通过“区块链+隐私计算”实现公共部门之间数据共享

文摘   2024-11-26 17:38   北京  
随着数字政府建设的不断深入,各公共部门之间的数据共享需求及重要性日益凸显。然而在实践中,数据共享面临着诸多挑战:数据资源不透明、共享过程缺乏信任、数据使用无法追溯、隐私保护要求提升等。“区块链+隐私计算”为解决这些问题提供了新思路。本文将详细介绍如何运用这两项技术突破跨公共部门数据共享障碍。
公共部门数据共享面临的主要问题
数据资源不透明。各公共部门难以摸清其他部门掌握哪些数据,更不了解数据的详细格式和字段定义,无法判断数据的时效性和完整性,不知道数据的更新频率和使用限制。
数据共享信任缺失。各公共部门担心其数据被用于未授权用途,尤其是高度敏感数据,无法追踪数据流转过程,难以确认数据使用的合规性,缺乏有效的责任追究机制。
隐私安全顾虑。各公共部门担心其敏感数据信息泄露,查询意图可能暴露本部门工作重点,联合分析可能导致数据重标识,缺乏合理有效的隐私保护措施。
区块链技术
区块链技术是一种分布式账本技术,它可以记录和存储数据,并且可以确保数据的完整性和不可篡改性。区块链技术的四个主要特点包括:一是去中心化: 区块链技术是去中心化的,这意味着没有一个中心节点控制整个网络,整个去中心网络节点平等。二是不可篡改: 一旦数据被写入区块链,就不能被篡改或删除。三是可追溯:所有操作全程留痕,均可被审计查看。四是智能合约:自动执行预设规则。在数据共享中,区块链的这些特点是建立多方互信的技术基础,能够构建透明的数据目录体系,记录数据使用的全过程,实现数据共享的自动化治理。
隐私计算技术
隐私计算是隐私保护计算的简称,指在保证数据提供方不泄露原始数据的前提下,对数据进行分析计算的一类信息技术,保障数据在产生、存储、计算、应用、销毁等数据流转全过程的各个环节中“可用不可见”。隐私计算的常用技术方案有多方安全计算(MPC)、联邦学习(FL)、可信执行环境(TEE)等;常用的底层技术有混淆电路、不经意传输、秘密分享、同态加密等。目前公共数据共享实践中用得较多三种技术方案为多方安全计算、可信执行环境与联邦学习,以下是三种方案的简单比较:
技术

类型

核心

原理

优点

缺点

典型

场景

简单

示例

多方安全计算(MPC)

多个参与方在不泄露各自原始数据的情况下共同计算结果

1. 精确计算结果

2. 安全性有严格证明

3. 支持复杂计算

1. 通信开销大2. 计算效率相对较低

3. 参与方需在线

联合风控、隐私求交

两家银行在不披露客户信息的情况下,计算共同持有的高风险客户数量

可信执行环境(TEE)

在硬件隔离的可信环境中处理敏感数据

1. 性能损耗小
2.应用场景广
3. 应用开发难度较低

1. 依赖硬件支持

2. 可信根问题

敏感数据处理、AI训练

在手机安全区域中存储和处理指纹等生物特征数据

联邦学习(FL)

