财经观察：护航数字经济 共话数据安全治理

本文转自：人民网

人民网北京5月28日电 （记者赵越）近日，2023中关村论坛“数据安全治理与发展论坛”在中关村展示中心举办。2022年我国网民规模达到10.67亿，互联网普及率达到75.6%。数字经济渗透在公众生活的方方面面，加强数据安全治理，保障数据发展应用，已成为数据时代的重大课题。

在论坛上嘉宾畅所欲言，直面数据泄露、数据滥用等数据安全问题，从法律、服务、隐私保护计算的最新发展等方面，探讨了数据安全治理和发展模式的趋势。

国家互联网信息办公室总工程师孙蔚敏发言。主办方供图

围绕当下数字安全治理的痛点，国家互联网信息办公室总工程师孙蔚敏表示：“从平台来看，当前大型互联网平台的网络安全需求大多来自于政府监管，其自身动力不足，进而导致安全长期滞后于发展。比如，面对借助AI等手段不断升级的网络诈骗，平台往往疏于提高防护技术、轻视审核力度；从个人角度看，部分网民个人信息保护意识淡薄，较为典型的便是通过出卖个人信息换取利益。”

中国科学院院士冯登国发言。 主办方供图

中国科学院院士冯登国以《数据安全新方向：数据使用安全》为主题发表演讲。在他看来，当前数据安全主要面临六方面威胁，包括数据泄露、数据破坏、隐私泄露、数据失控、数据滥用及数据损坏或丢失。

冯登国认为，数据使用安全已经成为数据安全的新方向，要以此作为新方向，坚持“自主可控、安全可信”的防护理念，不断深刻认识数据安全的内涵，紧跟国际数据安全技术发展趋势，加强数据安全法律法规研究制定，紧密结合产业和应用实际推出切实可行的安全解决方案和标准规范，为保障数据业健康稳定发展保驾护航。

香港科技大学讲座教授、加拿大工程院及加拿大皇家学院两院院士杨强发言。 主办方供图

数据安全和隐私保护正成为智能系统开发应用过程中的重要议题。近年来涌现出一大批数据安全新技术，其中以联邦学习为代表的隐私计算正成为解决数据安全与开放共享之间矛盾的重要技术路径。

香港科技大学讲座教授、加拿大工程院及加拿大皇家学院两院院士杨强在介绍可信联邦学习与联邦大模型时表示，联邦学习的主要概念和隐私计算一脉相承，其主要目的是数据“可用而不可见”。具体而言，是实现“让数据留存在本地，用数据来计算模型，可以去访问不同的数据库”。

杨强说：“例如，模型好比是羊，我们要把这只羊养大，并不需要把草料带出本地草场，我们让这只羊访问不同的草场就可以了，在这个过程当中羊会长大。同时，我们也要保护这些草场的商业秘密，做到两全其美，达到既安全又高效的目的。”

在论坛的圆桌讨论环节，北京理工大学教授洪延青认为，我国虽然未在执法方面参考欧洲监管部门频繁开具大额罚单，但执法的普遍覆盖度非常高。以App为例，我国自2017年开始持续对App侵权行为进行整治，基本上都做了一定程度的监管覆盖。就监管能力而言，我国在全世界范围内位居前列。

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