可信数据空间中“可信”的具体内涵包括哪些维度？ 2 4.可信数据空间的关键技术组件有哪些？ 2 5.可信数据空间的主要参与主体及其角色定位是什么？ 3 6.可信数据空间对数据要素市场建设的核心价值是什么？ 4 7.可信数据空间与隐私计算技术的关系是什么？ 5 8.可信数据空间与区块链技术的结合点有哪些？ 5 9.可信数据空间的应用场景主要覆盖哪些行业？ 6 10.可信数据空间的“全生命周期可信”如何理解？ 7 二、数据治理类 21.可信数据空间中数据加密的合规要求（对称/非对称加密）？ 15 22.访问控制的“最小权限原则”在可信数据空间的应用？ 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？ 可信数据空间的互操作性标准核心内容是什么？ 24 35.可信数据空间的可信认证机构与流程有哪些？ 25 36.可信数据空间中数据格式的合规标准要求？ 26 37.可信数据空间中接口标准的安全性设计要点？ 27 38.隐私保护技术（如差分隐私）的标准应用要求？ 27 39.区块链技术在可信数据空间的合规标准（如BSI）？ 28 40.AI技术在可信数据空间的应用标准有哪些？ 29 五、运营管理类 30 41.可信数据空间运营主体的法律责任与义务是什么？

................100 微众银行在联邦推荐算法上的探索及应用.................................................113 机器学习中的隐私保护................................................................................. 144 关系图谱在贝壳找房风控体系的应用与实践 入法如果能自动联想出来，用户体验就会变得比较好，但是自动联想功能需要大 量的用户数据才能学习出来，怎么获得这些用户数据呢？ 一个比较粗暴的做法是用户输入了什么字就把这个字全部收集到云端上，但这种 做法无疑是对用户隐私的一种破坏。由于谷歌崇尚不作恶，怎样在不收集用户输 入文字的前提下，从而预测出用户接下来需要输入的文字？因此，产生了联邦学 习。 2. 联邦学习用于多移动端分布式建模 DataFunTalk DataFunTalk 成就百万数据科学家！ 42 人脸可能只有若干个像素的区别。所以我们看到如果不保护这个梯度的话，本质 上还是能推出原始数据的。 谷歌的解决方法： ① 加差分隐私 Google 应对的方法，主要通过加差分隐私，也就是说 client 上传到云端的梯度， 它不直接上传，而是加一个 noise，但是准确率会下降。准确率的下降，对于 Google 输入法 somehow 是可以接受的，因为输入法的

3.5 用户界面与交互设计...........................................................................40 4. 数据安全与隐私保护..................................................................................42 4.1 数据加密与传输安全 44 4.2 访问控制与权限管理...........................................................................46 4.3 隐私保护技术与合规性.......................................................................47 5. 系统性能优化....... 智算一体机将预装医疗行业专用的操作 系统和软件套件，包括但不限于医疗影像分析系统、电子病历管理 系统、远程会诊平台等。这些软件将针对医疗场景进行深度优化， 确保其在高效计算的同时，能够满足医疗行业对数据安全和隐私保 护的高标准要求。此外，DeepSeek 智算一体机将支持与现有医疗 信息系统的无缝集成，降低部署和运维的复杂性。 在智能算法方面，DeepSeek 智算一体机将集成多种先进的深 度学习模

175ZB）， 但高质量语料尤其是中文语料严重匮乏，实际流通率却不足 5%。数据 “ ” 产业面临 不敢共享、不愿共享、不能共享 的困局如同无形枷锁禁锢着 AI 创新的步伐。 比如医疗数据因隐私顾虑难以赋能疾病预测模型，工业数据因竞争壁垒阻碍供应链协 同优化，金融数据因权属模糊制约风险管控精度，这些挑战的本质，是数据要素市场化 “ ” 配置过程中 信任基础 的不足，也将严重制约着人工智能产业的发展。 能协同发展 挑战 1、数据空间发展与挑战 1.1 数据空间国内外发展趋势 国际 数 据空间（IDS, International Data Space） 的概念最早起源于欧洲，旨在解决数据孤岛、隐私 安全和权属不清等问题，推动数据的高效流通与价 值释放，促进数字经济的快速发展。 2016 年，德国工业 4.0 战略率先提出工业数据空间 的概念，随后欧盟推出《欧洲数据战略》，将数据空 据主权、多方协同治理和标准化，GDPR（通用数据 保护条例）为数据保护奠定了法律基础。 在技术架构上，欧盟以 GAIA-X、IDSA 为代表，采用 联邦式、去中心化架构。数据不集中存储，而是保 留在数据源地，通过联邦学习、隐私计算等技术实 现协同分析。此外，还利用区块链、分布式身份认 证等技术，保障数据流通的安全与可控。通过连接 器机制（Connector Mechanism），实现了不同系 统间的数据互操作，提升跨域数据流通效率。

......................................................................................... 77 5. 数据隐私与安全 .........................................................................................79 5.1 多部门协作与信息共享：建立跨部门的信息共享机制，确保公 共安全管理中各方的有效协作。通过共享视频监控数据、分析 报告等信息，提升应急管理的综合能力。 在实施这一方案时，需注意确保数据隐私与安全，遵循相关法 律法规，建立完善的用户身份认证与数据保护机制。同时，随着技 术的进步与不断演化，定期对模型进行更新与迭代，保持其高效性 与准确性。 整体来看，基于 AI 大模型的视频智能挖掘应用方案，为提升 多源信息 整合，公共安全部门能够更全面地理解复杂的安全环境，提高方案 设计的科学性与可行性。 推动公共安全领域的 AI 大模型应用还需明确以下几个重点： . 加强数据治理，确保数据隐私与安全。 . 推动跨部门合作，整合资源，提高数据共享的效率。 . 加强对 AI 大模型的信誉评估与监督，以确保算法的透明性与 公正性。 . 进行算法模型的定期更新与优化，提升其对新兴安全威胁的应

