數字技術與數據交易安全治理

歐陽日輝 李文杰

數據交易安全治理是建設數字中國，保障數據要素市場化配置的基石。隨著數據流通交易日益頻繁，面臨的安全風險和問題逐漸顯現，如數據隱私泄露、交易欺騙行為、數據交易環境不可信等風險。這些數據安全問題不僅影響了個人、組織和企業，也逐漸影響到各行業及社會經濟發展。在此背景下，我國將數據治理上升到國家戰略問題，在2021年正式實施的《中華人民共和國數據安全法》中明確提出要以數據安全自由流動為原則，建立健全數據安全協同治理體系。2022年1月，國務院印發的《“十四五”數字經濟發展規劃》進一步指出要強化數字經濟安全體系，增強網絡安全防護能力、提升數據安全保障水平、有效防范各類風險。可見，數據安全治理問題已成為數字經濟時代的重點關注問題。

在數字經濟時代，數字技術賦能各經濟產業的作用逐步增強，為數據安全治理提供了智能化技術支持。隨著數字技術的迭代創新，數據技術可以為數據產品提供技術支持和服務保障，確保數據的安全性、流動性和可信性，如聯邦學習、密文檢索、多方安全計算等數字技術提高了數據安全保障能力，能夠幫助建立健全數據安全協同治理系統，為解決數據利用與數據保護之間的矛盾提供了新的解決方案。然而，數字技術也為數據交易安全治理帶來了一定挑戰，因此，進一步研究數字技術與數據安全治理問題，提高數據交易安全水平至關重要。

相關文獻評述

在互聯網技術飛速發展及數據流通交易與日俱增的環境下，數據交易安全治理問題日益重要。Janssen等人（2020）提出數據治理是組織及其人員定義、應用和監控規則和權限的模式，以指導組織內和組織之間數據和算法的整個生命周期的正常運行并確保對這些數據和算法的整個生命周期負責。在數據要素交易中，數據治理可以增加數據價值并最大限度地降低與數據交易相關的成本和風險。當前，數據安全問題突出，如Al-Karaki（2019）研究發現黑客以比銀行數據高出20倍的價格出售患者數據，僅在過去20年中，對衛生數據庫的攻擊就造成近300億美元的損失。IBM對數據泄露調查（IBM，2020）顯示，2020年醫療保健公司發生的數據泄露的平均成本為713萬美元，比2019年增長了10%以上，雖然人們普遍認為隱私主要與醫療保健和國防數據相關，但日常生活中也經常遇到電話號碼、身份證號泄露情況，如收到垃圾郵件、垃圾電話與短信等。可見，數據隱私泄漏的幾乎是各個行業發展的障礙，已成為當代國家、企業及個人的痛點問題。由于大數據已成為國家基礎性戰略資源與重要生產要素，促進數據要素流通交易也成為激活數據要素潛能，釋放數據要素價值的主要途徑，因此確保數據交易安全與可信安全流通至關重要。

雖然各國已采取行動解決已經出現或可能出現的數據安全治理問題，但大數據安全威脅在數據生成、采集、處理、共享等大數據產業鏈各環節普遍存在（Sun et al，2021）。目前，關于數據技術賦能數據交易安全治理的研究主要分為數據交易安全保護與數據交易監管兩方面。首先，在數據交易安全保護方面，Tao和Zhang（2021）提出我國人工智能數據治理的特點是“協同治理”和“治理場景”，作者在分析AI數據安全治理現狀的基礎上，基于技術自身需求分析了AI數據安全治理風險和技術解決方案策略。Jiang等人（2022）研究了基于區塊鏈技術的數據交易平臺，利用AES對稱加密和同態加密技術保護用戶交易數據安全。Guo等人（2022）提出基于物聯網數據區塊鏈的交易模型，使用零知識證明和代理重新加密，解決了隱私挑戰和密鑰泄露的問題，以及使用非對稱加密在區塊鏈上共享數據時靈活共享數據的風險。其次，在數據交易監管方面，Mamoshina等人（2018）討論了深度學習和遷移學習技術在醫療數據中的應用，并提出區塊鏈和深度學習技術的安全透明的分布式個人數據市場能夠解決監管機構面臨的挑戰。Treleaven和Batrinca（2017）采用智能合約、區塊鏈、算法等數字技術進行自動化監管，以實現監控和合規的自動化。

