7月24日，第五届数字中国建设峰会“数字福建”分论坛在福州继续举行，会上发布了由数字中国研究院（福建）、北京数牍科技有限公司、复旦大学数字与移动治理实验室共同编写的《隐私计算与公共数据开放白皮书》（下称《白皮书》）。

《白皮书》认为，我国公共数据的开放利用存在数据开放与数据安全难以平衡的问题，各类安全隐患降低了相关部门开放数据的意愿和动力，导致市场和社会对公共数据的需求未能得到充分满足。因此，建议依托隐私计算技术“原始数据不出域、数据可用不可见”的新型数据流通模式降低开放数据的安全风险。

2020年4月，中共中央、国务院发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，明确提出将数据作为一种新型生产要素，要求加快培育数据要素市场，推进政府数据开放共享、提升社会数据资源价值、加强数据资源整合和安全保护。此后，社会各界更加重视作为数字化发展基本要素的数据的价值。

《白皮书》认为，当下的数字化发展需要整合和利用各种来源的数据，而政府部门作为一个国家最重要的数据保有者，在履职过程中生成、获取和保存了大量基础性、关键性的数据资源。把公共数据开放给社会进行融合利用，将有力促进数字经济和数字社会的发展，符合数字化发展的现实需要。

近年来，我国各地对公共数据的开放进行了自主探索，公共数据开放水平得以逐步提升。据《白皮书》统计，自2012年上海市政府数据服务网上线运行标志着内地公共数据开放实践开启以来，截至去年10月，我国已有193个省级和城市的地方政府上线了数据开放平台，其中省级平台有20个。

尽管如此，《白皮书》指出，要实现我国公共数据的高质量开放利用，仍有许多困难亟待解决。

一方面，由于数据开放与数据安全之间存在平衡困境，市场和社会对公共数据的需求尚未得到充分满足。近年来，内容包括保护公共数据安全的法律政策体系逐步建立，数据开放和利用过程中存在的各类安全隐患增加了相关部门所承担的风险，降低了其开放数据的意愿和动力，因此未能在数据数量、质量、开放范围等方面充分满足社会需求。

另一方面，公共数据在开放利用的各阶段均面临不同类型的安全风险。在数据汇聚与存储阶段，供给数据过程中的可见性存在数据泄露、数据篡改、数据被重新识别等隐患；数据资源的汇聚使部分数据管理的主动权从数据提供部门转移到数据开放平台的管理方，而数据平台又存在被恶意攻击、数据泄露等安全隐患。

在数据流通与利用阶段，也存在两方面风险。一是数据提供部门在将数据提供到数据平台后，对部分数据缺乏监测与控制，难以监管数据应用的合规性与正当性，脱敏数据可能被还原；二是由于缺乏对数据利用场景的监测，存在由满足数据开放条件的用户将安全级别较高的数据流通至不满足条件的用户的情况。

事实上，为了应对公共数据开放利用中的安全问题，各地政府已开展诸多实践。《白皮书》指出，各地针对数据开放过程中的事前数据安全处理、事中数据安全监控与事后行为处置等建立起新的管理体制，实施公共数据的分级分类开放，明确数据利用主体的安全义务。不过，由于监管能力不足，现有管理机制对数据流通与利用中的监测、追踪与干预能力不强。

此外，数据加密、数据脱敏、数字水印、数据沙箱等数据安全技术在各地公共数据开放领域使用较多。尽管上述技术在安全性和可用性等特性上各有所长，也难以做到均衡全面。

面对这些困境，《白皮书》认为隐私计算或可凭借其在“数据可用不可见”及提升数据处理行为合规性等方面的优势成为解决上述难题的关键。

“隐私计算技术所具有的‘原始数据不出库、数据可用不可见’‘数据使用可控可计量’以及‘计算分布式、监管有中心’等特征和优势，有助于在保证数据归属清晰的同时解决数据安全问题，契合了公共数据有序开放的需求。”《白皮书》写道，使用隐私计算能推动高价值、低风险的公共数据供给，推动兼顾安全性与灵活性的公共数据利用，同时搭建工具化、低成本的安全开发环境。

为了在保障数据开放利用的同时还有效解决数据安全问题，《白皮书》建议，将隐私计算技术运用于公共数据开放的各类场景中，构建起多主体协同、全周期覆盖的数据安全保护能力。

具体而言，一是对于高风险数据，可从开放原始数据转向“数据可用不可见”。通过引入隐私计算技术，让数据利用方仅能获得数据利用结果，无法获得与推理原始数据，从而在释放数据价值的同时，降低数据泄露风险。

二是构建全周期的数据管控能力。利用隐私计算“数据流向可追溯”、“数据用法可控可计量”的技术特性，在数据开放利用的全周期监测各主体行为，既实现对安全风险的早预警、早发现、早处置，也为责任追查与事后救济提供依据。

三是从集中式开放走向分布式开放。利用隐私计算“原始数据不出库”的技术特性，数据开放平台可仅提供数据目录与元数据，不再汇集各部门各机构的原始数据，以降低数据泄露的风险。

采写：南都记者樊文扬

编辑：蒋琳

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樊文扬

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南方都市报记者