用户金融隐私，又提升风险识别效率；制造业中，打通供应链上下 游设计、生产、物流数据，支撑数字孪生、预测性维护等应用，实 现跨企业数据安全协同；医疗行业助力医院、药企、科研机构安全 共享电子病历、基因组数据，加速精准医疗研发与跨机构诊疗协 作；政务领域整合公安、社保、税务等部门数据，支撑“一网通办”“ 跨省通办”，确保政务数据可信交换的同时保护公民隐私；能源行业 连接电厂、电网、分布式能源节点，实现能源供需实时感知与优化 间中，下游企业仅能访问上游供应商“某批原料的质检报告关键字段 ”（而非完整生产日志），且权限仅在“订单履约期”内有效；在医疗 健康可信数据空间中，会诊医生仅能调取“患者当前病种相关的历史 病历片段”（而非全量健康档案），且操作行为被实时审计。这种“ 细粒度、动态化”的权限分配，一方面避免了“过度授权”导致的隐私 泄露或数据滥用，契合可信数据空间对“数据主权”的保护需求；另 一方面， 9-2022《信息安全技术 数据脱敏产品技术要求与测试评价方法》 （规范脱敏产品的静态/动态功能、安全性）。其适用场景紧扣可信 数据空间“可信共享、安全利用”需求：一是跨机构共享（如政务人 口信息协同、医疗病历联合分析），通过假名化替换敏感标识（姓 名→唯一ID）实现隐私保护与流通；二是对外提供（如企业向第三 方输出用户行为数据），对手机号、地址等掩码/泛化处理，符合合 规；三是开发利用（如大数据分析消费数据），匿名化去除个人关

正错误数据，将不同格式的数据转换为统一的格式， 实现数据的标准化。例如，将不同部门的身份证号、 地址等信息按照统一的规则进行格式化处理，确保数 据的一致性。 对于非结构化文本数据，如政策文件、执法记录、 病历资料等，利用自然语言处理（NLP）技术进行解 析和处理。通过文本分类、实体识别、关系抽取等技 术，从非结构化文本中提取关键信息，生成标准化的 数据格式。例如，从执法记录中提取执法时间、执法 以上。减轻法官的工作负担，使法官 能够将更多的精力投入到案件的实质性审理中，提高 审判质量和公正性，提升司法公信力。 7.3 省卫生健康委：智能医疗服务 7.3.1 场景描述 整合省卫生健康委的电子病历数据、药品数据、 医疗机构数据，省公安厅的人口数据，省民政厅的医 保数据、低保数据等，为公众提供智能导诊、远程诊 疗、医保智能报销等服务，提升医疗服务的可及性和 便利性。 7.3.2 技术方案