16 23.可信数据空间中数据脱敏的国家标准与适用场景？ 16 24.隐私计算技术在可信数据空间的合规性验证要点？ 18 25.可信数据空间中安全审计的日志留存要求是什么？ 18 26.数据泄露事件的应急响应流程与合规要求？ 19 27.可信数据空间中数据安全风险评估的频率与内容？ 20 28.数据安全管理体系的认证标准（如等保2.0）如何应用？ 21 29.边缘数据在可信数据空间中的安全合规要点？ 60.跨域数据标准互认的流程与合规？ 44 七、法律责任类 44 61.数据违规收集的法律责任（依据《个人信息保护法》）？ 44 62.数据滥用的民事赔偿标准与计算方法？ 45 63.数据泄露事件的行政罚款额度及适用情形？ 46 64.数据犯罪的刑事处罚情形（如侵犯公民个人信息罪）？ 46 65.平台未尽审核义务的连带责任认定？ 47 66.责任追溯的技术手段（如区块链溯源）合规要求？ 界清晰，确保交互对象可信赖；三是流程操作可信，数据采集、存 储、处理、共享至销毁的全链路需留痕可追溯、操作可审计，严格 遵循合规要求；四是技术支撑可信，依托加密算法、隐私计算、区 块链等技术保障数据安全，防止泄露、篡改或非法访问；五是治理 规则可信，通过政策法规、行业标准、自律机制与争议解决框架， 明确数据使用边界与责任，形成可执行的信任约束。这些维度有机 融合，共同构建“数据可靠、主体可信、过程可查、技术可控、规则

相关法律法规要求，通过区块链存证、联邦学习、差 分隐私等先进技术，确保数据 “可用不可见”。平台要 具备完善的安全管控体系，实现对数据访问、传输、 存储、使用等全流程的安全管控，有效防范数据泄露、 篡改、滥用等安全风险，保障政务数据的安全和隐私。 1.3 项目范围 1.3.1 平台功能 平台功能涵盖多个方面，包括国产算力资源池、 多模态大模型部署、数据治理工具链、可信管控系统、 合规审计等功能。确保数据的使用符合法律法规要求， 防止数据泄露和滥用，保障数据主体的合法权益。 2.2 功能需求 2.2.1 数据治理 平台需要提供全面的数据治理功能，包括数据清 洗、脱敏、标注、知识图谱构建等。数据清洗要能够 去除数据中的噪声、重复数据和错误数据，提高数据 的准确性；数据脱敏要对敏感数据进行处理，确保数 据在使用过程中不泄露隐私信息；数据标注要为机器 学习模型提供高质量的训练数据；知识图谱构建要将 可信管控：基于区块链服务网络（BSN）实现数 据操作的实时上链，确保数据操作的不可篡改和可追 溯。采用联邦学习框架（如 TensorFlow Federated）支持跨部门数据联合建模，在不泄露原 始数据的情况下，实现模型的协同训练。通过身份认 证、权限管理、安全审计等功能，构建全方位的可信 管控体系，保障数据的安全使用。 智能开发平台：提供低代码开发平台，支持部门 快速构建智能体，如智能审批机器人、智能客服助手。

数据标准化：制定统一的数据标准和接口规范，以便于不同部 门和领域之间的数据互通与共享。 3. 数据安全保障：建立完善的数据安全管理机制，对数据的存 储、传输、使用等环节进行全方位的保护，确保数据不被滥用 或泄露。 4. 监管与合规机制：建立数据使用的监管机制，确保所有参与单 位在数据使用过程中遵循法律法规，保障数据的合法性与合规 性。 5. 推广与应用：通过典型案例的推广与应用，引导和鼓励各级单 情况下，数据还是被局限在各自的部门内部，缺乏有效的跨部门合 作。调查发现，约 70%的数据在产生后未能有效共享，利用率极 低。 数据安全性和隐私保护同样是现阶段数据管理中不可忽视的问 题。随着数据规模的不断扩大，数据泄露和滥用的风险也随之上 升。尽管一些数据治理政策已初步建立，但在实际执行过程中，仍 存在安全防范意识不足和技术手段薄弱的问题。 最后，技术能力不足制约了数据管理的现代化进程。许多省级 单位在数 求， 还应该具备一定的规范性和一致性，以便在不同部门或系统之间流 转。 其次，数据共享的安全性也是一个重要考虑因素。各参与方在 进行数据共享时，必须确保数据的隐私保护和安全防护，防止数据 泄露和滥用。因此，数据共享平台需具备强大的安全机制，如数据 加密、身份验证和访问控制等，确保数据在传输与存储过程中的安 全性。 接下来，交流效率是数据共享成功的关键因素之一。为提高信 息共享的效率，省级数据共享应采用开放的

