场景端探索跨境流通（粤港澳试点+区块链合规交易） 及AI协同（构建大模型语料库），扩展生态边界。 通过技术标准化与场景创新双向驱动，激活数据 要素市场价值。 基本含义 隐私保计算是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”。隐私保护计算的常用技术方案有安全多方计算、 联邦学习、可信 安全性依赖特殊硬件 其中： 多方安全计算（MPC）的技术特点是基于秘密分享、混淆电路、不经意传输等密码学理论，允许多方在不泄露各自原始 数据的前提下，通过加密协议联合完成求和、均值等计算。 联邦学习的技术特点是通过数据加载和计算授权机制，保证了各方数据在不解密、不泄露的前提下能够参与联合计算。 同态加密的技术特点是支持对加密数据直接进行计算，解密结果与明文计算一致。包括仅支持加减或乘法的部分同态， 与同态加密（HE），在梯度更新时添加噪声并加密传输；在 硬件层，引入可信执行环境（TEE）如英特尔SGX，隔离敏感计算过程，兼顾效率与安全；在协议层，采用新型加密协议实 现隐私对齐，避免原始数据泄露；在应用层，采用对抗训练和梯度检测机制，识别并过滤恶意参数更新。 三是消除数据异质性和模型偏差。反事实学习与特征解耦。通过生成全局对齐的反事实样本，打破局部数据偏见，缓解 辛普森悖论；个性化联邦

行系统性的专业培训，促进设计人员在工作中不断更新自己的工 作理念。 （三）强化数据储存与应用的安全性 随着人工智能技术的兴起，建筑设计领域也迎来了新的发展 机遇，但在提升建筑设计质量与效率的同时，也存在着大量的数 据信息泄露风险。随着大数据技术的发展，建筑设计领域中涉及 的数据信息越来越多，但由于其中涉及的个人隐私问题，使得其 泄漏很可能会对使用者的财产和人身安全构成威胁。因此，在运 用 AI人工智能技术来改善施工质量的同时，必须对施工过程中

4.1 流场分析 智算中心机房的气流组织模拟结果流线如图 6、 图 7 所示。在图 6、图 7 中，备用列间空调虽然关机，但 由于其内部存在一定的缝隙，仍会有部分冷通道内的 冷空气从备用空调处泄露到热通道，造成热通道局部 温度降低。但冷通道内冷空气温度分布依然保持均 匀，这是由于列间空调采用水平送风方式。该方式可 有效解决冷热气流短路的问题，保障服务器机柜温度 均匀，降低局部热点。因此，对于单机柜功耗≥8

局域网/骨干网线路的窃听；监视没被保护的通信线路；破译弱保护的通信 线路信息；信息流量分析；利用被动攻击为主动攻击创造条件以便对网络基础 设施设备进行破坏，如截获用户的账号或密码以便对网络设备进行破坏；机房 和处理信息终端的电磁泄露。 （2）区域边界/外部连接的被动攻击威胁 截取末受保护的网络信息；流量分析攻击；远程接入连接。 （3）计算环境的被动攻击威胁 获取鉴别信息和控制信息；获取明文或解密弱密文实施重放攻击。 2

，进行数据的清洗和预处理。 基础模型与架构 参数量与优化 输入输出设计 模型架构参数 数据集划分 划分比例：训练集 : 验证集 : 测试集 =7:2:1 ， 按时间顺序划分 ，避免未来信息泄露。 技术细节：自主研发电力数据划分工具 （ Python 实现） ，确保数据划分的合理 性 和科学性。 工具 / 平台：使用 Python 编程语言实现数 据集划分 ，适配电力行业数据特点。

取）， 在使用、交换或交易的过程中会有一些限制。需要采取匿名化以及整体化等脱 敏处理处理后，才能实现有效控制和使用。 与第一方、第二方数据相比，第三方数据的产权问题比较复杂。出于对敏 感数据泄露的担心和数据资产定价困难方面的考虑，第一方和第二方数据的拥 有者很少直接进行数据交易或授权。与之相反倒是常有从这些公司的流出的内 部数据放在网上供人付费下载。这也正是数据当前阶段还不能和资产划等号的

一应用； ● 鉴于人力资源管理业务的特殊性，在项目实施中，我们要关注数据在收集、使用和传输过 程中的安全性及合规性，特别是和员工个人隐私相关的数据。不仅要通过加密、权限控制等措施， 防止数据泄露和滥用，也要让员工充分了解哪些数据被采集，会用于哪些方面并且给予授权； ● 在供应商选择方面，我们要综合考察供应商的实力、产品的成熟度、参数的可靠性以及运 营的稳定性； ● 最后，由于生成

内容； 存在相应的应急演练记录。应急预案具有版本号，存在相应的审 第 92 页 城市大数据中心建设概要设计说明书 查记录，并定期更新内容。存在相应的管理制度以防止应急响应 计划非授权泄露和更改。进行容量规划，以确保应急操作过程中 具备必要的信息处理容量、通信容量和环境支持能力。列明用于 支撑基本业务功能的关键信息系统资产。存在相应的备用设备以 及备份文件以确保在应急响应计划启动后能及时恢复信息系统的