通過梳理相關文獻發現，當前數據交易安全問題突出，已有部分學者研究了數據交易安全治理方面的制度問題，但基于數字技術的數據交易安全治理研究相對稀缺。在數字技術賦能數據要素交易市場作用逐漸增強的背景下，本文研究數字技術在保護數據交易安全與進行交易監管環節中的作用機制，旨在為數據安全治理研究貢獻新方法和新思路。

數字技術保護數據安全和隱私的作用機理

數據要素存儲安全

云計算技術具有高效分配和釋放數據資源的能力，且降低了數據存儲成本。數據存儲是利用數據的基礎，是數據處理、數據挖掘、數據價值等實現的前提。大數據時代無時無刻不在產生數據，隨著需要存儲和處理數據的增多，傳統的數據管理工具無法滿足需求，企業數據存儲空間不足，為了避免花費大量資金用于存儲和管理數據，因此越來越多的所有者將數據存儲在云中。在云計算中，虛擬化技術、云存儲技術、云安全等關鍵技術都有助于有效利用和存儲數據，使得存儲、管理和分享大量的數字內容成為可能。云計算技術在提高資源利用效率的同時，可以處理從設備和傳感器收集的大量物聯網數據，并將其轉化為數字信息存儲在云上使得用戶可以隨時隨地訪問和處理數據信息。

雖然云存儲技術的應用可處理大量數據，但云服務提供商存儲的用戶數據容易受到安全和隱私問題的影響，仍需要其他數字技術進行解決。由于數據存儲的位置不再處于數據所有者所控空間內，容易出現數據被政府或其他組織、個人合理或不合理利用的現象，面臨數據安全、數據完整、數據機密等問題（Capitani ，et al，2017）。一方面，由于云基礎設施由多個用戶共享和使用，各應用系統均能根據需要獲取存儲空間和軟件服務，所有惡意用戶可能利用此共存問題攻擊云上數據，造成數據損毀或泄露（Kaaniche & Laurent，2017）；另一方面，數據所有者將數據分類存儲在云上，使用時再登錄云端獲取，雖為用戶存儲數據提供了方便，但云存儲基礎設施復雜且需要可信的第三方參與，可能導致數據隱私泄露，因此許多組織不愿將其敏感數據傳輸到遠程存儲云；除此之外，云服務提供商也可能為節省存儲空間而丟掉尚未訪問或很少訪問的數據，并隱藏數據丟失，造成數據質量下降。

針對存儲中存在的諸多問題，將多種數字技術相結合可以實現云存儲數據的安全與隱私保護。首先，區塊鏈與云存儲系統相結合來存儲數據可有效防止數據被篡改，由于區塊鏈是去中心化的數據庫，其存儲模型具有不可篡改和可追溯特點，不僅可以保證數據存儲安全，還可以保證未經授權的用戶無法訪問數據所有者的數據，能夠在無可信第三方授權的情況下存儲數據，從而提供了具有安全功能的隱私保護環境。

其次，將區塊鏈和數據加密技術相結合來保障隱私數據安全，是實現數據保密的安全保證。例如，以聯邦學習、差分分析為代表的明文加密技術，以多方安全計算為代表的密碼學加密技術和以可信執行環境為代表的硬件加密技術。其一，對稱加密和非對稱加密技術中的公私密鑰可用于數據加密和數字簽名，也可確保數據的安全性。基于上述加密技術特性，數據提供方可加密所存儲的交易數據，數據使用方可通過密鑰解密讀取交易數據，不僅能夠實現字段級別細粒度的交易數據隱私保護，還能在鏈上高效穩定地共享私密數據。其二，差分隱私技術可在數據集中添加適量噪聲來擾亂數據，能夠在不降低數據精度的情況下降低個人記錄被識別的概率，從而保護個人及數據隱私。此外，通過零知識證明，用戶只能通過非透明加密憑證確定其數據的運算結果和獲取權力，而無法獲知實際的數據運算過程與內容，從根本上杜絕了交易就會泄露隱私的情況。如Kosba（2016）介紹的Hawk是首次在區塊鏈中同時提供交易隱私和可編程性的作品，基于零現金和智能合同系統的理念，用戶向智能用戶發送加密和承諾的信息，其中安全存儲和傳輸數字簽名文檔對隱私保護起了很大作用，并且以加密方式或以加密方式執行的某些工作意味著數學技術用于加密和解密數據，這樣可確保數據在以電子方式傳輸或存儲時保持私密性。

