1附件企业数据资源入表指南第一章 引言为服务数字经济发展，规范企业数据资源相关会计处理，根据中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见（以下简称数据二十条）、财政部企业数据资源相关.
2025-09-04
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1开篇开篇2025 年，全球数字经济规模突破 65 万亿美元（IDC,2025），数字经济发展速度快、辐射范围广、影响程度深，其影响力已从“重组要素资源”升维至“重塑国际权力结构”。数据作为新型生产要.
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RISC-V 大数据行业发展调研报告大数据行业发展调研报告中国中国电信股份有限公司研究院电信股份有限公司研究院二零二零二五二五年年四四月月引言引言随着数字化时代的到来，大数据已经成为推动各行各业发展的.
2025-09-02
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DSMM 产业发展研究报告（2025）2025 年 8 月贵州大数据安全工程研究中心目录前言.11 引言.22 DSMM 产业.52.1 产业定义.52.2 产业组成.82.2.1 DSMM 技术服务.
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前 言党的十八大以来，以习近平同志为核心的党中央高度重视我国新一代人工智能发展。习近平总书记深刻把握世界科技发展大势，洞察人工智能的战略意义，在二十届中央政治局第二十次集体学习时指出，“人工智能作为引.
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数据标注产业发展研究报告数据标注产业发展研究报告(2025(2025 年年)中国信息通信研究院人工智能研究所中电信人工智能科技（北京）有限公司2025年8月版权声明版权声明本报告版权属于中国信息通信研.
2025-09-01
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2025-09-01
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2025-08-31
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2025年8月中国第三方IDC行业财务数据回顾及未来展望目 录1前言32中国第三方IDC行业发展现状53营业收入增速放缓，毛利率呈现回升94行业整体转亏为盈，仍需警惕减值风险145客户集中度偏高，盈利.
2025-08-20
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数据安全国家标准体系（数据安全国家标准体系（20252025 版）版）（征求意见稿）全国网络安全标准化技术委员会秘书处全国网络安全标准化技术委员会秘书处 2025 年年 8 月月 I 前 言 根据中.
2025-08-19
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湖北省可信数据空间联盟20250城市可信数据空间建设指南及实践报告（简版）8参编单位（排名不分先后）参编单位（排名不分先后）软通智慧科技有限公司湖北省大数据中心武汉大学数字商务与产业研究中心武汉数据智能研究院参编人员（排名不分先后）参编人员（排名不分先后）林镇阳陈鹏吴慧胡鑫莫慧婷吴江贺超城胡忠义孟华欧桂燕卢文军杨建豪冯金平饶飘雪罗根照张学广杨旭青刘波蔡承源李元勋目 录1 前言.12 城市可信数据空间发展现状及趋势.12.1 数据要素市场建设新要求.12.1.1 国际数据可信流通发展现状.22.1.2 国内数据可信流通发展现状.42.1.3 数据可信流通的困难与挑战.52.2 总体技术要求与发展趋势.72.2.1 可信数据空间的定义与核心能力.72.2.2 可信数据空间相关技术标准现状.82.2.3 行业与地方的可信数据空间建设实践.142.2.4 发展趋势与未来方向.143 城市可信数据空间总体设计.173.1 业务架构.173.2 功能架构.194 城市可信数据空间建设内容.214.1 可信数据空间门户.214.1.1 数据目录.214.1.2 数据服务.224.1.3 用户中心.234.1.4 租户空间.244.2 可信数据空间运营平台.254.2.1 主体接入与管理.264.2.2 数据资源接入与管理.274.2.3 数据产品管理.284.2.4 数字合约.294.2.5 使用控制.304.2.6 运营监测.304.3 租户空间服务平台.314.3.1 租户空间管理.324.3.2 数据开发工具管理.334.3.3 租户空间运维.344.4 数据开发利用平台.354.4.1 使用安全.364.4.2 使用环境.374.4.3 数据开发系统.384.4.4 接口开发系统.394.4.5 数据标注系统.404.5 接入连接器.414.5.1 身份管理.414.5.2 数据资源管理.424.5.3 数据产品管理.434.5.4 数据交付.444.5.5 计量计费.454.6 可信数据空间监管平台.464.6.1 生态主体监管.464.6.2 数据资源接入监管.474.6.3 数据产品流通监管.484.6.4 数据应用监管.494.6.5 监管分析服务.505 城市可信数据空间运营模式及典型案例.525.1 运营服务模式.525.1.1 供需撮合服务（平台中介收益）.525.1.2 基础设施服务（硬件与资源租赁/销售）.535.1.3 数据治理与赋能服务（专业服务收益）.535.1.4 数据产品开发与销售（直接产品变现）.545.2 典型案例.555.2.1 数据空间支撑市级公共数据授权银行跨域受控使用，助力银行精准营销.555.2.2 数据空间支撑大模型训练场景中的语料数据跨域流通使用.585.2.3 数据空间支撑产业/供应链/公共数据跨域多方融合流通使用，赋能供应链金融.601/681前言随着企业数字化转型和智能化水平的提升，数据成为重要的生产要素，影响着生产、生活方式和社会治理。一方面，随着国家数据基础设施建设指引 可信数据空间发展行动计划（2024-2028 年）等政策文件的密集发布，可信数据空间建设的紧迫性、重要性直线上升；另一方面，围绕着可信数据空间的国家标准、行业规范、建设指南文件持续发布，从建设试点城市到给予地方专项债、超长期国债、中央预算内资金补贴等“真金白银”的支持，可信数据空间不再是“空中楼阁”，而是具备超 30 亿元市场规模（IDC 预测）、且仍爆发式增长落地的数据基础设施建设项目。作为兼顾数据流通与数据安全、隐私保护的重要数据基础设施，可信数据空间通过构建安全、可追溯的数据流通机制和规范的交易体系，持续释放数据潜力，推动数字化高质量发展。以建设可信数据空间为目标，本白皮书提供了城市可信数据空间的全面信息，从发展现状及趋势、总体设计、建设内容、关键技术、运营模式及典型案例等方面进行深入介绍，以展示产品的独特价值和竞争力。2城市可信数据空间发展现状及趋势2.1 数据要素市场建设新要求在数据经济浪潮席卷全球的当下，数据已经跃升为推动社会经济2/68发展的新型关键生产要素。随着数字经济发展在各国战略层面的地位日益凸显，数据要素的战略价值已经成为各国驱动经济增长，重塑国际竞争优势的核心引擎。然而，数据要素巨大的经济与社会潜能并非自然释放其价值实现的关键路径在于数据要素的高效、安全、可信的流通体系。这种体系是激活沉睡资源的基础前提，更是推动跨域融合创新、赋能智能化产业升级、构建安全可控数据生态体系的核心纽带。当前，全球各主要经济体通过顶层战略设计与技术攻坚双轨并行，加速构建可信数据流通的规则体系与技术底座。2.1.1 国际数据可信流通发展现状全球数据要素流通实践存在三种主流模式，其核心差异主要来源于价值观念与技术路线的战略性选择：（1 1）欧盟）欧盟欧盟致力于建立统一的数据空间和数据共享机制，通过数据治理法案明确了数据要素流通信任度机制和主权优先的规制框架，并强调“数据利他主义”机制，其要求企业在共享公共数据时需通过政府认证的数据中介机构，承担搭建多元主体之间数据要素流通桥梁的角色。在技术实现上，欧洲 GAIA-X 项目构建了一个基于共同标准的、透明的数据基础设施生态，创建覆盖工业、医疗、交通等多个行业的跨域数据空间，并且通过 IDSA（国际数据空间协会）的分布式架构与认证体系，在技术上强制执行“数据不出域”规则即原始数据保留于本地域内，以确保数据的主权可控性。3/68（2 2）美国）美国美国则奉行自由流动和市场驱动的原则，大力发展数据的开放共享。虽然在可信数据流通与空间构建方面暂时没有国家级的顶层战略，但在政府、企业和国际合作层面建立了行之有效的共享实践。各州级政府或行业监管机构各自行制定相关政策保障数据的互通共享与隐私安全，为数据价值释放奠定了相应的基础。在技术实现上，美国的大规模云服务提供商奠定了以云原生架构为基础的统一的数据开发技术路径。同时，API 经济的深度渗透成为跨系统、跨组织数据交换的核心通道，实现数据的按需调用与实时集成，极大提升了数据要素流动效率与价值转换速度。（3 3）日本）日本日本作为亚洲代表国家之一，数据可信流通和数据空间建设都是在一系列国家战略、法律法规、执行标准的指导下进行的。内阁主导的数字社会形成基本法确立“个人数据控制权优先”原则，同步由经济产业省牵头构建分行业数据信托框架（如医疗、制造、金融领域），允许企业通过经认证的第三方数据银行实现敏感数据的安全交换与价值挖掘。在技术实现上，日本采取政府主导的混合架构模式以国家级云平台实现跨域数据的集中式治理与安全审计，同时通过分布式联邦计算架构支撑产业端的本地化数据处理与应用。这种“集中管控规则、分布执行应用”的双层体系，本质是政府以制度赋权与制度监管为手段在数据确权、流通、应用、分配等核心环节实施深度4/68干预，形成对数据要素全周期运行的主控型治理闭环。2.1.2 国内数据可信流通发展现状中国将数据视为与土地、劳动力、资本、技术并列的第五大生产要素，近年来大力推进数据要素市场化配置。其以关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见（即“数据二十条”）为顶层设计，明确以数据产权、流通交易、收益分配、安全治理为核心的数据基础制度体系成为国家战略重点，为数据要素流通提供了清晰的政策导向和制度保障。其次，关于完善数据流通安全治理 更好促进数据要素市场化价值化的实施方案 进一步构建了数据流通的安全治理规则体系，明确企业数据流通负面清单，并对 18 类通用数据推出分类分级开放机制，划定数据流通的合规边界。同时，实施方案首次提出“原始数据不出域、数据可用不可见、数据可控可计量”的三位一体范式，以保障数据要素安全流通的原则底线。在此基础上，中国在数据要素市场发展的过程中持续深化与细化各环节的实施准则，一系列配套的法律法规、地方政府自主实践与行业标准规范相继出台，共同完善数据要素可信流通全周期的治理规范。国家数据局的挂牌成立象征着中国数据要素市场进入统筹主导、协同推进的政策主导型阶段，同时北京、上海、深圳、贵阳等多地数据交易所的蓬勃发展与创新实践，则通过场景验证为数据要素流通利用的各关键环节积累宝贵的经验，也为全国统一数据大市场提供了可参考、可复制的解决方案。5/68中国数据要素流通市场呈现政策驱动与实践探索相辅相成的鲜明特征。公共数据授权运营作为数据流通开放的突破口，将沉淀的政务数据转化为赋能经济社会发展的核心资产，广东、浙江等地方先行探索实践，通过因地制宜的不同授权机制广东建立省级政务数据统一开发平台，浙江按场景授权释放民生数据价值，共同为医疗、交通、金融、能源等领域的数据融合应用打造示范性样本。其次，大数据集团、大型企业集团、产业联盟等主体积极构建区域级、行业级可信数据空间，其中，广东依托韶关数据中心构建“数字低空”行业空间，重庆聚焦电子信息产业打造垂直数据枢纽，上海在金融等领域探索专业空间范式，北京在经开区开展数据基础制度先行先试，贵州更将企业数据空间纳入数字经济创新区建设核心任务。这些省市以地方差异化实践承载国家制度框架落地，通过共识规则和可信机制实现数据资源的生态化共享与可控化流通，为区域协同与产业升级提供制度化的数据流通载体。2.1.3 数据可信流通的困难与挑战在各类配套政策逐渐出台落地、各省市实践如火如荼的同时，数据要素可信流通的发展道路上仍然面临着诸多困难与挑战，亟待突破。（1）技术兼容性差且成本高昂隐私计算、区块链、可信执行环境等可数据要素流通技术发展尚未成熟，不同技术路线、不同厂商的解决方案存在协议不兼容、接口不统一等问题，阻碍了跨平台、跨生态的数据互联互通。目前，该领6/68域技术仍在迭代更新中，其真实性能、安全性、并发性、稳定性仍需验证，各生产厂商需投入更多成本研发创新，以保证产品的持续迭代与优化。同时，由于技术解决方案的成本投入较高，对中小企业的技术能力和资金能力构成挑战，短时间内无法达到数据可信流通的“普惠化”。（2）数据安全、隐私保护和合规风险随着数据安全法个人信息保护法等相关法律法规的相继出台，数据流通参与主体的合规责任逐渐被社会所重视。已有的细颗粒度分级分类标准依旧无法精确对应潜在的不合规场景，其普适性和可操作性仍需迭代完善。数据要素流通全周期过程中经历多个环节与主体，其安全状态与责任义务会动态变化，如何实现全链条的安全监控、风险评估与及时响应，确保数据流通可控、合规责任可追溯，该路径机制仍在初步探索中。（3）数据要素价值评估标准缺失与数据质量参差不齐数据价值具有高主观性和高场景依赖性，缺乏统一、公认的价值评估标准机制。数据资产如何计量，且如何评估其经济价值仍处于理论探索阶段。其直接导致了数据交易的买卖双方难以达成定价共识，交易成本高。同时，数据要素市场仍面临供需失衡，供给侧的高质量数据资源不足，无法达到需数端的用数要求，企业双方被迫进行身份核验、数据溯源、确认资产真实性、保障数据治理成熟度等多个环节，严重影响数据流通效率，进而抑制了要素市场化配置的整体效能。7/682.2 总体技术要求与发展趋势数字经济时代，数据已成为继土地、劳动力、资本和技术之后的第五大生产要素，但数据价值释放仍面临“不敢共享、不愿共享、不能共享”的困境，为促进数据资源的跨主体流通、共享利用与合规运营，可信数据空间作为支撑数据要素安全流通的新型基础设施应运而生。随着中共中央、国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见与可信数据空间发展行动计划（20242028 年）等政策文件的密集发布，标志着我国可信数据空间建设已进入系统化布局阶段，其总体技术要求与发展趋势也逐渐形成。2.2.1 可信数据空间的定义与核心能力依据国家数据局发布的可信数据空间发展行动计划（20242028 年），可信数据空间是基于共识规则，联接多方主体，实现数据资源共享共用的一种数据流通利用基础设施，是数据要素价值共创的应用生态，是支撑构建全国一体化数据市场的重要载体。可信数据空间必须具备数据可信管控数据可信管控、资源交互资源交互、价值共创价值共创三大核心能力：（1）数据可信管控能力：支持对空间内主体身份、数据资源、产品服务等开展可信认证，支持对数据流通利用全过程动态管控，支持实时存证和结果追溯。可通过加密、隐私计算（如联邦学习、密态计算）等技术，实现数据“可用不可见”，保障全流程可追溯，具体8/68包括数据分类分级管理、使用控制、身份认证与授权等内容。（2）资源交互能力：支持不同来源数据资源、产品和服务在可信数据空间的统一发布、高效查询、跨主体互认，实现跨空间的身份互认、资源共享和服务共用。可通过数据标识、元数据智能识别和语义发现等技术提升数据流通效率，具体包括数据目录管理、接口协议标准化、数据质量评估等内容。（3）价值共创能力：支持多主体在可信数据空间规则约束下共同参与数据开发利用，推动数据资源向数据产品或服务转化，并保障参与各方的合法权益。可通过智能合约等技术自动分配收益，形成可持续的生态协作，具体包括数据产品开发环境、流程管理、价值评估与收益分配机制等内容。2.2.2 可信数据空间相关技术标准现状2.2.2.1 可信数据空间 技术架构2025 年 4 月 30 日，全国数据标准化技术委员会发布可信数据空间 技术架构（TC609-6-2025-01），作为中国国家层面首份可信数据空间技术文件，该标准规范了可信数据空间技术架构，明确可信数据空间在国家数据基础设施中的定位，描述了可信数据空间作为一种数据流通利用基础设施的核心技术特征、最小功能集合以及关键业务流程。从技术组成角度，可信数据空间以数字合约、使用控制技术为核心，以数据跨主体流通使用的可信（符合预期）为目标。通过数字合9/68约技术描述特定参与方对数据内容、使用方式、使用次数等流通利用行为预期并达成共识；通过集成在特定软硬件环境中的使用控制技术对算法、应用进行控制和审计，实现数据访问、分析、计算等行为的管控，保证数据的流通利用过程符合预期。从系统构成角度，可信数据空间系统主要由可信数据空间服务平台和可信数据空间连接器组成。其中可信数据空间服务平台是可信数据空间运营方运营可信数据空间的支撑平台，为可信数据空间参与方进行数据流通和使用的基础服务；可信数据空间连接器是可信数据空间各参与方加入可信数据空间生态的入口系统，支持数据提供方、使用方、服务提供方通过可信数据空间连接器提供数据、使用数据以及提供第三方增值服务，是实现依据数字合约进行控制的载体。图 2-1 可信数据空间技术架构可信数据空间服务平台包括身份管理、连接器管理、目录管理、10/68数字合约管理、数据空间管理、审计清算、数据交易、数据开发、数据托管等功能，其中数据交易、数据开发、数据托管三部分功能（图中虚框）为可选功能，其他部分为可信数据空间应具备的功能。2.2.2.2 可信数据空间标准体系建设指南（2025 年版）2025 年 6 月 29 日，由可信数据空间发展联盟组织 120 家成员单位共同完成的可信数据空间标准体系建设指南（2025 年版）正式发布，构建一套体系完备、层次清晰、协同高效的标准框架，将可信数据空间标准体系结构划分为“A 基础共性”、“B 资源交互”、“C 可信管控”、“D 价值共创”、“E 建设运营”、“F 应用推广”等 6 个部分：图 2-2 可信数据空间标准体系结构图11/68 基础共性标准（A）：位于标准体系底层，包含基础通用、共性参考、安全合规、测试评估、人员管理等，统一概念与安全底座。资源交互标准（B）：打通接口、统一协议，实现跨域数据高效流通，包括资源发布和发现、资源流通两大类。可信管控标准（C）：贯通规则链条，构建可信流通与可控使用闭环，涵盖接入认证、过程管控、存证溯源三大类。价值共创标准（D）：支撑多方参与，促进数据资源向数据产品或服务转化，包括服务方接入和协同、数据产品和服务开发利用、商业价值三大类。建设运营标准（E）：规范系统部署与运维流程，支撑空间工程化复制，聚焦技术系统与运营规则两大类。应用推广标准（F）：针对企业、行业、城市、个人、跨境五类空间，提供分类建设指南，解决数据孤岛、权属不清、安全合规等问题。2.2.2.3 可信数据空间 能力要求2025 年 7 月 1 日，可信数据空间发展联盟（TDSA）牵头编制的标准可信数据空间 能力要求正式发布，该标准提出“1 5”能力框架模型，以“可持续运营”为核心驱动力，从场景应用、数据资源、生态主体、规则机制、技术系统五大核心要素面向可信数据空间运营者提出相关能力要求。可信数据空间参考架构框架由数据提供方节点、数据使用方节点、12/68数据服务方节点和中间服务平台构成，如下所示：图 2-3 可信数据空间参考架构框架中间服务平台与数据提供方节点、数据服务方节点、数据使用方节点之间进行管控流信息交互。中间服务平台与数据提供方节点之间的管控流包含元数据、合约、日志存证与溯源、数据标识等信息。中间服务平台与数据使用节点/数据服务节点之间的管控流包含数据产品和服务、合约、日志存证与溯源等信息。数据提供方节点可以直接和数据使用方节点进行数据流交互，也可以借助数据服务方节点进行交互，其中数据服务方节点可以提供供需撮合、托管运营、委托/联合开发等服务。数据提供方、使用方、服务方等节点三层包含的功能模块如下图所示：13/68图 2-4 中间服务平台架构（1）可信管控层：提供身份认证与管理、数字合约与履约管理、使用管控、存证溯源等功能，确保数据在可信数据空间内的安全合规流通和使用。（2）资源交互层：要提供数据的采集、预处理接入、存储、管理、使用和销毁等功能，支持数据提供方和数据使用方在可信数据空间中对数据资源的有效管理和使用。（3）价值共创层：为可信数据空间的参与方提供数据开发、分析和应用的环境和工具，支持参与方开发数据产品和服务，促进价值共创。主要功能包括：提供节点运营、服务协同、数据产品开发、应用场景支持等。14/682.2.3 行业与地方的可信数据空间建设实践2.2.3.1 医疗健康领域北京市医药健康可信数据空间于 2025 年 3 月 28 日正式揭牌，依托海淀区顶尖医疗资源、丰富人才储备及先进 AI 技术等综合优势，旨在构建安全可控的数据流通生态，充分释放医疗健康数据要素的潜能，并推动建立了医疗数据可信流通技术规范生物医药研发数据使用指南人工智能辅助诊断数据质量标准三项行业标准。2.2.3.2 交通物流领域2025 年 6 月江苏省互联网协会发布的面向多式联运的可信数据空间建设技术规范（T/JSHLW 0042025）规定了可信数据空间的技术架构，包括基础设施层、数据交互层和应用服务层，以及数据采集、传输、共享、分析与应用的技术要求，旨在规范多式联运场景下可信数据空间的建设，以促进数据的安全、高效流通与协同应用。2.2.3.3 城市2025 年 4 月 10 日，重庆市正式发布城市可信数据空间，该数据空间以区块链、隐私计算、密态计算等前沿技术为核心，强化可信管控、资源交互与价值共创能力体系，积极挖掘医保数据作为新的生产要素在科技创新、经济发展和政府治理等方面的应用价值和赋能潜力。2.2.4 发展趋势与未来方向可信数据空间作为数据要素市场化配置的关键基础设施，其技术15/68要求与发展趋势呈现出明显的融合化、场景化和生态化特征。国家层面的技术架构与标准体系为可信数据空间建设提供了统一的技术框架和实施路径，而各行业、各地方则根据自身特点进行了差异化创新。未来，可信数据空间将在技术融合深化、跨空间互联互通、国际标准对接等方面持续发展，以“可连接、可管控、可共创、可保障”的标准体系为基础，可信数据空间将有效解决数据流通中的信任问题，推动数据要素从“资源”向“资产”转化，为数字经济高质量发展注入新动能。2.2.4.1 技术架构设计原则（1 1）分层与模块化分层与模块化可信数据空间连接器主要集成数据交付、隐私计算、动态权限控制等功能，支持轻量化部署，而可信数据空间服务平台负责身份管理、连接器注册、目录管理、数字合约协商、行为审计等功能。（2 2）数据安全与合规数据安全与合规依据数据安全法等相关法规划分数据敏感等级，制定差异化管控策略，保障数据安全分级，并采用动态使用控制实现细粒度权限管理，同时记录数据从发布到使用的全流程操作，保障全生命周期审计。2.2.4.2 关键技术选型策略隐私计算技术：采用联邦学习、多方安全计算、可信执行环境等方式来适应不同的应用场景。16/68区块链技术：从共识机制、身份管理、存证技术等多种方式来保障身份动态认证、数据不可篡改。数据安全技术：从数据脱敏、加密传输、数据访问控制及数据使用控制等多种方式来实现细粒度的权限管理，保障数据安全。2.2.4.3 互联互通与标准化路径（1 1）接口协议标准化接口协议标准化遵循统一的数据模型、元数据规范、API 接口标准、身份认证协议，支持不同可信数据空间之间、以及可信数据空间与外部系统之间的互联互通。（2 2）跨空间数据交互跨空间数据交互通过区块链网络构建分布式信任，实现跨空间身份互认与资源共享，支持数据空间内部流通管理和跨数据空间的流通管理。（3 3）数据主权与跨境流通数据主权与跨境流通探索数据分类分级与本地化存储要求，建立高效合规的跨境流动机制，降低数据跨境流通的国际化成本。17/683城市可信数据空间总体设计3.1 业务架构图 3-1 城市可信数据空间业务架构空间监管方：负责制定城市可信数据空间的相关标准与规范，通过监督管理确保各方行为合规，对违规行为进行处理，同时根据城市区域发展和政策变化更新标准，并统筹协调各角色关系，保障城市数据空间有序运行。空间运营方：负责城市可信数据空间的平台维护工作，保障系统稳定运行。空间运营方不仅支撑医疗健康、交通运输、能源矿产等场景的应用开发，也可为数据提供方、使用方、服务方等各方提供供需撮合、数据加工的平台，在为城市数据场景提供开发利用平台服务的同时保障数据安全。数据提供方：按要求采集并提交相关需求数据，并基于接入连接器开展数据质量管控、数据授权管理、数字合约签订、数据更新及维18/68护等相关服务，同时保障数据要素流通交易各环节的数据安全。数据使用方：按要求提交数据需求清单，并基于接入连接器开展数据授权申请、数字合约签订、数据产品开发等相关工作，同时保障数据要素流通交易各环节的数据安全。数据服务方：基于城市可信数据空间的数据为数据提供方、使用方提供多样化服务，如：数据治理、产品开发、数据分析等，通过研发技术研发迭代不断提升服务质量。可信数据空间与公共数据授权运营平台可信数据空间与公共数据授权运营平台（授权平台）建立了深度协同关系，以合规性框架互认为基础：授权平台对可信数据空间的公共数据接入申请进行合规初审，依据公共利益优先、最小必要等原则界定授权清单，同时双方建立运营资质互认机制（如 ISO27701 认证、隐私计算能力证明），实时同步资质变更；通过全流程业务协同机制实现贯通：授权平台同步公共数据目录至可信数据空间形成融合目录体系，用户通过可信数据空间提交申请后由授权平台进行三级审批，动态发放绑定权限的“授权令牌”，在开发环节可信数据空间需集成授权平台认可的隐私计算工具（如联邦学习）搭建兼容沙箱确保公共数据“不出域”，衍生产品需经双方双重审核并由授权平台发放备案编号方可交易，对于含公共数据成分的产品交易则采用“基础授权费 使用分成”模式，交易系统实时对接并执行按月公示的四级收益分配；辅以监管审计联动强化约束：双方共建区块链联盟链实现全链路30 年存证（涵盖接入、开发、交易全流程），建立跨平台安全事件19/6824 小时响应机制及联合安全演练，授权平台定期对可信数据空间开展合规审计（覆盖数据使用范围、隐私保护、收益分配等），并联合发布年度审计报告向社会公开运营合规性；最终形成“授权有界、使用有序、监管有效”的生态，在保障公共数据安全可控的前提下，提升城市数据资源的协同开发效率与价值转化能力。3.2 功能架构城市可信数据空间场景需求为导向，通过租户空间、数据开发、流通监管等平台化服务，在统一身份登记、目录标识和接口要求（三统一）的规范下，安全、有序地管理和利用公共数据、行业数据资源，构建集数据汇聚、开发、流通、监管、应用于一体的可信数据生态体系。其核心特点是场景驱动、平台赋能、统一支撑、资源融合、安全可控。城市可信数据空间功能架构如下图所示：20/68图 3-2 城市可信数据空间功能架构1、基础设施层：提供底层支撑。网络基础设施层确保连接畅通，存算力基础设施层提供数据处理与存储能力。2、数据资源层：聚焦数据整合，涵盖公共数据资源与行业数据资源，为上层应用提供规范数据。3、支撑层：包括身份管理、目录管理、标识管理，通过三统一确保生态主体与数据资源的可追溯性及与其他流通利用基础设施的互联互通。