数据要素战略下的隐私保护技术研究

一、引言

信息技术的指数级发展将人类社会深度嵌入数据驱动范式，互联网、物联网及云计算等基础设施持续生成涵盖身份轨迹、行为偏好与健康档案等敏感维度的海量数据，在释放巨大经济与社会价值的同时，亦使隐私保护面临前所未有的系统性挑战。数据要素的集中存储、跨域流通及多场景复用显著放大泄露风险，频发的安全事件不仅侵蚀个体权益与公众信任，更可能冲击国家安全根基与社会稳定。在此背景下，如何通过创新隐私保护技术破解数据价值释放与安全保障的二元悖论，已成为推进国家数据要素战略亟待攻克的核心命题。

二、数据要素战略下的隐私保护的现状与挑战

2.1 现状分析

大数据时代隐私保护的重要性已形成全球共识，各国纷纷通过立法予以回应，如欧盟 GDPR 及我国的《数据安全法》《个人信息保护法》等，构建起初步的数据治理法律体系。技术实践上，传统方法（如数据加密、匿名化、访问控制）持续应用，新兴技术（如联邦学习、差分隐私）也加速发展并投入实践。然而，隐私泄露事件的持续高发表明，现有技术方案的有效性与法律法规的执行效力仍有待实质提升。

2.2 主要挑战

大数据固有的多样性(Variety)、海量性(Volume)与高速性(Velocity) 特征，深刻重构了隐私保护面临的挑战格局，并衍生出一系列复杂难题：

一是数据复杂性提升保护门槛。数据来源多元、结构异构（多样性）显著增加了隐私数据的精准识别、分类与统一管理难度，导致难以制定和实施普适、高效的隐私保护策略。

二是规模效应放大安全风险。 海量数据（海量性）的存储、处理与分析不仅消耗巨大资源，更成倍扩大了潜在的攻击面，使得数据泄露风险剧增。同时，数据的巨大体量本身蕴含的深度关联价值，成为新型隐私威胁的温床。

三是动态流动挑战静态管控。数据的实时生成、高速流转与跨域共享需求（高速性），使得传统静态的访问控制和权限管理机制失效。在动态的数据管道和复杂的多平台交互中，难以实时、精准地界定和控制数据的使用范围与目的。

三、数据要素战略下的主要隐私保护技术

3.1 基础数据保护技术：静态与传输防护

数据加密技术。作为隐私保护的基石，利用密码学算法（对称加密如AES，非对称加密如 RSA/Elliptic Curve，轻量级加密）对静态存储（Data at Rest） 和传输中（Data in Transit） 的数据进行加密，确保数据机密性。密钥管理是其安全性的核心环节。

数据脱敏技术。涵盖匿名化、泛化、假名化、令牌化、数据扰动等方法。通过移除、替换、泛化或扰动原始数据中的直接和间接标识符，降低数据集中的个人可识别性，常用于数据共享、开放和统计分析场景。需注意防范重识别攻击的局限性。

3.2 访问与使用控制技术：动态权限管理

访问控制技术。定义和执行“谁（主体）在什么条件下可以访问什么（客体）数据以及进行何种操作（权限）”。核心模型包括基于角色的访问控制（RBAC）、基于属性的访问控制（ABAC）和基于目的的访问控制（PBAC）。动态、细粒度、上下文感知的访问控制策略是满足复杂数据共享环境的关键。

可信执行环境技术。利用硬件辅助的安全隔离区域（如 Intel SGX, AMD SEV, ARM TrustZone），为使用中（Data in Use） 的数据和代码执行提供强安全保证。即使底层操作系统或云平台被攻破，T

EE 内的敏感数据和计算过程也能受到保护，是实现隐私计算的重要硬件基础。

3.3 隐私增强计算：数据价值释放与隐私保护的融合范式

隐私增强计算是一系列旨在允许数据在不被明文访问的情况下进行计算和分析的技术总称，是支撑数据要素安全流通与融合的核心范式：

联邦学习。允许多个参与方在本地持有原始数据的前提下，协作训练共享的机器学习模型。模型参数或梯度（而非原始数据）在参与方间加密交换，实现“数据不动模型动”或“数据可用不可见”，极大降低数据集中带来的隐私风险。

安全多方计算。基于密码学协议（如混淆电路、秘密分享、不经意传输），允许多个互不信任的参与方协同计算一个约定函数，且每个参与方仅能获知自己的输入和最终输出，无法获悉其他方的私有输入。适用于联合统计、隐私集合求交、联合查询等场景。

四、数据要素战略下隐私保护技术的应对策略

4.1 技术效能优化：破解安全-效率-效用三角悖论

性能开销攻坚。开发同态加密硬件加速芯片、轻量级多方计算协议，通过算法-硬件协同设计降低TB/PB 级数据流通场景下的计算/通信延迟。数据效用增强。设计差分隐私自适应噪声注入算法，构建基于隐私预算动态分配的效用优化模型，实现隐私强度与数据价值的帕累托最优。鲁棒性强化。研发联邦学习抗投毒防御模块、TEE 侧信道攻击检测工具链，建立对抗训练-形式化验证双轨保障机制。场景适配升级。推出模块化 PEC 方案库，支持按参与方规模、数据异构度、计算复杂度动态组装技术栈。

4.2 互操作体系构建：打通跨域协作经脉

标准统一行动。制定《隐私计算互联互通规范》强制标准，统一数据格式（Apache Arrow）、通信接口（gRPC）、认证协议（OIDC）。异构集成方案。开发 PEC 中间件平台，提供与主流数据中台（阿里DataWorks、华为DAYU）的即插即用式适配器。信任基础设施。搭建区块链赋能的TEE 远程认证网络，实现技术实施可审计、合规状态可验证。

4.3 制度创新突破：构建敏捷治理框架

法规-技术衔接。发布《隐私增强技术合规实施指南》，明确MPC/FL 等技术的法律效力边界与免责情形。跨境流动机制。建立以中国版 GDPR 认证为基准的跨境白名单，认可TEE+国密算法为合规传输路径。权责利配置模型。设计数据要素流通风险/收益分配矩阵，量化界定数据源、平台方、处理者的责任权重。

五、结论

数据要素战略的纵深推进将隐私保护技术推向兼顾价值释放与权利保障的核心地位。面对效能瓶颈、跨域协同障碍及制度适配等多重挑战，亟需构建技术融合创新（如联邦学习与差分隐私协同优化）、制度联动突破（涵盖标准互认、监管沙盒与权责框架）与生态体系支撑（依托公共平台、人才培育及PPaaS 模式）的三维协同机制。未来隐私保护技术将加速向基础设施化、动态治理化和价值引擎化演进，通过夯实数据流通信任基座、发展自适应防护体系、激活受限数据潜能，最终在技术合规量化映射、跨境认证互认及 AI 治理框架等关键领域持续突破，为构建安全与发展并重的高标准数据要素市场提供核心驱动力。

参考文献

[1] 孟学奇,杨丽. 大数据环境下的隐私保护技术研究[J]. 信息系统工程,2025(2):132-135. DOI:10.3969/j.issn.1001-2362.2025.02.036.

[2] 赵春丽. 大数据时代背景下网络安全的数据隐私保护与方法研究[J]. 软件,2025,46(3):141-143.DOI:10.3969/j.issn.1003-6970.2025.03.043.