最后，區塊鏈與點對點分布式文件系統IPFS結合可確保存儲數據不變性，提高數據可信度。基于IPFS不易受各種攻擊影響及區塊鏈可消除第三方的特性，同時基于區塊鏈技術的IPFS系統可充分發揮分散式數據存儲的優勢，建立不可篡改的數據存儲系統。基于IPFS的區塊鏈存儲模型為每個存儲文件提供唯一的哈希值，可從本地區塊鏈數據驗證區塊鏈的有效性，一旦惡意節點想要更改某個區塊的數據，其IPFS哈希值就會發生變化，造成塊頭哈希改變，無效塊不會被區塊鏈網絡識別，從而保證了塊數據的安全性，能夠有效防止第三方篡改數據并確保存儲數據的可信性（見表1）。

表1 基于數字技術的云存儲數據安全和隱私保護

數據可信流通安全

確保交易可信。區塊鏈技術的數據賬本在本質上是在“弱信任”的環境中實現多主體的數據流通和協作的，數據交易各主體在共識機制下平等交流進行數據共享，其去中心化特點及非對稱加密算法的應用可保障數據資產擁有者的合法權益不受侵犯，能夠降低數據交易過程中的信任成本和提高交易效率，建立一個被用戶信任的數據資產交易環境。智能合約是執行合約條款的計算機化交易協議，合約雙方不需要相互信任，交易自動執行且不能干預的算法設計自行約束交易雙方遵守合約，可有效規避交易對手風險（Wright，2015）。區塊鏈與智能合約的應用可保證數據交易執行的公平公開性和不可篡改性，避免數據交易時交易雙方的欺詐，保障交易的安全。

數據可信計算。隱私計算技術可以實現數據交易中的“原始數據不出域、數據不動模型動、數據可用不可見、數據可用不可得”，可在不泄露數據隱私的情況下實現可信計算。在實際數據交易計算中，聯邦學習可以在不接收、不傳輸數據以及看不到原始數據的情況下進行計算并獲取數據價值。聯邦學習技術也可整合到單塊區塊鏈上并進行共識過程，通過使用許可區塊鏈檢索相關數據不僅可以對數據的可訪問性實施限制，還可以記錄數據所共享的時間以便跟蹤數據流向。在數據共享計算過程中，數據仍留存在本地，所共享的數據則是經過分散的聯邦數據模型而不是原始數據，由此可避免原始數據泄露。除此之外，多方安全計算技術可以在不轉移數據控制權的情況下為第三方提供數據價值，保證相關參與方僅能獲取數據價值，而不能獲取原始數據及數據控制權。如谷歌采用聯合學習技術可在不暴露用戶數據的前提下從眾多用戶處進行學習來更新鍵盤預測打字模型。

數據追蹤溯源。數據交易平臺可能存在數據供應商、技術服務方私下緩存或轉賣數據的行為，而數字簽名技術、數字水印技術、區塊鏈和智能合約等數字技術可實現數據追蹤溯源，防止數據不當使用。一方面，數字簽名和數字水印技術可在數據流通交易前對數據進行唯一標識，由于該標識不易被感知與篡改，因此可通過追蹤數據標識來對數據進行追蹤和溯源。另一方面，區塊鏈上的每個區塊都有各自的時間戳，數字時間戳以數字化形式自動執行并記錄數據交易的明確時間，可以幫助跟蹤數據信息為數據來源及交易信息提供證據。此外，智能合約技術可以構建可追蹤的數據供應鏈，實現了數據移動的可見性，能夠有效跟蹤數據來源。在上述數字技術加持下，可隨時追溯交易中的數據及相關信息來源及歸屬，為審查數據泄露主體、不可信數據供應主體、數據攻擊者等不誠實、不可信行為提供了方案。