本层不在此项目建设范围，可信数据空间运营平台复用此层三统一能力。”4、业务服务层：为上层应用场景提供平台化服务能力，包括多个平台，是城市可信数据空间的核心。可信数据空间门户为空间统一入口，提供数据目录、服务入口及用户中心等交互功能；可信数据空间运营平台承担核心运营职能，包括用户登录、运营监测、使用存证、数据资源接入管理、事件监控告警、消息系统等功能；租户空间服务平台不同生态主体提供独立的虚拟工作环境（租户空间），支持空间生命周期管理、成员管理、功能权限管理；数据开发利用平台提供强大的数据加工与应用开发能力，包括数据开发工具管理（标签配置）、数据开发系统、接口开发系统、数据标注系统，支持在安全保障下的数据加工处理；可信数据空间监管平台实现生态主体、数据接入、产品流通及应用的全流程监管；接入连接器负责使用控制下的跨域数据安全传输。21/685、场景应用层：聚焦具体业务价值实现。包括城市治理、金融服务、交通运输、应急管理等应用方向，将上层功能转化为实际业务价值。此外，安全保障体系贯穿各层，尤其强调使用控制和控制策略执行，确保数据全生命周期安全；标准规范体系为整个架构的互联互通、安全可信提供制度保障。4城市可信数据空间建设内容4.1 可信数据空间门户可信数据空间门户作为城市可信数据空间信息集成公开、用户注册审核、租户空间申请的网络入口，旨在为城市可信数据空间的数据提供方、数据使用方、数据服务方提供一站式、便捷可操作的互联网体验。可信数据空间门户主要包含数据目录、数据服务、用户中心、租户空间等功能模块，能为多元用户提供新闻资讯、典型案例、数据资源及服务查询、链接可信数据空间管理平台、租户空间服务平台等服务，同时可信数据空间门户作为连接用户与互联网生态的角色，通过信平衡信息广度与用户需求，成为用户接入城市可信数据空间的起点，以便吸引更多企业和机构入驻到可信数据空间中。4.1.1 数据目录数据目录旨在为用户提供高效、透明的数据资源与产品发现与管22/68理服务。数据目录分为数据资源目录和数据产品目录两部分，通过分类导航、浏览和搜索功能，帮助用户快速定位所需数据。数据资源目录展示了平台内汇聚的各类数据资源的元数据信息，包括名称、提供方、主题、更新时间、数据格式、数据量、安全等级等，确保用户能够全面了解数据的来源、内容和合规性。数据产品目录则聚焦于经过加工和封装的数据产品，提供产品名称、提供方、功能描述、适用场景、接口规范、订阅方式等详细信息，方便用户评估和选用符合需求的数据产品。通过这两类目录，平台不仅保障了数据资源的可信与合规，还为用户提供了便捷的数据发现与获取途径。数据资源目录的设计注重数据的标准化与可追溯性。平台对数据资源进行严格的分类管理，确保每一条数据资源都附带完整的元数据信息，方便用户理解其内容和用途。同时，平台通过动态更新机制，确保数据资源的时效性，避免用户使用过时或无效的数据。数据产品目录则进一步提升了数据的可用性，通过封装和标准化处理，将原始数据转化为可直接应用的产品，如 API、数据集等。这些产品不仅具备明确的功能描述和使用场景说明，还提供了详细的接口规范，帮助用户快速集成到自身业务系统中。此外，平台通过安全等级标识和合规性审核，确保所有数据产品在流转过程中符合法律法规要求，为用户提供安全可靠的数据服务。4.1.2 数据服务数据服务模块旨在为用户提供全面的数据服务支持，涵盖数据服23/68务目录和数据服务企业两大功能。数据服务目录为用户提供了各类数据服务的分类导航、浏览和搜索功能，包括数据加工、治理、分析、应用和开发等服务，并详细展示服务内容、模式及调用方式，帮助用户快速定位和选择所需服务。数据服务企业则整合了平台上注册的服务提供商信息，包括企业简介、资质、服务领域、技术能力和典型案例等，便于用户直接了解服务主体并进行筛选。通过这两大功能，平台构建了一个透明、高效的数据服务生态，满足用户在数据全生命周期中的多样化需求。数据服务目录的设计注重服务的多样性和实用性，覆盖了从数据预处理到深度分析的全流程服务。用户可以通过分类导航快速找到适合自身业务场景的服务，如数据清洗、脱敏、建模或可视化分析等。每项服务均附有详细的功能说明和使用指南，确保用户能够清晰了解其适用范围和技术要求。数据服务企业模块则通过展示服务商的资质和成功案例，增强了用户对服务质量的信任。平台还支持服务评价和反馈机制，帮助用户做出更明智的选择。此外，数据服务模块与平台的其他功能（如数据目录、租户空间）紧密集成，形成闭环服务链条，为用户提供从数据发现到应用落地的全程支持。4.1.3 用户中心用户中心模块为用户提供全生命周期的身份管理与服务支持。该模块包含用户注册、登录、密码管理、运营管理和站内信等核心功能，构建了安全、便捷的用户服务体系。用户注册支持个人和企业用户通24/68过短信认证完成实名制开户流程，确保平台参与主体的真实性和可信度；登录功能则采用多因素认证机制，保障账户访问的安全性；密码管理提供自助修改和找回服务，并设置复杂度策略以强化账户防护。通过这一系列功能，用户中心为平台建立了可靠的身份认证基础，为后续数据服务和空间管理提供了安全保障。用户中心的运营管理功能为不同层级的用户提供了差异化的管理工具。平台运营方可通过该模块实现对生态主体的全流程管理，包括用户权限分配、角色审核和账号冻结等操作；企业用户则能管理内部成员账号，设置角色权限和数据访问范围。运营管理还包含平台指引功能，帮助新用户快速了解可信数据空间的定位、建设目标和核心功能。此外，用户中心与租户空间服务平台无缝衔接，用户可通过统一入口跳转至空间管理界面，实现业务场景的一站式操作。这种分层管理模式既满足了平台治理需求，又兼顾了不同用户群体的使用便利性。4.1.4 租户空间租户空间模块为各类参与方提供了专属的数据协作与开发环境，支持空间申请、创建、管理和销毁的全生命周期管理。该模块包含租户空间指引和租户空间申请两大核心功能，通过清晰的平台介绍和便捷的跳转服务，帮助用户快速了解租户空间的定位、建设目标和操作流程。租户空间指引详细说明了平台的核心功能和操作规范，而租户空间申请功能则实现了与租户空间服务平台的无缝对接，用户可一键25/68跳转至服务平台完成空间创建和管理操作。这种设计既降低了用户的使用门槛，又确保了不同业务场景下的灵活性和可控性。租户空间模块强调安全可控的协作环境建设，通过精细化的权限管理和资源分配满足不同租户的个性化需求。平台支持租户对空间成员、功能权限和数据开发工具进行灵活配置，包括成员角色分配、业务功能授权和工具申请审批等。同时，该模块与可信数据空间的其他核心功能深度集成，确保数据资源在租户空间内的流通和使用符合合规要求。通过租户空间服务，城市可信数据空间门户为政府机构和企业等不同主体提供了安全、高效的协作平台，有力支撑了数据的价值挖掘和创新应用。4.2 可信数据空间运营平台可信数据空间运营平台是数据流通与共享的核心管理枢纽，旨在构建安全、合规、高效的数据生态体系。平台围绕主体接入与管理、数据资源与产品管理、数字合约、使用控制等核心功能，实现全流程数字化运营。生态主体可通过注册、实名认证、角色申请等流程接入平台，连接器与业务节点经审核后入驻，确保参与方的可信身份。数据资源与产品需经过严格的登记、审核及赋码流程，保障数据质量与合规性。平台支持灵活的合约协商与签署，并通过策略管理、使用控制等手段，实现数据使用的精细化管控。平台以安全、协同、智能为目标，推动数据的高价值应用与生态协同发展。平台功能包括主体接入与管理、数据资源接入与管理、数据产品26/68管理、数字合约、使用控制、运营监测等模块。4.2.1 主体接入与管理主体接入与管理模块构建了严格而高效的主体准入机制，为平台生态的健康发展奠定了坚实基础。该模块包含组织机构/自然人注册、实名认证、角色申请与权限开通、连接器与业务平台入驻等全流程功能，通过分层分级的管理模式确保各类生态主体的合规接入。组织机构或自然人用户首先需完成基础信息注册和实名认证，提交包括营业执照、法人身份证明等资质材料，经平台运营方审核通过后获得基础账号权限；随后可根据业务需求申请数据提供方、使用方或服务方等不同角色，并提交相应的业务场景说明材料，平台基于角色权限模型开通差异化功能权限。这种阶梯式的准入机制既保障了主体身份的真实性和可信度，又实现了精细化的权限管控。主体接入与管理模块特别注重技术手段在身份核验和权限控制中的应用创新。平台采用区块链技术对通过审核的主体和连接器进行唯一赋码，并将身份信息上报至全域功能节点，确保全链路可追溯；连接器入驻需提供详细的网络配置、API 接口和技术参数信息，通过审核后获取数字证书和身份凭证，实现安全可信的数据通道建立。业务平台入驻则需说明功能类型、IP 地址列表等关键信息，通过技术合规性审查后方可接入。模块还建立了动态监测机制，对主体资质有效期、连接器运行状态等进行实时监控，并设置到期预警功能。这些技术保障措施大幅提升了平台接入的安全性和可靠性，为后续数据流27/68通提供了可信环境。4.2.2 数据资源接入与管理数据资源接入与管理模块构建了全流程、规范化的数据治理体系，为数据要素的高效流通和价值释放提供了坚实基础。该模块包含数据资源登记、审核、赋码、发布和注销等核心功能，通过标准化的元数据描述和严格的合规审查，确保接入数据资源的合法性、安全性和可用性。数据提供方通过连接器入口提交数据资源信息，包括元数据、业务属性和来源分类等关键内容，平台运营方则依据安全合规和数据质量要求进行多维度审查，重点核查数据合法性、脱敏有效性及跨境备案状态，对高风险数据启动隔离沙箱测试等风险评估措施。通过审核的数据资源将被赋予唯一标识并纳入数据空间目录，形成结构清晰、可信可查的数据资产地图。数据资源接入与管理模块的创新之处在于实现了分级分类的精细化管理。平台运营方可维护行业分类目录体系，支持对数据资源进行分级（如敏感等级）、术语标签和主题分类等多维度标注，便于后续的精准检索和授权使用。模块还建立了动态质量评估机制，定期检查数据资源的完整性、准确性和时效性，确保流通数据的实用价值。在技术实现上，平台采用自动化赋码技术为每项数据资源生成不可篡改的唯一标识，并通过区块链技术将资源目录信息上报至全域功能节点，构建跨区域的数据资源协同网络。这些设计既满足了对数据安全的严格要求，又提升了数据资源的可发现性和互操作性。28/684.2.3 数据产品管理数据产品管理模块构建了从产品封装到流通交易的全生命周期管理体系，为数据要素的价值转化提供了系统化支撑。该模块包含数据产品登记申请、审核赋码、发布上架和目录同步等核心功能，支持API、数据集和文件三类标准化产品形态。数据提供方通过连接器提交产品登记申请时，需完整填写产品功能描述、适用场景、接口规范等元数据信息，并选择对应的行业分类；平台运营方则从合规性、质量标准和风险控制等维度进行严格审核，重点核查产品来源合法性、技术规范符合性以及使用风险评估。通过审核的数据产品将获得平台统一赋码，形成具有唯一标识的可信数据资产，为后续流通交易奠定基础。数据产品管理模块的创新价值在于构建了产品化、标准化的数据服务能力。平台支持多种产品封装方式，包括向导式 API 生成（可视化配置单表接口）、脚本式 API 开发（自定义 SQL 多表关联）、第三方接口注册以及标准化数据集封装等功能，满足不同技术能力用户的需求。产品发布环节采用审核-选择业务节点-发布的标准化流程，数据提供方可以灵活选择将产品发布至特定业务节点参与流通。模块还建立了全域数据目录同步机制，实现跨区域、跨平台的产品信息共享，大幅提升了数据产品的可发现性和流通效率。这些设计既保障了数据产品的规范性和互操作性，又为供需双方搭建了高效对接的桥梁。29/684.2.4 数字合约数字合约模块构建了智能化、全流程的合约管理体系，实现了数据流通各环节的规范化与自动化。该模块包含合约创建、协商、签署、备案、执行和解除等完整生命周期功能，支持 API、数据集等多种合约类型，通过标准化的策略模板和灵活的协商机制满足不同业务场景需求。数据使用方基于产品要求发起合约创建后，系统自动同步订单信息并生成初始合约条款；数据提供方、使用方和服务方可进行多轮在线协商，对数据使用权限、期限、范围等关键条款进行调整，直至达成一致后通过数字签名完成合约签署。平台采用区块链技术对签署后的合约进行备案存证，确保合约内容不可篡改且全程可追溯，为数据流通提供法律保障和技术背书。数字合约模块的核心创新在于实现了策略驱动的智能化合约执行与管控。平台提供丰富的策略管理功能，包括策略模板库、自定义策略和策略优先级设置等，覆盖数据传输、存储、使用和销毁全过程的控制要求。合约生效后，系统自动将约定的使用规则转化为可执行策略，并下发至相关连接器进行解析和执行。在执行环节，平台通过实时环境监测、异常行为识别和动态权限控制等技术手段，确保数据使用严格遵循合约约定，一旦发现违规操作可立即终止数据访问。同时，模块还提供详细的交付存证和操作日志记录功能，对 API 调用、文件传输和数据流处理等关键环节进行全链路存证，为争议仲裁和合规审计提供完整依据。30/684.2.5 使用控制使用控制模块构建了精细化、智能化的数据安全防护体系，实现了数据全生命周期使用的动态管控。该模块包含策略管理、策略执行、使用存证三大核心功能，通过环境管理、加工控制和异常监测等技术手段，确保数据使用严格遵循数字合约约定。平台支持数据使用方根据业务需求制定个性化控制策略，包括使用主体、数据客体、操作类型、时间范围和环境条件等多维度约束，并通过策略模板库实现标准化管理。在策略执行环节，系统实时核验使用环境的安全性、操作行为的合规性以及数据加工逻辑的合法性，对异常行为即时阻断并触发预警，形成事前防范-事中控制-事后审计的完整安全闭环。使用控制模块的技术创新体现在其深度融合了多种前沿安全技术。平台通过隐私保护计算、数据沙箱和智能合约等技术，构建了可信的数据使用环境，确保敏感数据可用不可见。在加工控制方面，系统要求所有数据加工逻辑必须经过提供方和运营方双重审核才能发布到生产环境，并采用风险行为检查技术防止隐式数据落地和敏感信息泄露。模块还建立了完善的使用存证机制，详细记录策略制定、修改、执行等关键操作日志，支持基于策略 ID、时间范围和操作主体等多条件的审计回溯。这些技术保障措施不仅满足了数据的高安全性要求，也为数据要素的合规流通提供了可验证、可追溯的技术支撑。4.2.6 运营监测运营监测模块构建了全景化、智能化的数据生态监控体系，为平31/68台运营决策提供了全方位的数据支撑。该模块包含生态主体监测、连接器监控、数据资源分析、数据产品追踪和报表服务五大核心功能，通过多维度指标体系和可视化分析工具，实时掌握平台运行态势。平台动态采集并分析主体活跃度、连接器在线状态、资源调用热度、产品流通成效等关键指标，支持按日/周/月等周期进行趋势分析，并设置主体资质到期预警、连接器故障告警等智能提醒功能。这些监测数据不仅反映了平台运营的健康状况，也为优化服务流程、调整资源配置提供了数据依据。运营监测模块的技术创新体现在其深度融合了大数据分析和可视化技术。平台采用实时计算引擎处理海量运营数据，构建了包含120 余项指标的监测指标体系，支持从主体行业分布、地域特征到单条数据产品使用情况的多粒度分析。通过交互式数据看板，运营人员可以直观查看主体数量变化曲线、热门数据产品 TOP5 排行、连接器流量峰值等关键信息，并支持数据钻取和联动分析。模块还提供智能报表服务，支持用户自定义分析维度和展示形式，自动生成包含趋势分析、异常检测和业务建议的综合性报告，大幅提升了运营决策的效率和科学性。4.3 租户空间服务平台租户空间服务平台以“可信、灵活、可控”为核心，为各类参与方（租户）提供专属的、安全可控的数据协作与开发环境。该平台围绕租户空间的全生命周期进行管理，支持空间申请、创建、信息查询、32/68编辑、审批及销毁。平台提供精细化的成员与权限管理，包括成员添加/移除、角色分配（管理员/普通用户）以及各业务功能操作台的权限控制。同时，平台集成数据开发工具管理，覆盖工具的申请、审批、授权、续约、销毁及成本核算全流程。强大的统一认证与用户对接能力确保用户在各系统间的无缝跳转与信息同步。全面的运维监控体系涵盖主机、数据库、工具可用性监控，以及告警规则配置、事件通知处理和屏蔽功能。此外，平台还内置消息系统和日志管理模块（采集、存储、分析、检索、可视化），为租户提供高效、可靠、可审计的空间运行支撑服务。平台功能包括租户空间管理、数据开发工具管理和租户空间运维等模块。4.3.1 租户空间管理租户空间管理模块构建了全生命周期、精细化管控的协作环境管理体系，为不同参与方提供了安全可控的专属数据工作空间。该模块包含空间申请、创建、信息管理、成员配置、权限分配和空间销毁等核心功能，支持基于业务需求的灵活空间定制。租户可通过平台提交空间创建申请，填写使用场景、资源需求等关键信息，经运营方审核后生成独立工作空间；空间管理员可动态维护空间基础信息，管理成员权限，并分配数据资源操作台、开发工具操作台等功能模块的使用权限。平台创新性地采用订单创建 自主申请双模式的空间开通机制，既支持标准化服务的快速部署，也满足个性化需求的灵活配置，33/68有效平衡了管理规范性与使用便捷性。租户空间管理模块的技术特色在于实现了多层次、细粒度的权限管控体系。平台将空间成员划分为管理员和普通用户两类角色，管理员拥有空间配置、成员管理等高级权限，并可设置最多 3 个协同管理员；普通用户的权限则精确到具体功能操作台，如数据开发、产品交付等业务环节。模块还建立了与统一认证系统的深度集成，支持跨系统单点登录和权限无缝衔接，确保用户在多个平台间的安全跳转。在安全设计上，平台对空间创建、权限变更等关键操作实施操作日志全记录，并与区块链存证系统对接，形成可审计的责任追溯链条。这些技术保障既满足了数据协作的高安全性要求，又避免了过度管控对工作效率的影响。4.3.2 数据开发工具管理数据开发工具管理模块构建了全流程、规范化的数据开发支持体系，为租户提供了安全高效的数字化开发环境。该模块涵盖开发工具申请、审批、授权、续约、销毁及成本核算全生命周期管理功能，支持数据集、数据接口、数据模型、数据分析报告和数据标注五类数据产品的开发需求。租户可根据项目需求在线提交开发工具申请，详细说明使用场景、预期成果和资源需求；平台运营方则从技术合规性、资源匹配度和安全风险评估等维度进行专业审批。通过审核后，系统为租户开通专属工具权限，并配备相应的计算资源、存储空间和软件许可，确保开发工作顺利开展。这种标准化的管理流程既保障了开发34/68环境的可靠性和安全性，又满足了不同业务场景的个性化需求。数据开发工具管理模块的技术创新体现在其智能化的资源调度和精细化的权限控制机制。平台采用微服务架构动态分配开发工具资源，根据项目规模自动弹性扩缩容，实现资源利用最优化；通过容器化技术隔离不同租户的开发环境，确保数据安全和隐私保护。模块还建立了多层次的权限管理体系，支持空间管理员为团队成员分配差异化的工具使用权限，并设置操作范围限制。特别值得关注的是，平台创新性地集成了智能辅助开发功能，如自动代码生成、数据质量检查和模型优化建议等 AI 工具，大幅提升了开发效率和质量。这些技术支持使得数据产品的开发过程更加规范、高效，降低了技术门槛，促进了数据价值的快速转化。4.3.3 租户空间运维租户空间运维模块构建了智能化、全方位的运维保障体系，为租户提供稳定可靠的数据开发与协作环境。该模块包含监控管理、事件告警、消息系统和日志管理四大核心功能，通过多层次监控体系和自动化运维机制确保空间服务的高可用性。平台采用立体化监控架构，实时采集主机性能、数据库状态和开发工具运行等关键指标，通过可视化监控大盘直观展示资源使用率、服务健康度等运维数据。事件告警系统支持自定义阈值规则，对 CPU 负载、内存占用、网络延迟等异常情况实施分级预警，并通过邮件、短信和站内信等多渠道及时通知责任人。这些设计确保了运维问题的早发现、早处置，最大限度降低35/68了系统故障对租户工作的影响。租户空间运维模块的技术创新体现在其智能诊断和自动化处理能力上。平台通过拓扑映射技术建立服务依赖关系图谱，当开发工具出现异常时，运维人员可快速定位关联的后端服务、主机或数据库问题根源。日志管理系统采用分布式架构实现日志的实时采集、存储和分析，支持关键词检索、模式识别和多维分析等高级功能，为故障排查提供完整数据支持。模块还创新性地引入 AI 运维技术，通过历史数据训练预测模型，提前识别潜在风险并给出处理建议。在安全设计方面，平台对所有运维操作实施全流程审计追踪，并与区块链存证系统对接，确保运维过程的可信度和可追溯性。这些技术创新大幅提升了运维效率和质量，为租户业务连续性提供了坚实保障。4.4 数据开发利用平台数据开发利用平台是可信数据空间的核心技术平台，致力于实现数据资源的安全、高效开发与利用。平台构建统一数据目录，支持数据流、文件、API 三类资源的授权访问与安全接入，通过连接器认证机制实现无密码鉴权，简化数据源对接流程。在使用安全层面，实施严格的访问控制与加工逻辑审核机制，确保数据仅在合约范围内合规使用，并提供风险行为检测与全链路操作存证。平台划分开发环境（样例数据）与生产环境（真实数据）双隔离空间，保障开发安全。同时集成数据开发系统（支持多引擎离线/实时开发、可视化编排与调度运维）和接口开发系统（向导式/脚本式 API 生成、服务编排与精细36/68化管理），并配备数据标注系统实现多模态数据的智能化标注与质量控制。平台以安全可控为前提，赋能数据的全生命周期开发与应用。数据开发利用平台包括使用安全、使用环境、数据开发系统（库表）、接口开发系统和数据标注系统等模块。4.4.1 使用安全使用安全模块构建了全流程、多维度的数据安全防护体系，确保数据在开发和应用过程中始终处于可控状态。该模块包含数据访问控制、加工逻辑审核、风险行为检测和使用存证四大核心功能，通过技术手段将数字合约约定的使用规则转化为可执行的安全策略。平台实施严格的权限管理机制，确保开发人员仅能访问和使用合约授权的数据资源，并通过动态脱敏、字段级加密等技术防止数据滥用。在加工环节，所有数据处理逻辑必须经过数据提供方和平台运营方的双重审核才能发布到生产环境，系统自动检测代码中的风险操作，如隐式数据落地、敏感信息输出等，从源头杜绝数据泄露风险。这些措施形成了覆盖数据使用全生命周期的安全防护网，为数据的合规开发提供了坚实保障。使用安全模块的技术创新体现在其智能化的风险识别和动态管控能力上。平台采用静态代码分析和动态行为监测相结合的技术路线，对数据处理逻辑进行全方位安全检查，识别潜在的合规风险和安全漏洞。模块内置丰富的风险规则库，包括数据敏感度标签和隐私保护要求，支持对数据加工、传输和存储环节的自动化合规检查。在生产环37/68境运行时，系统实时监控数据使用行为，通过异常模式识别技术发现违规操作，并自动触发阻断、告警等处置措施。所有安全事件和操作行为均被详细记录并生成不可篡改的存证日志，为安全审计和责任追溯提供完整依据。这些技术创新使得数据安全管控既严格有效，又不影响正常的开发效率。4.4.2 使用环境数据开发利用平台通过开发-生产双环境隔离架构，构建了安全可控的数据使用环境。开发环境为数据使用方提供基于样例数据的开发测试空间，支持开发者进行算法设计、代码调试等前期工作，所有操作均使用经过脱敏处理的模拟数据，确保原始数据不出域；生产环境则部署真实业务数据，但实施严格的安全策略和操作审计，所有数据处理逻辑必须通过安全审核后才能发布上线。双环境设计既保障了开发灵活性，又确保了生产数据的安全性，形成从开发到应用的完整闭环。平台的使用环境深度融合了多种安全技术，为数据开发利用提供全方位保障。通过集成隐私计算、数据沙箱等技术，确保敏感数据可用不可见；动态访问控制机制实时校验用户权限和环境合规性，阻断越权操作；全链路操作日志记录和区块链存证功能，则实现了操作行为的可追溯、可审计。这些技术措施与开发流程深度结合，在保障数据安全的前提下，最大程度释放了数据要素的开发价值，为城市数字化转型提供了安全可靠的技术支撑。38/684.4.3 数据开发系统数据开发利用平台通过其数据开发系统（库表）模块，为开发者提供了专业化的数据处理与分析工具集。该模块采用多引擎支持架构，集成 MapReduce、FlinkSQL、Spark 等多种计算引擎，满足从批量处理到实时计算的多样化开发需求。系统以项目管理为核心组织模式，支持开发者按业务领域创建独立项目空间，在项目内进行数据资源管理、流程设计和任务调度。资源管理功能涵盖文件上传、UDF 自定义函数等基础能力，流程设计器则通过可视化拖拽方式，帮助开发者直观构建包含 Conditions、Dependent 等控制因子的复杂数据处理流程。这种模块化设计既降低了技术门槛，又保证了开发灵活性，大幅提升了数据处理的效率和质量。数据开发系统（库表）模块的技术创新体现在其智能化的开发运维一体化能力上。平台提供完整的离线开发和实时开发环境，支持开发者基于 StarRocks、Oracle、MySQL 等各类数据源进行 SQL 操作和流任务开发。离线开发模式通过可视化编排实现批处理作业的快速构建，实时开发环境则支持流式数据的即时处理与测试。系统还内置强大的调度管理功能，允许设置作业优先级和个性化调度时间，并通过运维监控界面实时跟踪任务实例运行状态，提供日志查询、任务停止等运维操作。这些技术特性使得从开发、测试到上线运维的全流程更加顺畅高效，为数据的深度开发利用提供了专业的技术支撑。39/684.4.4 接口开发系统接口开发系统模块构建了标准化、全生命周期的 API 服务管理体系，实现了数据服务能力的高效转化与安全开放。该模块包含服务概览、服务分类、服务开发、服务管理和服务监控五大核心功能，支持向导式生成、脚本式开发、第三方接口注册和服务编排四种开发模式。开发者可通过可视化界面快速将数据库表转化为标准 API 接口，支持动态脱敏、参数自定义等安全配置；也能通过自定义 SQL 实现复杂查询和多表关联，满足个性化接口需求。系统兼容 Oracle、MySQL、达梦等主流数据库，并提供 REST 和 WebService 接口的代理注册能力，实现了异构数据源的统一服务化封装。这些功能设计大幅降低了 API开发门槛，提高了数据服务的可及性和可用性。接口开发系统模块的技术创新体现在其智能化的服务治理和安全管控能力上。平台采用微服务架构实现接口的灵活部署和弹性扩展，通过密钥管理模块提供AppCode、数字签名和动态密钥三种认证方式，满足不同安全等级场景的需求。服务授权功能支持细粒度的访问控制，可精确设置调用频率、时段和流量限制；黑白名单机制则基于 IP 地址实施精准访问控制。系统还构建了完善的服务监控体系，实时追踪接口调用量、响应时间和成功率等关键指标，并通过调用日志记录所有访问行为，为安全审计和服务优化提供数据支持。这些技术创新既保障了数据接口的安全性，又确保了服务的高可用性和稳定性。40/684.4.5 数据标注系统数据标注系统模块构建了专业化、智能化的数据标注全流程管理体系，为多模态数据的标注工作提供了高效可靠的平台支撑。该模块包含项目管理、数据管理、标注任务、标注工具、质量控制和数据导出六大核心功能，支持文本、图像、音频、视频和 3D 点云等多种数据类型的标注需求。系统采用项目制管理模式，支持从项目创建、标签体系定义到任务分配的全流程线上化管理，管理员可自定义标注规范和质量标准，并通过可视化看板实时监控项目进度、标注员效率和质量指标。平台集成的智能标注工具覆盖了文本实体识别、影像标注、诊疗语音转写等专业场景，大幅提升了数据的标注效率和准确性，为后续 AI 模型训练提供了高质量的标注数据基础。数据标注系统模块的技术创新体现在其深度融合了 AI 辅助标注与多人协同的质量控制机制。平台集成预训练模型提供自动初标建议，如医学影像中的病灶区域自动勾勒、临床文本中的医学术语识别等，显著减少人工标注工作量；同时采用多人标注、一致性校验（Kappa系数、IoU 计算）和抽样质检相结合的质量保障体系，确保标注结果的准确性和可靠性。