《数据安全法》落地：催生“隐私计算”等新风口 万亿规模数据产业迎新机
6月，伴随着《数据安全法》表决通过，我国迎来第一部数据领域的基础性法律。作为一部关于数据安全的专门法，《数据安全法》落地在意味着数字经济监管趋严的同时，一些从事数据产业的企业也开始嗅到商机，预判新风口的到来。
《数据安全法》第二章“数据安全与发展”就透露出数据安全领域发展机遇的多种可能性，例如第十六条规定“国家支持数据开发利用和数据安全技术研究，鼓励数据开发利用和数据安全等领域的技术推广和商业创新，培育、发展数据开发利用和数据安全产品、产业体系。”
21世纪经济报道记者从多位数据产业从业者和行业观察人士了解到，自6月表决通过之后，企业内部很关注《数据安全法》，已经开始研判立法落地将为数据产业带来的发展机遇，响应国家倡议，顺势而为。具体而言，数据安全的产业机遇不能孤立看“数据”本身，更大的遐想空间在于技术和行业相结合，推动具体的场景落地，由此还可催生“隐私计算”等新技术新产业涌现。
多家券商研究机构也发表立法落地对产业积极影响的观点。民生证券指出，数据安全大势所趋，提出多项建设方向，有望转化为业绩增量；行业有望开启发展新篇章；建议关注工业软件、云计算、网络安全、人工智能等方向。
“数据安全管理”大方向
当前，5G、人工智能、云计算、大数据为代表的新一轮科技和产业变革正在快速兴起。根据工信部发布的统计数据显示，我国已建成全球最大5G网络，截至2020年底开通5G基站超过71.8万个，5G终端连接数超过2亿，2020年我国大数据产业规模超过了1万亿。
随着我国以领跑姿势步入5G和大数据时代，5G商用步伐提速需要海量数据的支持，这对数据安全保障也提出了新要求。
“5G时代数据生成的频率、容量等将大大超出以往，数据资产对内管理、对外开放的难度明显加大。《数据安全法》提出的数据分级分类管理，对数据的采集、存储、管理等有强指导意义，需要关注后续法规政策的具体落地情况。”大数据专家金天在接受21世纪经济报道记者采访时表示。
“建立数据分类分级保护制度”是《数据安全法》在第三章“数据安全制度”中提出的数据安全管理制度，也是本次立法最受关注的焦点之一。具体而言，第二十一条条款指出：“国家建立数据分类分级保护制度，根据数据在经济社会发展中的重要程度，以及一旦遭到篡改、破坏、泄露或者非法获取、非法利用，对国家安全、公共利益或者个人、组织合法权益造成的危害程度，对数据实行分类分级保护。”
可以预见，建立数据分类分级保护制度进一步促进数据安全管理解决方案落地。根据市场研究机构沙利文在《2020年中国数据管理解决方案市场报告》中指出，国家政策逐渐完善持续增益数字经济发展随着国家政策在个人信息保护、数据跨境流动、国家信息安全等方面的立法探索，企业与消费者对数据的重视度将进入新的阶段，激活对数据权利、数据隐私、数据安全等话题的讨论，倒逼数据管理解决方案的提供商在数据的数量、种类、速度和价值的产品维度之上，新增安全性作为新的开发方向。
在电子科技大学大数据研究中心主任周涛教授看来，数据分级分类已经比较成熟，落地不会有太大难度，企业只需按照数据的隐私安全不同级别、不同类型来管理，特别要对商业涉密信息的不同级别以及涉军事和国家秘密的不同级别进行管理，对存储介质所使用的设备、输入输出的设备等有相应要求，尤其在大型企业、军工单位，数据分级分类已经比较成熟。
周涛教授向记者表示：“《数据安全法》落地后，后续若在更大规模范围内对数据分级分类有更明确的要求，可能会使得在数据分类、分权限管理的工具性软件销售得更好。不过仅靠分级分类的数据管理要求，还不足以催生出新的行业方向。”
区块链行业机构火链科技CEO袁煜明则从数据价值的角度提供见解。袁煜明认为，建立数据分类分级保护制度，由此不同类型的数据资产将有不同保护机制，并或将有不同价值。
多位业内人士向记者解释道，数据资产区别于一般数据主要在于有较明确的从属、使用权限的，可产生潜在经济价值，数据资产可产生的价值既包括直接价值，例如金融行业高净值客户名单，也包括间接价值，例如电商掌握的用户数据可用于识别用户消费偏好。
火链科技CEO袁煜明表示，《数据安全法》提出推进数据基础设施建设，培育数据交易市场，制定政务数据开放目录，构建统一规范、互联互通、安全可控的政务数据开放平台，支持开发利用数据提升公共服务的智能化水平，这些相关战略规划将为数据资产提供更好的基础设施和交易市场，也意味着或将出现更多政务、公共服务领域的数据资产。
“隐私计算”新风口
《数据安全法》规定，数据处理包括数据的收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开等。立法第七条明确提到“鼓励数据依法合理有效利用，保障数据依法有序自由流动，促进以数据为关键要素的数字经济发展。”
在数据处理全链条中，周涛教授提到，数据在流通的过程中要保证安全是个比较复杂的问题，流通的方式有很多，如果数据整体地被下载，一般而言没有特别有效的方法保障其安全。他举例称，目前多采用数据水印，或者给定数据使用的介质、环境，即只能在给定的软件环境中读取数据，该软件只安装在指定设备上，这样数据的使用只能在特定设备上进行。
不过，周涛教授指出，这些方法本质上无法保证数据安全，“数据水印只能在数据泄露后根据水印溯源，形成一定威慑性；而控制数据使用的介质、环境，则会给数据使用带来极大的不便。”
数据加工、传输过程因涉及安全问题较为复杂，成为行业正在攻坚的技术难关。近一两年来，随着世界各国数据安全立法持续推进，“隐私计算”正在兴起成为保障数据安全的新技术领域，是让数据可用不可见。
“隐私计算”是“隐私保护计算”的简称，按照普遍定义，是指在处理和分析计算数据的过程中能保持数据不离开本地环境保障安全性，同时让数据需求方获得计算结果，有利于突破数据保护与产业应用的难题。
由微众银行和毕马威联合发布的《隐私计算行业研究报告2021》显示：“隐私计算受到大数据融合应用和隐私保护的双重需求驱动，也是目前国内外政策法规的必然要求。国内市场规模将快速发展，三年后技术服务营收有望触达100-200亿人民币的空间，甚至将撬动千亿级的数据平台运营收入空间。”
周涛教授向记者解释道，隐私计算技术、多方安全计算技术，在数据共享、交换和计算过程中，保障隐私不在过程中被获取。“这些都是比较新的数据流通、共享交易的方式，会催生新的行业，比如多方安全计算、隐私计算等基于数据交易需求所产生的新行业。”周涛认为。
金天也表示，隐私计算的行业机会值得关注，因为底层数据往往只是一个方面，算力、算法扮演着更重要的角色，隐私计算可以通过算力算法的改进，在技术上更好地实现数据开放与数据保护之间的平衡。
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