信数据空间建设，可信数据空间建设目前还处于发展 初期面临诸多堵点问题与挑战： · 挑战一、数据供给意愿不足 ① 权属不清与价值分配难：数据产权界定模糊，数 据供给方担心共享后失去控制权或收益被稀释。例 如，担忧数据泄露导致核心竞争力丧失； ② 合规成本高：数据分级分类标准不统一，敏感数 据（如医疗、金融）脱敏处理需专业团队，数据供给 方难以承担人力与资金成本。 · 挑战二、数据流通效率低 ① 跨域系统数据协议不统一：政府、企业、行业数 比如每日互动公司推出的 GAI Station 智能工作站， “ 采用 本地小模型 + ” 云端大模型 架构，通过将企业内法 务、财务等数据进行向量化处理，并结合联邦学习 技术，使得跨机构数据协同合作的数据泄露风险降 至 0.001% 以下。 2.2 人工智能大模型语料主要挑战 当前随着模型尺寸及模型场景的不断发展，语料的端 到端建设与工程化能力也面临着挑战，具体展开为 公开数据即将耗尽、领域数据流通困难、多模态对 回收机制，身份信任链断裂。 · 数据来源不可信，数据完整性受损及责任追溯 困难。一方面，数据易篡改，数据生产链权责模糊， 多主体参与导致源头数据被伪造或污染。另一方面， 追溯机制缺失，缺乏全链路审计技术，数据泄露或 滥用后难以定位责任主体。 · 数据使用过程不可信：也是根源性技术瓶颈之 一。现有的 CA 体系仅能验证机构实体的身份，无法 对数据应用实体（如虚机、容器）、计算环境进行 可信认证，导致参与方对数据使用过程中执行环境

指通过特定的技术和方法，对数据进行整理、研究、推理和概括总结，从数据中提取有用 信息、发现规律、形成结论的过程。 3.21 隐私保护计算 privacy-preserving computation 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”。 注1：隐私保护计算的常用技术方案有多方安全计算、联邦学习、可信执行环境、密态计算等。 协议，明确数据使用范围、时限、地域限制、再分发权限、数据安全责任、收益分配机制以及违 约处理流程。数字合约元数据应写入不可篡改的存证系统，并与实时监控策略联动，在检测到超 范围调用、未授权派生或数据泄露风险时自动触发告警和处置流程。 ——当场景涉及高度敏感数据或需求频繁变动、算法难以短时适应的情况时，空间运营者 可启用人工协同撮合或混合撮合模式。该模式下，系统应先进行初步自动匹配，再由具备相应资 ——针对机器学习模型、算法组件或其他复合型产品，空间运营者可提供隔离的在线测试 环境或沙箱，允许数据使用方在真实或合成数据上验证效果、性能和兼容性。测试环境应复制 生产级安全与合规策略，防止未授权数据泄露，并在测试结束后自动清除临时数据。 ——数据服务方宜提供 AI 生成模型产品化能力，包括但不限于知识管理、模型训练、模 型评测、模型推理、智能体编排、外部三方插件集成。应具备完整的智能体编排和调试功能，

热防护设计：箱体采用耐火冗余设计，确保单箱热失控时，不向相邻箱体扩散；储能箱应具备精准温度控制能力， 实时调控箱内环境温度，防止热量聚集超出电池包安全工作阈值。 电防护设计：采用水电隔离布局，避免冷却液泄露引发电气短路；箱体需具备电池包的热失控后烟气及时排出的 能力，并将电气部件与电池包隔离布置，防止可燃气体在箱内引起电气短路及拉弧导致烟气爆燃的风险； 机械防护设计：箱体应配置专用泄爆结构，在热失 较大。为此需在当 前单点测试基础上，进行低阻抗到中高阻抗的全量测试，以验证电池模块的保护功能。 模拟冷却液泄露测试：储能系统遇到机械冲击等异常情况，可能造成冷却液泄露，导致产品绝缘失效。该场景的 模拟测试，在储能相关安全测试规范中尚未引入，故参考动力电池相关测试规范，验证冷却液泄露的安全风险。 储能舱热失控 + 点火测试：储能舱内的电池模块 / 电芯热失控后，会释放 H2、CO、烷类等可燃气体，若未及时排出，

数据隐私、信息安全、医疗决策的责任等伦理和法律问题，这些也正是在临床一线工 作的医务工作者所关心的问题。 在数据隐私和安全方面，在医疗领域，大模型需处理大量敏感个人健康信息。应确保 数据隐私和安全得到保护，防止泄露或未授权访问。训练所需病历数据及实际应用中 的敏感信息需进行严格脱敏处理和隐私保护。 在透明度和解释能力方面，医生作为专业人士，应对大模型“黑箱”性质加以关注。医 生和患者需理解并信任AI系统的 数据安全，本地化部署、数据加密、增强数据多样性等都是保障隐私和数据安全性的 重要措施。 在本地化部署与隐私计算方面，医疗大模型微调过程需用大量患者敏感隐私数据，直 接训练存在潜在风险。隐私计算技术降低信息泄露风险，结合多种技术路线实现高效 本地计算。这可以确保模型在安全计算环境中运算，提高模型安全性，且不影响效 果。 在数据加密与匿名化方面，先进加密技术（如同态加密和多方计算）确保数据传输和 存储安全 域面临数据质量不足问题。训练数据 包括半公开数据（如医学知识库、知识图谱等）以及非公开数据（如临床脱敏数据、 电子病历、检测报告、医生反馈等）。使用这些数据训练大模型可降低内容失真、数 据安全和隐私泄露风险。 在规范开发与使用方面，大模型的开发者和使用者需遵守医疗数据隐私法律法规，如 HIPAA、GDPR等，确保数据处理和共享合法。进行伦理审查，保护患者和医疗从业 者权益。遵循伦理准则，优先考虑

