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央广网北京5月28日消息（记者唐婧）据中央广播电视总台经济之声《天下财经》报道，平行论坛一直是每届中关村论坛的“重头戏”，今年，中关村论坛首次设立了数据安全治理与发展论坛，邀请重量级嘉宾为数据安全治理建言献策。

数据安全治理与发展论坛（央广网发 中关村论坛官方供图）

随着社会生产力的不断发展，如今的数据就像农业社会的土地，工业社会的石油，已经成为国家的基础性战略资源，也成为推动社会经济高质量发展的重要引擎。截至去年，我国的网民数量已经超过10个亿，互联网的普及率达到了74%，人们在共享数字红利的同时也出现了很多数据安全方面的新问题。中国科学院院士冯登国说，数据泄露、数据破坏和隐私泄露等问题都是数据安全面临的主要威胁。

“一个就是数据泄露，通过偷取窃听可能造成数据泄露，通过流量的分析，也可能造成数据泄露。第二个方面就是数据破坏，比如被篡改，可能造成破坏，比如系统跟设备感染病毒，也可能导致数据破坏。第三个方面就是隐私泄露。通过数据的分析、处理、推理，这些手段可能获得个人隐私的泄露，包括用户的身份、社交关系、属性、轨迹等。”冯登国说。

我国作为数据大国，目前正在加快建设数字基础设施，数据要素的价值和作用越来越凸显，而数据安全治理也已经迫在眉睫。那么，数据安全治理目前有哪些“妙招”呢？

国家互联网信息办公室总工程师孙蔚敏认为，网络数据安全管理是一项系统工程，涉及方方面面，需要加强统筹协调，尤其需要科学把握安全和发展，自由和秩序的辩证关系。

孙蔚敏说：“要加快出台网络数据安全管理条例等法规政策，建立健全数据分级分类保护、数据安全管理认证，个人信息保护、合规审计、数据出境安全管理等制度，从严整治违法违规收集使用个人信息等行为，不断强化数据安全保障体系和能力建设。”

近年来，针对数据安全治理，涌现出了一大批新技术，比如密文计算技术，基于风险分析的访问控制技术等。冯登国说，未来，应该构建一个矩阵式的技术体系，“对于每一个环节，比如说数据产生环节，它有它的技术，数据采集有它自己的技术，数据存储每一个环节都有自己的技术，这样就构成了一个矩阵式的技术体系。”

香港科技大学讲座教授、加拿大工程院及加拿大皇家学院两院院士杨强提出，以联邦学习为代表的隐私计算，已经成为解决数据安全与开放共享之间矛盾的重要技术路径。

杨强说：“联邦学习的主要概念是数据可用而不可见。举个例子，我们有一个中央服务器，当我们要计算一个大模型的时候，如果数据来自不同的终端，我们现在可以用一个联邦学习的算法，把每个地方计算出来的本地小模型加密，然后加以平均，最后经过多轮的计算可以更新大模型，同时本地的数据不用出本地。”