文章总结： 针对数据流通场景的安全挑战，本文指出传统静态防护模式适配不足。建议从四个维度优化治理：构建场景化法规与跨场景标准体系；融合AI与隐私计算打造动态可信环境；健全政府分级监管与企业履责的协同机制；制定伦理指南并建立安全效率平衡模型，以系统性思维实现安全可控与价值释放。 综合评分： 81 文章分类： 数据安全,政策法规,安全建设,技术标准

数据流通利用场景下的数据安全治理研究

原创

网络安全和信息化 网络安全和信息化

网络安全和信息化

2026年3月27日 17:09 北京

在数字经济蓬勃发展的当下，数据已成为关键生产要素，其流通利用效率直接影响经济社会的数字化转型。政务数据共享推动“高效办成一件事”改革深化，商业数据交易催生数据要素市场，公共服务数据开放助力普惠民生，跨境数据流动促进国际合作。然而，数据流通场景的复杂性（如多主体参与、多环节交互、多形态转化）使其面临严峻的安全挑战：政务数据跨部门共享中的权限滥用、商业数据交易中的产权模糊、公共服务数据开放中的隐私泄露，以及跨境数据流动中的主权冲突等问题，暴露出传统数据安全治理模式在动态流通场景中的适配性不足。为此，笔者根据工作经验，提出几点治理路径的思考。

数据流通安全治理的

优化路径

1.构建分层分类的法规标准体系

一是定制场景化规则。

根据政务、商业、公共服务、跨境流动等场景的风险特征制定差异化安全规范：政务数据共享需建立“需求导向+权限最小化”共享机制，明确部门间数据交互“负面清单”与“白名单”，推行“数据可用不可见”安全共享模式；商业数据交易应构建“确权—授权—追溯”全流程规则，要求数据提供方披露来源合法性证明，交易平台实施安全评估与风险分级，使用方限定数据用途并定期报告探索数据交易中的用益权与处分权分离机制；公共服务数据开放需推行“分级开放”制度，将数据分为无条件开放、有条件开放、禁止开放三类，对有条件开放数据采用“应用场景承诺制”，要求使用方提交用途声明并接受事后审计，完善脱敏标准，平衡开放利用与隐私保护；跨境数据流动需细化“数据分类分级+风险评估”出境管理体系，对关键数据实施“本地化存储为主、安全评估出境为辅”策略，对一般数据建立“白名单+快速通道”机制，并推动区域数据治理合作框架建设。

二是跨场景规则衔接。

建立全国统一的数据分类分级标准，明确不同场景下数据安全要求的转换规则，如政务数据向商业场景流通时的脱敏升级要求；制定数据流通安全治理通则，统一界定各场景中的主体责任、技术要求、管理流程，避免规则冲突；推动地方立法与中央政策衔接，明确“本地化存储”“安全评估”等要求的实施细则，增强规则可操作性。

2.推动技术创新与融合应用

一是构建动态安全技术体系。

研发基于人工智能的数据流监测平台，通过机器学习识别异常行为模式，实现风险事件自动预警与响应，利用图神经网络分析数据流通网络潜在风险传导路径；结合区块链与隐私计算技术构建“数据指纹+流转存证”溯源系统，确保数据每次流通的操作主体、时间、内容变化可追溯，针对跨境数据流动建立跨国区块链联盟，实现多国监管节点共同存证与审计；开发基于属性的访问控制（ABAC）技术，根据数据流通场景、主体身份、操作环境等动态调整权限，如商业数据转售时自动触发权限降级。

二是建设可信计算环境。

推广“数据不动模型动”流通范式，通过隐私计算技术实现数据共享交易中的“可用不可见”，如医疗数据共享中利用联邦学习协同训练模型、金融数据交易中通过安全多方计算获取聚合结果；建立隐私计算技术性能优化机制，降低大规模数据处理计算开销，提升流通效率。

3.健全多元协同治理机制

一是优化政府监管模式。

实施风险分级监管，根据数据流通场景风险等级（高风险跨境流动、中风险商业交易、低风险政务共享）差异化监管强度，对高风险场景增加检查频率与合规要求，对低风险场景推行“自我声明+事后审计”；构建“监管沙盒”，允许企业在受控环境测试新型数据流通模式，同步评估安全风险，开发政府监管大数据平台，整合监管数据，提升风险预警与协同处置能力。

二是强化企业主体责任。

企业应建立数据安全治理架构（DSG），统筹全生命周期管理；推行“数据安全责任保险”，通过市场机制倒逼企业提升安全投入，建立企业数据流通安全信用档案，将合规记录与市场准入、融资授信等挂钩，形成激励约束机制。

三是完善社会监督体系。

培育独立第三方认证机构，制定数据流通安全认证规范，开展资质认证与定期审计；支持行业协会制定自律公约，建立行业黑名单制度；拓宽公众参与渠道，设立举报奖励机制，鼓励用户监督企业违规行为，通过“政府购买服务”引入专业机构参与安全评估，提升治理专业性与透明度。

4.优化伦理治理与价值平衡

一是制定数据流通伦理指南。

明确数据流通“目的限定”“公平公正”“可解释性”等伦理原则，针对隐私计算、人工智能等技术应用制定伦理审查流程，要求企业部署前开展伦理影响评估（EIA），防范算法偏见与隐私侵害，如禁止金融数据流通中利用用户画像实施价格歧视或不合理授信。

二是安全与效率的动态平衡机制。

建立“数据流通安全—价值”评估模型，量化安全措施对数据利用效率的影响，避免过度管控；对公共服务数据开放等场景采用“风险效益比”分析，允许在严格监管下放宽脱敏要求，并配套实时监测与审计措施；推动成立跨领域“数据治理委员会”，由多方代表组成，定期评估场景安全治理强度，动态调整政策工具，实现“安全底线可控、价值充分释放”目标。

结语

数据流通利用场景的安全治理是一项系统性工程，需突破传统静态防护思维，从制度、技术、管理、伦理四个维度构建协同治理体系。

来源：《网络安全和信息化》杂志

作者：湖北省数据局  陈相龙

武汉大数据产业发展有限公司  何怀兵

武汉数安科技发展有限公司  沈冀平

（本文不涉密）

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