有效区分企业表现。 （2）技术与安全风险 算法偏见：AI模型在训练过程中可能固化或放大已有偏见，导致对特定行 业或类型企业的评估不公。 系统脆弱性：数据平台面临黑客攻击、数据泄露、系统宕机等网络安全威胁。 隐私泄露：在数据流转和使用过程中，未能有效保护个人隐私或企业商业机 密。 （3）合规与法律风险 监管违规：数据处理和跨境流动不符合《中华人民共和国网络安全法》、《中华 人民共和国数 数据资产化治理体系的构建路径，为 市场规范运行提供坚实保障。 5.1 治理的核心原则：安全、效率、公平 （1）安全：是不可突破的基础前提。 旨在建立全流程安全防护机制，既要保障国家数据主权与安全，也要严防 企业商业机密泄露，同时严格保护个人隐私不被非法获取与滥用。 （2）效率：是治理的目标。 旨在降低数据流通的交易成本，通过优化数据要素配置流程、破除流通壁 垒，最大化释放 ESG 数据的经济价值与社会价值，提升市场运行整体效能。 法律法规制定：完善《数据安全法》等法律框架下的ESG数据专项规定，明 确数据产权、交易规则和跨境流动要求。 执法监督：建立金融监管、市场监管、网信等部门的协同执法机制，重点 打击 ESG 数据造假、违规交易、泄露安全等行为，形成监管震慑。 （3）行业标准与市场约束（横向协同）： 标准规范制定：由行业协会、产业联盟牵头，联合龙头企业和研究机构， 制定统一的数据格式、接口标准、评级方法论和估值指引。 行为规范约束：建立行业自律公约与

这些负面影响包括：网络安全隐患（76%）、法律合规挑战（72%）、输出准确性（67%） 及模型偏见（65%）。 22 银行高管需要持续加强风险管理监督，以确保稳健运营。生成式 AI 的关键应用包括：自 动化检测、分析和修复数据泄露，充分展现了其应对复杂挑战的高精准度和高效性。 AI 助力银行简化风险与合规管理，提升监管效率 银行能够利用 AI 优化风险分析，以满足高度互联、快速变革的数字化市场需求，从而在 竞争中脱颖而 调研显示， 2024 年，每起涉及 5000 万条数据泄露的事件，平均损失达 3.75 亿美元。就数据泄露 的损失而言，金融服务业仅次于医疗保健业，位居第二。2024 年，46% 的数据泄露事 件涉及客户个人数据，51% 为恶意攻击，25% 为 IT 故障，24% 为人为失误。平均而言， 检测到泄露需要 168 天，而控制已检测的泄露则需要 51 天。尽管 AI 和自动化技术对 金融安全和信任保障至关重要，但目前仅 银行的利润依赖于熟练的风险管理。利用 AI 加速软件 开发，同时加强平台治理，确保安全、合规和运营稳定， 以应对复杂技术带来的风险。强化数据治理体系，确保 AI 模型符合安全、合规和公平原则，降低数据泄露与 模型偏差风险。让全体员工参与风险管理，从贷款审批 到 IT 运营，每个环节都应注重风险调整后的可持续价 值创造。采用行业标准架构，降低定制化风险，帮助银 行融入全球金融生态。 “外部数

网络运维、监督管理等。这些运维人员往往被赋予了较高的访问控制权限，以便 进行系统配置、监控和维护。人是网络安全工作的主体，也是网络系统的脆弱点， 内部人员的恶意或过失行为可能造成重要机密信息的泄露，在设备调试、升级维 护过程中信息安全保密隐患极大。 工业互联网安全解决方案案例汇编（2024） 6 2. 典型安全解决方案 2.1 案例一：某大型电力股份有限公司全网域网络安全态势 感 设备安全 和运行稳定性，防止因网络攻击导致电力系统故障，如电网停电事故。其安全需 求主要围绕电力生产的连续性、可靠性和实时性展开。 管理信息大区更关注数据的保密性、完整性和可用性，重点防止数据泄露、 篡改和非法访问，以保护企业的商业机密和用户隐私。 风险容忍度差异：生产控制大区对风险的容忍度极低，因为任何微小的网络 安全事件都可能引发严重的电力系统事故。 管理信息大区虽然也重视网络安全，但在一定程度上可以通过数据备份、恢 全面覆盖智能园区酿造管理中心、成品灌装中心、物流中心等关键区域，确 保 5G 信号连续稳定，满足约 8000 台生产设备（含视频监控）的正常连接需求， 不限流量，为生产运营提供可靠网络支持。 解决非法终端接入、数据泄露、访问权限混乱等典型安全问题，构建完善的 5G 工业应用专网和泛终端安全接入管控系统，实现终端身份统一管理、多重访 问控制、风险识别和处置、行为审计和溯源，满足企业安全合规管理要求。 2.3.2