系统支持细粒度的权限管理和任务分配，可根据标注人员技能水平智能分发任务，并建立标注-审核-验收三级工作流，所有修改记录和批注信息全程留痕。这些技术创新不仅解决了数据标注的专业性要求高、质量控制难等痛点，还通过标准化流程降低了人为误差，为构建高质量的标注数据集提供了技术保障。41/684.5 接入连接器接入连接器作为城市可信数据空间的核心基础组件，主要包含身份管理、数据资源管理、数据产品管理、数据交付、计量计费等功能模块实现对数据提供方及数据使用方的数据资源进行管理、发送或接收可信数据、保障数据的受限使用、监控数据可信流通，同时结合不同接入主体需求，接入连接器可提供软件或软硬一体机两种形态，进而构建起高度可信、可控、可追溯的城市可信数据空间。4.5.1 身份管理接入连接器身份管理模块构建了严格的双重身份认证体系，为数据流通提供了安全可信的接入基础。该模块包含连接器身份管理和运行状态监测两大核心功能，通过数字证书、密钥对等加密技术确保每个连接器的唯一性和合法性。连接器入驻时需提交详细的设备信息（包括名称、厂家编号、IP 地址列表、版本号等）和 API 端点配置，经平台审核通过后获取唯一的 ClientID、ClientSecret 及数字证书，形成不可篡改的身份凭证。运行状态监测功能则实时追踪连接器的在线状态、服务可用性和数据质量，通过心跳检测、性能指标采集等技术手段，确保接入设备持续符合安全规范。这种硬件特征 数字身份的双重绑定机制，有效防止了非法设备的接入和仿冒风险，为数据的安全流通筑牢了第一道防线。身份管理模块的技术创新体现在其动态化的身份核验和智能化的风险预警能力上。平台采用区块链技术对连接器身份信息进行分布42/68式存证，确保身份数据的不可篡改性和可追溯性；通过自动化巡检工具定期验证证书有效性，对即将过期的凭证提前预警。模块还建立了多维度的风险评估模型，结合连接器的历史行为模式、网络环境变化等要素，智能识别潜在的安全威胁，如异常登录、高频数据导出等可疑行为。所有身份变更操作（如证书更新、权限调整等）都会生成详细的审计日志，支持 7 天内的操作历史回溯，为安全事件调查提供完整证据链。这些技术创新实现了从静态身份认证到动态风险管控的升级，大幅提升了数据流通环境的安全防护水平。4.5.2 数据资源管理接入连接器数据资源管理模块构建了标准化、全流程的数据资源管控体系，为数据要素的安全接入和高效利用提供了基础支撑。该模块包含数据源管理、数据表管理、数据资源编目和数据目录四大核心功能，支持从数据接入、结构化处理到目录发布的完整资源管理流程。数据提供方可通过连接器灵活接入各类数据源，包括关系型数据库、对象存储和本地文件服务器等多种存储形态，系统自动进行元数据提取和格式标准化处理。数据资源编目功能则对原始数据进行规范化描述，生成包含名称、主题、安全等级等关键信息的资源目录，便于后续的产品封装和授权使用。这些设计既满足了数据来源可溯、质量可控的管理要求，又提升了数据资源的可发现性和可用性。数据资源管理模块的技术创新体现在其智能化的数据处理和动态化的质量监控能力上。平台采用自适应数据解析技术，自动识别不43/68同来源数据的结构和语义特征，支持结构化、半结构化和非结构化数据的统一接入。数据表管理功能提供可视化的字段映射和类型转换工具，确保异构数据源的规范整合。模块还建立了实时质量评估机制，通过完整性检查、逻辑校验和异常值检测等技术手段，动态监控数据资源的质量状态，并生成质量评估报告。所有数据资源变更操作均通过区块链存证，形成不可篡改的审计轨迹。这些技术创新大幅降低了数据接入和治理的技术门槛，为数据资源的规范化管理提供了智能化工具支持。4.5.3 数据产品管理接入连接器数据产品管理模块构建了全流程、标准化数据产品封装与流通体系，为数据要素的价值转化提供了关键支撑。该模块包含产品封装、产品目录和产品上架三大核心功能，支持 API、数据集和文件三类标准化产品形态，覆盖从数据加工到市场流通的全生命周期管理。数据提供方可通过向导式、脚本式两种模式快速生成标准化API 产品，支持多表关联查询和复杂条件过滤；数据集产品封装功能则提供字段级权限控制和动态脱敏能力，确保敏感数据的安全共享；文件类产品支持在线预览、水印嵌入等安全特性。这些功能设计既满足了数据产品化的多样性需求，又保障了产品输出的规范性和安全性。数据产品管理模块的技术创新体现在其智能化的产品封装和精细化的权限控制能力上。平台采用元数据驱动架构，自动提取数据资源的技术特征和业务属性，生成符合行业标准的产品描述文档。产品44/68封装过程内置隐私计算引擎，支持字段级、行列级的多维度数据脱敏策略配置，实现数据可用不可见的安全要求。模块还创新性地开发了产品合规性自检功能，自动核验产品是否符合行业数据标准和安全规范，显著降低了人工审核成本。产品目录管理采用分布式架构，支持海量产品的快速检索和精准匹配，并通过智能推荐算法提升产品曝光率，促进数据要素的高效流通。4.5.4 数据交付接入连接器数据交付模块构建了安全可控、智能化的数据流通体系，确保数据要素在合规前提下实现高效流转。该模块包含策略检查、文件交付、API 交付、数据流交付和交付存证五大核心功能，通过多层级校验机制保障交付过程的安全可靠。在策略检查环节，系统实时核验数据使用方的身份凭证、授权时效和调用频次，任何不符合数字合约约定的请求都会被自动拦截；文件交付支持水印嵌入和权限控制，实现阅后即焚的安全效果；API 交付则通过动态令牌和流量控制，防止接口滥用和数据泄露。这些设计将安全策略深度融入交付流程，在保障数据安全的同时，最大程度释放了数据要素的流通价值。数据交付模块的技术创新体现在其智能化的适配能力和灵活多样的交付模式上。针对数据流交付场景，模块创新性地开发了智能解析-自动适配引擎，能够将合约条款自动转化为可执行的数据过滤规则，并智能适配达梦、Oracle 等不同数据库语法，实现一套规则、多库适用。文件交付系统采用动态水印技术，将访问者信息与时间45/68戳等要素实时嵌入文件，增强溯源能力；API 交付则支持向导式和脚本式两种生成模式，满足从简单查询到复杂分析的各类需求。交付存证功能基于区块链技术，对数据交付全过程进行不可篡改的记录，包括访问日志、异常事件和操作轨迹，为数据流通提供可信的审计依据。这些技术创新大幅提升了数据交付的自动化水平和安全管控能力。4.5.5 计量计费接入连接器计量计费模块构建了精准化、全自动的数据要素市场化交易体系，为数据流通提供完善的商业化支撑。该模块包含计量采集与归集、计费规则引擎、订单与交易信息归集、对账单生成、差异分析、清算结算和审计报告七大核心功能，实现了从使用量统计到费用结算的完整闭环管理。平台通过实时采集数据流量、调用次数等使用行为日志，将其标准化为结构化计量事件；计费规则引擎支持按次、按量、订阅等多种计费模式，可根据数据类型、敏感度等维度设置差异化费率。订单管理系统自动归集交易双方、标的物、协议价格等核心信息，生成具有法律效力的电子合约，为数据要素交易提供规范化凭证。计量计费模块的技术创新体现在其智能化的计费策略和实时化的核算能力上。平台采用分布式流式计算框架，支持海量计量数据的实时处理和毫秒级响应，确保高并发场景下的计费准确性。智能计费引擎内置多维度分析模型，可自动识别异常使用模式（如高频调用、非工作时间访问等），并触发预警机制。差异分析功能通过机器学习46/68算法，智能比对提供方与使用方的计量数据，快速定位未平账差异，支持自动补单和人工干预相结合的处理流程。审计报告系统则基于区块链技术生成不可篡改的结算凭证，满足税务、财务等合规性要求。这些技术创新大幅提升了计费效率和透明度，为数据要素的市场化流通提供了可靠的技术保障。4.6 可信数据空间监管平台平台聚焦于可信数据空间监管，通过监控数据提供方、使用方、服务方及运营方的资质、行为与活动，确保生态主体合规可信。通过对数据资源的接入合规性、使用合规性及质量进行严格评估与监管，保障数据源头的合法性与可靠性。在数据产品流通环节，平台实施产品交付合规监管、调用计量审计及成效追踪，确保流转过程可控、可计量且有效。同时，平台强化数据应用监管，实时监测调用异常与应用场景合规性。依托风险处置、预警、区块链溯源存证及自动化报告等监管分析服务，形成“监管-评估-预警-处置”一体化流程，为数据的安全共享与价值释放奠定坚实基础。平台功能包括生态主体监管、数据资源接入监管、数据产品流通监管、数据应用监管和监管分析服务等模块。4.6.1 生态主体监管生态主体监管模块构建了全方位、立体化的参与主体监督体系，为数据要素市场的规范运行奠定基础。该模块包含数据提供方监管、数据使用方监管、数据服务方监管和数据运营方监管四大功能，通过47/68动态监测与智能分析相结合的方式，确保各类主体行为的合规性。平台对数据提供方实施账号合规性审查和操作行为审计，重点监控数据供给的时效性、完整性和准确性；对数据使用方建立单位信息备案和内部用户管理制度，追踪数据使用场景与合约约定的一致性；数据服务方需定期提交服务资质证明和考核材料，接受平台的能力评估和信用评级。这种分类施策的监管模式，既体现了监管的精准性，又维护了数据生态的公平有序。生态主体监管模块的技术创新体现在其智能化的风险识别和动态化的信用评价机制上。平台通过部署行为分析引擎，实时监测主体的异常活动模式，如高频数据导出、非授权访问等风险行为；建立基于区块链的信用存证体系，将主体的资质信息、履约记录等关键数据上链存储，确保不可篡改。模块还创新性地开发了主体画像功能，综合历史行为、审计结果和用户投诉等多元数据，生成动态信用评分，并按照红黄绿三色实施分级监管。4.6.2 数据资源接入监管数据资源接入监管模块构建了全流程、多维度的数据源头治理体系，为数据要素的质量与安全把好第一道关。该模块包含数据资源接入合规监管、使用合规评估监管和质量评估监管三大核心功能，通过智能化的审查工具和标准化的评估体系，确保接入数据的合法性、合规性和可用性。平台对拟接入的数据资源实施严格的安全审查，重点核查数据来源的授权链条、敏感字段的脱敏有效性以及跨境流动的备48/68案状态；建立动态化的合规评估机制，定期检查数据使用场景与申报用途的一致性；质量监管则从完整性、准确性和时效性等维度设置量化指标，通过自动化检测工具生成评估报告。这种合规 质量的双重监管模式，从源头保障了数据资源的可信度和使用价值。数据资源接入监管模块的技术创新体现在其智能化的风险识别和精准化的评估能力上。平台部署了数据血缘追踪系统，通过元数据管理技术构建完整的数据溯源图谱；采用隐私计算沙箱对高风险数据进行隔离测试，验证脱敏算法的可靠性。合规评估引擎内置法规知识库，能自动识别数据资源在主题分类、字段定义等方面与行业标准的符合度；质量评估工具则结合统计分析和机器学习算法，检测数据中的异常值、逻辑矛盾和时效偏差。所有监管过程均通过区块链存证，形成不可篡改的审计轨迹。这些技术创新大幅提升了监管效率和精准度，实现了从人工抽检到智能全量分析的监管方式升级。4.6.3 数据产品流通监管数据产品流通监管模块构建了全链条、智能化的产品流通治理体系，为数据要素的安全高效流动提供保障。该模块包含产品交付合规监管、调用计量监管和成效监管三大核心功能，通过数字合约解析、行为日志分析和多维度评估等技术手段，确保数据产品从交付到使用的全过程可控可溯。平台对产品交付环节实施策略符合性检查，验证数据格式、传输协议等是否符合行业标准；调用计量监管则通过实时监测 API 调用次数、数据流量等指标，识别异常访问模式；成效监管49/68聚焦数据产品在实际业务场景中的应用效果，评估其产生的业务价值和社会效益。这种覆盖交付-使用-效果全周期的监管模式，既防范了流通风险，又促进了数据产品的质量提升和价值释放。数据产品流通监管模块的技术创新体现在其深度融合了区块链和智能分析技术。平台采用区块链溯源机制，对产品流通过程中的关键环节（如合约签署、交付凭证等）进行存证，确保全链路可审计；智能计量引擎实时分析调用日志，通过模式识别技术发现潜在违规行为，如非授权转发、超范围使用等；成效评估系统则结合业务指标和用户反馈，构建多维评价模型，为产品优化提供数据支撑。模块还创新性地开发了风险预警看板，直观展示各产品的安全状态和异常事件，支持监管人员快速定位问题。这些技术应用大幅提升了监管的实时性和精准性，实现了从被动处置到主动防控的监管模式升级。4.6.4 数据应用监管数据应用监管模块构建了场景化、精准化的数据使用监督体系，为数据要素的合规应用提供坚实保障。该模块包含数据调用异常监测和场景应用监管两大核心功能，通过实时行为分析和场景合规校验，确保数据使用严格遵循最小必要原则和约定用途。平台对数据调用行为实施毫秒级监测，通过基线分析、模式识别等技术手段，及时发现异常访问、高频调用等风险行为；场景应用监管则建立应用场景清单，对诊疗辅助、费用结算等关键场景进行专项核查，验证数据使用范围、加工方式是否符合申报用途。这种行为 场景的双重监管机50/68制，实现了从单纯技术监控到业务实质合规的深度监管跨越。数据应用监管模块的技术创新体现在其智能化的风险感知和动态化的评估能力上。平台部署了基于机器学习的行为分析引擎，通过历史数据训练建立正常操作基线，智能识别偏离行为；场景合规检查系统内置知识图谱，能自动核验数据使用场景与行业规范的匹配度。模块还创新性地开发了隐私影响评估工具，对数据应用可能带来的个人隐私风险进行量化评分，并生成风险处置建议。所有监管操作均通过区块链存证，确保监管过程透明可审计。这些技术创新大幅提升了复杂场景下的监管有效性，解决了传统监管中看得见行为、看不清意图的难题。4.6.5 监管分析服务监管分析服务模块构建了智能化、一体化的监管决策支持体系，为数据要素市场的风险防控和合规运营提供核心支撑。该模块包含风险处置跟踪、安全风险预警、风险溯源分析和分析报告服务四大功能，形成监测-预警-处置-改进的完整监管闭环。平台通过实时聚合多源监管数据，建立动态风险评估模型，对数据流通各环节的潜在风险进行智能识别和分级分类；风险溯源分析功能基于区块链技术实现关键业务数据的上链存证，确保监管过程可验证、可追溯；分析报告服务则自动生成包含风险趋势、典型案例和改进建议的综合性监管报告。这些功能设计将碎片化的监管信息转化为体系化的决策依据，大幅提升了监管的精准性和前瞻性。51/68监管分析服务模块的技术创新体现在其深度应用的智能分析和区块链技术。平台采用图计算引擎构建风险传播网络，精准定位风险源头和影响范围；通过多模态机器学习算法，实现跨平台、跨业务的关联风险分析；智能预警系统基于历史数据和实时监测指标，建立动态预警阈值，减少误报漏报。模块创新性地开发了监管沙箱功能，支持对新型数据业务模式进行仿真测试和风险评估。所有分析过程均通过区块链存证，分析结果生成数字指纹，确保监管结论的不可篡改性。这些技术创新实现了从经验监管到数据驱动监管的转变，为复杂场景下的监管决策提供了科学依据。52/685城市可信数据空间运营模式及典型案例5.1 运营服务模式可信数据空间作为新型数据基础设施，其核心价值在于构建安全、合规、高效的数据流通环境。为确保平台的持续运营与健康发展，其盈利模式并非单一依赖，而是构建了多层次、多元化的收入来源体系。该体系紧密围绕数据要素的价值释放过程，涵盖从基础设施支撑、中介服务到增值服务与产品变现的全链条，并深度融合生态合作伙伴的力量。通过提供“平台 服务 产品”的综合解决方案，可信数据空间实现了从基础资源到高阶价值的商业化路径，为长期稳定运营奠定了坚实的经济基础。5.1.1 供需撮合服务（平台中介收益）核心内容核心内容：联合生态合作伙伴，依托可信数据空间平台，为数据提供方（政府、企业等）与数据需求方（企业、研究机构等）提供精准匹配、对接的撮合服务。盈利方式盈利方式：平台主要通过收取交易佣金或服务费获利。具体形式可能包括：按成功交易额的比例抽佣、按撮合次数收费、或收取会员年费/月费以获取优先撮合权益等。生态合作伙伴在此过程中也可获得分成或合作收益。价值点：价值点：解决数据供需双方的信息不对称问题，降低交易成本，促进数据要素的高效流通和价值发现。53/685.1.2 基础设施服务（硬件与资源租赁/销售）核心内容核心内容：为数据提供方、使用方或平台入驻方，提供构建和运行可信数据空间所需的基础软硬件环境。主要形式：主要形式：可信数据空间一体机：提供预集成软硬件的专用设备，支持客户购买或长期租赁。云资源服务：提供基于云计算模式的可信数据空间环境，包括计算、存储、网络、安全等资源的按需租用服务（如 IaaS,PaaS 层服务）。盈利方式盈利方式：通过设备销售获得一次性收入，或通过租赁费、订阅费、资源消耗费（如 CPU、存储、带宽用量）获得持续性收入。价值点价值点：降低客户自建可信环境的技术门槛和初期投入，提供灵活、可扩展的部署选项。5.1.3 数据治理与赋能服务（专业服务收益）核心内容核心内容：联合生态伙伴，为政府、企业等组织提供数据资产化过程中的一系列专业服务。服务范围：服务范围：数据盘点：梳理组织内外部数据资源。数据治理：建立数据标准、质量、安全、元数据管理体系。数据开发：数据清洗、整合、加工、建模等。数据评估：评估数据质量、价值、合规性等。54/68资产入表：协助满足会计规范，实现数据资源确认为资产。盈利方式：盈利方式：按项目或按服务时长收取专业服务咨询费、实施费。生态伙伴提供服务，平台方可能收取平台使用费、项目管理费或参与服务分成。价值点价值点：帮助客户释放数据价值，提升数据管理成熟度，满足合规要求（特别是资产入表），是数据价值实现的关键前置步骤。5.1.4 数据产品开发与销售（直接产品变现）核心内容核心内容：平台运营方或合作方，基于平台汇聚或自身拥有的数据资源，进行深度加工、分析、建模，形成可直接交易或应用的数据产品或数据服务。盈利方式盈利方式：通过直接销售数据产品（如数据集、API 接口、分析报告、模型应用等）获得收入，可能采用一次性购买、订阅制、按使用量付费（如按 API 调用次数）等模式。价值点价值点：将原始数据转化为高附加值、易用的产品，直接满足最终用户需求，是数据价值链条的终端变现环节。可信数据空间的盈利模式呈现显著的多元化与生态化特征。其收入来源并非孤立存在，而是相互关联、协同增效：基础设施服务是基石，为数据流通提供安全载体；供需撮合服务是桥梁，激活数据交易市场；数据治理与赋能服务是催化剂，提升数据质量和价值密度；数据产品开发与销售是价值实现的直接出口。贯穿始终的安全合规保障则是所有模式赖以生存的生命线。通过深度联合生态合作伙伴，可信55/68数据空间构建了一个覆盖“资源层（基础设施）-平台层（撮合）-服务层（治理赋能）-产品层（应用销售）”的完整价值链闭环。多轮驱动的盈利生态，能够有效分散了运营风险，更最大限度地挖掘了数据要素在各环节的商业潜力，为可信数据空间的长期、健康、可持续运营提供了强有力的经济保障。5.2 典型案例5.2.1 数据空间支撑市级公共数据授权银行跨域受控使用，助力银行精准营销5.2.1.1 案例简介在金融领域，企业综合评价，是银行等金融机构应用非常普遍的数据产品模型，可提升业务人员筛选优质存量客户和目标潜客的效率，将综合评分排名居前的企业作为优质潜客进行优先营销获客，实现更合理、更高产出的营销资源分配。银行及金融机构，可基于相关社会数据把“长名单”排序筛选变为营销价值分层的“短名单”，提高营销获客效率。银行等金融机构，往往是基于社会公开数据（注册时间、注册资本、股东、对外投资等公开数据）进行企业综合评价的数据建模，形成评价指标模型。而政府公共数据，比如企业员工社保、企业收入、利润、负债等方面的高价值数据，能非常好的帮助银行等金融机构完善企业综合评价模型。根据“数据二十条”等相关制度要求，政府公共数据对外授权流56/68通使用，需要确保“原始数据不出域，数据可用不可见”，与此同时，也需要保障银行及金融机构的数据和算法模型的安全以及合法权益。为了帮助将政府公共数据以“原始数据不出域，数据可用不可见”的方式，安全合规受控的流通使用，市大数据局部署了数据提供方节点，在银行部署了数据消费方节点，通过数据空间流通网络，合规高效地促进政府公共数据授权给银行跨域流通使用。5.2.1.2 解决方案某市大数据局授权当地平台型公司作为公共数据授权运营方，在数据提供方节点上接入企业财税数据、社保数据、个税数据等公共数据，公共数据授权运营方的数据开发团队在数据提供方节点待开放空间中以微隔离沙盒对政府公共数据进行初加工，一方面尽量确保初加工获得的数据能保留其业务特征，一方面尽量确保无法反推原始数据。银行技术供应商作为数据跨域融合加工的能力提供商，在数据消费方节点联合计算空间的微隔离沙盒中，融合行方相关数据、以及通过跨域数据使用控制安全管道从数据提供方节点授权过来的初加工后的公共数据，以跨域虚拟表的方式进行受控的联合计算，形成符合银行金融机构业务需求的模型结果。本案例基于数据空间流通网络的方案，如下图所示：57/68图 6-1 平台公司数据空间流通网络方案通过数据空间流通网络，数据消费方获得的是相关公共数据远程虚拟表形式的数据加工使用权，相关公共数据本身的数据持有权依然在提供方侧，没有被让渡。数据消费方域内的数据消费方节点上跨域联合计算沙盒产生的模型计算结果，对企业综合实力的刻画，比起只采用行方内部的社会数据来看，能更客观、更全面。同时以去中心化、轻量化、普适性强的技术手段，实现了“原始数据不出域，数据可用不可见”的数据可信可控可追溯的跨域流通使用目标。5.2.1.3 价值总结切实可行地同时兼顾双方的数据持有权、数据加工使用权的保障，合规高效地促进政府公共数据授权给银行流通使用，通过政府公共数据与银行数据的安全可控的跨域联合流通使用，提高了银行方企业综合评价模型准确度，提升业务人员筛选优质存量客户和目标潜客的范围和效率，普适性强的赋能实体经济。58/685.2.2 数据空间支撑大模型训练场景中的语料数据跨域流通使用5.2.2.1 案例简介大模型训练场景中通常需要大量的语料数据。以往，语料提供方和大模型训练方在数据交易所完成语料交易后，语料提供方通过 API或拷贝等方式进行数据流通给到大模型训练方。语料数据作为提供方的数据资产，具有高价值、高敏感等特性，大模型训练方通过 API 调用或者拷贝的方式获得数据后，没有任何技术手段能帮助语料提供方确保数据不会出现被转存转售和滥用的情况，即缺乏必要的技术合规保障手段。为了解决语料提供方的数据权益保障问题，支撑大模型训练场景中语料数据的流通交易，数据交易所采用数据空间技术，通过数据提供方节点和数据消费方节点构建数据空间流通网络,实现语料提供方和大模型训练方之间的数据安全可控的跨域流通使用。5.2.2.2 解决方案该案例中，在语料提供方网络中部署数据提供方节点，在大模型训练方网络中部署数据消费方节点。在数据提供方节点待开放空间的微隔离沙盒中对语料数据进行词表计算、分词、张量等初加工，一方面尽量确保初加工获得的语料数据能保留其业务特征，一方面尽量确保无法反推原始数据。在数据消费方节点联合计算空间的微隔离沙盒中，融合模型提供方本方的训练数据、模型/算法数据以及通过跨域数据使用控制安全管道从数据提供方节点授权过来的初加工后的语59/68料数据进行受控的联合计算，输出进一步加工后的语料数据，作为大模型算法 dataloader 的数据源。本案例基于数据空间流通网络的方案，如下图所示：图 6-2 语料加工数据空间流通网络方案通过数据空间流通网络，解决了语料提供方对数据流通使用过程中的数据权益保障问题的担忧，一方面保障了语料提供方对数据的持有权，一方面也确保了大模型训练方对数据的加工使用权，以去中心化、轻量化、普适性强的技术手段，实现了大模型训练场景下的数据可信可控可追溯的跨域流通使用目标。5.2.2.3 价值总结切实可行同时兼顾双方的数据持有权、数据加工使用权的保障，在不增加模型训练工作量的基础上，通过对语料数据前期处理步骤的拆解，分别在数据提供方节点和数据消费方节点沙盒中进行数据加工，合规高效地促进大模型训练场景下的数据流通使用。60/68未来，数据空间数据提供方节点、数据消费方节点也将在人工智能领域中的数据融合、数据流通上继续探索，解决数据安全有序流通所带来的挑战，助力语料数据安全高效合规流通。5.2.3 数据空间支撑产业/供应链/公共数据跨域多方融合流通使用，赋能供应链金融5.2.3.1 案例简介企业信用评价，在供应链金融领域，是银行等金融机构应用非常普遍的数据产品模型，通过对企业的综合实力和风险的刻画，可以有效支撑银行等金融机构对中小企业的融资需求做出合理判断，从而提供更完善的、差异化的金融服务。供应链金融领域中，银行等金融机构以往是与核心企业一对一合作，利用核心企业提供的业务数据，为其上下游企业提供信贷融资服务。由于数据来自单一核心企业，对企业的描述是不够精准的。而上下游企业与各个核心企业的真实业务来往数据，可以更客观、更全面的反应企业在产业、经营管理、财务等方面的综合实力；同时政府公共数据，例如每个企业的营收、纳税、盈利等数据，对企业信用评价模型的完善以及精确度的提升都是很有帮助的。各个核心企业的真实业务数据都是高价值、高敏感的，同时根据“数据二十条”等相关制度要求，政府公共数据对外授权流通使用，需要确保“原始数据不出域，数据可用不可见”，因此需要相应的技术手段保障各个参与方的数据安全及其合法权益。61/68为了安全可控的连接各方数据，响应“数据二十条”基础制度要求，数据交易所采用数据空间技术构建数据空间流通网络，将相关电力能源企业接入进来，打造并运营供应链金融数据要素跨域融合平台，促进核心企业之间数据安全受控的流通使用。5.2.3.2 解决方案该案例中，由数据交易所授权的企业作为数据加工、模型能力提供商、以及行业数据空间的运营方。在各个核心企业网络中部署数据提供方节点，在数据交易所监管网络中部署数据消费方节点。在数据提供方节点待开放空间的微隔离沙盒中对各个核心企业的业务数据、政府公共数据进行初加工，一方面尽量确保初加工获得的数据能保留其业务特征，一方面确保无法反推原始数据。在数据消费方节点跨域联合计算空间的微隔离沙盒中，融合通过跨域数据使用控制安全管道从各个数据提供方节点授权过来的，初加工后的各个核心企业业务数据、公共数据，以跨域虚拟表的方式进行受控的联合计算，最终形成符合银行金融机构业务需求的模型结果。本案例基于数据空间流通网络的方案，如下图所示：62/68图 6-3 数据交易所授权企业数据空间流通网络方案通过数据空间流通网络，最终得到的数据产品是以按需受控的方式，基于授权过来的数据虚拟表进行融合计算，各个核心企业的业务数据、政府公共数据本身的数据持有权依然在提供方侧，没有被让渡，让渡的是加工使用权。最终在数据交易所监管网络中的数据消费方节点联合计算沙盒产生的模型计算结果，对企业信用能力的刻画，比起只采用单一核心企业数据来看，能更全面、更精准。同时以去中心化、轻量化的技术手段，实现了跨域数据合规高效流通使用、数据可信可控可追溯的目标。5.2.3.3 价值总结该案例是某市数据交易所产业数据行业创新中心首个重点项目基于数据空间的供应链金融数据要素跨域融合平台。以数据空间流通网络为基础，融合各个核心企业业务数据、政府公共数据，实现企业数据、政府数据的可信流通使用，有效解决产业/供应链/公共数63/68据在流通过程中的合规、安全等各方数据权益问题，合规高效地促进企业数据、政府公共数据对外流通使用，进而提高企业信用评价模型精准度，提高银行等金融机构在供应链金融征信和风控服务中的准确度。
2025-08-18
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全球领先的图数据库技技术术综综述述 写给关系型数据库开发人员的图数据库权威指南Neo4j Inc.2018.1全球领先的图数据库写写给给关关系系型型数数据据库库开开发发人人员员的的图图数数据据库库权权.