數據交易市場安全

數字技術可以保障數據交易市場安全，一方面體現在區塊鏈、智能合約等技術可保護交易參與方安全，避免身份欺詐；另一方面體現在數字技術可以打造安全可信的交易環境，保障交易的公開性與不可篡改性。

在保障交易者安全方面。由于基于區塊鏈的數據交易平臺不僅記錄交易信息，并且還提供交易申訴及監管服務，所以可以在保證交易可靠性的同時維護交易雙方利益。一方面，區塊鏈可以在數據交易前相互驗證對方身份來避免身份欺詐，克服交易失信。如在數據傳輸時通過密碼學技術中的私鑰和公鑰對交易雙方的身份進行認證，或通過以太坊地址驗證雙方身份，在身份核驗成功后，數據交易雙方通過智能合約進行交易。另一方面，區塊鏈上的智能合同可以緩解合同的模糊性和信息的差異，保障交易參與者利益。體現為智能合約可以自動執行數據交易流程，確保數據產品交付及付款。此外，智能合約還可充當仲裁員，負責事件驗證、服務級別協議違規和計算罰款，可在無第三方參與的情況下解決云平臺中的問責制和信任問題（D'Angelo et al，2018）。

在打造安全交易環境方面。一是區塊鏈技術通過在去中心化網絡中分配信任來取代受信任的中心化機構，其數據在所有參與者間是一致的，為交互提供了透明度和可追溯性，進而降低數據交易過程中的信任成本并提高交易效率，降低欺詐的可能性。二是鏈上非對稱加密算法的應用可保障數據資產擁有者的合法權益不受侵犯，從而建立一個被用戶信任的數據資產交易環境。此外，基于不同技術的信任管理模型可以打造可信交易環境和數據安全平臺（DSP）。DSP通過將現有的各個獨立的數據安全技術和功能整合在一個統一的平臺之下，為用戶提供跨數據類型、存儲孤島和生態系統的數據安全服務，從而實現更簡單、一致的端到端的數據安全。

基于數字技術的數據交易監管

從數字技術賦能數據交易的監管主體上看，可分為行業自律監管與行政機關監管。其中行業自律監管主要是數字平臺及機構利用數字技術監管數據交易行為及數據使用情況，行政機關監管則主要是政府機關對數據交易中的違規行為進行監管與處罰，如監管數據交易稅收以及對侵權行為進行仲裁等。

行業自律監管

相關數據交易機構可利用數字技術監測數據交易行為及數據使用情況。

基于區塊鏈的安全監管技術可及時發現鏈上攻擊或異常。一方面，可以通過分析不同節點行為來監管有可疑交易行為的節點，并通過交易貨幣流向尋找對手區塊鏈地址，從而獲得可疑用戶IP地址并監管相關用戶。另一方面，機器學習技術和算法可以基于歷史數據交易信息來識別數據交易平臺上的可疑數據交易序列，還能夠將該序列信息與歷史惡意交易序列進行比較，不僅能夠提前識別數據攻擊類型，還能夠及時預防并處理該惡意行為。

在監督數據使用情況方面，數字技術既可以在數據傳播前監測數據是否合規，又可以在數據傳播后監測數據侵權行為。第一，在數據市場上列出數據集之前，可以使用相似性算法技術檢測數據集間的相似度，從而識別非法轉售行為；或者在數據流通前，使用智能合約和區塊鏈技術查詢數據所有者所要登記或出售的數據版權是否歸其所有，即確認名義數字版權正確與否，防止不合規數據進一步流通。第二，在數據交易傳播后，數字水印技術、數字簽名技術、區塊鏈及智能合約等數字技術可以實時跟蹤數據交易市場中的數據流轉信息，能夠及時監測并防止數據買方在未獲得數據所有權的情況下違規出售所擁有的數據。此外，數據挖掘技術，如機器學習、深度學習、圖學習技術也可對區塊鏈進行異常檢測。

