中年数据治理新挑战：数据要素大规模流动，不适用“保险柜”安全模式
【中年数据治理新挑战：数据要素大规模流动，不适用“保险柜”安全模式】
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“我们谈论大数据的时候在谈什么？”“数据生产要素、数据治理、隐私计算……这些都是关键词 。 ”7月24日下午 ， 2020年中国互联网大会“数据治理高峰论坛”以在线形式召开 ， 中国信通院云计算与大数据研究所副所长魏凯会上公布了2020大数据十大关键词 。
去年11月 ， 中央层面首次明确数据可作为生产要素参与分配 。 不久后 ， 中央发文明确各要素市场化改革的方向 ， 首次勾勒数据生产要素的基本政策 。 今年5月 ， 《关于新时代加快完善社会注意市场经济体制的意见》进一步明确 ， 加快培育发展数据要素市场 。
南都采访人员注意到 ， 数据要素被写入中央文件后 ， 相关的讨论不断 。 如何激发数据要素新活力 ， 培育要素市场成为社会关切 。
“很多人说数据是石油 ， 这是因为未来生产离不开数据 。 ”360集团首席安全官杜跃进在论坛上表示 ， “从数据治理的角度看 ， 我认为这种比喻不恰当 。 石油是有限的 ， 而且是一次消耗品 ， 但数据不是 ， 它更像血液 。 ”
随着信息经济发展 ， 数据早已和其它要素一起融入经济价值创造过程 。 此前国家发改委相关负责人曾解释 ， 将数据纳入生产要素范畴 ， 是要充分发挥数据对其他要素效率的倍增作用 。
不同于传统生产要素 ， 魏凯认为数据具有无限复制性、通用性更强、流动性高 ， 现在还难以确权定价 ， 参与市场交易 。 在他看来 ， 数据要素市场化配置的条件尚未成熟 ， 相关理论、法规、机制、技术仍处于发展中 。
数据安全是数据治理的重要部分 。 作为一种生产要素 ， 数据需要流动才能创造价值 ， 但这过程中也给数据安全治理带来了新的挑战 。
中国信通院安全研究所副所长覃庆玲认为 ， 数据的流动规模增大 ， 使得静态的“保密柜”安全模式难以适用实际需求 。 此外 ， 数据海量汇聚使得数据泄露产生的危害性更加广泛 ， 而数据深度挖掘时如何保障隐私安全也亟需关注 。
在覃庆玲看来 ， 数据治理的核心目标是要促进数据有序流动、合理交易和安全应用 ， 同时保障数据的可用可管、完整准确、安全可信 ， 以安全促发展 。
如何应对数据安全治理的新形势 ， 解决阻碍数据要素市场的关键问题？
覃庆玲在论坛上提出四大着力点 ， 其中包括强化数据分类分级安全管理 ， 以此为基础加快完善重点环节的安全管理制度和技术能力 。 同时 ， 强化事中事后管理 ， 依托合规性评估制度 ， 对大数据业务、大数据中心、交易平台等定期开展评估 。
此外 ， 数据安全治理的重点领域工作也包括强化数据安全技术生态建设 ， 提升大数据流动轨迹和交易链条的动态监测能力 ， 实现数据全流程的监测预警和溯源处置 。
值得一提的是 ， 数据作为基础性战略资源早已引起各国重视 ， 目前欧美国家都在加快数据治理领域的战略布局 ， 加速完善数据跨境规则体系 ， 并强化规则输出 。
覃庆玲建议 ， 我国应借鉴欧美数据跨境流动管理经验 ， 加快相关管理制度和机制建设 ， 强化数据安全保护和出境评估 ， 全面提高我国数据跨境流动管理能力 。
【来源：南方都市报】
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