2025-08-15
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关于公共数据资源开发利用“1+3”政策体系解读报告 马清泉律师团队编制 2025 年 1 月 21 日 2/78 前言 在数字经济蓬勃发展的浪潮下，公共数据资源已成为推动社会进步与经济增长的关键战略.
2025-08-12
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国家层面 数据资产政策汇编（2024年1月-2025年1月）本汇编合计收录32份政策文件，涵盖中共中央、国务院、国家数据局、国家发改委、财政部、工业和信息化部、商务部等15个部门的政策内容。马清泉律.
2025-08-12
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可信数据空间建设与法律合规指南 2/138 编编委委会会成成员员 主主编编：马马清清泉泉 文康网络安全与数据合规专业委员会主任 国家市场监管总局企业合规特邀讲师 工信部人才交流中心入库专家 国家数据局数据合规课题组成员 中国法律科技律师 10 强 开放数据空间联盟首批联合发起人 王王译译萱萱 文康网络安全与数据合规专业委员会副主任 全国首批 EXIN DPO（数据保护官）&ISO（信息安全官）双认证律师 具有数字法务-数据合规官，及 PDPP、PDPF、ISMF、ISMP 等数据保护职业资格 在隐私保护、GDPR、智慧城市建设、城市更新等领域具有专业积累 阚阚鑫鑫 文康网络安全与数据合规专业委员会秘书长 教育背景：法学学士、金融学学士、管理学硕士 曾有 9 年四大行、股份制商业银行公司工作经历 在企业合规、Web3.0 与加密市场、财富传承等方面具有丰富经验 编编委委会会成成员员：（按按姓姓氏氏音音序序排排列列）毕京福 崔书芹 高 原 郭恩 韩述龙 阚 鑫 李培玉 李双全 梁林英 刘家兴 马清泉 王译萱 王子龙 徐中华 杨亚男 张天真 张雪 可信数据空间建设与法律合规指南 3/138 内容摘要内容摘要 本指南围绕可信数据空间展开，首先介绍可信数据空间的概念、重要性、编写指南目的及适用范围，概述其总体架构与参与主体。分别阐述企业、行业、城市、个人、跨境这几种不同类型可信数据空间各自的特点、功能、法律合规风险及防范建议。分析不同主体（数据提供方、使用方、服务方、运营方、监管方）涉及的法律合规风险与防范，还探讨通用的法律合规风险以及防范内容，涵盖数据隐私保护、数据安全、反垄断与公平竞争、知识产权、合规审计与监督等方面。此外，论述了可信数据空间法律合规管理体系建设相关要点，包括政策制度建设、培训教育、监测评估等。最后对可信数据空间法律合规的重要性、挑战、未来发展趋势以及持续完善法律合规体系提出总结与展望。因为可信数据空间法律合规存在诸多探讨空间，以及时间仓促，还请多多指正。版权声明版权声明 本指南由文康律师事务所网络安全与数据合规专委会负责编写，版权受法律保护。若转载、摘编或利用其他方式使用指南文字或者观点的，应注明来源且转载需保留编委会成员。违反上述声明者，将追究其相关法律责任。可信数据空间建设与法律合规指南 4/138 如如何何与与我我们们取取得得联联系系 文康网络安全与数据合规专委会长期耕耘数字经济领域法律合规服务，积极为行业提供专业价值，深度参与数字经济法治化进程，协助客户有效应对复杂的法律和政策监管，切实解决客户的法律合规问题。为促进我国可信数据空间依法合规建设和发展，现面向所有可信数据空间运营方，如需就可信数据空间法律合规问题进行探讨，均可在 2024 年度获得我们提供的公益法律合规咨询建议。本指南及其内容不代表文康律师事务所及其律师对有关问题的专业法律意见，任何仅依照本报告的全部或部分内容而做出的作为和不作为决定及因此造成的后果由行为人自行负责。虽然我们力求完美，但仍可能存在不完善之处。如您对本指南有任何建议，或欲进一步了解本指南所涉及的内容，可以通过下列联系方式联系我们。业务负责人：马清泉 律师 电话：86-0532-68972937 邮箱： 添加请备注：姓名-单位 可信数据空间建设与法律合规指南 5/138 目目 录录 一、编写背景一、编写背景.8（一）可信数据空间的概念与重要性.8（二）编写本指南的目的.8（三）适用范围.9 二、可信数据空间的总体架构与参与主体二、可信数据空间的总体架构与参与主体.9（一）可信数据空间的架构概述.9（二）参与主体及其角色.13 三、企业可信数据空间三、企业可信数据空间.16（一）特点与功能.16（二）法律合规风险.17（三）防范建议.21 四、行业可信数据空间四、行业可信数据空间.24（一）特点与功能.24（二）法律合规风险.26（三）防范建议.30 五、城市可信数据空间五、城市可信数据空间.35（一）特点与功能.35 可信数据空间建设与法律合规指南 6/138（二）法律合规风险.37（三）防范建议.42 六、个人可信数据空间六、个人可信数据空间.47（一）特点与功能.47（二）法律合规风险.48（三）防范建议.51 七、跨境可信数据空间七、跨境可信数据空间.55（一）特点与功能.55（二）法律合规风险.56（三）防范建议.61 八、不同主体的法律合规风险与防范八、不同主体的法律合规风险与防范.67（一）数据提供方.67（二）数据使用方.71（三）数据服务方.75（四）可信数据空间运营方.80（五）可信数据空间监管方.84 九、通用法律合规风险与防范九、通用法律合规风险与防范.89（一）数据隐私保护.89 可信数据空间建设与法律合规指南 7/138（二）数据安全.97（三）反垄断与公平竞争.102（四）知识产权.105（五）合规审计与监督.108（六）知识产权.112（七）合规审计与监督.117 十、可信数据空间法律合规管理体系建设十、可信数据空间法律合规管理体系建设.124（一）合规政策与制度建设.124（二）合规培训与教育.128（三）合规监测与评估.130 十一、总结与展望十一、总结与展望.132（一）可信数据空间法律合规的重要性与挑战.132（二）未来发展趋势与应对策略.134（三）持续完善法律合规体系的建议.137 十二、网络安全与数据合规法律服务指南十二、网络安全与数据合规法律服务指南.139 可信数据空间建设与法律合规指南 8/138 可信数据空间法律合规指南可信数据空间法律合规指南 一、一、编写背景编写背景 （一）可信数据空间的概念与重要性（一）可信数据空间的概念与重要性 随着信息技术的飞速发展，数据量呈爆炸式增长，数据在经济社会发展中的核心地位日益凸显。可信数据空间（Trusted Data Space）应运而生，它是基于共识规则构建的一种创新型数据流通利用基础设施。通过联接多方主体，如企业、政府部门、科研机构、个人等，打破数据壁垒，实现数据资源的共享共用。这不仅是简单的数据汇聚，更是形成了一个数据要素价值共创的应用生态。在这个生态中，各方可以充分挖掘数据的潜在价值，推动创新应用的开发与落地。从宏观层面看，可信数据空间是支撑构建全国一体化数据市场的重要基石，有助于优化资源配置、提升经济运行效率、促进产业升级转型，对于推动数字经济高质量发展、增强国家竞争力具有深远意义。（二）编写本指南的目的（二）编写本指南的目的 2024 年 11 月 23 日，国家数据局印发可信数据空间发展行动计划（20242028 年），其中明确提出到 2028 年，可信数据空间运营、技术、生态、标准、安全等体系取得突破，建成 100 个以上可信数据空间，基本建成广泛互联、资源集聚、生态繁荣、价值共创、治理有序的可信数据空间网络，各领域数据开发开放和流通使用水平显著提升，初步形成与我国经济社会发展水平相适应的数据生态体系。可信数据空间建设与法律合规指南 9/138 鉴于可信数据空间涉及复杂的技术架构、多元的参与主体和广泛的数据交互，其面临着诸多法律合规挑战。编写本指南的目的在于为可信数据空间相关活动提供全面、清晰、实用的法律合规指引。一方面，帮助各参与主体准确理解和遵守相关法律法规，降低法律风险，避免因违法违规行为遭受法律制裁和经济损失；另一方面，促进可信数据空间的规范化、有序化发展，营造良好的法治环境，保障数据要素市场的健康稳定运行。通过明确法律合规要求和提供风险防范建议，引导各方在合法合规的框架内积极开展数据共享、创新应用等活动，充分释放数据要素的价值。（三）适用范围（三）适用范围 本指南适用于所有参与可信数据空间建设、运营、使用以及监管的主体。包括但不限于各类企业（国有企业、民营企业、外资企业等）在建设和利用企业可信数据空间过程中；各行业（如科技创新、农业农村、工业、服务业等）在打造行业可信数据空间时；有条件的地区和城市在推进城市可信数据空间建设与治理时；涉及个人数据处理的相关方在探索个人可信数据空间时；开展跨境业务的主体在构建跨境可信数据空间方面。同时，也为数据提供方、使用方、服务方、运营方和监管方等不同角色在可信数据空间的日常活动中提供具体的法律合规指导，无论是在国内数据流通场景还是跨境数据交互场景下，均具有重要的参考价值和指导意义。二、可信数据空间的总体架构与参与主体二、可信数据空间的总体架构与参与主体 （一）可信数据空间的架构概述（一）可信数据空间的架构概述 1.数据可信管控、资源交互、价值共创的核心架构 可信数据空间建设与法律合规指南 10/138 数据可信管控是可信数据空间的基石。通过构建接入认证体系，运用隐私计算、使用控制、区块链等先进技术，对空间内主体身份、数据资源、产品服务等进行严格的可信认证，实现数据流通利用全过程的动态管控以及实时存证和结果追溯。这确保了参与各方身份可信、数据资源管理权责清晰、应用服务安全可靠，有效防范数据泄露、篡改、滥用等风险，为数据的合法合规流通提供坚实保障。资源交互能力旨在打破数据孤岛，促进数据资源的高效流通与共享。通过提供数据标识、语义转换等技术服务，实现不同来源数据资源、产品和服务在可信数据空间的统一发布、高效查询、跨主体互认。同时，推动各类数据空间之间按照统一标准进行互联互通，达成跨空间的身份互认、资源共享和服务共用，提升数据资源的整合利用效率，激发数据要素的潜在价值。价值共创能力是可信数据空间发展的核心目标之一。面向共性应用场景，为参与各方提供良好的数据开发利用环境，鼓励各方共同参与数据产品和服务的开发。建立公平透明的运营规则和收益分配机制，根据市场评价贡献、贡献决定报酬的原则，确保各方权益得到保障。通过与数据开发、经纪、托管、审计清算、合规审查等各类数据服务方开展广泛的价值协同和业务合作，形成互利共赢的数据生态，推动数据资源向高附加值的数据产品和服务转化。2.不同类型可信数据空间的相互关系 可信数据空间建设与法律合规指南 11/138 来源：国家数据局，一图读懂|可信数据空间发展行动计划（20242028 年）企业可信数据空间是整个可信数据空间体系的微观基础。企业作为经济活动的基本单元，其内部及上下游之间的数据流通和协同创新对于提升企业竞争力和产业链效率至关重要。企业可信数据空间通过整合内部数据资源，与上下游企业开放共享高质量数据，打造数字化供应链，为行业可信数据空间提供了丰富的数据来源和应用场景支撑。同时，企业在探索人工智能模型应用等创新实践中积累的经验和技术成果，也能够为其他类型可信数据空间的发展提供借鉴。行业可信数据空间在中观层面发挥着关键作用。它聚焦于特定行业领域，通过创新共建共治共享机制，促进产业链端到端的数据流通共享利用。行业可信数据空间依托企业可信数据空间汇聚的海量数据，进行深度挖掘和分析，为行业内企业提供共性服务和解决方案，支撑人工智能行业模型跨域研发应用，推动产业链向网状生态转变，提升整个行业的创新能力和竞争力。此外，行业可信数据空间建设与法律合规指南 12/138 可信数据空间的发展还能够引导和规范企业可信数据空间的建设，促进企业间的数据合作与共享，形成行业内良好的数据生态循环。城市可信数据空间处于宏观层面，具有综合性和引领性。它以城市为单位，整合公共数据、企业数据和个人数据，围绕城市规划建设、交通出行、医疗健康管理等多领域典型场景，构建城市数据资源体系。城市可信数据空间为企业可信数据空间和行业可信数据空间提供了更广阔的数据资源和应用场景，促进企业与城市公共服务的深度融合，推动行业发展与城市治理的协同共进。同时，城市可信数据空间通过探索产业数据专区运营模式和城市群数据协同机制，能够有效整合区域内各类数据资源，提升城市全域数字化转型水平，推动城市群数字一体化发展，为可信数据空间的整体发展提供区域示范和协同效应。个人可信数据空间与其他类型可信数据空间相互补充。在切实保护个人数据合法权益的前提下，个人可信数据空间致力于建立健全个人数据确权授权和合规利用机制。当条件成熟时，它能够为企业、行业和城市可信数据空间提供丰富的个人数据资源（在合法合规授权的情况下），进一步丰富数据应用场景，提升数据服务的精准性和个性化。例如，在金融服务领域，个人可信数据空间可为金融机构提供准确的个人信用数据，帮助其优化风险评估模型，提高金融服务质量。同时，其他类型可信数据空间在运行过程中也需要遵循个人数据保护相关法律法规，确保个人数据在整个数据生态中的安全与合规使用。跨境可信数据空间则是在全球化背景下，可信数据空间发展的必然延伸。它与国内的企业、行业、城市可信数据空间相互协作，建立高效便利安全的数据跨境流动机制。跨境可信数据空间为企业拓展国际市场、开展跨国科研合作、优化全球供应链等提供了数据流通保障。通过与国际规则接轨，推动我国可信数据空间技术标准、运营规则和认证体系的全球适用，提升我国在全球数据治可信数据空间建设与法律合规指南 13/138 理领域的话语权。同时，跨境可信数据空间也能够引入国外先进的数据资源和技术经验，促进国内可信数据空间的创新发展，实现国内外数据空间的互联互通和优势互补。（二）参与主体及其角色（二）参与主体及其角色 来源：国家数据局，一图读懂|可信数据空间发展行动计划（20242028 年）1.数据提供方 数据提供方是可信数据空间的数据源头，其主要职责是提供合法、准确、完整的数据资源。数据提供方有权决定其他参与方对其数据的访问、共享和使用权限，并在数据创造价值后，依据与各方签订的协议分享相应权益。在提供数据过程中，数据提供方需要确保数据来源合法合规，遵循相关法律法规关于可信数据空间建设与法律合规指南 14/138 数据收集的规定，如在收集个人数据时，需获得数据主体的明确同意，并告知数据主体收集目的、方式、范围等信息。同时，数据提供方应建立数据质量管理体系，保证所提供数据的质量，避免因数据质量问题给数据使用方带来损失。此外，数据提供方还需积极配合数据监管要求，做好数据分类分级管理等工作，保障数据在可信数据空间中的安全存储和传输。2.数据使用方 数据使用方是可信数据空间中数据资源的使用者，其主要任务是依据与可信数据空间运营者、数据提供方等签订的协议，按约加工使用数据资源、数据产品和服务，以实现自身业务目标，如提升企业生产效率、优化决策制定、创新产品服务等。数据使用方必须严格遵守数据使用协议中规定的使用范围、使用方式和使用期限等条款，不得擅自超出约定范围使用数据，更不得将数据用于非法或未经授权的目的。在使用数据过程中，数据使用方承担着数据安全保护义务，应采取必要的数据安全防护措施，防止数据泄露、篡改或损坏等安全事件发生。对于经过加工处理后的数据再利用，数据使用方也需确保其行为合法合规，尊重他人隐私和知识产权，避免因数据再利用不当引发法律纠纷。3.数据服务方 数据服务方在可信数据空间中扮演着重要的服务提供者角色，包括数据开发、数据经纪、数据托管、审计清算、合规审查等多种类型。数据开发方：负责根据数据使用方需求，对数据进行挖掘、分析、建模等开发工作，将原始数据转化为有价值的数据产品和服务。可信数据空间建设与法律合规指南 15/138 数据经纪方：主要从事数据供需撮合活动，帮助数据提供方和使用方找到合适的合作对象，促进数据交易的达成。数据托管方：为数据提供方或使用方提供数据存储、管理和维护等托管服务，确保数据的安全和可用性。审计清算方：负责对数据交易、数据使用等活动进行审计和清算，保障各方权益和交易的公平公正。合规审查方：主要对可信数据空间中的各类数据活动进行合规性审查，确保其符合相关法律法规和监管要求。数据服务方需要具备相应的专业资质和能力，遵守行业规范和道德准则，在提供服务过程中保障数据安全和隐私，避免利益冲突，确保服务的质量和合规性。4.可信数据空间运营方 可信数据空间运营方是整个可信数据空间的组织者和管理者，负责日常运营和管理工作。其主要职责包括制定并执行空间运营规则与管理规范，促进参与各方共建、共享、共用可信数据空间，保障可信数据空间的稳定运行与安全合规。运营方需要构建完善的数据接入认证体系、空间资源使用合约和合作规范，利用先进技术提升数据可信管控能力；提供数据标识、语义转换等技术服务，加强与其他数据空间的协作，提高资源交互能力；部署应用开发环境，建立公平合理的运营规则和收益分配机制，强化价值共创能力。可信数据空间建设与法律合规指南 16/138 同时，运营方还要负责数据空间的运维管理，确保系统的正常运行和数据的安全存储、传输与处理，及时处理各方的投诉和纠纷，推动可信数据空间的持续发展和优化。5.可信数据空间监管方 可信数据空间监管方主要指履行可信数据空间监管责任的政府主管部门或授权监管的第三方主体。其职责是对可信数据空间的各项活动进行指导、监督和规范，确保可信数据空间运营的合规性。监管方需要制定和完善相关法律法规、政策标准，明确可信数据空间的准入条件、运营规范和监管要求；建立健全监管机制，加强对数据提供方、使用方、服务方和运营方等各方行为的监督检查，防范数据垄断、不正当竞争、数据泄露、侵犯个人隐私等违法违规行为的发生；组织开展数据安全评估、合规审计等工作，及时发现和解决可信数据空间发展过程中存在的问题；加强国际合作与协调，推动我国可信数据空间监管规则与国际接轨，提升我国在全球数据治理领域的影响力。监管方的有效监管是保障可信数据空间健康、有序发展的关键力量。三、企业可信数据空间三、企业可信数据空间 （一）特点与功能（一）特点与功能 1.构建企业内部及上下游协同的数据流通环境 企业可信数据空间致力于打破企业内部各部门之间以及企业与其上下游合作伙伴之间的数据壁垒。通过建立统一的数据标准、接口和规范，实现数据在企业内部的高效流通，促进各业务环节之间的协同运作。例如，在生产制造企业中，研发部门可以及时获取市场部门反馈的客户需求数据，生产部门能够根可信数据空间建设与法律合规指南 17/138 据销售数据和库存数据优化生产计划，采购部门则可依据生产计划和供应商数据合理安排原材料采购，从而提高企业整体运营效率。同时，企业可信数据空间还能够与上下游企业建立紧密的数据连接，实现产业链上下游数据的实时共享和交互。上游供应商可以根据下游企业的生产进度和库存情况调整供货计划，下游企业也能提前了解上游原材料的供应情况和质量信息，实现产业链协同优化，降低供应链成本，提高市场响应速度。2.提升企业数字化供应链效率与创新能力 在数字化供应链方面，企业可信数据空间整合了供应链各环节的数据资源，包括物流信息、库存数据、订单数据、生产进度等，实现了供应链的可视化管理。企业可以实时监控产品从原材料采购到交付给客户的全过程，及时发现和解决供应链中的问题，如物流延误、库存积压等，提高供应链的透明度和可控性。通过对供应链数据的深度分析，企业能够优化库存管理策略，降低库存成本；精准预测市场需求，提高生产计划的准确性；合理规划物流配送路线，降低物流成本。此外，企业可信数据空间还为企业创新提供了有力支持。通过融合人工智能模型等先进技术，企业可以挖掘供应链数据中的潜在价值，发现新的业务模式和机会。例如，利用数据分析预测市场趋势，开发个性化产品和服务，满足客户多样化需求，提升企业在市场中的竞争力和创新能力。（二）法律合规风险（二）法律合规风险 1.数据权属与共享方面（1）数据所有权、使用权、收益权界定不清风险 可信数据空间建设与法律合规指南 18/138 在企业可信数据空间中，数据来源广泛，涉及企业内部各部门、上下游企业以及可能的第三方合作伙伴。由于数据的产生、收集、存储和使用过程复杂，各方对于数据的所有权、使用权和收益权往往缺乏明确的界定。例如，企业内部不同部门之间对于某些数据的归属可能存在争议，不清楚哪些数据属于部门专有，哪些数据可以在企业内部共享以及如何共享。在企业与上下游企业合作过程中，对于共同产生或交互的数据，如联合研发过程中的实验数据、供应链协同过程中的交易数据等，其权属划分不清晰可能导致在数据利用和收益分配时产生纠纷。如果企业未经明确授权使用了其他方认为属于其所有的数据，或者在数据产生价值后对于收益分配无法达成一致，可能引发法律诉讼，损害企业间的合作关系，影响企业可信数据空间的正常运行。（2）上下游企业间数据共享协议不完善风险 企业与上下游企业进行数据共享时，若共享协议存在漏洞或不明确之处，将带来诸多风险。协议可能未详细规定数据共享的范围、方式、期限以及各方的权利和义务。例如，共享协议未明确规定哪些数据可以共享，哪些属于敏感数据需要特殊保护，可能导致数据过度共享或敏感数据泄露。在数据共享方式上，未明确采用何种技术手段和安全措施进行传输和存储，容易引发数据安全问题。对于共享期限，如果没有明确约定，可能导致一方在合作结束后仍继续使用另一方的数据，侵犯对方权益。此外，协议对于数据使用目的未进行严格限制，可能使数据被用于未经授权的其他用途，如企业将从供应商处获取的数据转卖给第三方用于营销目的，违反了数据共享的初衷和供应商的意愿，引发法律纠纷，破坏产业链上下游企业之间的信任关系。可信数据空间建设与法律合规指南 19/138 2.数据安全方面（1）企业敏感数据泄露风险 企业可信数据空间包含大量敏感数据，如企业的商业机密（客户名单、商业计划、技术专利等）、财务数据、员工个人信息等。这些敏感数据一旦泄露，将对企业造成严重的经济损失和声誉损害。内部人员可能因疏忽、违规操作或恶意行为导致敏感数据泄露，如员工将包含企业机密的文件误发到公共邮箱，或者内部员工为谋取私利将企业敏感数据出售给竞争对手。外部攻击者也可能通过网络攻击手段，如黑客入侵企业系统、恶意软件感染等，窃取企业的敏感数据。此外，在数据共享和交互过程中，如果与上下游企业或第三方的数据接口存在安全漏洞，也可能被攻击者利用，导致敏感数据泄露，使企业面临客户流失、法律诉讼、监管处罚等风险，甚至可能威胁到企业的生存和发展。（2）数据存储与传输安全风险 企业在数据存储和传输过程中面临多种安全威胁。在数据存储方面，如果企业的数据存储设备缺乏足够的安全防护措施，如未采用加密技术对数据进行存储，数据容易被非法访问和窃取。存储设备的物理安全也至关重要，若存储介质丢失或被盗，且其中的数据未进行有效加密，将直接导致数据泄露。在数据传输过程中，若采用不安全的网络协议或传输通道，数据在传输过程中可能被拦截、篡改或伪造。例如，在企业与上下游企业通过互联网进行数据传输时，未使用加密通信协议，攻击者可以在传输线路上窃取数据内容，或者篡改数据指令，导致企业接收到错误的数据，影响企业的决策和生产运营。可信数据空间建设与法律合规指南 20/138 此外，企业在使用云计算服务存储和传输数据时，如果对云服务提供商的安全措施缺乏有效监督和评估，也可能面临数据安全风险，如云服务提供商的系统漏洞被攻击者利用，导致企业数据泄露。3.人工智能模型应用方面（1）模型训练数据合规性风险 企业在应用人工智能模型时，模型训练数据的合规性至关重要。如果训练数据来源不合法，如未经数据主体同意收集个人数据用于模型训练，或者使用了包含侵权内容的数据（如侵犯知识产权的文本、图像等），企业可能面临法律诉讼。在涉及用户数据的场景中，如利用用户的浏览历史、消费记录等数据训练推荐模型，如果未遵循相关隐私法规，未向用户充分告知数据使用目的和方式，未获得用户的明确授权，将侵犯用户的隐私权。对于一些特定行业的数据，如医疗、金融等领域，使用不符合行业规范和法规要求的数据进行模型训练，可能导致模型输出不准确或不合法的结果，影响企业的业务运营，甚至对用户造成损害，引发监管部门的关注和处罚。