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，

出行体 验更加智能化、便捷化。 最后，为了进一步提升系统的可靠性与安全性，可以开展定期 的系统维护及更新，确保设备正常运作和数据的安全存储。同时， 加强用户数据隐私保护，确保乘客个人信息不被泄露，建立乘客对 系统的信任。 通过实施智能票务系统，公共交通运营商可以在节约运营成本 的同时，更好地满足市民的出行需求，促进城区交通的可持续发 展。结合人工智能技术的应用，未来的公共交通将迎来更加高效与 识。 其次，提升出行过程中的隐私保护和数据安全。共享出行平台 在用户注册和使用过程中，需采集大量个人信息和行程数据。为 此，平台需要采取数据加密、匿名化处理等技术手段，确保用户隐 私不被泄露。同时，通过制定透明的数据使用政策，让用户了解其 数据的使用方式，赢得用户的信任。 当发生事件或事故时，平台应当开发完整的应急响应机制。这 一机制应包含事故处理流程、客户服务响应以及实时信息反馈。遇 否认可即将开始的行程，增加主动确认的环节。 为确保身份验证系统的可靠性，平台应定期进行安全审核，评 估潜在的安全漏洞并及时进行修复。此外，用户的身份信息必须严 格保密，并采用加密和匿名化技术进行保护，防止用户数据泄露。 简要总结，用户身份验证机制包括但不限于以下几个方面：  初始注册的多重验证措施  日常使用的实时身份验证  采用生物识别技术和 GPS 位置验证  定期进行系统安全审核与数据保护

不 瘫 、 数 据 偷 不 走、全程严合规”。 ·攻不瘫：关键业务系统在面临复杂威胁时，依然 能够稳定运行，持续对外提供无中断、不降级的服务； ·偷不走：面对数据安全威胁时，确保敏感数据不 泄露，重要数据不篡改，核心数据不锁定； ·严合规：实现合规指标可量化、风险处置可闭 环，筑牢数据安全的合规防线 。 关键特征二 确定性安全 数据中心要具备系统性容灾架构与技术能力，当面 临洪 智能攻防时代到来，传统安全防护体系难以为继 安全攻击技术正在经历一场高度自动化和智能化的变革，这不仅改变了攻击者的手段，也大大降低了发动复 杂攻击所需的技术门槛。 企业数据中心面临越来越多的数据泄露、勒索攻击 及供应链渗透等威胁已严重危及业务连续性，而双 重勒索（加密+数据窃取）更导致赎金风险激增与 合规危机。安全从技术保障跃升为核心竞争力，影 响到企业韧性、品牌公信力及全球市场准入资格。 击层出不穷，攻击者对人工智能工具的理解和运用 越深，攻击将越来越难防备。 企业智能化转型驱动IT架构从通算为主向智算为主 升级，这样带来全新的安全威胁。通算时代，安全 威胁主要集中在操作系统及应用软件漏洞、网络攻 击、数据泄露等；进入智算时代，引入了新的安全 威胁，主要体现在AI模型安全风险、数据隐私和合 安全代际演进从IT驱动（边界防护）、数据驱动（动态分析）到AI驱动（智能对抗），实现由静态合规向自 适应防御的战略跃迁。

数据中心部署于 Tier III+设施，具备生物识别门禁、电磁屏蔽 机柜。  建立异地灾备集群，数据实时同步延迟控制在 15 秒 内，RPO（恢复点目标）≤1 分钟。 应急响应机制 制定数据泄露应急预案，包含以下流程： 1. 立即隔离受影响系统并保留证据 2. 72 小时内向监管机构报告 3. 通过安全通道通知受影响用户 4. 第三方机构进行漏洞溯源 所有方案均通过 ISO 27001 对于趋势跟踪策略，建议采用双模型协同架构：CNN 处理空 间特征（如订单簿模式），LSTM 捕捉时序依赖，两者输出通过注 意力机制融合。 训练与验证方法 采用 Walk-Forward 优化替代传统交叉验证， 严格避免未来数据泄露： 1. 按时间顺序划分训练集（60%）、验证集（20%）、测试集 （20%） 2. 每季度滚动更新模型参数，保留最近 3 个月数据作为 out-of- sample 测试 3. 引入对抗验证技术，检测训练集与测试集分布差异 缺失值填充：采用时间序列插值法（线性或三次样条）  异常值过滤：基于 3σ 原则或 DBSCAN 聚类剔除离群点 训练集/验证集划分 采用动态滚动窗口划分法，确保验证集始 终在训练集之后，避免未来信息泄露。例如： 阶段 时间区间 数据量 用途 训练集 2010- 2018 1.2M 条 参数优化 验证集 2019- 2021 400K 条 超参数调优 阶段 时间区间 数据量 用途

习近平总书记在中共中央政治局第二次集体学习会议 连接风险 > 静态此类一次验证授权 ，访间控制不精细 > 接入人员身份复杂 > 接入设备复杂 ，安全不可控 数据泄露风险 > 搜权粒度粗 > 敏感 、普通数据融合 ，但唯独授权管理粗放 > 越权访问 ，数据溢用 、泄露风险高 单点防御失效 > 单点防护难 ，突破单点后 ，缺少安全控制 > 针对内网的横向攻击难以防御 ，安全策略难以生效 网络边界打破

综合运用多种先进的安全技术， 构建全方位 、多层次的数 据 安全与隐私保护体系， 确保数据在采集 、存储 、传输 、 使用 等全生命周期的安全性和隐私性 。采用加密技术对数 据进行 加密存储和传输， 防止数据泄露；利用访问控制技 术， 根据 用户角色和权限对数据进行精准访问授权 ，确保 只有合法用 户才能访问相应数据； 引入区块链技术， 对数 据的操作记录 进行存证， 实现数据的可追溯性， 保障数据 运营主体可从融资业务中获得一定的服务费用分 成， 实现数据资产的金融化创新， 拓展盈利渠道。 数据保险 ：联合保险公司开发数据保险产品， 为数据所有者 提供数据安全保险服务 。在数据空间运营过程中， 数据面临 着泄露 、损坏 、丢失等多种风险， 数据保险产品能够为数据 所有者提供风险保障 。一旦发生数据安全风险事件， 保险公 司将按照保险合同约定进行赔付， 帮助数据所有者降低损 失。 运营主体通过与保险公司的合作， 控制（RBAC）和基于属性的访问控制（ABAC）相结合的 模 型， 根据用户的身份 、业务需求和数据敏感性， 为用户 分配 精准的数据访问权限 ，确保只有授权用户才能访问相 应的数 据资源， 防止数据泄露和滥用。 基于角色的访问控制 （ RBAC）： RBAC 模型将用户划分为 不同的角色 ，每个角色代表一种特定的业务职能或工作任 务。 例如， 在新材料数据空间中， 可以定义科研人员 、企业