多方保留原始数据不出域,仅共享模型参数进行协同训练

1. 适合AI场景
2.数据不出本地
3. 可扩展性好

1. 模型信息可能泄露

2. 需要大量数据

AI模型训练、个性化推荐

多家医院利用各自的病历数据共同训练疾病预测模型

公共数据共享解决方案设计

数据目录上链。区块链技术可以把公共数据目录上链,解决公共部门之间数据资源未知的问题。同时记录数据更新和变动情况,明确数据使用权限,实现数据共享全程可信溯源。
数据共享透明。区块链技术可以提供透明的数据共享过程,确保数据共享的完整性和不可篡改性,通过智能合约自动化执行各参与方设定的共享规则。
匿踪查询实现。部署TEE,加密传输查询请求,隔离执行查询操作,返回加密查询结果。解决本部门查询条件泄露的问题,且避免恶意获取非授权数据的风险。
联合建模方案。采用FL或MPC进行数据分析,保护各方原始数据,共享分析模型和结果,记录建模全过程。解决公共部门之间数据共享担忧导致联合建模缺乏必要数据的问题。
典型应用场景
(1)社会救助资格认定
民政部门需要查询申请人在多个部门的收入、财产等信息。
解决方案:将各部门数据目录上链,通过TEE进行匿踪查询,使用智能合约自动判定资格,全程记录便于审计。
(2)涉税违法联合分析
税务、市场监管等部门需要联合分析企业异常行为。
解决方案:使用MPC进行跨部门建模,识别异常行为特征,保护各部门敏感数据,共享分析结果。
(3)公共卫生应急响应
卫生、交通等部门需要联合分析疫情传播风险。
解决方案:各部门将人口流动、医疗资源等数据目录上链,通过MPC技术进行跨部门流行病学分析,用TEE保护个人轨迹等敏感数据,智能合约自动触发预警机制。
(4)金融风险联合监管
金融监管、市场监管、税务等部门需要协同识别企业金融风险。
解决方案:区块链记录各部门的企业监管数据目录,利用联邦学习技术构建多部门联合风控模型,进行跨部门数据关联分析,保护各部门敏感业务信息。
(5)城市规划决策支持
规划、住建、环保等部门需要整合数据进行城市发展决策。
解决方案:上链管理各部门的城市建设数据目录,TEE环境下进行跨部门数据整合分析,通过联邦学习技术建立联合评估模型,区块链记录决策依据,实现全程可追溯。
实施要点和风险防范
使用区块链技术和隐私计算技术解决公共部门之间数据共享问题,也存在一些风险点和注意点,包括:
(1)管理风险:高质量的数据供给是实施的前提,否则会影响计算和分析的结果。数据治理需要统一数据标准规范,建立数据质量控制,明确数据使用规则,完善运维管理制度。
(2)技术风险:如区块链安全性问题与扩展性限制,隐私计算性能开销,密码算法可能被破解,可信硬件依赖厂商能力。
(3)数据安全:主要是需要注意加强密钥管理,监控异常访问,定期进行安全评估。
(4)合规要求:数据使用除了遵守法律法规要求外,特别注意需要遵守有关部委有关政策规定,确保数据共享的合法性。
未来展望
区块链和隐私计算技术为解决公共部门数据共享难题提供了有效工具,但要充分发挥这些技术的作用,还需要建立完善的制度保障、落实具体的管理措施、防范各类风险。只有技术和管理两手抓,才能真正实现安全可控的数据共享。
在实施过程中,建议采取以下步骤:深入调研需求,明确应用场景,选择合适的技术方案,制定完善的管理制度,开展试点验证,总结经验后推广,持续优化完善。
同时要特别注意,技术选型要慎重,避免盲目追新;安全措施要到位,防范各类风险;制度建设要同步,确保规范运行;人员培训要充分,提高操作水平。
来源:三所数据安全

启金智库 & 产融公会 联合 国脉集团 将于 2024年11月30日-12日1日(周六/日)在 北京 举办数据资产(含公共数据)价值开发/入表/评估/融资、数据要素×产业互联网/低空经济/人工智能等创新模式和案例专题培训,本期特邀4位实战派主讲嘉宾,分享实战经验和案例,还会针对参会嘉宾的实际问题融入互动研讨式闭门交流来助力诊断问题、提供思路、赋能资源,洞悉业务运作中的各类细节和机遇挑战,助您建立展业必备的知识体系、实战技能、稀缺经验和有效人脉,助力各方业务稳健长远发展,诚邀各地方政府和各类企业从业人士的参加!

【课程提纲】

 第一讲:数据资产价值评估、入表与场景化产品服务开发实操和案例分析 

(时间:11月30日周六 9:00-12:00 )

·主讲嘉宾:郝老师,法学博士,经济学博士后,曾在监管机构、交易所、大型互联网公司长期任职。牵头和参与十余项数字经济领域标准的制定工作。对接服务多地数据资产化工作,有丰富的数据资产入表和数据产品服务开发实务经验。

一、数据资源流通与数据资产入表等政策梳理及逻辑关系

二、企业数据资源入表及价值化的宏微观影响及案例分析

(一)数据资源入表及价值化的宏观整体逻辑及影响

(二)从一个案例计算来说明数据资源入表及财务指标影响

三、数据资源入表及管理实操详解及案例分析

(一)数据资源入表的会计处理实操要点及难点

(二)数据资产入表的条件、标准要点及实操案例

(三)数据资产识别、确认实操及案例

(四)数据资产入表实操如何循序渐进工作要点

(五)数据资产入表智能管理工具运用

(六)数据质量评价实操要点

(七)数据资产的权属确权登记实操问题

(八)数据资产入表的利弊问题及决策考量

(九)数据资产入表行业和企业类型分析

四、数据资产价值评估实操要点及案例解析

(一)数据资产价值评估需求及政策解析

(二)数据资产评估的几种常用和创新方法

(三)数据资产评估的不同用途及不同方法选择

(四)收益法评估与成本法入表之间的竞合与关联详解

五、数据资产权属、使用加工、收益分配的关系及实操要点

六、数据要素场景开发与数据资产化的互相促进实例详解

(一)数据资源入表及数据资产化的双向循环

(二)数据要素×场景化产品及服务开发策略

(三)公共数据使用的路径策略和细节考量

(四)典型案例分析和现场开发小测试

七、答疑与交流


 第二讲:数据资产(含公共数据)开发运营、入表、资本化的政策解析、监管合规风控要点及典型案例 

(时间:11月30日周六 13:30-16:30 )

