產業大腦數據資源開放共享與安全機制研究

|胡勝蓉 曹婷 田雨辰

構建產業大腦數據資源共享開放安全機制，從技術層面和制度層面雙管齊下，確保數據在安全的前提下有序共享開放是當前數字化改革背景下產業大腦建設的當務之急

產業大腦在促進政府和企事業單位數據匯聚共享交換的同時，要充分遵循“分級分類管理、體系化推進”的原則，通過頂層設計，處理好相互關系和應用模式，在數據“可用不可見”的安全基礎上，確保數據在數源單位、平臺中樞、使用單位之間高效高質量流動。

2021年，浙江省全面啟動數字化改革進程，以“產業大腦+未來工廠”為核心的數字經濟系統應用是全省數字化改革“152”工作體系的重要組成部分。隨著數字經濟系統的深入推進和產業大腦的持續建設，產業大腦將匯聚大量政府側和企業側數據，如何推動這些海量數據的有序規范開放共享，確保數據的安全使用，是發揮數據要素作用、持續推進產業大腦建設乃至數字化改革真正落地的關鍵。構建產業大腦數據資源共享開放安全機制，從技術層面和制度層面雙管齊下，確保數據在安全的前提下有序共享開放是當前數字化改革背景下產業大腦建設的當務之急。

政企聯動，規范數據開放共享機制

數據作為數字變革時代最具時代特征的關鍵生產要素，對促進經濟社會發展，發揮著越來越重要的作用。一方面，完善數據開放共享機制是充分釋放數據價值的現實需要。另一方面，建立數據開放共享安全機制是經濟領域數字化改革能夠落到實處的先決條件，也是推動產業大腦可持續迭代建設的保障條件。近年來，政府和企業一起聯手，加快探索數據開放共享安全機制和標準規范的建立。

政府數據開放共享安全機制逐步建立。隨著政府數字化轉型以及數字浙江建設的不斷推進，政府數據開發共享機制逐步建立。為了統籌管理公共數據資源和電子政務，推進政府信息資源整合利用，實現數據共享，助推“最多跑一次”改革和政府數字化轉型，2018年，浙江省組建浙江省大數據發展管理局，隨后相繼制定了《浙江省政務數據安全管理辦法》（省政府令第354號）、《浙江省公共數據共享開放安全管理暫行辦法》（省政府令第381號）、《浙江省公共數據治理工作細則》（浙數局發〔2019〕1號）、《浙江省公共數據開放及信息安全管理辦法》（2020.04）、《浙江省公共數據共享工作細則（試行）》（浙數局發〔2020〕4號）、《浙江省公共數據分類分級指南（試行）》（2020.07）、《浙江省公共數據開放工作細則》（2020.08）、《浙江省公共數據安全脫敏技術規范（試行）》（浙數局發〔2020〕5號）等公共數據開放共享安全規范文件，從部門安全管理、共享安全管理、開放安全管理、應急管理、安全檢查等方面制定了相應的數據管理辦法及細則，逐步建立起政府數據開放共享及安全管理體系。

企業積極探索數據開放共享安全規范。浙江省作為國內互聯網發源地，基于構建互聯網數據生態安全體系，省內龍頭企業積極探索建立行業數據共享安全規范。2019年，阿里巴巴推出業內首個數據安全認證機制。該機制主要依托阿里巴巴御城河（阿里巴巴的信息安全保障系統，有較強的信息安全防御功能）產品，結合阿里云安全解決方案，從事前、事中和事后預警、響應與防控，對數據進行全鏈路安全保護。在事前，基于數據安全能力成熟度模型（簡稱DSMM）國家標準，對軟件開發商（ISV）等主體進行安全認證評估;事中對風險事件進行全天候監測;事后對異常行為和漏洞等問題進行快速即時處置。同時，該機制向數據使用方透出數據安全心智，讓使用者在挑選數據產品及服務時，將數據安全能力作為重要參考指標，通過市場機制讓ISV、商家等主體自覺提高數據安全能力和意識，成功構建了ISV、商家、數據使用方等多方共同參與的數據安全生態共治模式，有效推進了數據安全治理。

產業大腦建設機制加快探索形成。全省產業大腦建設正在快速推進，已研究制定產業大腦建設方案及產業大腦建設應用試點方案，以化工產業大腦為突破口，以揭榜掛帥方式分批推進全省優勢細分領域產業大腦建設試點，初步形成第一批產業大腦建設試點“揭榜掛帥”目錄，積極探索生態建設、共性技術等內容。同時，產業大腦制度規范與運營機制創新也在同步推進。加快研究產業大腦標準體系、行業規范、評價制度及運營模式等機制創新，探索數據開放共享安全規則，正研究出臺《產業大腦安全保障體系建設導則（試行）》《產業大腦數據資源開放共享管理指南》《產業大腦政府側公共數據共享開放暫行辦法》等管理辦法，努力構建數據共享開放安全“底座”。

建設實踐中，仍存在諸多瓶頸

產業大腦的建設對于政府部門間、政企間、企業間數據多向流動、共享融合提出了新的要求，在“摸著石頭過河”的過程中，有效促進政企數據共享、激活數據要素價值仍存在制度、標準、技術等諸多方面的瓶頸。