（2）模型决策公平性与责任界定风险 人工智能模型的决策过程往往较为复杂，其决策结果可能受到训练数据、算法设计等多种因素的影响。如果训练数据存在偏差（如数据集中某些特定群体的数据占比较少或数据特征不全面），可能导致模型决策对某些群体不公平，产生歧视性结果。例如，在招聘场景中使用的人工智能筛选模型，如果训练数据主要来自男性求职者，可能导致模型对女性求职者产生不公平的筛选结果。在模型决策出现问题时，责任界定困难。由于人工智能模型的复杂性，难以确定是数据问题、算法问题还是其他因素导致的决策失误。企业可能难以判断是可信数据空间建设与法律合规指南 21/138 自身提供的数据问题还是模型开发者的算法问题，或者是两者共同作用的结果，导致各方在责任承担上相互推诿，使受到影响的用户难以获得有效的赔偿，损害企业的声誉和用户信任。同时，如果企业在使用人工智能模型时未对其决策进行适当的监督和审查，未能及时发现和纠正不公平或错误的决策，也将承担相应的法律责任。（三）防范建议（三）防范建议 1.明确数据权属与共享协议（1）制定详细的数据权属条款 企业应在内部制定清晰的数据权属政策，明确规定企业内部各部门对于不同类型数据的所有权、使用权和收益权。对于企业与上下游企业之间的数据交互，在合作协议中应详细列出各方对于共同产生或共享数据的权属界定。例如，明确规定哪些数据属于提供方专有，哪些数据在一定条件下可授权对方使用，以及使用的范围、期限和目的等。在涉及知识产权相关的数据时，如企业的研发数据、技术创新成果等，应明确归属方，并规定其他方在使用过程中的权利和限制。同时，对于数据产生价值后的收益分配机制应进行详细约定，根据各方对数据的贡献程度、投入成本等因素合理分配收益，避免因收益分配不均引发纠纷。（2）建立数据共享审核机制 企业应设立专门的数据共享审核团队或岗位，负责对数据共享活动进行全面审核。在与上下游企业进行数据共享之前，审核团队要对共享数据的内容、可信数据空间建设与法律合规指南 22/138 范围、使用目的等进行严格审查，确保共享数据符合法律法规要求和企业内部规定，且不涉及敏感信息的不当披露。审核过程中要评估数据共享对企业自身及合作伙伴的潜在风险，如数据泄露风险、竞争优势受损风险等。对于涉及大量用户数据或重要商业数据的共享，应进行更高级别的审批流程，包括法律部门、数据安全部门等多部门的联合审核，确保数据共享活动合法、安全、可控。同时，要定期对数据共享协议的执行情况进行检查和评估，根据业务变化和法律法规调整及时更新共享协议和审核机制。2.加强数据安全保护（1）实施数据加密与访问控制措施 企业应采用先进的加密算法对敏感数据进行加密存储和传输，确保数据在存储设备和网络传输过程中的保密性。对于不同敏感程度的数据，应采用分级加密策略，如对企业核心商业机密采用高强度加密算法，对一般性业务数据采用相对较弱但仍能保障安全的加密方式。在访问控制方面，建立严格的用户身份认证和授权体系，采用多因素认证（如密码、指纹识别、动态验证码等）确保用户身份的真实性。根据员工的职责和工作需求，为其分配最小化的访问权限，限制员工对敏感数据的访问范围。例如，财务人员只能访问与财务相关的数据，研发人员只能访问其工作所需的研发数据等。同时，定期更新用户密码和访问权限，及时删除离职员工的账号和权限，防止离职人员利用原权限非法访问企业数据。（2）定期进行数据安全评估与漏洞修复 企业应制定定期的数据安全评估计划，例如每季度或每半年进行一次全面的数据安全评估。评估内容包括系统漏洞扫描、网络安全检测、数据存储安全可信数据空间建设与法律合规指南 23/138 检查等方面。通过专业的安全评估工具和技术手段，发现企业数据系统中存在的安全漏洞，如操作系统漏洞、应用程序漏洞、网络配置不当等问题。对于发现的安全漏洞，应及时制定修复方案并组织实施。建立漏洞跟踪机制，确保所有漏洞都得到有效修复，防止攻击者利用漏洞进行数据窃取或破坏。同时，企业应关注行业内最新的安全威胁和漏洞信息，及时更新安全防护策略和技术手段，提高企业数据安全防护能力。在发生数据安全事件时，企业要有完善的应急响应机制，能够迅速采取措施进行事件处理，降低损失，并按照法律法规要求及时向相关部门报告。3.规范人工智能模型应用（1）确保模型训练数据合法合规 企业在收集用于人工智能模型训练的数据时，应严格遵守相关法律法规，特别是数据保护和隐私法规。在收集个人数据时，必须获得数据主体的明确同意，向数据主体充分告知数据收集的目的、方式、范围以及使用场景等信息，并确保数据主体有权随时撤回同意。对于从第三方获取的数据，要对其来源进行合法性审查，确保数据来源合法合规，不存在侵权问题。在使用特定行业数据（如医疗、金融数据）进行模型训练时，应遵循行业规范和监管要求，确保数据的准确性、完整性和安全性。建立数据清洗和审查机制，对收集到的数据进行筛选和处理，去除可能存在的错误数据、敏感信息和不合法内容，保证训练数据的质量和合规性。（2）建立模型决策监督与责任追溯机制 企业应建立对人工智能模型决策过程的监督机制，对模型的输入数据、决策依据、输出结果等进行记录和分析。通过人工审核、数据分析工具等手段，可信数据空间建设与法律合规指南 24/138 定期检查模型决策是否存在不公平性或偏差。例如，在招聘场景中，对人工智能筛选模型的决策结果进行人工抽样复查，确保其公正性。在发现模型决策存在问题时，能够及时追溯到问题的根源，是数据问题、算法问题还是其他因素导致。明确模型开发方、数据提供方、使用方等各方在模型决策过程中的责任，建立责任追溯体系。当模型决策造成不良后果时，能够根据责任划分，要求相关方承担相应的责任，如对受影响的用户进行赔偿、改进模型算法或数据质量等。同时，企业应定期对人工智能模型进行评估和优化，根据业务需求和实际情况调整模型参数和算法，提高模型决策的准确性和公正性。四、行业可信数据空间四、行业可信数据空间 （一）特点与功能（一）特点与功能 1.促进产业链数据流通与协同创新 行业可信数据空间作为一个汇聚产业链各环节数据资源的平台，打破了企业间数据流通的壁垒，实现了上下游企业之间数据的无缝对接与实时共享。例如，在汽车制造行业中，零部件供应商能够将所生产零部件的质量检测数据、库存数据等及时传递给整车制造企业，整车制造企业则可以把生产计划、车型需求变化等信息反馈给供应商，双方依据这些共享数据，精准调整生产安排、优化供货周期，极大地提高了整个产业链的协同效率。同时，这种数据的流通为企业间的协同创新营造了良好环境。不同企业凭借各自的数据优势，联合开展技术研发、产品设计等创新活动。比如在智能手机产业链，芯片制造商、屏幕供应商、软件开发商等多个环节的企业，通过共享各自掌握的技术参数、用户反馈等数据，共同攻克散热、续航、系统优化等可信数据空间建设与法律合规指南 25/138 技术难题，加速新产品的研发和迭代，推动整个行业朝着智能化、高性能化方向发展，催生了众多新颖的功能与应用，提升了行业的整体竞争力。2.支撑行业特定领域发展（1）科研领域 行业可信数据空间为科研活动提供了丰富且多元的数据支撑，有效整合了分散在各个科研机构、高校以及企业研发部门的数据资源。不同科研主体可以在这个空间内共享实验数据、研究成果、技术专利等信息，避免了重复的科研投入，极大地提高了科研资源的利用效率。以医药科研为例，各药企、科研院所能够共享临床试验数据、药物分子结构数据以及疾病病理研究数据等，这有助于科研人员更全面地了解疾病机制、加快药物筛选与研发进程，提高新药研发的成功率，推动医药行业的技术进步和创新突破。（2）农业领域 行业可信数据空间通过汇聚农业生产、气象、土壤、市场销售等各类数据，助力农业实现精准化、智能化发展。种植户可以依据实时的气象数据、土壤肥力数据以及病虫害监测数据，科学合理地安排种植品种、播种时间、灌溉施肥量以及病虫害防治措施，提高农作物产量和品质。农产品加工企业则能借助市场销售数据、物流数据等，精准把握市场需求变化，调整生产规模、产品种类以及配送计划，减少农产品滞销风险，提升农业产业链的整体效益。同时，农业科技服务企业利用整合的数据资源，为农户提供更加精准、个性化的农业技术指导和咨询服务，促进农业现代化水平的提升。（3）工业领域 可信数据空间建设与法律合规指南 26/138 在工业行业中，可信数据空间实现了工业企业内部不同部门以及企业之间的数据互联互通，涵盖了生产设备运行数据、工艺参数数据、产品质量检测数据以及供应链数据等多个维度。企业可以通过分析设备运行数据，提前预测设备故障，进行预防性维护，减少设备停机时间，保障生产的连续性；依据工艺参数数据和产品质量检测数据，优化生产工艺，提高产品质量稳定性；借助供应链数据，实现原材料采购、库存管理以及产品配送的精细化运作，降低生产成本。此外，行业内企业还能基于共享的数据资源开展联合创新，共同探索智能制造、绿色制造等新模式、新技术，提升工业行业的整体数字化转型水平，增强在全球市场的竞争力。（4）服务业领域 对于金融服务业而言，行业可信数据空间整合了客户的信用数据、交易数据、资产数据等多方面信息，金融机构可以利用这些数据构建更加精准的风险评估模型，为客户提供个性化的金融产品和服务，如定制化的贷款方案、理财产品推荐等，同时有效防范金融风险，维护金融市场稳定。在旅游服务业，可信数据空间汇聚了景区景点信息、酒店预订数据、交通出行数据等，能够为游客提供一站式的旅游服务，包括行程规划、门票预订、酒店推荐以及交通安排等，极大地提升了游客的旅游体验。而且旅游企业也可以根据数据分析结果，优化旅游产品设计、合理调配资源，提高运营效率和经济效益。（二）法律合规风险（二）法律合规风险 1.行业标准与合规差异方面（1）不同行业数据管理标准不一致风险 可信数据空间建设与法律合规指南 27/138 各行业由于自身业务特点、数据敏感程度以及所涉及的法律法规不同，形成了差异化的数据管理标准。例如，医疗健康行业高度关注患者个人隐私数据的保护，从数据收集环节必须遵循严格的知情同意原则，确保患者明确知晓并同意数据的收集目的、使用范围及共享对象；在数据存储方面，需要采用高标准的加密和安全防护措施，防止数据泄露；使用时也要严格限定在医疗服务、医学研究等合法合规的范围内。而在电商行业，虽然也重视用户信息保护，但重点更多在于交易数据的准确性、完整性以及防止数据被用于不正当竞争等方面，数据存储和使用的规则相对更侧重于保障交易安全和维护市场秩序。当行业可信数据空间推动跨行业数据交互时，这种不一致性容易引发合规问题。若企业在未充分了解并适配不同行业数据管理标准的情况下进行数据处理，很可能违反相应行业的规定。比如，一家科技企业将从医疗行业获取的数据按照自身所在行业相对宽松的标准进行存储和使用，未对数据进行严格的隐私加密处理，就可能因违反医疗行业严格的隐私保护要求，面临监管处罚、患者索赔以及声誉受损等风险。（2）跨行业数据融合合规风险 跨行业数据融合涉及将原本分属于不同行业、有着不同使用场景和监管要求的数据进行整合与再利用，这一过程面临诸多合规挑战。首先，数据权属问题在融合后可能变得复杂且模糊不清。不同行业对数据所有权、使用权的界定和归属依据存在差异，融合后难以简单明确各方对新的数据集合的权益范围，容易在后续的数据开发、共享及收益分配等环节产生争议。其次，跨行业融合可能改变数据的原有属性和使用目的，导致原本合规的数据在新的融合场景下违反相关法规。例如，将物流行业的运输轨迹数据与金融行业的客户信贷数据进行融合，意图分析客户的消费行为模式以开发新的金可信数据空间建设与法律合规指南 28/138 融产品。然而，物流数据在原行业主要用于优化配送路线等运营目的，当与金融数据结合并用于金融营销时，可能就不符合金融行业对于客户数据使用需经明确授权以及遵循特定风险评估规则等监管要求，从而引发合规风险，甚至可能导致数据滥用、侵犯客户隐私等法律问题。2.数据垄断与不正当竞争方面（1）大型企业数据垄断行为风险 在行业发展过程中，部分大型企业凭借其在市场中的主导地位和长期积累的数据资源优势，往往有能力实施数据垄断行为。这些企业可能会通过多种手段限制行业内的数据流通，阻碍公平竞争。例如，一家在社交网络领域占据绝对市场份额的巨头企业，掌握着海量的用户社交关系数据、行为偏好数据等。它可能拒绝向第三方开发者或其他社交平台开放这些数据，即使开放也会设置极为苛刻的条件，如高昂的使用费用、严格的使用限制条款等，使得其他企业难以获取关键数据来开发与之竞争的社交产品或相关增值服务。这种数据垄断行为不仅抑制了行业内的创新活力，因为中小微企业无法充分利用行业数据进行创新探索，而且还可能违反反垄断相关法律法规。监管部门通常关注此类行为是否损害了市场的公平竞争环境、消费者的选择权以及整个行业的健康发展，一旦认定存在垄断行为，企业将面临巨额罚款、强制数据共享以及声誉受损等严重后果。（2）数据不正当竞争行为风险 企业为获取竞争优势，可能会采取各种不正当的数据竞争行为。一种常见的情况是通过非法的数据爬取手段，从竞争对手的网站、数据库等渠道窃取商业数据，如电商平台间相互窃取对方的商品价格、销量、用户评价等数据，然可信数据空间建设与法律合规指南 29/138 后用于调整自身的价格策略、优化商品展示顺序或者进行恶意对比营销，误导消费者，损害竞争对手的商业利益和市场声誉。另外，在数据标注、数据交易等环节也可能出现不正当竞争行为。例如，在数据标注市场，部分企业为降低成本，采用低质量的标注方式，标注数据不准确却以正常价格参与市场交易，扰乱了数据标注行业的正常质量标准和价格体系；或者在数据交易中，恶意压低价格、散布虚假交易信息等，破坏市场的公平交易秩序，使得那些诚信经营、注重数据质量的企业难以获得合理的收益，阻碍了整个行业的数据市场健康发展，同时也可能违反反不正当竞争法的相关规定，面临法律责任追究。3.数据跨境合规（如有跨国业务）方面（1）不同国家地区法规差异风险 全球范围内，不同国家和地区基于自身的历史文化、政治体制、社会发展需求等因素，制定了各具特色的数据保护法规和监管政策。例如，欧盟的通用数据保护条例（GDPR）强调对个人数据的全方位保护，赋予了数据主体广泛的权利，如数据访问权、更正权、删除权等，并且对数据跨境传输设置了严格的限制条件，要求数据传输至欧盟境外时，接收方所在国家或地区需具备同等的数据保护水平，或者通过特定的合规机制（如标准合同条款、约束性公司规则等）来保障数据安全。而美国的相关数据法规则相对分散，不同行业有不同的监管侧重点，比如在金融领域注重保护消费者金融信息安全，在通信领域关注用户通信隐私，但整体在跨境数据管理上与欧盟存在较大差异，且在国家安全等因素影响下，对外资企业的数据审查更为严格。可信数据空间建设与法律合规指南 30/138 当行业内企业开展跨国业务，涉及跨境数据传输时，如果未能深入研究并遵循目标国家或地区的法规差异，很容易陷入合规困境。比如，一家中国的互联网企业向欧洲用户提供服务并收集了相关个人数据，若在跨境传输这些数据回国内存储和分析时，没有按照 GDPR 的要求采取相应的合规措施，就可能面临巨额罚款、欧盟地区业务受限以及用户投诉等严重后果，对企业的国际形象和业务拓展造成极大负面影响。（2）跨境数据传输安全与合规风险 在数据跨境传输过程中，面临着诸多安全威胁和合规挑战。从安全角度来看，网络环境的复杂性以及国际间网络攻击手段的多样化，使得跨境传输的数据极易遭受窃取、篡改、丢失等风险。例如，黑客可能会盯上跨境传输中的企业商业机密数据、个人敏感信息等，通过攻击传输链路、入侵存储服务器等方式获取数据，进而进行敲诈勒索、非法售卖等违法活动。同时，确保数据传输符合不同国家和地区的合规要求也极为关键且复杂。企业需要对数据的来源合法性进行严格审查，确保所传输的数据是通过合法途径收集的；要对境外接收方的资质、数据保护能力等进行全面审核，保证其具备符合要求的安全和合规条件；还需签订符合当地法规的跨境传输协议，明确双方在数据安全、隐私保护、使用范围等方面的权利和义务。若企业在跨境数据传输过程中未能落实这些合规要求，即便数据未发生安全事故，也可能因违反相关国家或地区的法律规定，面临监管部门的处罚，影响企业的跨国业务正常开展。（三）防范建议（三）防范建议 1.建立行业数据合规标准框架 可信数据空间建设与法律合规指南 31/138（1）推动行业协会制定统一标准 行业协会在协调行业发展、规范行业行为方面具有重要作用。应充分发挥各行业协会的引领和组织功能，牵头开展行业数据合规标准的制定工作。首先，行业协会要深入调研本行业内各类企业的数据管理现状、业务流程以及所涉及的数据类型和特点，梳理出不同业务场景下数据收集、存储、使用、共享、删除等环节的关键合规要点。例如，对于金融行业，要明确客户金融信息在各个环节的具体保护措施和使用规范；对于医疗行业，则着重确定患者隐私数据的合规处理要求。在此基础上，组织行业内的专家学者、资深从业者以及法律合规专业人士共同参与标准的起草工作，结合国内外先进的实践经验和相关法律法规要求，制定出一套全面、细致且具有可操作性的行业数据合规标准。该标准应涵盖数据全生命周期管理，明确规定数据质量要求、数据安全防护等级、数据主体权益保障等多方面内容。例如，规定数据存储需采用何种加密技术、数据访问要遵循怎样的授权审批流程等。同时，行业协会要定期对所制定的标准进行更新和完善，以适应不断变化的技术环境、业务需求以及法律法规调整。通过举办培训活动、研讨会等形式，向行业内企业宣传和解读标准内容，帮助企业理解并贯彻执行，确保行业内数据管理活动在统一的合规框架下有序开展。（2）加强跨行业数据合规协调 鉴于跨行业数据融合日益频繁，有必要建立跨行业的数据合规协调机制。一方面，由相关政府部门或权威行业组织牵头，成立跨行业数据合规协调委员会，成员涵盖不同行业的代表企业、行业协会以及法律专家等。该委员会负责可信数据空间建设与法律合规指南 32/138 搭建跨行业沟通交流的平台，定期组织会议，让各行业分享自身的数据管理经验、面临的合规挑战以及在跨行业合作中的诉求。另一方面，针对跨行业数据融合项目，建立专门的合规审查小组。在项目启动前，审查小组对涉及的数据进行全面梳理，分析不同行业数据在融合过程中可能出现的权属争议、使用目的变更等合规风险点。根据风险评估结果，制定针对性的跨行业数据融合合规方案，明确数据融合后的权属界定原则、使用范围限定、安全保障措施以及各方的责任分担机制等内容。此外，推动不同行业之间签订跨行业数据合作协议模板，在协议中详细约定数据共享的条件、合规要求以及纠纷解决方式等条款，为跨行业数据合作提供标准化的合规指引，减少因行业差异导致的合规冲突，保障跨行业数据融合活动的合法性和可持续性。2.防止数据垄断与不正当竞争（1）加强反垄断监管与企业自律 监管部门应强化对行业数据领域的反垄断监管力度，建立健全数据垄断监测和审查机制。运用大数据分析、市场调研等手段，密切关注行业内大型企业的数据占有情况、数据使用行为以及对市场竞争格局的影响。对于那些可能存在数据垄断倾向的行为，如限制数据共享、利用数据优势实施捆绑销售或拒绝交易等行为，及时进行调查和评估，依据反垄断相关法律法规，严格依法作出处罚决定，遏制数据垄断行为的滋生，维护公平竞争的市场环境。同时，要加强对企业的反垄断合规指导，通过发布指南、举办培训等方式，向企业普及反垄断法律知识，提高企业对数据垄断行为的认知和识别能力。鼓励企业建立内部反垄断合规审查机制，在开展数据相关业务活动前，自行对可可信数据空间建设与法律合规指南 33/138 能涉及的数据垄断风险进行评估，主动调整不符合反垄断要求的业务策略，避免因数据垄断行为遭受法律制裁。企业自身也应增强自律意识，秉持公平竞争的原则开展数据业务。大型企业要积极履行社会责任，认识到数据共享对于行业整体发展的重要性，在保障数据安全和隐私的前提下，合理开放部分数据资源，为中小微企业创造更多的创新机会。例如，互联网巨头企业可以通过开放平台数据接口，按照公平合理的规则和收费标准，允许第三方开发者利用其数据开发有价值的应用程序，共同推动行业生态的繁荣发展。（2）建立公平竞争的数据市场环境 首先，完善数据市场的法律法规体系，针对数据交易、数据标注、数据服务等各个环节，制定明确详细的规则，填补法律空白，细化不正当竞争行为的认定标准和处罚措施。例如，对于数据交易中的虚假宣传、恶意压低价格等不正当竞争行为，明确规定相应的法律责任，使监管执法有法可依。其次，加强行业自律组织建设，充分发挥其在规范市场秩序方面的作用。行业自律组织要制定并推行行业自律公约，引导企业自觉遵守公约内容，诚信经营，规范数据市场行为。对违反自律公约的企业，通过行业通报、信用扣分等方式进行约束，营造良好的行业风气。再者，建立数据市场的信用评价体系，对参与数据市场活动的企业进行信用评级。根据企业的数据质量、交易诚信、合规经营等多方面表现，赋予相应的信用等级，并向社会公开。消费者、合作伙伴等可以依据信用评价结果选择合作对象，促使企业重视自身信用建设，自觉维护公平竞争的数据市场环境，从根本上减少不正当竞争行为的发生。可信数据空间建设与法律合规指南 34/138 3.应对跨境合规风险（如有）（1）建立跨境数据合规管理体系 企业开展跨国业务涉及跨境数据传输时，应构建完善的跨境数据合规管理体系。该体系要涵盖数据跨境全流程，包括数据的识别分类、合法性审查、风险评估、传输协议签订以及后续的监督审计等环节。在数据识别分类方面，企业要依据数据的来源、性质、敏感程度等因素，对跨境传输的数据进行详细分类，例如将个人敏感信息、商业机密数据、一般性业务数据等进行区分，针对不同类型的数据制定差异化的合规管理策略。对于数据的合法性审查，要追溯数据收集的源头，确保每一项跨境传输的数据都是通过合法合规途径获取的，具备明确的数据主体授权以及符合国内相关法律法规要求。同时，在跨境传输前，对目标国家或地区的数据保护法规进行深入研究，开展风险评估工作，分析可能面临的法律差异风险、监管风险以及数据主体权益保护风险等，并形成详细的风险评估报告。根据风险评估结果，与境外接收方签订符合当地法规和国际通行标准的跨境数据传输协议，明确双方在数据安全、隐私保护、数据使用范围、数据留存期限等方面的权利和义务。此外，建立跨境数据合规监督审计机制，定期对跨境数据传输活动进行自查自纠，确保整个过程严格遵循所制定的合规管理体系要求，及时发现并整改存在的合规问题，保障跨境数据传输活动的合法合规进行。（2）加强跨境数据安全保障措施 一是采用先进的加密技术对跨境传输的数据进行加密处理，选择高强度、经过国际认可的加密算法，确保数据在传输过程中的保密性和完整性。例如，可信数据空间建设与法律合规指南 35/138 运用端到端加密技术，使得数据从发送端到接收端的整个过程中，只有发送方和接收方能够解密查看数据内容，即使数据在传输途中被拦截，攻击者也无法获取有效信息。二是建立安全可靠的跨境数据传输通道，优先选择具有高安全性、稳定性的网络服务提供商，并通过虚拟专用网络（VPN）、专用通信线路等方式，保障数据传输链路的安全。同时，加强对传输通道的实时监控和入侵检测，及时发现并阻断可能的网络攻击行为，防止数据在传输过程中被窃取、篡改或丢失。三是强化境外数据存储安全管理，若企业将跨境传输的数据存储在境外的数据中心，要对数据中心的安全防护能力进行严格审核，要求其具备完善的物理安全设施（如门禁系统、监控系统、防火防潮设施等）、网络安全防护系统（如防火墙、入侵防御系统等）以及数据备份与恢复机制。定期对境外存储的数据进行安全审计，确保数据存储安全符合企业内部要求以及相关国家和地区的法规标准，全方位保障跨境数据的安全。五、城市可信数据空间五、城市可信数据空间 （一）特点与功能（一）特点与功能 1.融合公共、企业、个人数据服务城市建设与治理 城市可信数据空间犹如一个数据中枢，将来自不同源头的公共数据（如市政管理部门的城市规划数据、交通部门的路况及运输数据、卫生健康部门的医疗资源与居民健康数据等）、企业数据（涵盖各行业企业在生产经营、市场交易、客户服务等环节产生的数据）以及个人数据（包括市民的身份信息、消费记录、出行轨迹等）进行有机整合。可信数据空间建设与法律合规指南 36/138 在城市建设层面，通过融合这些数据，能够实现更科学精准的城市规划。例如，依据人口流动数据、住房需求数据以及公共服务设施使用数据等，合理规划新建住宅区、学校、医院等公共设施的选址与规模，优化城市的空间布局，避免资源过度集中或浪费，提升城市居民的生活便利性。