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大數據流通存隱憂 產業信任體系亟待建立

大數據
大數據安全難題幾乎已成業內共識。正如中國科學院院士、中國科學技術大學常務副校長潘建偉教授所說:“在對各式各樣的資源進行數據收集的時候,第一個挑戰便是互聯網的安全性,我們希望數據能夠被安全地收集。”在他看來,新量子革命或者量子通信的飛躍,也是為了能夠更加安全和有效地進行大數據分析。

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就在今年10月,始于美國東部的“DDoS攻擊”席卷了整個美國,引起了人們對數據安全的恐慌,大數據安全問題逐漸暴露。在第三屆世界互聯網大會的大數據分論壇上,中國科學院秘書長鄧麥村在致辭中指出,如何突破大數據關鍵技術,如何運用大數據推動經濟發展、完善社會治理,如何在推動大數據發展的同時確保信息安全,已成為世界各國和各行業普遍關注的熱點問題。

鄧麥村還呼吁,產業各方要在大數據理論、方法及關鍵應用技術等方面進行探索,不斷提升數據分析處理能力、知識發現能力和輔助決策能力,形成安全可靠的大數據體系。

大數據安全難題幾乎已成業內共識。正如中國科學院院士、中國科學技術大學常務副校長潘建偉教授所說:“在對各式各樣的資源進行數據收集的時候,第一個挑戰便是互聯網的安全性,我們希望數據能夠被安全地收集。”在他看來,新量子革命或者量子通信的飛躍,也是為了能夠更加安全和有效地進行大數據分析。

中國信息通信研究院總工程師余曉暉在演講時也表示,在釋放大數據潛能時,如何解決安全和信任問題成為當務之急。

安全與信任問題形勢嚴峻

在我國,數據交易產業剛起步。2015年4月,國內第一家數據交易平臺——貴陽大數據交易所才正式上線。截至2016年10月,我國已經建成并運營的大數據交易所(或交易平臺)已經超過10家。

余曉暉透露,預計到2017年年中,大數據交易所(或交易平臺)將達到15~20家。可以說,平臺建設正處在井噴期,而且平臺的變現能力正在得到穩步提升。值得注意的是,隨著流通環節的加強,就個人數據收集角度而言,海量的數據收集難度比較大,收集過程中透明度也比較低。

余曉暉指出,在數據分析過程中,通過對數據的深度挖掘分析,可以形成用戶畫像,將給個人隱私帶來威脅,并且在流通環節,由于多方主體的介入,使得數據轉移的控制力差,數據泄露的風險正在加劇。

他還強調,在數據交易方面,由于缺乏統一的數據交易規則,也存在一些問題。一是數據的權屬不明確,交易標的爭議也很大;二是由于數據的定價模式不統一造成數據資產的評估存在困難;三是數據安全問題比較突出,如何確保數據在交易過程中不被泄露、竊取、篡改、復制是當前需要解決的重要問題;四是數據交易監管機構未明確。

信任體系建設需克服三大難題

正如余曉暉所言,目前數據交易平臺建設正處井噴期,但是數據資源交易機制、定價機制以及規范交易行為的舉措都尚未明確。余曉暉呼吁,規范的大數據流通信任體系亟待建立,建立規范的大數據流通信任體系需要解決三大問題。

一是數據權屬問題需要得到準確界定。從傳統意義上來說,數據的所有權應當屬于數據的原始提供者。但基于原始的用戶數據,在去除個人身份屬性之后,如何劃分數據主體、與數據控制者的產權邊界,亟待業界統一認知。

二是數據隱私保護問題需要大力規范。目前,基于大數據對用戶的行為特征進行分析并得出用戶偏好的營銷行為已經廣泛開展。然而,與此相關的個人隱私泄露問題也被廣泛探討。對公民個人信息的保護,與數據的獲取和使用存在天然的不協調,這方面的法律法規亟需完善。

三是數據流通各環節標準缺乏統一共識。一件商品越標準化,對其進行交易就越方便。然而,由于數據本身的屬性,其清洗、分析、存儲、定價等問題都存在一定特殊性。數據買方事先無法獲知數據使用的效果,因而無法評判數據價格的合理性,導致數據買方需求不足。

責任編輯:武曉燕 來源: 企業網D1Net
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