數據治理工程提出了更高要求，同時不同的場景、以及不斷出臺的新政策引起業務變化，帶來了諸如數據智能、敏捷分析等新的需求，而這也對數據治理工具提出了更高的要求。

　　面對新時期的新要求，中國系統在數據實踐過程中，踩準時局節奏，通過全棧的數據治理工程能力，幫助真正擁有海量數據的客戶管好數據、用好數據、賦能業務創新。

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...