同时，借助交通流量数据、道路设施数据以及公共交通运营数据的融合分析，可以优化交通信号灯设置、规划公交线路、设计智能停车系统等，有效缓解城市交通拥堵问题，提高城市的通行效率。在城市治理方面，整合多方数据有助于打造智能化、精细化的治理模式。以社会治安治理为例，公安部门可以结合社区监控数据、居民报警数据以及人口流动数据等，及时发现治安隐患区域，精准部署警力，实现犯罪预防和快速响应。对于城市环境治理，融合气象数据、污染源监测数据以及企业生产排放数据，能够准确溯源污染源头，制定针对性的环境整治措施，提升城市的生态环境质量。此外，政务服务部门利用融合的数据，可以优化办事流程，实现政务事项的线上办理、一网通办，减少市民办事的跑动次数，提高政务服务的满意度和效率。2.探索城市级数据运营模式与产业发展 城市可信数据空间为城市开启了创新的数据运营探索之旅，旨在挖掘数据作为生产要素的经济价值，推动城市产业的数字化转型与升级。一方面，通过搭建数据交易平台、数据共享服务平台等，建立起数据供需双方的对接机制，促进数据在合法合规前提下的流通与交易。例如，鼓励本地的中小微企业将自身运营过程中积累的特色数据资源上架交易，同时吸引有数据需求的科研机构、创新型企业等购买数据，用于开展数据分析、模型研发、产品创新等活动，实现数据价值的转化。可信数据空间建设与法律合规指南 37/138 另一方面，围绕城市可信数据空间，积极培育和发展数据产业链，吸引数据采集、清洗、标注、分析、安全保障等各类数据服务企业集聚。政府可以通过出台优惠政策、建设数据产业园区等方式，营造良好的产业发展环境。例如，打造数据创新应用孵化基地，为初创的大数据企业提供办公场地、技术指导、资金扶持等支持，助力其将数据技术与城市的实际需求相结合，开发出诸如智慧旅游、智慧物流、数字金融等具有城市特色的数据驱动型产业应用，带动就业，促进城市经济结构向数字化、智能化方向转型升级，提升城市在区域乃至全国范围内的数字经济竞争力。（二）法律合规风险（二）法律合规风险 1.个人数据保护方面（1）个人数据收集、使用、存储合规风险 在城市可信数据空间的运行过程中，个人数据收集环节面临诸多合规挑战。众多场景下都会涉及个人数据的收集，如市民在乘坐公共交通工具刷乘车卡时，交通运营方会收集出行时间、起始站点等信息；在医院就医时，医疗机构会获取患者的基本健康信息、病史资料等。然而，部分收集行为可能未严格遵循“合法、正当、必要”的原则，存在过度收集的情况。例如，一些手机应用程序在提供城市生活服务功能时，要求用户授予过多不必要的权限，如获取通讯录、相册等权限，超出了实现服务功能的实际需要，却未充分告知用户收集这些额外数据的具体用途及风险。使用个人数据时，也容易出现合规问题。一些城市服务部门或企业可能会擅自扩大数据使用范围，将原本为特定目的收集的个人数据用于其他未经用户同意的用途。比如，某社区为统计居民疫苗接种情况收集了居民的联系方式，可信数据空间建设与法律合规指南 38/138 之后却将这些联系方式提供给第三方商业机构用于推销保健品，严重侵犯了居民的个人隐私和数据使用的合规性。在存储方面，由于城市可信数据空间汇聚了海量个人数据，存储系统的安全性至关重要。若数据存储缺乏足够的加密措施、访问控制机制不完善，就极易引发数据泄露风险。例如，若存储市民个人身份信息、银行卡信息的数据库未进行加密存储，一旦遭受黑客攻击或内部人员违规操作，这些敏感信息就会被窃取，导致市民面临遭受诈骗、个人财产受损等风险，同时也会使相关责任方面临法律责任追究。（2）个人数据主体权利保障风险 根据法律法规，个人作为数据主体享有一系列权利，如知情权、决定权、查询权、更正权以及删除权等，但在城市可信数据空间实际运营中，这些权利往往难以得到充分保障。就知情权而言，市民可能并不清楚自己的哪些个人数据被收集、被哪些主体收集以及收集后将用于何种具体用途，相关部门或运营主体在收集数据时可能未以通俗易懂的方式充分告知这些关键信息，使得市民处于信息不对称的状态。在决定权方面，市民对于自己的数据是否被共享、被用于何种创新应用等往往缺乏有效的控制。例如，一些城市在开展大数据创新项目时，可能未经市民充分同意就将其个人数据纳入项目数据集进行分析，市民无法真正自主决定自己数据的使用走向。可信数据空间建设与法律合规指南 39/138 查询权的落实也存在困难，市民想要了解自己个人数据的具体存储情况、使用记录时，可能面临复杂繁琐的申请流程，甚至部分运营主体可能未提供相应的查询渠道，导致市民难以知晓自己数据的真实状况。对于更正权和删除权，当市民发现自己的数据存在错误或者不再希望某些数据被存储时，向相关运营主体提出更正或删除请求后，可能会遭遇拖延处理、推诿责任等情况，运营主体可能以数据关联复杂、系统技术限制等理由，无法及时响应并执行市民的合理诉求，损害了个人数据主体的合法权益。2.公共数据授权与管理方面（1）公共数据授权程序不规范风险 公共数据的合理授权使用是保障其服务城市建设与公众利益的关键环节，但实践中常存在授权程序不规范的问题。公共数据的所有权归属于国家或全体公民，其使用需经过严格的法定程序授权给具体的使用主体（如企业、科研机构等）。然而，部分政府部门在进行授权时，可能存在流程不清晰、手续不完备的情况。例如，在将城市交通流量数据授权给某科技企业用于开发智能交通优化系统时，未按照规定的审批流程进行全面审核，未明确界定数据使用的具体范围是仅限于本地城区还是可拓展至周边区域，也未对使用期限作出清晰限定，更没有在授权文件中详细说明使用后的数据处置要求，如是否需要删除、如何归还等。这种不规范的授权程序容易导致公共数据被滥用，一些不符合资质要求的主体可能趁机获取数据并随意使用，甚至可能出现数据泄露、非法交易等恶劣情况，不仅破坏了公共资源的合理配置，还可能损害公共利益，违反公共数据可信数据空间建设与法律合规指南 40/138 管理的相关法律法规，使政府部门面临行政责任风险，同时也影响城市可信数据空间的公信力。（2）公共数据使用监管不到位风险 在公共数据被授权使用后，有效的监管不可或缺，但目前城市可信数据空间在这方面面临诸多挑战，存在监管不到位的风险。一方面，由于公共数据的使用涉及众多领域和大量使用主体，监管部门往往受限于人力、物力以及技术手段，难以对每一次数据使用行为进行全方位、实时的监督。例如，对于众多企业在利用公共环境监测数据开展相关业务时，监管部门很难逐一跟踪检查其是否严格按照授权范围使用数据，是否存在擅自将数据转授给第三方、对数据进行篡改等违规行为，这就使得一些违规使用数据的情况可能长时间未被发现和制止。另一方面，随着数据技术的快速发展和应用场景的不断创新，现有的监管技术手段相对滞后，难以适应复杂多变的数据使用方式。比如，在面对基于人工智能算法对公共数据进行深度挖掘、分析等新应用场景时，监管部门缺乏有效的工具和方法来准确判断其是否符合数据合规性要求，是否存在侵犯公众隐私、危害国家安全等潜在风险，导致公共数据使用的监管出现漏洞，无法充分保障公共数据的安全和合理利用，进而影响公共服务的质量和城市治理的效果。3.数据跨域协同方面 （1）城市群内数据管理政策差异风险 在城市群一体化发展的大趋势下，城市间的数据跨域协同合作日益增多，但不同城市基于自身的发展定位、产业结构、管理理念等因素，制定了各自有差异的数据管理政策，这给跨域数据协同带来了显著的合规风险。可信数据空间建设与法律合规指南 41/138 在数据分类分级标准上，各城市可能存在不同的划分方式。例如，对于工业企业生产数据，A 城市可能将其划分为一般敏感级别的数据，只需满足基本的安全防护要求即可进行共享；而 B 城市则将其认定为高度敏感数据，对共享条件和审批流程设置了极为严格的规定。这种差异使得企业在城市群内开展跨城市业务，需要共享此类数据时，容易因不了解或不符合不同城市的分类分级要求，陷入合规困境，要么面临数据无法共享的阻碍，影响业务拓展，要么因误判而违反当地的数据管理规定，承担相应的法律责任。在数据共享规则方面，不同城市也各有不同。有的城市鼓励政府部门之间的数据无条件共享，以提升城市治理效率；但有的城市则对数据共享设置了较多限制条件，如要求共享双方签订详细的共享协议，明确数据使用的具体目的、范围以及保密条款等。当城市群内的城市尝试进行跨域数据协同，如共同开展区域交通一体化项目、生态环境联防联控项目等，就需要协调不同城市的数据共享规则，否则容易出现因规则冲突导致项目推进受阻、数据流通不畅的问题。（2）跨域数据共享安全风险 城市间进行数据跨域共享时，由于涉及多个城市的网络基础设施、数据存储系统以及安全管理体系，安全风险明显增加。从网络传输角度看，数据在跨城市的网络环境中传输，面临着更多的网络攻击威胁，如黑客可能利用不同城市网络间的安全防护薄弱环节，对传输中的数据进行窃取、篡改或拦截，尤其是涉及城市群关键基础设施运行数据（如能源供应数据、轨道交通控制数据等）、重要政务数据以及大量个人隐私数据时，一旦遭受攻击，可能会引发城市交通瘫痪、能源供应中断、市民个人信息泄露等严重后果，影响城市的正常运转和居民生活。可信数据空间建设与法律合规指南 42/138 在数据存储方面，不同城市的数据中心在安全防护水平、管理规范程度上存在差异。当数据从一个城市传输并存储到另一个城市的数据中心后，可能因接收方城市的数据中心存在安全漏洞（如物理防护设施不完善、网络安全系统存在缺陷、内部人员管理不善等），导致数据丢失、泄露或被非法访问。例如，某城市将其居民的医疗健康数据共享给城市群内的另一个城市用于医疗资源协同调配，但接收方城市的数据中心因未及时更新安全防护软件，被黑客入侵，致使居民的敏感医疗信息泄露，不仅损害了市民的个人权益，也破坏了城市间的信任关系，阻碍了数据跨域协同工作的持续健康开展。（三）防范建议（三）防范建议 1.强化个人数据保护 （1）遵循个人数据保护原则 城市可信数据空间的运营主体以及涉及个人数据处理的相关部门和企业，务必严格遵循合法性原则。这意味着在收集、使用、存储个人数据的每一个环节，都要有明确且符合法律法规要求的依据，例如，必须基于履行法定职责、提供必要服务、满足合同约定等正当理由开展数据活动，杜绝任何无合法依据的数据操作行为。正当性原则要求在处理个人数据时，需确保目的正当合理，且与数据主体的合理预期相符。比如，当城市的公共服务部门收集市民的个人信息用于改善公共交通服务时，所采取的数据收集和使用方式应能被市民理解并认可，不能打着公共服务的旗号暗中谋取其他商业利益或进行不合理的数据利用。必要性原则更是重中之重，强调收集和使用个人数据应限定在为实现特定目的所必需的最小范围和限度内。例如，在开发城市生活服务类应用时，仅获可信数据空间建设与法律合规指南 43/138 取实现服务功能必不可少的用户信息，像位置信息只在需要提供基于地理位置的精准服务时获取，且精准到满足功能需求的最低程度，避免过度收集如用户的详细社交关系、浏览历史等无关信息，从源头上控制个人数据的使用范围，降低数据泄露风险，最大程度保护个人隐私。同时，透明度原则也不容忽视。相关主体应通过简洁明了、通俗易懂的方式，如在数据收集界面显著位置展示隐私政策声明、以弹窗形式告知重要事项等，向数据主体充分说明数据收集的目的、方式、范围以及数据后续的使用、共享、存储等情况，确保数据主体清楚知晓自己数据的流向和用途，使其在充分知情的基础上作出同意与否的决定。（2）建立个人数据主体权利响应机制 首先，要搭建便捷高效的个人数据查询渠道，无论是通过线上的政务服务平台、城市数据服务官方网站，还是线下的服务窗口等方式，让市民能够方便地申请查询自己的个人数据被收集、存储和使用的具体情况。例如，开发专门的移动端应用，市民登录后可一键查询自己在城市各公共服务场景下的数据记录，且查询结果应以清晰易懂的形式呈现，便于市民理解。对于数据主体的更正权，当市民发现自己的个人数据存在错误（如姓名拼写错误、地址变更未更新等）时，应设立专门的反馈机制，确保市民可以通过线上提交更正申请、拨打服务热线或者前往指定服务网点等方式，快速将问题反馈给负责数据管理的相关部门或运营主体。而接收申请的一方要建立严格的内部处理流程，规定在限定时间内（如 7 个工作日内）完成数据的核实与更正工作，并及时将处理结果反馈给市民，保障数据的准确性。可信数据空间建设与法律合规指南 44/138 在删除权方面，一旦市民提出删除某些个人数据的合理请求（比如不再使用某城市服务后要求删除相关注册信息），相关主体应立即启动删除流程，从所有存储该数据的数据库、备份系统以及关联应用中彻底删除相应数据，同时做好记录留痕工作，以备后续审计和监管查询。另外，针对数据主体的决定权，在涉及个人数据共享、用于新的应用开发等情况时，必须再次获得数据主体的明确同意，通过发送提醒通知、二次确认弹窗等形式，让市民能够自主决定自己的数据是否参与新的使用场景，切实保障市民对个人数据的控制权，充分尊重和维护个人数据主体的各项合法权益。2.规范公共数据授权管理 （1）完善公共数据授权管理制度 一是要明确授权主体和责任。清晰界定政府各部门在公共数据授权过程中的具体职责，指定专门的部门或岗位负责公共数据授权管理工作，避免出现职责不清、相互推诿的情况。例如，明确规定城市大数据管理局作为牵头部门，负责统筹协调各业务部门的公共数据授权事项，各业务部门则负责梳理本部门所掌握的公共数据资源，并根据实际需求提出具体的授权建议和方案。二是细化授权流程和审批标准。制定一套完整、严谨的授权流程，包括申请主体的资格审核、数据使用目的审查、使用范围界定、使用期限确定以及数据安全保障措施评估等环节。对于不同敏感程度和重要性等级的公共数据，设置差异化的审批标准，如涉及国家安全、城市关键基础设施运行等核心数据的授权，需经过多层级的严格审批，包括专家论证、上级主管部门复核等程序；对于一般性的公共服务数据授权，则可适当简化审批流程，但也要确保合规性。可信数据空间建设与法律合规指南 45/138 三是规范授权文件的内容和格式。授权文件应详细载明授权方、被授权方、授权数据的具体内容、使用目的、使用范围、使用期限、数据安全要求、数据归还或销毁要求以及违约责任等关键信息，确保授权行为有清晰明确的书面依据，便于后续的监督和管理。同时，建立授权文件的统一登记备案制度，方便随时查阅和跟踪公共数据的授权情况，防止出现授权混乱或失控的局面。（2）加强公共数据使用审计监督 首先，要建立专业的公共数据使用审计队伍，选拔具备数据管理、信息技术、法律法规等多方面专业知识的人员组成审计团队，定期对公共数据的使用情况进行审计检查。审计内容涵盖数据使用是否严格按照授权范围开展、是否存在未经授权的数据共享或转授行为、数据安全防护措施是否落实到位等多个方面，通过技术检测、数据比对、现场检查等多种方式，全面排查公共数据使用过程中的合规风险。其次，利用先进的技术手段实现对公共数据使用的实时监控。借助大数据分析、人工智能等技术，搭建公共数据使用监测平台，对公共数据的访问、调用、传输等操作进行实时记录和分析，及时发现异常的数据使用行为，如短时间内频繁大量下载敏感数据、数据传输至未经授权的目的地等情况，并自动发出预警信息，以便及时采取措施进行干预和处理，防止违规行为造成更大的损失。再者，强化审计结果的运用，将审计发现的问题及时反馈给被审计单位，要求其限期整改，并建立跟踪复查机制，确保整改措施落实到位。对于多次出现违规使用公共数据或拒不整改的单位，依法依规采取相应的处罚措施，如暂停数据使用权限、纳入不良信用记录等，同时将审计结果向社会公开，接受公可信数据空间建设与法律合规指南 46/138 众监督，增强公共数据使用主体的合规意识，保障公共数据的合法、安全、合理使用。3.促进数据跨域协同合规 （1）建立城市群数据协同管理机制 城市群内的各城市政府应联合成立专门的数据协同管理机构，由各城市相关部门（如大数据管理局、经信委等）的代表组成，负责统筹协调城市群内的数据跨域协同工作。该机构的主要职责包括制定城市群统一的数据协同发展战略和规划，明确数据跨域协同的目标、任务和重点领域，避免各城市在数据协同方面各自为政、缺乏统筹安排的局面。建立常态化的数据沟通协调机制，定期组织召开城市群数据协同工作会议，各城市在会上交流数据管理政策、数据资源情况以及跨域协同项目进展等信息，共同探讨解决数据跨域协同过程中遇到的问题和困难，如数据共享的障碍、政策差异的协调等。例如，每月开展一次线上视频会议，每季度举办一次线下集中研讨活动，确保各城市之间保持密切的沟通与协作。同时，构建数据协同项目的联合审批机制，对于涉及城市群多个城市的数据跨域协同项目（如区域交通一体化项目中的数据共享、生态环境联防联控项目的数据交互等），由数据协同管理机构牵头，组织各城市相关部门按照统一的标准和流程进行联合审批，综合考虑项目的必要性、数据安全性、各城市的利益平衡等因素，确保项目符合城市群整体发展需求且在合规的框架内推进，提高数据跨域协同项目的审批效率和质量，促进城市群数据资源的有效整合与协同利用。（2）统一跨域数据安全标准 可信数据空间建设与法律合规指南 47/138 各城市应共同参与制定适用于城市群内数据跨域共享的统一安全标准，涵盖数据传输、存储、访问控制等多个环节。在数据传输方面，明确规定应采用的加密算法、传输协议以及安全认证方式等，例如，要求使用符合国家标准的高强度加密算法对传输中的数据进行加密处理，通过数字证书等方式进行身份认证，确保数据在跨城市网络环境中的保密性、完整性和真实性，防止数据在传输过程中被窃取、篡改或伪造。对于数据存储，统一规定数据中心的安全防护等级、物理安全设施要求、备份与恢复策略等标准。比如，要求数据中心必须达到国家规定的三级等保标准，配备完善的门禁系统、监控系统、消防和防潮设施等物理安全设备，同时建立定期的数据备份制度以及灾难恢复预案，确保存储的数据在面临自然灾害、人为破坏等意外情况时能够及时恢复，保障数据的安全性和可用性。在访问控制方面，制定统一的用户身份识别、权限管理规则，根据数据的敏感程度和使用需求，为不同用户角色分配相应的访问权限，采用多因素身份认证等手段加强用户身份验证，防止未经授权的人员访问跨域共享的数据资源。通过统一这些跨域数据安全标准，消除各城市之间在数据安全防护方面的差异，降低数据跨域共享的安全风险，为城市群数据协同发展筑牢安全防线。六、个人可信数据空间六、个人可信数据空间 （一）特点与功能（一）特点与功能 在当前数字化时代背景下，个人可信数据空间处于稳慎探索阶段，其核心特点与功能聚焦于探索个人数据的确权授权与合规利用新机制。个人数据的确权方面，旨在清晰界定个人对自身各类数据所拥有的权利，比如明确个人对其身份信息、消费记录、社交关系数据等的所有权归属，改变可信数据空间建设与法律合规指南 48/138 以往数据权属模糊的状况。通过运用区块链等新兴技术手段，为每一份个人数据打上独一无二的“标签”，记录其产生源头、流转过程等关键信息，构建起不可篡改的权属证明链条，使得个人数据的所有权在复杂的数据交互环境中得以明确呈现。授权机制的探索则着重关注如何让个人能够更加自主、便捷且安全地对其数据的使用进行授权。例如，为个人打造可视化、易操作的授权平台，个人可根据不同的使用场景、使用主体以及使用目的，灵活地决定是否授权以及授权的具体范围。当医疗科研机构需要使用部分患者的健康数据用于特定疾病研究时，患者能够通过该平台清晰了解研究详情，并在自愿且充分知情的基础上，精准授权科研机构使用其限定范围内的数据，保障数据使用的合法性与合理性。合规利用方面，致力于在严格遵循法律法规以及充分保障个人权益的前提下，挖掘个人数据的价值，推动其在多元场景下的合理应用。比如，在金融服务领域，个人可授权金融机构使用其消费习惯、资产状况等数据，金融机构基于这些合规授权的数据，能够为个人定制更贴合需求的理财方案、信贷产品等，实现个人数据从“沉睡资源”向创造实际价值的有效转化，同时确保整个利用过程符合隐私保护、数据安全等相关要求，构建起个人数据合规利用的良性生态。（二）法律合规风险（二）法律合规风险 1.个人数据权益保障方面（1）个人数据安全与隐私泄露风险 在个人可信数据空间探索过程中，由于涉及大量个人敏感信息的汇聚、存储与交互，数据安全面临严峻挑战。一方面，技术层面存在诸多潜在风险点，可信数据空间建设与法律合规指南 49/138 例如加密技术若不够成熟或存在漏洞，存储个人数据的服务器一旦遭受黑客攻击，攻击者可能突破防线窃取数据，导致个人隐私信息暴露无遗。像个人的身份证号码、银行卡密码、家庭住址等高度敏感数据一旦泄露，极易引发诈骗、盗窃等违法犯罪行为，给个人的财产安全和人身安全带来严重威胁。另一方面，内部管理不善也可能引发数据安全隐患。参与个人可信数据空间运营的工作人员，若因操作失误、违规行为或者受到外部利益诱惑，可能出现不当访问、违规下载、私自传播个人数据等情况。例如，某工作人员因疏忽未遵循严格的数据访问权限管理规定，误将含有大量用户隐私数据的文件发送至外部邮箱，就可能造成数据大面积泄露，损害众多个人的数据权益。此外，在数据交互环节，若与外部合作方的数据接口不够安全，缺乏有效的身份认证、数据加密传输等保障措施，也容易被不法分子利用，拦截并获取传输过程中的个人数据，破坏个人数据的保密性与完整性，进而侵犯个人的数据安全与隐私权益。（2）个人数据被非法利用风险 尽管个人可信数据空间强调合规利用个人数据，但在实践中，仍可能存在个人数据被非法利用的情况。部分不良企业或不法分子可能会通过伪装合法的应用程序、服务平台等方式，诱导个人在不知情的情况下授权其使用数据，随后将这些数据用于非法的商业营销、恶意骚扰甚至转手倒卖等行为。比如，一些看似提供生活便捷服务的手机应用，在获取用户授权后，违背约定将用户的联系方式、浏览偏好等数据出售给广告营销公司，导致用户频繁收到骚扰电话、垃圾短信，严重干扰了个人的正常生活，侵犯了个人对其数据的合法使用权益。可信数据空间建设与法律合规指南 50/138 同时，即使在看似合规授权的数据使用场景中，也可能存在数据使用方超出授权范围进行数据挖掘、分析及应用的情况。例如，某电商平台获得用户授权使用其购买记录用于优化商品推荐服务，但却私自利用这些数据构建用户画像，并将其共享给第三方合作企业用于精准广告投放，而未再次获得用户明确同意，这种行为超出了最初的授权范围，同样构成对个人数据的非法利用，损害了个人对其数据的控制权和决定权。2.合规性认定方面（1）法律法规不完善导致的合规风险 鉴于个人可信数据空间目前尚处于稳慎探索阶段，相关的法律法规还存在一定的空白或不完善之处。对于一些新兴的数据应用场景和技术手段，现有的法律框架可能无法提供清晰明确的规范指引。例如，随着人工智能在个人数据处理中的应用日益广泛，如利用个人数据训练个性化的智能推荐模型、虚拟助手等，法律尚未对这类场景下的数据收集范围、使用方式、模型算法的透明度以及数据主体权益保护等方面做出细致规定，导致在实践中运营主体难以准确判断自身行为是否完全合规，容易在不经意间陷入法律风险之中。另外，在个人数据跨境使用的情境下，尤其是涉及境外机构参与个人可信数据空间建设与运营时，国内现有法律与国际数据保护法规之间的衔接不够顺畅，存在规则不一致、监管空白等问题。比如，对于个人数据传输至境外数据中心存储及处理的情况，不同国家和地区对于数据主体权利保障、数据安全要求等方面的规定差异较大，而我国尚未出台完善的针对性法规来协调和规范此类跨境数据活动，这使得相关主体在开展涉及跨境的个人数据业务时，面临合规判定模糊的困境，可能因未遵循相关要求而引发法律纠纷。可信数据空间建设与法律合规指南 51/138（2）监管标准不明确风险 监管部门在面对个人可信数据空间这一新兴事物时，由于其业务模式、技术架构等具有一定的创新性和复杂性，尚未形成统一、明确且细化的监管标准。在数据收集环节，对于何种情况下的个人数据收集属于必要且合理的范围，缺乏具体的量化指标和判断依据，不同的监管人员可能基于不同的理解做出不同的判定，导致监管的不确定性增加。在数据使用监管方面，对于个人数据被用于不同的创新应用场景时，如何准确衡量其是否符合合规要求、是否存在侵犯个人权益的风险等，缺乏明确的评估标准和监测方法。例如，当个人数据应用于新兴的数字医疗、智能养老等领域时，这些复杂的应用场景涉及多方主体参与和多类型数据融合，监管部门难以确定统一的监管尺度，使得一些潜在的不合规行为可能难以被及时发现和纠正，既影响了个人可信数据空间的健康发展，也无法充分保障个人数据主体的合法权益。