·主讲嘉宾:马清泉,文康律师事务所数据合规专委会主任, 国家数据局数据合规课题组成员, 国家市场监管总局企业合规特邀讲师,工信部人才交流中心入库专家,全球数据资产理事会智库专家, 国内首批国际 EXIN DPO(数据保护官)&ISO(信息安全官)双认证律师。

一、数据要素的发展现状与政策导向

(一)数据要素市场2024年总结

(二)国家数据要素政策导向解读

二、公共数据的开发利用与运营合规

(一)公共数据资源开发利用与合规风险

(二)公共数据资源登记与运营制度分析

三、数据资产的设计与登记合规评估

(一)数据资产设计与产权保护

(二)数据交易所建设现状分析

(三)数据资产登记合规评估重点

四、数据资产入表的流程与合规审查

(一)数据资产入表操作流程与主要影响

(三)数据资产入表合规审查与信息披露

五、数据资产资本化路径与风险防范

(一)数据资产贷款、信托、出资、证券化路径介绍

(二)数据资产资本化的法律合规风险与防范措施

六、数据资产项目实操案例解读

(一)重点行业数据资产案例

(二)数据资产交易与收购案例

七、答疑与交流

参会人士破冰 互动交流研讨

(时间:11月30日周六 16:30-18:00 )

彼此相识、针对交流、提供思路、赋能资源

环节一:参会嘉宾自我介绍和问题方案交流

环节二:相互讨论和发掘潜在合作机会

(可展示PPT,请提前发会务组)



 第三讲:数据资产化×产业互联网和低空经济的模式、公共数据价值倍增及地方政府/数据局/园区/企业如何行动? 

(时间:12月1日周日 9:00-12:00 )

· 主讲嘉宾:杨冰之,国脉集团董事长,著名产业互联网、数据资产、智慧城市和低空经济等研究和实践专家,曾任北京大学网络经济研究中心研究部主任、中国电子商务协会高级专家、《电子政务》和《电子商务世界》杂志编委,国家信息化“十一五”规划起草组成员、中国信息社会50人论坛成员等。发表有关数字经济、电子商务、电子政务、大数据、数据资产等文章300多篇。

十五五规划、地方经济增长热点与数据产业体系

(一)十五五地方发展规划前瞻

(二)地方经济增量三驾马车分析

(三)全面数字经济重要性

(四)数据产业体系及其前景

二、数据资产化×产业互联网的核心要点及创新落地实践

(一)产业互联网核心要点与运营思维

(二)传统产业数字化转型的重点

(三)地方政府/园区开展数据资产化×产业互联网要点和典型案例

(四)产业互联网赋能政府产业招商要点

(五)如何打造产业互联网平台总部经济

(六)产业级互联网平台解决方案

(七)企业和金融机构如何参与产业互联网

(八)其他

三、数据资产化×低空经济的核心要点及区域创新落地实践

(一)低空经济的发展逻辑

(二)低空经济赋能数据资产价值创造

(三)数据资产助力低空经济效益倍增

(四)典型创新案例分析

四、数据要素与资产化政策核心要点

(一)数据要素的相关政策

(二)公共数据开发利用政策及实践要点

(三)数据资产化项目操作

五、答疑与交流


 第四讲:数据要素×人工智能对产业的赋能以及公共数据开发模式和案例分析  

(时间:12月1日周日 13:30-16:30 

· 主讲嘉宾:王磊,数无尽藏联合创始人,知一金控合伙人,数据资产专家、产业投资人。曾任埃森哲、西门子、联想集团、安永咨询等世界五百强企业全球高管。致力于产业价值投资,已成功投资数十家优秀企业,投资并购金额超过10亿·深耕数据资产与智算领域,完成众多成功案例,累计数据资产增信贷款上亿元。

一、数字经济下的产业发展趋势

二、人工智能的发展与智能体应用

三、公共数据运营政策、模式及案例

四、数据要素落地场景及案例

五、答疑与交流

报名方式:

15001156573(电话微信同号)



  戳下面的 阅读原文,更有料


产融公会
我们,链接金融与产业……
 最新文章