數字技術可在發生數據版權侵犯時及時確定侵權責任主體。數字簽名和數字水印技術具有不可偽造和篡改的特點，可在數據出售前所嵌入個性化信息可以隨時追溯數據原始所有者，通過打開數字資產中的水印信息便可知道發布盜版副本的買家身份，從而實現數據提供者的版權保護愿望和侵犯版權者的可追溯性。如Zhao等人（2018）設計了基于水印的有效DRM算法，通過嵌入基于DCT的水印來檢測濫用，當發生數字產品版權糾紛時，可以提取數據載體中的魯棒水印，檢測濫用信息及驗證版權的歸屬。除此之外，區塊鏈上的時間戳以及智能合約協議也可以記錄并追溯數據流轉全生命周期的版權轉讓與流轉過程，為追蹤侵權主體提供有效信息。

政府行政監管

審查數據交易主體資質和進行數據版權登記。在審查資質方面，實行數據交易平臺的事前準入制度可以有效提高數據交易市場經營的安全性，機器學習算法和風險識別技術可以自動識別并衡量相關數據交易平臺的經營風險與經營能力成熟度，通過剔除劣質經營者來保證數據交易市場的合規安全。在監管數據交易登記方面，一是區塊鏈技術與版權登記算法能提高版權登記效率降低版權登記成本。由于區塊鏈版權注冊系統采用預先設定的算法實現版權登記，不受時間流量限制，任何機構和個人均可在任意時間段進行版權登記，從而提高登記效率；此外，通過消除第三方、中介和交換資產的間接成本，能夠降低數據版權注冊成本。二是區塊鏈的不可篡改特性可以有效抵御空間數據版權信息被篡改。用戶先在版權登記系統中輸入相關信息，如數字版權號、版權名稱、版權類型等，然后采用哈希加密算法將要登記確權的數據加密打包并上傳至系統。由于區塊鏈上節點共同記賬與維護，鏈上的數據與信息具有不可篡改性，因此能夠保證數據版權不被篡改。

構建基于區塊鏈的電子稅務系統可實現對數據交易的稅收監管，能夠降低稅務信息不對稱性問題。區塊鏈與智能合約等技術的自動化與合規性特點可以實現報稅驗證和納稅自動化，提高納稅效率。一方面，通過在電子票上添加序列號并將納稅人的身份信息與稅單綁定可實現稅單唯一性與納稅人的匿名性，避免了惡意用戶重復使用稅單，可以顯著降低欺詐和逃稅的風險；另一方面，基于區塊鏈的電子稅收方案可以審查全球范圍內的稅務數據，具有不可偽造性，能夠在不透露納稅人真實身份的情況下驗證納稅人的真實性，還能夠在保護納稅人匿名的同時追蹤惡意納稅人的真實身份，有效平衡了稅務信息隱私和監管間的矛盾，解決了數據交易中稅務信息校驗難、查詢難、不透明等問題。

針對平臺監管中出現的數據交易糾紛，可通過技術手段提供電子證據并進行仲裁。在云計算環境中通過可信和安全的通道可進行短程數據采集與取證，取證完成后可使用RSA簽名建立數字證據監管鏈，保護證據數據傳輸（Pichan et al，2015）。在此過程中，區塊鏈技術能夠實現電子證據保全服務器的去中心化性，在保證證據安全性的同時可以固化證據并賦予其司法效力，還可通過跨鏈方式構建區塊鏈司法聯盟鏈從而將電子證據傳輸給司法系統作為司法證據。通過該方法，一方面，司法系統可通過執行證據鏈獲得與該數據相關的證據證明，如數據所有者，數據控制者，數據修改信息等（Billard，2018）；另一方面，法院可根據用戶信息在聯盟鏈中提取數據版權源文件作為核驗證據從而解決虛假訴訟等問題。例如，北京、杭州及廣州的互聯網法院已采用司法區塊鏈來進行版權司法維權。通過構建主動存證與跨鏈接入相結合的天平鏈電子證據存證平臺，解決電子證據存證、上鏈證據在線勘驗問題，進而實現司法執行的智能化與公開透明化。