此外，在对个人可信数据空间运营主体的资质审核、日常运营监督等方面，也缺乏清晰明确的监管标准，导致部分运营主体在准入门槛、运营规范遵循等问题上存在模糊认识，不利于营造规范有序的个人可信数据空间发展环境。（三）防范建议（三）防范建议 1.保障个人数据权益（1）采用先进数据安全技术 在个人可信数据空间的构建与运营过程中，应积极引入并整合多种先进的数据安全技术，全方位筑牢数据安全防线。首先，强化加密技术的应用，针对不同类型、不同敏感程度的个人数据，选用适配的加密算法。例如，对于像身可信数据空间建设与法律合规指南 52/138 份证号码、银行卡信息这类高度敏感的个人身份认证数据，采用高强度的对称加密算法（如 AES 算法）进行加密存储，确保数据在静态存储状态下即使遭遇非法访问，攻击者也难以获取明文信息。在数据传输环节，则运用非对称加密算法（如 RSA 算法）结合数字证书技术，对传输的数据进行加密和身份认证，保障数据在网络传输过程中的保密性、完整性以及发送方和接收方身份的真实性，防止数据被窃取或篡改。同时，积极运用隐私增强技术，如差分隐私技术，在对个人数据进行分析挖掘等应用时，通过添加特定的噪声干扰，既能保证数据分析结果的可用性，又能有效防止通过数据反推等手段还原出具体的个人隐私信息。例如，在医疗科研机构利用大量患者的健康数据进行疾病统计分析时，运用差分隐私技术对原始数据进行处理，使得最终输出的分析结果不会泄露任何单个患者的具体病情隐私，在实现数据价值挖掘的同时，最大程度保护个人隐私权益。另外，引入数据水印技术也至关重要，通过在个人数据中嵌入不可见的数字水印标识，类似于给数据打上独特的“隐形烙印”。一旦发现数据存在被非法传播、盗用等情况，可凭借数据水印快速追溯数据的来源及流转路径，精准定位责任主体，对潜在的数据泄露和非法利用行为形成有力威慑，保障个人数据的安全性和可控性。（2）建立个人数据使用监督机制 为有效监控个人数据在可信数据空间内的使用情况，需构建一套完善且严格的使用监督机制。一方面，建立数据使用的事前审批流程，要求任何使用个人数据的主体（包括企业、科研机构等）在获取数据前，必须向个人可信数据空间的运营管理方提交详细的数据使用申请，明确阐述使用目的、使用范围、使用方式以及预期的使用期限等关键信息。运营管理方则需组织专业的法务团可信数据空间建设与法律合规指南 53/138 队、数据安全专家等对申请进行严格审查，确保数据使用符合法律法规要求以及个人授权的范围，只有在审批通过后，使用方才可获取相应的个人数据开展业务活动。在数据使用过程中，实施实时监测措施，利用大数据分析、人工智能等技术手段，搭建数据使用行为监测平台，对数据的访问频率、访问路径、数据流向、数据变更等操作进行实时记录和分析。一旦发现异常的数据使用行为，如频繁大量下载超出授权范围的数据、数据流向未经授权的第三方等情况，系统能够自动触发预警机制，及时通知运营管理方及相关监管部门，以便迅速采取措施进行干预，防止个人数据被滥用。此外，建立事后审计与反馈机制，定期对个人数据的使用情况进行全面审计，审查数据使用方是否严格按照审批通过的方案使用数据，是否达到预期的使用效果以及是否存在侵犯个人数据权益的情况等。审计结果应形成详细的报告，并向数据主体进行适当反馈，使其了解自己的数据被使用的实际情况。对于审计发现的违规行为，要依据相关规定严肃追究使用方的责任，责令其限期整改，情节严重的，取消其数据使用资格，并依法依规进行相应处罚，通过全流程的监督机制确保个人数据使用的合规性和安全性。2.推动法律法规完善与明确监管（1）积极参与立法建议 鉴于个人可信数据空间相关法律法规尚不完善，各参与主体（包括但不限于行业协会、科研机构、有影响力的企业以及专业法律人士等）应积极发挥自身优势，主动参与到立法建议工作中。行业协会可通过组织会员单位开展调研活动，收集整理个人可信数据空间在不同应用场景下所面临的法律空白和难点可信数据空间建设与法律合规指南 54/138 问题，如个人数据在新兴的数字金融、智慧医疗等领域的合规使用界限、数据主体权利在复杂业务模式下的保障机制等，并基于行业实践经验，提出具有针对性和可操作性的立法建议，为立法部门提供丰富的参考素材。科研机构凭借其专业的研究能力，对个人可信数据空间涉及的前沿技术应用与法律规范的衔接问题进行深入研究，例如分析人工智能算法在处理个人数据时如何确保透明度、可解释性以及符合隐私保护要求等，并将研究成果转化为具体的立法提议，助力立法部门更好地应对技术发展带来的法律挑战。企业作为实际运营主体，能够从日常的数据处理实践中总结归纳出急需法律规范的关键环节，如在数据跨境传输、数据共享合作等过程中遇到的因国内外法规差异导致的合规困境，向立法部门反馈实际情况，并提出合理的完善建议，使法律法规能够更加贴合行业发展的现实需求，避免出现法律规定与实践操作脱节的现象。同时，鼓励专业法律人士积极参与立法研讨活动，运用其深厚的法律专业知识，对现有的法律框架进行系统性梳理，结合个人可信数据空间的特点和发展趋势，从法理基础、法律条文的逻辑性和完整性等角度提出建设性意见，共同推动个人可信数据空间相关法律法规朝着科学、全面、细致的方向发展，为个人数据权益保护和数据空间的合规运营提供坚实的法律依据。（2）加强监管部门沟通协作 在个人可信数据空间的监管工作中，涉及多个不同的监管部门，如网信部门、工信部门、市场监管部门以及金融监管部门等，各部门需加强沟通协作，形成监管合力。首先，建立定期的联席会议制度，由各监管部门的相关负责人共同参与，定期召开会议（例如每季度一次），在会上交流各自在监管过程中发可信数据空间建设与法律合规指南 55/138 现的问题、掌握的行业动态以及监管工作的重点和难点等信息，共同探讨针对个人可信数据空间的统一监管策略和协调机制，避免出现多头监管、监管标准不一致的情况。在具体的监管执法过程中，强化信息共享与协同行动机制。例如，当网信部门在网络安全监测中发现某个人可信数据空间运营主体存在数据安全漏洞，可能涉及侵犯个人数据权益时，应及时将相关线索共享给其他监管部门，如工信部门可从数据运营管理角度、市场监管部门可从市场主体行为规范角度、金融监管部门可从涉及金融数据应用等角度，共同对该运营主体开展联合检查和执法行动，依据各自的职责范围对其进行全面深入的调查，确保对违规行为的监管无死角、无遗漏，提高监管的效率和精准度。此外，各监管部门应共同开展联合培训与宣传活动，面向个人可信数据空间的运营主体、数据使用方以及广大个人数据主体等群体，宣传普及相关的法律法规、监管要求以及个人数据权益保护知识等内容，提升各方的法律合规意识和自我保护能力，营造良好的个人可信数据空间发展的法治环境，推动其在合规的轨道上健康稳定发展。七、跨境可信数据空间七、跨境可信数据空间 （一）特点与功能（一）特点与功能 跨境可信数据空间致力于构建一套完善的数据跨境流动机制与便利化措施，旨在打破因国家或地区间的数据壁垒所导致的数据流通阻碍，实现数据在不同法域下的安全、有序、高效流动，从而助力跨国企业、国际科研合作以及跨境政务服务等多领域的协同发展。可信数据空间建设与法律合规指南 56/138 在数据跨境流动机制方面，它通过建立标准化的数据跨境传输协议、统一的数据格式以及规范化的数据分类分级规则，确保数据在跨境过程中能够被清晰地标识、准确地传输和妥善地处理。例如，制定通用的数据跨境传输协议模板，明确规定数据发送方、接收方的权利和义务，涵盖数据质量要求、传输频率、反馈机制等详细条款，使不同国家和地区的参与主体在进行数据交互时有章可循，减少因规则差异而产生的沟通成本和潜在风险。同时，为了实现便利化措施，跨境可信数据空间积极整合各方资源，搭建一站式的数据跨境服务平台。该平台汇聚了各类数据跨境相关的服务，如提供数据合规咨询、协助办理跨境审批手续、对接境外合规的数据存储和处理服务提供商等。通过这样的平台，企业无需在多个部门和不同国家地区之间来回奔波，大大简化了数据跨境的流程，缩短了办理时间，提高了数据跨境的效率。比如，一家跨国电商企业想要将其在不同国家市场收集的用户交易数据汇聚回总部进行统一分析，借助跨境可信数据空间的服务平台，能够便捷地完成数据跨境传输的合规申报、选择合适的传输链路以及确保数据在境外存储符合当地法规要求等一系列操作，实现数据的快速跨境流动和有效利用，为企业的全球化运营和决策提供有力支持。此外，跨境可信数据空间还注重与不同国家和地区的政策法规相适配，积极推动国际间的数据治理规则协调与互认，促进跨境数据流动在符合各国主权和法律要求的基础上更加顺畅，营造良好的国际数据合作环境，进一步拓展跨境数据应用的场景和价值，如在跨境医疗科研合作中实现病例数据的共享分析、在国际金融服务领域保障跨境交易数据的安全传递等，充分发挥数据作为全球生产要素的重要作用。（二）法律合规风险（二）法律合规风险 可信数据空间建设与法律合规指南 57/138 1.数据主权与合规方面 （1）侵犯他国数据主权风险 数据主权是国家主权在数据领域的延伸，不同国家对其境内的数据有着明确的管辖权和控制权要求。在跨境可信数据空间中，数据跨境流动涉及多个国家或地区，若处理不当，极易引发侵犯他国数据主权的风险。例如，在未经目标国家相关部门授权或违反其国内法律规定的情况下，将涉及该国公民个人隐私、国家安全等重要敏感数据传输至境外，就可能被视为对该国数据主权的侵犯。这种情况可能发生在多种场景中，如一些跨国科技公司在全球范围内收集用户数据，若未充分了解并遵循各国家或地区关于数据存储本地化、数据出境审批等方面的要求，随意将某个国家用户的数据传输到其他国家的数据中心进行存储和处理，就可能触碰该国的数据主权红线，引发外交争议、法律诉讼甚至面临该国采取的限制业务、罚款等制裁措施，严重影响企业的国际形象和业务拓展，同时也会破坏国家间正常的数据合作关系。（2）违反多国家地区法规风险 由于世界各国和地区在数据保护、隐私、国家安全、行业监管等方面的法律法规存在显著差异，跨境可信数据空间在运营过程中面临着复杂的合规挑战。例如，欧盟的通用数据保护条例（GDPR）对个人数据保护设定了极为严格的标准，要求数据控制者和处理者在收集、使用、存储以及跨境传输个人数据时，必须满足一系列条件，如获得数据主体的明确同意、确保接收方所在国家或地区具备同等的数据保护水平等；而美国则基于不同行业制定了分散的法规，像金融行业遵循格拉姆-里奇-布利利法案（GLBA）对消费者金融信息进行可信数据空间建设与法律合规指南 58/138 保护，医疗行业依照健康保险流通与责任法案（HIPAA）保障患者健康信息安全。当企业在跨境传输数据时，如果未能深入研究并遵守目标国家或地区的具体法规要求，就可能出现违反多个国家或地区法律的情况。比如，一家从事跨境健康管理服务的企业，将欧洲用户的健康数据传输到美国的数据中心进行分析，若没有按照 GDPR 和 HIPAA 的相关规定分别做好合规措施，如未对数据进行充分的隐私保护处理、未签订符合要求的跨境传输协议等，就可能面临来自欧盟和美国的双重法律制裁，包括巨额罚款、强制整改甚至被禁止继续开展跨境业务等严重后果，给企业带来巨大的经济损失和声誉损害。2.数据安全传输方面 （1）跨境数据传输链路安全风险 跨境数据传输往往需要跨越不同国家和地区的网络环境，传输链路较长且复杂，这使得数据在传输过程中面临诸多安全威胁。网络攻击是其中最常见的风险之一，黑客可能利用传输链路中的安全漏洞，如网络协议缺陷、路由器配置不当等，对传输中的数据进行窃取、篡改或拦截。例如，在跨国企业通过互联网将商业机密数据从国内总部传输到海外分支机构的过程中，黑客可能通过中间人攻击手段，插入到数据传输的链路中，将原本真实的商业合同数据篡改，导致海外分支机构依据错误的数据做出错误的决策，给企业带来严重的经济损失。此外，网络的不稳定性也可能导致数据传输中断、丢失等问题，影响数据的完整性和可用性。不同国家或地区之间的网络基础设施水平参差不齐，部分地区可能存在网络带宽不足、网络延迟过高的情况，尤其在传输大容量的数据可信数据空间建设与法律合规指南 59/138 文件（如科研机构的海量实验数据、影视制作公司的高清视频素材等）时，容易出现数据传输失败、部分数据丢失的现象，进而影响跨境业务的正常开展，如科研合作项目因数据无法完整传输而被迫中断，影视发行计划因素材丢失而推迟等。（2）数据在境外存储安全风险 一旦数据跨境传输至境外进行存储，存储环节又会面临新的安全风险。境外的数据存储设施可能因所在国家或地区的自然环境、社会环境以及管理水平等因素存在安全隐患。从自然环境角度看，若存储数据的数据中心位于自然灾害频发地区，如地震带、洪水易发区等，缺乏足够的防灾减灾措施，一旦发生自然灾害，可能导致数据存储设备损坏，数据永久丢失。在社会环境方面，境外数据中心所在地区可能存在社会治安不稳定、犯罪率较高等情况，增加了数据存储设施遭受盗窃、恶意破坏等人为安全威胁的可能性。而且从管理角度而言，如果境外数据存储服务提供商的内部管理不善，存在员工违规操作、安全制度不完善等问题，也容易引发数据泄露风险。例如，曾有国外数据存储公司的员工因受到外部利益诱惑，私自将存储的大量用户敏感数据出售给不法分子，导致众多用户的个人隐私曝光，引发严重的社会后果，而将数据存储在该类服务提供商处的跨境企业也会因此面临巨大的法律责任和声誉损失。3.合规成本与风险评估方面 （1）合规成本过高风险 构建和运营跨境可信数据空间需要满足众多国家和地区的法律法规要求，这往往伴随着高昂的合规成本。首先，为了确保数据跨境活动符合各国规定，可信数据空间建设与法律合规指南 60/138 企业需要投入大量资源进行法律合规研究，聘请专业的法律顾问团队，深入了解不同国家或地区的数据法规细节，这本身就需要支付高额的咨询费用。例如，一家跨国制造企业，其产品销往全球多个国家，想要建立跨境数据管理体系以实现供应链数据的跨境共享，为了准确掌握各国在数据隐私、贸易管制等方面的合规要求，可能需要聘请来自不同法域的法律专家进行专项研究，这无疑增加了企业的成本支出。其次，在技术层面，为实现数据的合规跨境传输和存储，企业需要购置和部署先进的安全技术设备与软件，如采用高强度的加密系统、建立安全的网络传输通道、搭建符合多地区标准的数据存储架构等，这些技术投入成本高昂，并且需要定期进行更新和维护，以应对不断变化的安全威胁和法规要求。此外，企业还需建立专门的合规管理部门或岗位，配备专业人员负责日常的数据合规管理工作，包括数据跨境审批、审计、风险监测等，这也进一步增加了人力成本。对于一些中小企业而言，如此高额的合规成本可能使其望而却步，限制了它们参与跨境数据业务的能力，影响跨境数据市场的活跃度和国际数据合作的规模。（2）风险评估难度大风险 跨境可信数据空间面临的合规风险具有复杂性、多样性以及不确定性等特点，这使得准确评估风险的难度大幅增加。一方面，由于不同国家或地区的法规政策处于动态变化之中，且相互之间缺乏统一的协调机制，企业很难全面、及时地掌握所有相关法规的更新情况以及这些变化对跨境数据业务带来的具体影响。例如，某个国家可能突然出台新的数据出口管制政策，要求对特定行业的数据跨境传输进行额外审批，但企业如果未能及时获悉这一信息，继续按照可信数据空间建设与法律合规指南 61/138 以往的流程进行数据跨境操作，就可能面临违规风险，而提前准确预测此类政策变化并进行风险评估极具挑战性。另一方面，跨境数据业务涉及多个参与主体、多种技术应用以及复杂的业务流程，风险因素相互交织且难以量化。例如，在跨境金融数据交易场景中，涉及金融机构、数据中介、支付清算机构等多个主体，同时运用了区块链、云计算等多种新兴技术，要准确评估其中的数据主权风险、数据安全风险以及合规风险等，需要综合考虑各方的责任边界、技术的安全性、业务操作的合规性等众多因素，且难以用统一的标准进行衡量和评估，导致企业往往难以制定精准有效的风险应对策略，容易在风险面前处于被动局面，影响跨境可信数据空间的稳定运营和可持续发展。（三）防范建议（三）防范建议 1.尊重数据主权与国际法规协调 （1）遵循国际数据治理原则 在跨境可信数据空间的构建与运营过程中，各参与主体应严格遵循国际上广泛认可的数据治理原则，以确保数据跨境活动的合法性与合规性。例如，秉持“合法性、正当性、必要性”原则，在收集、使用以及跨境传输数据时，必须基于合法的依据，有着正当合理的目的，并且将数据处理范围限定在实现该目的所必需的限度内。比如，企业若要将境外用户的消费数据跨境传输回国内用于市场分析，需明确该行为是为了优化产品服务、提升用户体验等正当目的，且仅收集和传输分析所需的必要数据字段，避免过度收集无关信息，保障数据处理行为符合国际通行的规范要求。可信数据空间建设与法律合规指南 62/138 同时，遵循“透明度”原则也至关重要。对于数据跨境相关活动，要向数据主体充分披露信息，包括数据的来源、去向、使用方式、存储期限以及涉及的安全保障措施等内容，通过清晰易懂的隐私政策声明、数据使用告知书等形式，确保数据主体能够清楚知晓自己数据的跨境流动情况，使其在充分知情的基础上作出同意与否的决定。例如，在跨境电商平台开展跨境业务，涉及用户数据跨境传输时，需在平台显著位置展示隐私政策，详细说明数据将传输至哪些国家或地区、由哪些主体负责处理以及用于何种具体商业用途等，让用户能够自主判断并决定是否继续使用该平台服务。另外，“公平性”原则要求在跨境数据处理过程中，保障不同国家、不同主体之间在数据权益、机会获取等方面的公平公正。无论是大型跨国企业还是中小微企业，在参与跨境数据业务时，都应按照统一的规则享有相应的数据权益，避免出现因企业规模、所属国家等因素造成的数据权益不平等现象，营造公平有序的跨境数据治理环境。（2）积极参与国际法规制定与协调 各相关方应积极投身国际法规制定与协调工作，以提升自身在全球数据治理领域的话语权，并推动跨境数据规则的优化与完善。行业协会可组织会员企业，联合专业法律团队以及科研机构，深入研究跨境数据治理的热点难点问题，形成具有建设性的提案和建议，通过参与国际组织（如国际电信联盟、世界贸易组织等相关数据议题讨论）、国际标准制定机构（如国际标准化组织在数据领域的相关标准制定工作）举办的会议、研讨会等活动，将我国在跨境数据管理方面的有益经验和合理诉求反馈给国际社会，争取在国际法规制定过程中融入更多符合实际发展需求且兼顾多方利益的条款。可信数据空间建设与法律合规指南 63/138 对于有实力的大型企业而言，凭借其在跨境业务中的实践经验，可主动与国外同行、行业联盟等开展交流合作，共同探讨跨境数据合规面临的挑战与应对策略，推动建立双边或多边的数据跨境合作协议框架，协调不同国家和地区之间的数据法规差异。例如，在跨境金融数据服务领域，跨国金融机构之间可以通过行业对话机制，协商统一的数据格式、安全标准以及跨境传输审批流程等内容，为全球金融数据的安全有序跨境流动创造有利条件，同时也为其他行业的数据跨境合作提供参考范例，促进国际数据法规的协调统一，减少因法规不一致带来的合规风险。此外，政府相关部门要加强对外沟通与协调，积极与其他国家的对口部门建立常态化的数据治理对话机制，定期开展数据政策交流、法规研讨等活动，增进相互理解，寻求在跨境数据主权、安全保障、监管执法等关键问题上的共识，通过签订双边或多边的数据合作备忘录、协定等方式，明确各方在跨境数据管理方面的权利和义务，构建更加稳定、透明且可预期的跨境数据治理国际规则体系，保障跨境可信数据空间的健康发展。2.加强跨境数据安全传输保障 （1）采用安全可靠的数据传输技术 为确保跨境数据在传输过程中的安全性，必须选用并综合运用多种安全可靠的数据传输技术。首先，应广泛采用加密技术对跨境传输的数据进行加密处理，根据数据的敏感程度和重要性，选择适配的加密算法。对于高度敏感的商业机密数据、个人隐私数据等，可运用高强度的对称加密算法（如 AES 算法）结合非对称加密算法（如 RSA 算法）进行双重加密。在数据发送端，通过对称加密算法对数据进行快速加密，保障数据内容的保密性，同时利用非对称加密可信数据空间建设与法律合规指南 64/138 算法对对称加密所使用的密钥进行加密传输，确保密钥在传输过程中的安全性，从而实现数据在整个跨境传输链路中的安全加密保护，防止数据被窃取或篡改。此外，运用虚拟专用网络（VPN）技术构建安全的跨境数据传输通道，通过在公用网络上建立专用网络，进行加密通讯，使得跨境数据能够在相对独立、安全的网络环境中进行传输。VPN 技术能够对传输的数据进行封装和加密，隐藏数据的真实来源和目的地，增加攻击者获取数据的难度，同时还可以有效抵御外部网络的干扰和攻击，保障数据传输的稳定性和连续性。例如，跨国企业在进行远程办公、传输内部业务数据时，借助 VPN 技术建立企业内部的专用网络通道，实现国内外分支机构之间的数据安全交互，避免因使用公共网络传输数据而面临的安全风险。再者，引入区块链技术用于跨境数据传输的溯源和验证也具有积极意义。区块链的分布式账本特性可以记录数据跨境传输的每一个环节，包括数据的发送时间、发送方、接收方、数据哈希值等关键信息，形成不可篡改的传输记录链条。一旦发现数据存在异常情况，可通过区块链上的记录迅速追溯数据传输过程中的问题所在，核实数据的完整性和真实性，为跨境数据安全传输提供有力的信任支撑，增强各方对跨境数据传输的信心。（2）建立跨境数据安全监测机制 构建一套完善的跨境数据安全监测机制是保障跨境数据安全传输的关键举措。一方面，要建立实时的网络流量监测系统，通过部署在跨境网络节点上的监测设备，对数据传输过程中的网络流量进行实时分析，监测数据流量的大小、流向、传输频率等指标是否存在异常。例如，当发现某一时间段内特定的数据传输链路出现远超正常业务量的大数据流量，或者数据流向了未经授权的境外可信数据空间建设与法律合规指南 65/138 服务器地址时，系统能够及时发出预警信号，提示可能存在数据泄露或非法传输的风险，以便相关人员迅速开展调查和应对措施。同时，利用入侵检测系统（IDS）和入侵防御系统（IPS）对跨境数据传输通道进行实时防护和监控。IDS 能够通过分析网络行为、检测已知的攻击模式以及异常行为模式等方式，发现潜在的网络入侵行为，如黑客试图突破防火墙、利用漏洞进行恶意攻击等情况，并及时向管理员报告；IPS 则在 IDS 的基础上，不仅能检测到入侵行为，还可以主动采取措施进行阻断和防御，防止攻击行为对跨境传输的数据造成损害。例如，当检测到有外部攻击者利用数据传输协议漏洞发起中间人攻击时，IPS 能够自动切断攻击连接，保障数据传输链路安全。另外，定期开展跨境数据传输的安全审计工作，对数据传输的整个流程、涉及的技术设备、人员操作等进行全面审查。审计内容涵盖数据传输协议的合规性、加密技术的应用有效性、访问控制策略的执行情况以及相关人员的操作记录等方面。通过安全审计，及时发现并整改存在的安全隐患和合规问题，不断优化跨境数据安全监测机制，确保跨境数据在传输过程中始终处于安全可控的状态。3.合理控制合规成本与风险评估 （1）优化合规管理流程 企业在应对跨境可信数据空间的合规要求时，应通过优化内部合规管理流程，提高合规管理效率，降低不必要的成本支出。首先，对跨境数据业务进行全面梳理，依据不同国家或地区的法规要求以及业务类型，对数据进行分类分级管理。例如，将涉及国家安全、个人隐私等高度敏感的数据划分为高风险级别，制定更为严格的收集、传输、存储和使用规范；对于一般性的业务数据，可信数据空间建设与法律合规指南 66/138 则按照相对宽松但仍符合基本合规要求的流程进行管理，避免对所有数据采取一刀切的复杂且高成本的管理方式，实现精准合规管理。建立集中统一的合规管理平台，整合跨境数据合规相关的各项工作流程，如数据跨境审批、合规文档管理、风险预警与处置等功能模块。通过该平台，企业内部各部门以及境外分支机构能够在统一的系统中进行数据合规操作，实现信息的实时共享和协同工作，减少因沟通不畅、流程繁琐导致的时间成本和人力成本浪费。例如，当境外分公司需要发起数据跨境传输申请时，可直接在合规管理平台上提交申请，附上详细的数据说明、使用目的、目标国家法规分析等资料，国内总部的合规管理部门及相关专业团队能够及时在线审核，提高审批效率，加快数据跨境业务的推进速度。