部門間數據交換的全量性時效性不足。部門間數據孤島未完全打破，數據歸集缺乏全局全量性，無法滿足業務協同需求。同時，數據交換的方式還有待優化，“數據高鐵”覆蓋率仍然不高，各部門各業務信息系統不少由于網絡不能互通、保密性質不同、業務邏輯不一樣等原因，主要仍采用API接口、電子表格人工導入導出等手段，數據更新頻率按月或者按天的居多，時效性不強，難以實現動態監測。

政府與企業間數據共享機制有待破題。政府面向企業開放共享公共數據的安全管理辦法和工作細則正逐步完善中，產業大腦公共數據開放管理辦法正加快制定中，數據權屬、使用和安全監管責任仍有待進一步厘清和驗證，行業監管仍然不足。同時，企業向政府共享數據方面，除稅務、市場監管等強制采集一般性經營數據外，企業只有在享受政策、申報項目等過程中，才有意愿上報部分數據，大部分企業對政府數據共享存在疑慮，面向企業的激勵機制不完善，導致企業意愿不足。

產業大腦數據范圍及相關標準尚未完善。市場化數據共享領域發展仍然處于起步階段，相關數據的定義、范圍、權屬、價值評估、數據質量管理、接口標準和交換協議等標準規范缺失，亟需頂層設計、體系化推進數據標準建設，促進數據高效互通。同時在工業方面政府掌握的企業數據單一，但是工業互聯網平臺的建設導致數據豐富，數據共享協議增多，容易各自發展自成體系，形成新的“信息孤島”。

數據總體質量和可用性有待提升。由于數據來源的多樣性、數據結構的復雜性、相關標準規范缺失、主觀性表達和理解偏差等因素影響，數據在歸集過程中容易形成大量無效數據、重復數據、錯誤數據等，降低了整體數據的可用性，提升了數據處理的成本，也會對訓練預測模型造成偏差，造成應用效果不佳。

數據安全共享的技術支撐有待加強。區塊鏈、多方安全計算、同態加密、聯邦學習等相關技術，在跨部門跨企業數據安全共享領域的技術框架和應用模式尚未形成成熟可復制的案例。同時，數據質量不高、異構數據大量存在也極大地影響了安全共享技術在實現數據“可用不可見”過程中的難度。安全技術的冗余還影響了數據流動的高效性。

分級分類，構建數據開放共享機制框架

產業大腦作為“集成產業鏈、供應鏈、資金鏈、創新鏈，融合企業側和政府側，貫通生產端與消費端”的賦能平臺，在促進政府和企事業單位數據匯聚共享交換的同時，要充分遵循“分級分類管理、體系化推進”的原則，通過頂層設計，厘清政府部門之間（G2G）、政府與企業之間（G2B、B2G）、企業與企業之間（B2B）數據流，處理好相互關系和應用模式，在數據“可用不可見”的安全基礎上，確保數據在數源單位、平臺中樞、使用單位之間高效高質量流動。其中，需要重點處理好產業大腦一體化綜合支撐系統和行業產業大腦、工業互聯網平臺之間的分級分類關系，產業大腦與應用企業、各級部門之間的關系等。

同時，在明確數據共享開放范圍、權屬的基礎上，按照數據匯聚融合、開放使用、管理評價、安全保障全流程，明確G2G、G2B、B2G以及B2B之間數據共享交換的相關標準規范和安全保障要求。為此，筆者初步提出產業大腦數據開放共享的制度框架（如圖1所示），主要包含總體標準、數據匯聚融合、數據開放使用、數據管理評價和數據安全保障等幾個部分。

總體標準規范。總體標準主要提供產業大腦數據開放共享與安全制度體系總體框架性、概念性、基礎性的標準規范說明，包括相關術語定義、范圍說明，數據所有權、使用權、經營權分類界定和責任明確，數字經濟類核心元數據定義、描述界定框架，產業大腦數據分級分類管理目錄，產業服務目錄等。

數據匯聚融合。數據匯聚涉及企業側、政府側兩端，需要跨網絡、跨網閘匯聚多源異構數據，應有相對統一數據格式、標準等，便于數據源端與目標端的統一管理。數據融合是產業大腦運行的重要支撐，需要根據業務流程明確數據表達方式和業務語義，通過數據治理確保數據的一致性和數據質量。因此，在數據匯聚融合階段，根據數據的標準化、實時性、可用性等要求，重點建立完善數據格式類型要求、數據采集手段方式、數據提交規范要求、數據審選驗證、數據采集范圍和分類目錄、數據脫敏范圍和應用流程等規范。

數據開放使用。數據開放使用主要涉及政府側與企業側數據雙向開放使用，數據使用過程中應遵循最小化使用原則，要通過嚴格的賬號體系、授權體系、使用管理體系，確保數據合理、安全使用。在具體方式上，可以通過數據批量開放、數據服務API等方式提供給各部門、各企業使用。數據使用方需要在授權范圍內獲取和使用數據，并采取措施，確保交換數據不丟失、不泄露、不被未授權讀取或擴大使用范圍。數據開放使用的具體標準應包括數據開放范圍、數據提供方式、數據使用確權等方面的制度標準。