省级数据共享需求..............................................................................17 2.3 数据安全与隐私保护需求...................................................................20 2.4 用户角色与功能需求........... 指 在特定省域内，依托先进的技术手段，实现跨部门、跨行业的数据 共享、交换与协同应用的平台，它将为政府决策、经济发展与社会 治理提供强有力的数据支撑。 在推动数据互联互通的过程中，数据安全和隐私保护成为亟需 解决的问题。信任是数据共享的基础，而可信数据空间则是构建信 任的重要保障。通过建立完善的数据治理机制、标准和技术保障， 省级可信数据空间可以确保数据的真实、完整和安全，从而提升各 31.3 万亿元，占 GDP 的比重超过三分之一，而数据作为数字经济的核心要素，其价值潜 力尚未得到充分挖掘。政府部门在促进数据共享方面面临诸多困 境，例如数据孤岛现象、数据质量良莠不齐、保护数据隐私的法规 不健全等。因此，省级可信数据空间的建设不仅能促进数据的整合 与共享，也能提升政府服务能力和社会各界对数据的信任。 省级可信数据空间的构建需要多方参与的协同机制，包括政 府、企业、社会

服务机器人的通用性与泛化性壁垒 12 1.4. 服务机器人行业的ESG实践指引 13 1.4.1. 绿色供应链（E） 14 1.4.2. 全球市场合规认证（S) 15 1.4.3. 信息安全与隐私保护(G) 16 01 开放性的全栈式智能服务机器人生态 第二章 开放性的全栈式智能服务机器人生态 19 2.1.生态概念定义 21 2.2.行业下半场的生态发展路线 22 2.2.1. 零售 47 3.1.5.医疗 49 3.1.6.养老 50 3.1.7.大型交通枢纽（机场） 52 3.2.服务机器人助力细分产业实现可持续发展 54 3.2.1 酒店楼宇场景：节能降碳与隐私保护 54 3.2.2 工业场景：清洁减排与劳动福祉 55 3.2.3 医疗场景：卫生治理 55 3.2.4 零售场景：节能降耗与绿色清洁 56 3.2.5 养老场景：助老关怀与人性化服务 56 从公司治理来看，服务机器人企业应采取措施 积极应对信息安全和用户隐私保护的挑战。随 着技术的进步，针对机器人的数据收集，建立 完善的信息安全管理体系显得极为重要。企业 应制定透明的隐私政策，使用户充分了解其 数据的收集与使用方式，增强用户信任。在 遵循国际和地区性信息保护法规的过程中， 企业应采取有效的制度和架构充分保障和尊 重用户的隐私安全。良好的信息安全治理有 助于提升公司在市场中的竞争力，树立负责

加速研究创新，聚焦大众健康 39 悦动三环，引领运动健康生活方式 42 守护听力健康 65 企业责任 67 以消费者为中心 67 用高质量赢得消费者信赖 69 保护消费者隐私安全 73 可持续的供应链 73 供应商责任管理 74 供应商产品环保管理 74 负责任原料管理 75 促进社区发展 75 创造就业，培养人才 77 员工关爱与健康保障 理念。 保护消费者隐私安全 AI、5G-A、量子计算等前沿技术推动产业加速数字化转型和智能化升级，华为坚信在数字化、智能化时代，网络安 全与隐私保护是数智世界发展的基石，并将网络安全和隐私保护置于公司的商业利益之上。我们持续构建并全面实施 端到端的全球网络安全与隐私保护保障体系，在产品和服务中构建网络安全与隐私保护能力，通过创新科技构筑领先 的隐私安全体验。 隐私保护与网络安全治理体系 隐私保护与网络安全治理体系 华为持续构建完善隐私保护与网络安全治理体系，在端到端的业务流程中嵌入隐私安全要求；由终端BG EMT制订、 审议并执行终端隐私安全政策、战略、治理方案，管理隐私安全能力建设，提升终端产品和服务的隐私安全竞争力。 设立终端BG隐私保护与网络安全办公室，组织相关部门建立支撑战略及执行的操作细则，推动措施落地，并进行稽 核，监控落地情况。 治理架构 可持续发展寄语 可持续发展管理 数字包容

.......................................................................................55 5.6 安全性与隐私保护................................................................................................. ......................................................................................130 13. 安全性与隐私保护................................................................................................. .........................................................................................136 13.3 隐私保护政策...............................................................................................

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。 业发展趋势与平台运营指标，动态调整市场策略，确保平台在竞争环境中保持灵活应变与持续 增长的能力。 6.8.4 法律合规与政策协调 ——动态法律监测：应设立专门团队或外包机构，持续关注国家及地方数据安全、隐私保 护、跨境流动等政策法规，及时更新内部规范。 ——合规培训与审计：应定期对平台及生态主体开展合规教育，并组织内部或第三方合规 审计，确保政策落地执行。 ——政策协同：宜与政府主 流转的场景，必须依照《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》及关键信息基础设施 安全保护条例等、跨境数据管理规定等对数据来源、使用目的、处理方式、存储期限等关键环节 完成合法性和安全性评估，特别关注涉及敏感信息（如个人隐私、商业秘密、重要数据等）的场 景；并将合规审查报告、发现的问题清单、整改措施及最终批准记录完整存档；情形复杂或影响 范围较大时，宜委托具有资质的第三方机构开展专项合规评估。 ——空间运营者应采用