監管大數據交易平臺的數據壟斷與惡意競爭行為。大型數字平臺具有強大網絡效應，在數字市場中充當守門人角色，具有實施壟斷與不正當競爭行為激勵。大型數字平臺可能相互串通勾結，惡意抬高相關產品價格，或者采取技術及排他性措施來限制其競爭對手對數據的訪問與獲取，阻礙數據共享和兼容。由于數據和數字技術為數字平臺的競爭基礎與優勢，因此需要采用人工智能等數字監管技術對數字平臺中的技術與經濟行為進行監管。數字技術為監管大型數字平臺中的數據壟斷與惡意競爭行為提供技術手段，可以監管占主導地位平臺的反競爭做法。數字技術可以對數字平臺或機構的違規行為進行智能監控，防止壟斷行為產生負面影響。如運用大數據和人工智能工具可以增強監管能力和壟斷的可預見性，實現監管的實時性和智能化；運用反串謀算法可以監測平臺中的合謀行為，從而進行價格管制；此外，以大數據、云計算、人工智能等數字技術為技術底座的監管沙盒或數字平臺監管人工智能系統可以跨時空監測相關數字平臺的行為及風險，能夠及時提供風險分析和預警，有助于提升平臺監管協作能力、創新信用監管工具、提高智慧監管水平、實現精準監管，減少反壟斷監管成本和提高監管效能（孫晉，2021）。

數字技術的監管挑戰。數字技術在數據交易監管環節具有兩面性，一方面可以創新監管工具及手段，另一方面會造成交易監管困難。區塊鏈應用具有跨國、加密、分散及假名性質，區塊鏈無法防止格式良好但不準確的數據存儲在系統中，可能用作非法內容傳播渠道。當信息以加密的格式存儲在區塊鏈上時，使得雙方加密通信更加容易，惡意用戶也可借機進行非法交易，在假名條件下執法機構難以識別和起訴這些新興技術用戶，因此削弱了執法部門打擊非法交易的能力。此外，由于在分散式市場中政府干預較為困難，因此，試圖避免市場操縱、降價或其他反競爭行為的法律以及禁止市場銷售商品或產品的法規將會變得更加難以執行。

此外，數字技術的發展還不可避免地造成數據隱私泄露，加大隱私監管難度。由于區塊鏈上的數據公開透明，網絡中的每個人都可以看到所有公鑰細節和余額，會造成數據泄露。雖然區塊鏈可以保證用戶身份匿名，但由于每個加密密鑰的余額和交易身份是公開可訪問的，可通過跟蹤用戶來識別用戶，對數據買方造成威脅。此外，丟失私人密鑰、智能合同漏洞以及區塊鏈加密算法被破解等都會造成數據隱私泄露。而在數據存儲方面，云存儲模式使得數據平等地存儲在云平臺上，這種無差別的的存儲使得隱私數據不再隱私，數據暴露地存儲在云服務器上，不受所有者控制，更有可能暴露給潛在的對手。容易受到各種攻擊，并且存在惡意用戶收集用戶信息及非惡意用戶破壞數據的行為。云計算無法處理海量數據，在許多用戶同時發送訪問請求時，網絡帶寬和傳輸速度都會降低，數據傳輸存在延遲，用戶與云中心間的遠程傳輸會造成計算資源浪費。此外，云服務提供商存儲的用戶數據容易受到安全和隱私問題的影響，并且云計算的動態運行會使數據分散于多種網絡介質中，這提高了數據隱私保護的難度。

結論與展望

數據交易已成為數字經濟創新發展的關鍵領域，但交易過程中仍面臨安全問題且缺乏有效治理，為提高數據要素交易市場的活力與效力，亟須探索新技術手段解決上述問題。本文通過梳理相關文獻發現，人工智能、區塊鏈、算法等數字技術的創新發展和研發投入可以為數據識別、數字水印、隱私計算等數據安全關鍵技術的能力提升和創新發展提供有力支撐，可一定程度上解決數據交易中的安全治理問題。然而，當前尚處于萌芽期的新興技術在該領域的賦能作用仍不完善，單點防護功能無法充分應對數據流動中的諸多風險，尚未很好地應用于數據交易實踐中。未來仍需要以“平臺化、體系化、持續化”為研究點，探索數字技術在數據交易安全治理中的作用，加強隱私計算、區塊鏈、數據水印等數據安全保護技術的研發創新與普及，解決數字技術漏洞，統籌數據隱私保護、數據壟斷治理與數據價值流通釋放間的關系。