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拒绝做透明人,打响数据保卫战

时间:2023-03-18 16:54:21 科技观察

数字时代,数据已成为推动经济、科技和社会发展的重要支撑。2020年,《中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》首次将数据列为生产要素,明确提出加快培育数据要素市场,包括推进政务数据开放共享,提升社会数据资源价值,强化数据资源的整合与安全保护。有鉴于此,过去一年,我国加快了数据保护制度建设步伐,取得了比以往更加突出和务实的成效。1数据保护法律法规不断升级。2021年9月1日,《中华人民共和国数据安全法》将正式实施。对基本定义、数据安全管理、数据分级分类、重要数据出境等方面作出了法律规定。数据安全机构的监管职责。2021年11月1日,?正式生效。这是我国第一部专门针对个人信息保护的系统全面的法律。这两部重点法律的出台,为数据要素市场化发展、数据安全和个人权益保护奠定了坚实的法律基础。此外,对《网络安全审查办法》进行了修改,将网络平台运营者的数据处理活动等影响或可能影响国家安全的情形纳入网络安全审查范围。《网络数据安全管理条例(征求意见稿)》对外发布,对一般数据、个人信息、重要数据如何保护提出具体要求。《网络产品安全漏洞管理规定》正式实施,维护国家网络安全,保障网络产品和重要网络系统安全稳定运行;2009年,我国密集出台了网络安全和数据保护方面的法律法规,为安全领域的技术发展和应用创新提供了有力支持,为加固数据安全防线创造了良好的政策环境。2数据交易机构助力打通数据流通壁垒随着“数据要素市场化配置”的提出,国家相继以设立数据交易机构为主要抓手,推动数据要素流通:3月31日,2021年,国内首家基于“建立数据不可见、可控、可测量的新型交易范式的数据交易所——北京国际大数据交易所,为隐私计算在数据交易中的大规模应用提供平台;2021年11月25日,上海数据交易所揭牌成立,围绕数据确权、定价、互信、准入、监管等重点共性问题,形成一系列创新安排。12月1日,根据公开资料显示,深圳市数据交易有限公司已完成工商注册,注册资本为f1亿元人民币。数据交易所的相继成立,有效促进了数据在市场上的广泛流通和交换,解决了数据孤岛问题。3信息技术为数据安全保驾护航近年来,云计算、人工智能、区块链作为“新基建”中信息基础设施的重要组成部分得到快速发展,相关基础设施和应用场景的安全防护也应运而生。时代需要。在推动数据安全保护体系不断创新的过程中,隐私计算、零信任、人工智能成为关键技术。零信任代表了新一代网络安全保护理念,以身份作为访问控制的基础,可实现动态、持续的信任评估,可为机构构建全面、全新的安全屏障。基于零信任原则,保障办公系统的三个“安全”:终端安全、链路安全和门禁安全。2021年7月,工信部《网络安全产业高质量发展三年行动计划(2021-2023年)》提出要发展创新安全技术,加快零信任框架等安全体系建设。据开元证券预测,Neutral预计2024年我国零信任安全市场规模将达到16.7亿美元,零信任有望成为网络安全的下一个爆发点。隐私计算是指在保护数据本身不被泄露的前提下,实现数据分析和计算的技术集合。简而言之,就是让数据可用,不可见。与传统的数据使用方式相比,隐私计算的加密机制可以加强对数据的保护,降低数据泄露的风险。2021年,该技术开始在不同行业初步应用,金融、医疗、政务等领域的应用场景相对成熟。未来,随着技术的不断突破,隐私计算有望成为构建数据元市场的关键基础设施,更多行业、更复杂场景的大规模商用指日可待。人工智能在网络安全领域的应用是大势所趋。利用人工智能技术可以提高网络安全工具的使用效率,确保安全防护的效果,减少人为因素的影响。AI技术的机密性、完整性和可用性在未来将变得更加重要,因为企业越来越依赖AI建模来处理从预测供应链需求到防止欺诈的所有事情。4保护信息安全,需要齐心协力,形成合力。在移动互联网时代,我们的个人信息经常会被手机上的各种APP非法收集,造成信息泄露。2021年工信部下发10批APP侵犯用户权益通报。问题大多集中在零售电商、实用工具、学习教育、生活出行、求职、运动健身公司。针对非法收集、提供、倒卖公民个人信息行为,公安部连续6年组织全国公安机关开展打击侵犯公民个人信息犯罪专项行动2016年以来,破获相关案件3.3万余起,抓获犯罪嫌疑人7.6万余名。2020年2月,公安部会同17个部委建立“打击危害公民个人信息和数据安全犯罪”长效机制,进一步加大了打击整治工作的合力力度。对于互联网企业,要严格遵守相关法律法规,加强自律,提高边界意识,尊重消费者的知情权和选择权,不违规收集用户信息,不向用户过度索取权限,主动保护用户信息安全。责任。对于我们个人来说,更应该加强信息保护意识,做好个人信息安全保护工作。当我们的权益受到侵害时,我们应通过及时向有关部门投诉等渠道,积极维护个人信息不被非法披露和使用。尽管监管措施层层递增,相关技术不断取得突破,但数据治理仍面临数据质量标准不统一、确权难、流转机制不畅等诸多挑战。