支持数据开发利用和数据安全技术研究，如何应对大数据安全挑战

伴随着数字经济的的快速发展，在我国的大数据产业规模持续增长，大数据全产业链基本产生。据国家工信部数据表明，“十三五”阶段，在我国大数据产业链年平均年复合增长率超出30%，2021年产业规模提升1.3万亿。

数据是数字经济时代的核心规模经济，是数字经济的推进发展的核心模块。不论是我国，或是企业，都十分重视数据网络资源的开发利用和意义释放出来。因此，近些年，数据开发利用的快速发展也踏入快速道路，数据网络资源开发利用成效显著。

对企业来讲，数据开发利用有益于企业决策、提升管理效益、完成企业战略转型更新这些。与此同时，在互联网技术成熟发展趋势的背景下，及其挪动办公、远程控制办公、业务外包等办公方式的灵活多样，企业正迈向无边界办公，而企业的无边界办公又为企业的数据财产安全性带来了大量可变性。

此外，企业的无边界办公也让企业数据进到一个普遍敞开式自然环境，并且，因为企业数据处在经常流动性与分享运用情况，加重了部门协作、跨业的数据流动性发展趋势。也因而，数据形成了由来广、规模大、结构特征丰富多彩、解决个人行为多种多样、所有权与使用权分离出来等特性，使数据安全性在对外开放自然环境下面临新的挑战。

其一，数据隐私泄露风险性提高。因为本人常常应用买东西、打的、办公等APP应用软件，这种应用软件企业或者与之联系的第三方数据营运商掌握着很多个人信息安全信息内容，如身份证件、面部照、住址、手机这些。这种数据具备可发掘的意义，企业也就成为了网络黑客的首要进攻目标。

比如，2019 年9 月，Facebook 企业泄漏了 4 亿条客户的账户、联系电话等数据，被罚 50 亿美金；2020 年 4 月，Zoom在客户组装或打开APP时搜集客户信息，并因安全防范不到位，造成 1.5 万只会议视频遭泄漏。一旦企业数据受到攻击、泄漏，严重危害我国、时代及本人的安全性。

其二，数据结合安全性工作能力弱。现阶段，企业数据安全防范关键以传统式的可靠方式为主导，如对于静态数据数据关键以数据加密和验证为主导，对于动态性数据关键以界限式安全防护为主导。即，传统式安全防范以界限安全防护为主导，没法执行数据商品流通的动态性安全防护。

与此同时，常见的基本加密算法会毁坏数据构造，造成无法执行数据加密测算，而实行密态解决的同态数据加密测算、可靠多方面测算等新技术的效果还不能满足规模性运用的要求。因而，在数据数据商品流通、结合计算时，光凭现阶段安全防范技术性和加密算法，不能满足大量密态数据解决要求，导致发生数据结合安全性工作能力弱的难题。

其三，数据运转全过程管控难。数据生命期涉及到收集、传送、储存、解决、互换、消毁等情况下，但因为数据动态性流动性经常、数据种类丰富多彩、数据运用个人行为多种多样，数据生命期全过程管控存有比较大难度系数，无法执行粗粒度的管理方法。加上，伴随着数据新安全生产法、个人信息安全法等相关法律法规实施，在我国数据市场进入合规管理发展趋势的新环节，数据安全性、个人隐私保护变成关键的共识，数据安全性合规管理变成关键考验之一。

如今，数据无时无刻不在大量地造成，怎样搜集（包含生产制造）、整治、剖析、运用、展现，及其确保法律法规上的合规管理及技术性上的安全性，已经成为全世界关心的重点。