中新社北京5月27日电 (记者 庞无忌)过去几十年来，数字技术的不断拓展和广泛应用推动了产业数字化和数字产业化的巨大变革，全球迈入数字经济时代。数字经济成为推动经济增长的主引擎之一。随着数据价值不断显现，数据安全风险也与日俱增。数据泄露、数据篡改、数据滥用等问题威胁着个人、企业乃至国家安全。
数字经济时代，如何拧紧“安全阀”？在2023中关村论坛“数据安全治理与发展论坛”上，多位行业专家、业界人士深入探讨这一议题。
中国科学院院士冯登国在此间表示，数据是数字时代的基础性战略资源与关键性生产要素。随着国家数据战略的深化，数据要素呈现出加速整合与互联互通的趋势，数据安全需求凸显。
他指出，大数据时代的数据安全不仅包括传统的机密性、完整性、可用性等，也包括隐私性和敏感性，其中不仅涉及防止数据泄露的隐私性和敏感性，也涉及数据分析意义下的隐私性和敏感性。
冯登国认为，数据保护涉及数据传输、数据使用以及数据储存三种状态，而数据使用安全是当前数据安全中最薄弱的环节。工业界和学术界已发现多起影响深远的基于内存数据的攻击手段，这些攻击极大增加了人们对使用中的数据安全的关注。
针对此，他指出，应以数据使用安全为数据安全新方向，坚持“自主可控、安全可信”的防护理念，紧跟国际数据安全技术发展趋势，面向数据全生命周期构建数据安全防护、数据安全治理和数据安全威慑三大技术体系；加强数据安全法律法规研究制定，通过法律手段规范市场、强化监管，合理平衡数据管制与自由流动，营造良好的法治环境；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，为保障数据产业健康稳定发展保驾护航。
国家互联网信息办公室近期发布的《数字中国发展报告(2022年)》显示，2022年中国数字经济规模达50.2万亿元人民币，总量稳居世界第二，同比名义增长10.3%，占国内生产总值比重提升至41.5%。未来进一步释放数字经济创新活力，需要解决数据安全和开放共享之间的矛盾。
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论坛上指出，以联邦学习为代表的隐私计算已经成为解决数据安全与开放共享之间矛盾的重要技术路径。联邦学习的主要目的是让数据“可用不可见”。他认为，在多方合作、汇集多个数据源的前提下，运用联邦学习可以为人工智能打造通路，不仅能够保护每一个数据源方的隐私和数据安全，还能够在符合数据安全法等法律法规和政策的同时，促进大规模数据流动，激活数据要素价值。
中国早已意识到网络和数据安全的重要性。2021年9月1日起施行的数据安全法就是一部专门针对数据安全保障领域的法律。值得注意的是，自2007年创办以来，中关村论坛已举办十三届，此番首次设置“数据安全治理和发展论坛”，并把“安全”置于“发展”之前。
北京市委常委、宣传部部长莫高义表示，北京市作为中国数字化发展的创新引领者和产业先行者，把建设全球数字经济标杆城市作为服务和融入新发展格局的重要抓手。他指出，北京强化数字技术创新体系和数据安全屏障“两大能力”，不断提升数据治理的整体性、协同性，并将持续统筹处理好数据安全和数字经济发展的关系，创新数字治理模式。
他提及，统筹推进数字基础设施建设，建立健全数据流通、交易、监管制度规则，大力推动数据安全应用创新和产业发展，全面加强数据安全保障体系和能力建设，加快构建政府、企业、社会多方协同的数据治理模式，努力为数据安全治理与发展作出更大贡献。(完)