數據管理評價。平臺還應承擔數據的管理、維護和評價，包括對開放共享的數據進行清洗、審核、編目、歸集、存儲、提供等，并對數據提供和使用活動進行記錄。數據資源的管理應遵循數據標準體系，應用統一的數據定義、數據分類、記錄格式和轉換編碼等實現數據的標準化，確保數據及時更新，并保障數據的質量。同時，還需形成數據評價體系，加強對數據質量的監控、分析、維護、問題處理等，促進數據資源持續優化迭代。主要規范標準要求包括數據存儲、數據更新、數據質量管理、評價分析和反饋優化、數據日常維護等方面的管理評價方式和操作流程。

數據安全保障。數據安全保障是標準體系的重要組成內容，可以從法律法規、管理制度、技術應用等方面著力，推動數據高效開放共享和數據安全相平衡。具體需要制定數據共享安全技術要求、風險評估要求、數據安全事件應急管理、安全監督體系、法律保障體系等方面。

六項建議，促進數據安全開放共享

明晰政府企業數據共享權責。責權明晰是政企數據共享的基礎。總體而言，政府統籌推進省級產業大腦綜合支撐系統建設，為數據共享提供基礎平臺支撐;政府、企業共同參與分行業產業大腦及應用場景建設，推動數據資源共享利用。在具體應用場景中，政府和企業分飾數據提供方、數據使用方、平臺管理方、服務提供方和監管方等不同角色，分別承擔確保數據準確性、在授權范圍內獲取和使用數據、加強數據管理維護等不同職責。建立完善政府、平臺型企業、數據市場主體等多方參與新型監管機制，規范數據使用行為，以數據采集最小化、使用目的限制、尊重商業利益等為原則，推動數據開放共享和價值共同創造。

建立健全數據分級分類制度。根據相關法規和標準，建立健全產業大腦數據分級分類制度，分別對政府數據、企業數據進行分級分類，確定各類數據的敏感程度和安全級別，綜合公眾權益、個人隱私、企業合法利益等因素，結合數據共享需求，分別制定管理規范和流動標準，持續完善數據共享目錄清單，為產業大腦提供數據精細化管控的依據。細分行業產業大腦，應充分考慮行業特點、行業數據復雜程度等，結合生產制造模式、平臺企業服務運營模式等，對產業數據進行分類梳理和標識，完善行業數據分類清單，提升數據管理能力，依法挖掘數據價值。加強數據質量治理，明確數據全生命周期各環節質量管理流程，提高數據準確性、一致性和可用性。

推進數據共享激勵機制創新。在推進產業大腦數據共享的過程中，應加強激勵機制和商業模式創新，激發企業參與數據開放、應用和開發的積極性和主動性。探索建立企業數據開放評價體系、積分制度等，將企業開放的數據質量、貢獻度等納入評價體系，對積極開放數據的企業在享受政策、承擔試點示范任務、對等開放高價值公共數據等方面予以支持。探索開展“政—金—產—數”（政府、金融、產業、數字技術）四方聯動的數據開放共享金融服務模式創新，促進企業應用產業大腦推進數據開放與創新應用。

探索完善數據知識產權保護。在產業大腦建設運營和迭代升級的實踐過程中，積極開展數據產權問題研究探索，不斷推進數據的所有權、使用權、經營權的明晰與權限管理機制的完善。開展數據及數據服務價值評估研究，以數據創新應用為導向分析影響數據價值釋放的成本、技術等因素，從數據質量、數據規模、數據新鮮度、價值密度、交易頻次、交易范圍、應用溢價等因素，構建數據價值評估體系，加強數據服務的知識產權保護，開展數據流通、共享和交易機制和實施規則探索，促進數據要素共享、流通與應用。

加強數據共享關鍵技術支撐。圍繞數據全生命周期和共享交換全流程，在傳統ETL交換工具等基礎上，以提升數據交換的實時高效性、全局性以及低成本、高質量為目標，重點加強觸發式數據主動交換技術、異構數據清洗交換技術等應用;加強區塊鏈技術在數據確權和追溯監管等環節的應用，提升數據使用的合法合規性;加強多方安全計算、聯邦學習、同態加密等非對稱加密技術應用，實現“數據可用不可見”，積極應用數據自動化脫敏、“閱后即焚”等相關技術，確保原始數據安全。

強化數據開放共享安全保障。建立健全產業大腦安全防護體系，落實網絡安全等級保護制度，強化邊緣層、平臺層、應用層等網絡安全保護;加強數據安全保障，構建一套貫穿數據采集、存儲、共享、交易、使用、銷毀等全生命周期的數據安全治理體系;加強數據脫敏與隱私保護，確保企業商業機密和基于敏感信息的正當權益;制定產業大腦安全保障管理規范和應急預案，定期開展網絡與數據安全保護能力進行測評和監測，構筑數據安全防護屏障。

（作者單位：浙江省工業和信息化研究院 之江產經智庫）