摘要：技术解释：数据加密技术通过采用对称加密、非对称加密以及同态加密等算法，对敏感数据进行加密处理，确保数据在传输和存储过程中的机密性。

国家发展改革委等部门印发《》。

《》从明晰企业数据流通安全规则、加强公共数据流通安全管理、强化个人数据流通保障、完善数据流通安全责任界定机制、加强数据流通安全技术应用、丰富数据流通安全服务供给、防范数据滥用风险等作出具体部署。

数据流通安全治理是构建数字经济高质量发展的基石，对于促进数据市场化、释放数据价值具有重要意义。

随着数据要素的重要性日益凸显，完善数据流通安全治理体系已成为当前的重要任务。

本文探讨 数据流通安全治理七个关键数据技术及应用。

一、数据加密技术

技术解释：数据加密技术通过采用对称加密、非对称加密以及同态加密等算法，对敏感数据进行加密处理，确保数据在传输和存储过程中的机密性。

应用场景：在跨境数据流通和云服务场景中，数据加密技术发挥着至关重要的作用。通过加密技术，可以确保数据在跨国传输过程中不被窃取或篡改，同时保护存储在云服务中的数据隐私。

二、数据脱敏与匿名化技术

技术解释：数据脱敏技术通过去除或替换数据中的敏感信息，使数据在保留原有价值的同时，降低泄露个人隐私或商业机密的风险。K-匿名和差分隐私等技术则进一步增强了数据的匿名性，确保数据在流通过程中的合规性和安全性。

应用场景：数据脱敏与匿名化技术广泛应用于数据共享和交易场景，有效保护个人隐私及商业机密，同时促进数据的合规流通和共享。

三、区块链技术

技术解释：区块链技术利用分布式账本、智能合约和零知识证明等技术，实现数据的透明性、可追溯性和安全性。分布式账本确保数据不可篡改，智能合约自动执行交易规则，零知识证明则允许在保护数据隐私的前提下进行验证。

应用场景：在数据流通中，区块链技术可以提升数据交易的透明性和可追溯性，助力数据交易溯源和责任界定。同时，区块链技术还可以用于构建去中心化的数据交易平台，降低数据交易的成本和风险。

四、数据水印与指纹技术

技术解释：数据水印技术通过在数据中嵌入特定标识，实现对数据流通环节的溯源和追踪。数据指纹技术则通过生成数据的唯一标识符，确保数据的完整性和真实性。

应用场景：数据水印与指纹技术广泛应用于版权保护、数据溯源和非法复制检测等场景。通过嵌入水印或生成指纹，可以实现对数据的追踪和溯源，避免非法复制、传播和使用。

五、数据分类分级保护技术

技术解释：数据分类分级保护技术根据数据的敏感性和重要性，将数据划分为不同的等级，并采取相应的技术保护措施。这包括数据的访问控制、加密存储、备份恢复等。

应用场景：数据分类分级保护技术广泛应用于政府、金融、医疗等敏感数据领域。通过合理划分数据等级，并采取差异化的技术保护措施，可以确保重要数据的高水平安全。

六、“数据可用不可见”技术

技术解释：“数据可用不可见”技术通过应用可信执行环境（TEE）、联合学习等技术，实现数据隐私保护与价值开发并存。在可信执行环境中，数据在加密状态下进行处理和分析，确保数据隐私不被泄露；联合学习则允许多个参与方在不共享原始数据的情况下，共同训练AI模型。

应用场景：在敏感数据分析和AI模型训练场景中，“数据可用不可见”技术具有广泛应用前景。通过该技术，可以在保护数据隐私的前提下，实现数据的价值开发和利用。

七、数据流通风险监测技术

技术解释：数据流通风险监测技术利用人工智能与大数据技术，实时监测数据流通过程中的异常行为。通过构建风险监测模型和分析算法，可以及时发现并预警潜在的数据泄露、非法访问等风险。

应用场景：数据流通风险监测技术广泛应用于数据交易、共享和传输等场景。通过实时监测和预警，可以及时发现并处置潜在的数据安全风险，确保数据流通的安全性和合规性。

数据流通安全治理的关键数据技术在保障数据安全、促进数据市场化方面发挥着重要作用。通过结合国家相关法律法规与政策要求，完善治理机制、加强技术研发和应用推广，可以进一步推动数据流通安全治理体系的完善和发展。

审核：全域数字化转型

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来源：两广大地那些事儿