同时，定期对合规管理流程进行评估和优化，根据法规政策的变化、业务发展情况以及实际执行过程中反馈的问题，及时调整和完善流程中的各个环节，去除冗余、低效的步骤，确保合规管理流程始终贴合跨境数据业务的实际需求，在保障合规的前提下最大限度地降低管理成本，提升企业跨境数据运营的整体效益。（2）借助专业机构进行风险评估 鉴于跨境可信数据空间面临的风险评估难度较大，企业可借助专业机构的力量来开展全面、准确的风险评估工作。专业的律师事务所、咨询机构以及数据安全审计公司等在跨境数据法规解读、风险识别与量化分析等方面拥有专业的知识和丰富的经验，能够为企业提供有力的支持。企业可聘请这些专业机构，定期对其跨境数据业务进行风险评估，评估内容涵盖数据主权风险、数据安全传输风险、合规风险等多个维度。可信数据空间建设与法律合规指南 67/138 专业机构会深入研究不同国家或地区的最新法规政策，结合企业的具体跨境数据业务场景，运用专业的风险评估模型和工具，对潜在风险进行详细的分析和量化评估。例如，通过分析企业跨境传输的数据类型、涉及的国家和地区、数据接收方的资质等因素，运用风险矩阵等方法，确定不同风险发生的可能性及影响程度，并生成详细的风险评估报告，为企业呈现清晰直观的风险画像，使企业能够准确把握自身面临的风险状况。同时，专业机构还能根据风险评估结果，为企业提供针对性的风险应对策略和建议，协助企业制定完善的风险管理制度和应急预案。例如，针对发现的数据安全传输链路风险较高的情况，建议企业增加加密技术的强度、优化传输通道配置，并制定在遭遇数据泄露等安全事件时的应急响应措施，包括及时通知相关方、采取数据补救措施、配合监管部门调查等内容，帮助企业有效应对跨境数据业务中的各种风险挑战，保障跨境可信数据空间的稳定运营。八、不同主体的法律合规风险与防范八、不同主体的法律合规风险与防范 （一）数据提供方（一）数据提供方 1.法律合规风险 （1）数据来源合法性风险 数据提供方作为数据进入可信数据空间的源头，首先面临的便是数据来源合法性的问题。在实际操作中，数据收集环节若未遵循相关法律法规要求，极易引发风险。例如，若收集个人数据时，未获得数据主体的明确同意，或者未充分告知收集目的、方式、范围等关键信息，就违反了隐私保护相关法律规定，像在未经用户许可的情况下，通过隐蔽手段收集用户的浏览历史、地理位置等信息用于商业用途，这是对用户隐私权的侵犯。可信数据空间建设与法律合规指南 68/138 此外，对于从第三方获取的数据，若未对其合法性进行严格审查，也可能陷入合规困境。比如，接收了来源不明或通过非法途径获取的数据，后续在将这些数据提供给其他主体使用时，一旦被追溯，同样要承担相应的法律责任。而且，在涉及一些特殊行业数据（如医疗、金融等领域的数据）时，需要遵循更为严格的行业法规来收集，若违反这些规定收集数据，如金融机构未按要求在客户授权范围内收集信用数据，可能面临监管部门的严厉处罚。（2）数据质量责任风险 数据提供方有责任确保所提供的数据具备良好的质量，否则会带来诸多风险。一方面，数据的准确性至关重要，如果提供的数据存在错误、遗漏等情况，会对数据使用方的决策产生误导。例如，企业向合作方提供的市场调研数据中，关键的消费者偏好数据出现偏差，使用方依据这些不准确的数据制定生产计划或营销策略，可能导致产品滞销、资源浪费等不良后果，数据提供方可能因此被追究责任。另一方面，数据的完整性和时效性也不容忽视。若提供的数据不完整，缺少关键要素，或者数据已经过时却未作说明，同样会影响数据的有效利用。比如，气象部门向交通管理部门提供的路况影响因素数据中，遗漏了重要路段的实时天气状况，导致交通管理部门无法准确进行交通疏导决策，进而引发交通拥堵等问题，气象部门可能要为其数据质量问题负责。（3）数据授权管理风险 在数据授权管理方面，数据提供方存在多方面的合规风险。首先，对于数据的使用范围、使用期限等授权内容界定不清，容易引发争议。比如，在与数据使用方签订的授权协议中，未明确规定对方只能将数据用于特定的项目研发，可信数据空间建设与法律合规指南 69/138 使用方却将数据用于其他商业推广活动，而提供方由于授权条款不明确，难以有效制止这种超出范围的使用行为，可能导致数据被滥用，损害数据提供方及其他相关方的权益。其次，在数据共享与再授权环节，若未设置合理的规则和审批流程，可能出现数据被随意共享给未经授权第三方的情况。例如，数据提供方允许合作方使用数据进行内部分析，但合作方未经提供方同意，擅自将数据转授给其他关联企业，这种未经授权的再授权行为破坏了数据授权管理的合规性，可能引发数据泄露、侵权等一系列法律问题，使数据提供方面临法律责任追究。2.防范建议 （1）确保数据来源合法合规 数据提供方应建立完善的数据收集管理制度，严格遵循法律法规要求开展收集工作。在收集个人数据时，要通过清晰、易懂的方式向数据主体充分告知收集目的、方式、范围以及数据的后续使用情况等信息，并获得数据主体的明确同意，例如在移动端应用的隐私政策条款中，以弹窗形式详细展示并要求用户勾选确认同意，确保收集行为的合法性。对于从第三方获取的数据，需进行严格的合法性审查，要求第三方提供数据来源合法的证明文件，核实其收集过程是否符合相关法规要求。同时，针对特殊行业数据，安排专业人员深入了解并严格遵守行业特定的法律法规，如医疗数据的收集要遵循医疗伦理规范以及相关卫生部门的规定，金融数据收集要符合金融监管要求等，从源头保障数据来源的合法性，避免后续潜在的法律风险。（2）保障数据质量 可信数据空间建设与法律合规指南 70/138 为确保数据质量，数据提供方应建立严格的数据质量管理体系。在数据收集阶段，要设计科学合理的收集方法和流程，采用可靠的技术手段和工具，减少人为因素导致的错误，提高数据的准确性。例如，使用自动化的数据采集设备替代人工录入，避免因手工操作失误产生的数据偏差。建立数据审核机制，在数据收集完成后，安排专业的数据审核人员对数据进行全面的检查，核实数据的完整性，确保关键要素无遗漏，并验证数据的准确性，对存在疑问的数据及时进行溯源和修正。同时，关注数据的时效性，制定数据更新计划，对于有时间限制的数据及时更新，在提供数据时向使用方明确说明数据的有效期限和更新时间节点，使使用方能够合理使用数据，保障数据质量符合要求，降低因质量问题引发的风险。（3）规范数据授权管理 数据提供方需要制定清晰、详细的数据授权管理制度，在与数据使用方签订授权协议时，明确规定数据的使用范围、使用方式、使用期限以及相应的违约责任等关键条款，确保双方的权利和义务清晰明确。例如，详细列举数据可用于哪些具体的业务场景、禁止用于哪些活动，对使用期限精确到具体的起止日期，通过严谨的条款避免因授权内容模糊产生的争议。在数据共享与再授权环节，建立严格的审批流程，要求合作方若有共享或再授权需求，必须提前向数据提供方提交申请，提供详细的共享对象、共享目的、使用计划等信息，由数据提供方进行严格审查，只有在符合授权管理规定且不会对数据安全和权益造成损害的情况下，方可批准相应的共享或再授权行为，以此规范数据的流转，维护数据授权管理的合规性，保障数据的合理使用和安全。可信数据空间建设与法律合规指南 71/138（二）数据使用方（二）数据使用方 1.法律合规风险 （1）数据使用范围违规风险 数据使用方在获取数据后，必须严格按照与数据提供方或可信数据空间运营方所签订的数据使用协议中规定的范围来使用数据。然而，在实际操作中，常常会出现违反使用范围的情况，进而引发合规风险。例如，企业与数据提供方约定，所获取的数据仅能用于内部市场分析与产品优化这一特定用途，但企业为了追求更多商业利益，擅自将这些数据用于拓展新客户的营销活动，这种超出约定使用范围的行为，不仅损害了数据提供方的权益，还可能违反相关法律法规以及合同约定，面临法律诉讼和赔偿责任。在一些复杂的业务场景中，尤其是涉及多源数据融合使用时，更容易出现对各部分数据使用范围界定不清的问题。比如，企业从不同渠道获取了多种类型的数据用于综合业务分析，由于各数据源的使用协议条款不尽相同，在整合使用过程中可能混淆了不同数据的使用限制，误将原本限定于内部科研用途的数据用于对外商业合作项目，导致违规使用情况的发生，破坏了数据使用的合规秩序。（2）数据安全保护义务风险 数据使用方承担着保障所使用数据安全的重要义务，但往往由于各种原因，在这方面面临诸多风险。一方面，技术层面的漏洞可能导致数据安全事件发生。例如，企业的网络安全防护系统不够完善，存在未及时更新防火墙、未安装最新的防病毒软件等情况，使得黑客有机会入侵企业系统，窃取正在使用的敏感可信数据空间建设与法律合规指南 72/138 数据，如客户的个人信息、商业机密等，不仅给数据主体造成损失，也让企业自身面临严重的法律责任和声誉损害。另一方面，内部管理不善也是数据安全保护义务履行不到位的重要因素。企业内部员工可能因疏忽大意、缺乏安全意识，出现违规操作行为，如将含有敏感数据的文件随意存储在未加密的移动存储设备上，或者在未经授权的情况下将数据传输给外部人员，这些行为都可能引发数据泄露风险。此外，对于离职员工的数据访问权限未能及时收回和清理，也可能造成数据安全隐患，使得离职人员仍有可能获取并滥用企业正在使用的数据。（3）数据再利用合规风险 当数据使用方对获取的数据进行再利用时，需要确保整个过程符合法律法规以及相关协议要求，然而这一环节也存在不少合规风险。比如，在对数据进行加工处理后生成新的数据产品或服务，如果新的数据产品涉及到对原数据主体隐私信息的不当使用，或者在未获得充分授权的情况下改变了原数据的使用性质和用途，就可能构成侵权行为。在数据共享与对外合作过程中，若将经过再利用的数据传递给第三方，没有遵循原数据的授权链条以及相关合规要求，如未向第三方明确告知数据的来源、使用限制等情况，或者未再次获得数据提供方的必要授权，同样会引发合规问题。例如，科研机构对从其他单位获取的数据进行分析研究后，将部分研究成果数据分享给合作的其他科研团队，但未核实该合作团队是否具备使用这些数据的资质以及是否符合原数据提供方的授权要求，就可能导致数据被违规使用，影响各方的合法权益以及数据的正常流转。2.防范建议 可信数据空间建设与法律合规指南 73/138（1）严格遵守数据使用协议 数据使用方应组织相关人员，特别是涉及数据使用的业务部门和法务部门，对签订的数据使用协议进行深入细致的学习和解读，明确知晓每一项条款中关于数据使用范围的具体规定。在日常的数据使用过程中，建立严格的内部审批流程，确保任何涉及数据应用的业务活动都要经过审核，对照使用协议检查是否存在超出约定范围的情况。例如，业务部门若计划将数据应用于新的项目或业务场景，需提前向法务部门提交申请，由法务部门依据使用协议进行审核评估，只有在确认符合使用范围的情况下，方可批准开展相应的数据使用活动，避免因理解偏差或疏忽大意导致的违规使用行为。同时，建立数据使用范围的监控机制，定期对数据的使用情况进行自查自纠，通过技术手段（如数据访问日志分析、业务流程回溯等）和人工检查相结合的方式，核实数据是否严格按照协议约定的范围被使用。一旦发现有疑似超出使用范围的操作，及时进行调查和纠正，并主动向数据提供方通报情况，积极采取补救措施，维护良好的合作关系以及数据使用的合规性。（2）加强数据安全管理 在技术层面，数据使用方要持续加大对网络安全技术的投入，构建完善的网络安全防护体系。定期更新和升级防火墙、入侵检测系统、防病毒软件等安全防护设备和软件，及时修复已知的系统漏洞，防范外部网络攻击。同时，采用先进的数据加密技术，对存储在本地和传输过程中的敏感数据进行加密处理，确保即使数据遭遇非法获取，攻击者也难以获取明文信息。例如，运用对称加密算法和非对称加密算法相结合的方式，对企业的核心商业数据和客户隐私数据进行加密存储，在数据传输时通过安全的加密通道进行传递，保障数据的保密性和完整性。可信数据空间建设与法律合规指南 74/138 在内部管理方面，加强对员工的数据安全培训教育，提高员工的数据安全意识和操作规范水平，使其充分认识到数据安全保护的重要性以及违规操作可能带来的严重后果。制定严格的数据安全管理制度，明确规定员工在数据访问、存储、传输等环节的操作规范和权限要求，例如，限定员工只能根据工作职责访问相应权限范围内的数据，禁止将敏感数据复制到未经授权的外部设备等。对于离职员工，及时收回其所有的数据访问权限，进行离职审计，确保其没有带走或违规使用企业的数据资源，从多方面加强数据安全管理，切实履行数据安全保护义务。（3）合法合规进行数据再利用 数据使用方在计划对数据进行再利用时，首先要对原数据的授权情况进行全面梳理，明确原数据提供方授予的使用权限以及相关的限制条件，确保再利用行为在授权范围内开展。如果涉及对数据进行加工处理生成新的数据产品或服务，要进行隐私影响评估和合规性审查，避免因数据处理方式不当侵犯数据主体的隐私权益或违反法律法规要求。例如，在利用用户数据开发个性化推荐系统时，要对处理过程中涉及的用户个人信息进行匿名化、去标识化处理，确保无法通过新的数据产品反向识别出具体的数据主体，保障数据再利用的合法性。在数据再利用涉及共享或对外合作时，严格遵循原数据的授权链条，向第三方如实披露数据的来源、使用限制以及再利用的相关情况，并根据需要再次获得数据提供方的明确授权。与第三方签订详细的数据共享或合作协议，明确双方在数据安全、使用范围、保密等方面的权利和义务，确保第三方在接收数据后也能按照合规要求进行使用，保障数据再利用过程的合规有序，维护数据流转的合法性和数据主体的权益。可信数据空间建设与法律合规指南 75/138（三）数据服务方（三）数据服务方 1.法律合规风险（1）服务资质与合规风险 数据服务方在开展各类数据相关服务业务时，首先需具备相应的法定服务资质。然而，在实际运营过程中，常常存在资质不全或不符合要求的情况，进而引发合规风险。例如，从事数据存储服务的企业，如果按照相关法规要求应当取得特定等级的信息系统安全等级保护备案证明，但却未及时办理或未能达到相应等级标准，就擅自开展数据存储业务，这显然违反了数据存储服务的准入规定，一旦被监管部门查处，可能面临责令整改、罚款甚至吊销营业执照等处罚措施。在跨境数据服务领域，服务资质的合规要求更为复杂。若数据服务方涉及协助企业进行跨境数据传输、存储或处理等业务，需要同时满足国内和目标国家或地区的相关资质要求。比如，要向境外提供数据中心服务，不仅要遵循国内关于数据出境的审批、备案等流程，还需符合境外目的地国家对于境外数据服务提供商在数据安全保障、隐私保护等方面所设定的资质门槛，否则就可能陷入跨境服务资质不合规的困境，影响业务开展，并可能面临跨国法律责任追究。另外，随着数据服务行业的快速发展，新兴的数据服务类型不断涌现，相应的资质管理规定可能存在一定的滞后性或不够明确的地方。数据服务方可能因对新业务资质要求的理解偏差，未按正确的标准去申请或完善资质，导致在实际运营中处于合规风险的边缘，例如一些开展大数据分析、数据标注等新型可信数据空间建设与法律合规指南 76/138 服务的企业，不清楚自身业务是否需要特定行业许可或认证，若未主动去核实并办理相关资质，就容易面临潜在的合规隐患。（2）数据处理合规风险 数据服务方在数据处理环节（包括数据收集、存储、使用、加工、传输等过程）面临诸多合规挑战。在数据收集方面，若未遵循合法性、正当性、必要性原则，可能出现违规收集数据的情况。比如，数据服务方为了丰富自身的数据资源库，在没有充分告知数据主体收集目的、未获得明确同意的情况下，收集了大量用户的个人信息，这就侵犯了用户的隐私权，违反了数据保护相关法律法规。对于数据存储，若没有采取足够安全的存储措施，如未对敏感数据进行加密存储，或者数据存储环境不符合相关安全标准（像数据中心的物理安全防护不到位、网络安全配置存在漏洞等），一旦发生数据泄露事件，不仅会给数据所有者带来损失，数据服务方自身也将承担相应的法律责任。在数据使用和加工环节，同样存在合规风险，例如使用数据进行分析建模时，超出了最初约定的数据使用范围，或者对数据进行不适当的篡改、伪造等操作，破坏了数据的真实性和完整性，影响数据后续的有效利用以及相关决策的科学性，同时也违反了数据处理的合规要求。此外，在数据传输过程中，尤其是涉及跨主体、跨区域的数据传输，如果未按照规定的安全协议、传输方式以及经过必要的审批流程进行操作，数据可能在传输途中被窃取、篡改或丢失，引发数据安全事故和合规问题，给数据服务的委托方以及相关数据主体造成不良影响。（3）利益冲突与责任界定风险 可信数据空间建设与法律合规指南 77/138 数据服务方在业务开展过程中，可能会面临利益冲突的情况，进而影响责任界定，带来合规风险。一方面，数据服务方可能同时为多个存在竞争关系的客户提供服务，在这种情况下，如果不能有效隔离不同客户的数据资源，确保数据的独立性和保密性，就可能出现数据被不当共享或利用的情况，损害客户的商业利益。例如，数据服务公司同时为两家同行业的电商企业提供数据分析服务，若因内部管理不善，导致一家企业的数据被泄露给另一家企业，使其获得不正当的竞争优势，这不仅破坏了公平竞争的市场环境，数据服务方也会因未能妥善处理利益冲突问题而陷入法律纠纷，面临赔偿责任。另一方面，在数据服务涉及多方合作或者出现数据安全事故等复杂场景下，责任界定往往比较困难。例如，当数据服务方与其他技术供应商合作共同为客户提供数据解决方案时，如果出现数据泄露是由于数据服务方的安全措施不到位，还是合作方的技术漏洞所致，很难清晰划分责任范围。这种责任界定不清的情况，容易导致各方在处理问题时相互推诿，使得客户的权益无法得到及时有效的保障，同时也使数据服务方处于合规风险之中，可能因未能妥善解决纠纷而遭受声誉损害以及法律诉讼带来的不利后果。2.防范建议 （1）确保服务资质合规 数据服务方应建立完善的资质管理机制，安排专人负责跟踪和研究行业内与服务资质相关的法律法规、政策要求以及行业标准。对于已开展的传统数据服务业务，要对照现行规定，全面梳理自身的资质情况，及时发现并补齐缺失的资质证明文件，确保严格符合准入条件。例如，从事数据托管服务的企业，要按照信息系统安全等级保护的相关要求，主动申请相应等级的备案证明，并可信数据空间建设与法律合规指南 78/138 定期接受相关部门的检查评估，保证数据存储设施的安全防护水平达到规定标准。针对新兴的数据服务业务类型，积极与监管部门沟通咨询，参加行业协会组织的培训、研讨会等活动，深入了解新业务所需的资质条件，提前做好准备工作，依法依规申请相应的许可、认证等资质文件。在跨境数据服务方面，组建专业的法务团队或聘请外部法律顾问，专门研究不同国家和地区的跨境数据服务资质要求，制定详细的跨境业务资质合规方案，确保在开展涉及境外的业务时，能够同时满足国内外的各项资质门槛，避免因资质问题影响业务拓展和陷入合规困境。（2）规范数据处理流程 数据服务方要建立一套严格、标准化的数据处理流程，从数据收集的源头开始把控合规性。在收集数据前，制定清晰、易懂的隐私政策和数据收集告知书，明确向数据主体说明收集的目的、方式、范围以及数据的后续使用情况等重要信息，并通过合理的方式（如弹窗提示、书面同意等）获得数据主体的明确同意，确保数据收集行为合法正当且符合必要性原则。在数据存储环节，依据数据的敏感程度和重要性，采用分级分类的存储策略，对敏感数据运用高强度的加密技术进行存储，同时加强数据存储环境的安全建设，包括完善数据中心的物理安全设施（如门禁系统、监控系统、防火防潮设施等）以及网络安全防护体系（如防火墙、入侵检测系统、防病毒软件等），定期进行安全检查和漏洞扫描，及时修复发现的安全隐患，保障数据存储安全。对于数据使用、加工和传输等环节，同样制定详细的操作规范和审批流程。在使用数据时，严格按照与委托方约定的数据使用范围开展业务活动，如需变可信数据空间建设与法律合规指南 79/138 更使用范围，必须提前获得委托方的书面同意；在数据加工过程中，确保数据的真实性和完整性不受破坏，建立数据质量审核机制，对加工后的数据进行质量检验；在数据传输时，选择安全可靠的传输方式，遵循相关的安全协议和审批流程，如涉及跨境传输，要办理相应的跨境审批手续，确保数据在传输过程中的安全合规，通过全流程的规范管理，有效降低数据处理过程中的合规风险。（3）防范利益冲突与明确责任界定 为防范利益冲突，数据服务方应建立严格的客户数据隔离机制，在技术层面和管理层面采取有效措施，确保不同客户的数据相互独立、互不干扰。例如，在数据存储系统中，为不同客户的数据划分独立的存储区域，设置严格的访问权限控制，只有获得特定授权的内部工作人员才能访问对应客户的数据，并且在技术上防止数据在不同存储区域之间的非法流转；在业务管理方面，制定明确的内部规定，禁止员工在未经授权的情况下，将一个客户的数据透露给其他客户或者用于其他客户的业务服务中，对违反规定的行为严肃处理，从源头上避免因数据共享不当引发的利益冲突问题。在责任界定方面，数据服务方无论是在与客户签订服务协议，还是与合作方开展合作项目时，都要详细、清晰地约定各方在数据服务过程中的责任范围，特别是在涉及数据安全、数据质量、数据使用限制等关键方面，明确规定出现问题时各方应承担的责任比例和处理方式。例如，在服务协议中明确约定，若因数据服务方的原因导致数据泄露，由数据服务方承担全部的赔偿责任以及采取相应的补救措施；若涉及多方合作导致的数据问题，根据各方对问题产生的过错程度，合理划分责任份额，并约定通过协商、仲裁或诉讼等方式解决纠纷，确保在出现复杂情况时，能够迅速、准确地界定责任，保障各方的合法权益，维护数据服务业务的合规稳定运行。可信数据空间建设与法律合规指南 80/138（四）可信数据空间运营方（四）可信数据空间运营方 1.法律合规风险 （1）运营资质与合规风险 可信数据空间运营方开展业务的前提是具备合法合规的运营资质，然而在实际运营中，常面临多方面的资质相关风险。首先，不同地区、不同行业对于运营可信数据空间可能有着特定的准入要求和审批流程，若运营方未充分了解并遵循这些规定，便贸然开展业务，就属于无证经营的违规行为。例如，在某些对数据安全要求较高的地区，运营数据空间需要取得特定的数据处理许可或通过相关部门的安全评估备案，但运营方疏忽了此项要求，未办理相应手续就上线运营，一旦被监管部门发现，将面临严厉的处罚，包括责令停止运营、罚款甚至可能承担刑事责任，这对企业的生存和发展会造成毁灭性打击。再者，随着行业发展和法规更新，运营资质的要求也处于动态变化之中。运营方如果未能及时关注并按新规定调整自身资质状况，就容易出现资质过期或不符合新要求的情况。比如，原本符合条件的信息安全等级保护资质，在相关标准提高后，若运营方未及时升级相应等级，继续按旧资质运营，同样会被认定为不合规，可能导致业务受限，失去客户信任，影响企业在市场中的声誉和竞争力。此外，在涉及跨境业务拓展时，运营方还需满足目标国家或地区关于数据运营的资质要求，不同国家在数据主权、隐私保护等方面有着各异的法规，若未取得境外相关资质许可便开展跨境服务，不仅会面临国外监管部门的处罚，还可能引发跨国法律纠纷，给企业带来巨大的法律风险和经济损失。（2）数据管理与安全风险 可信数据空间建设与法律合规指南 81/138 可信数据空间运营方承担着对海量数据进行管理以及保障数据安全的重任，这其中存在诸多潜在风险。在数据管理方面，数据分类分级工作若不到位，就难以针对不同类型和敏感程度的数据实施精准有效的管理策略。例如，未能准确识别出高度敏感的个人隐私数据或重要商业机密数据，将其与普通数据同等对待，可能导致在数据存储、访问控制等环节出现漏洞，使这些关键数据面临更高的泄露风险。数据存储环节也面临诸多挑战，若存储系统的物理安全防护不足，如数据中心机房缺乏完善的防火、防水、防盗设施，或者网络安全措施薄弱，像未及时更新防火墙规则、存在未修复的系统漏洞等，很容易遭受外部攻击，致使数据被窃取、篡改或丢失。而且在数据访问管理上，若权限设置不合理，存在权限过大、多人共用账号等情况，内部员工或外部合作方就可能违规访问超出其业务范围的数据，同样引发数据安全问题。另外，在数据备份与恢复策略方面，若没有制定科学合理的计划，当出现自然灾害、系统故障等意外情况时，可能无法及时有效地恢复数据，造成数据永久性丢失，给数据所有者以及依赖这些数据的业务带来严重损失，运营方也需为此承担相应的法律责任。（3）规则制定与执行风险 可信数据空间运营方需要制定一系列规则来规范数据的接入、使用、共享以及各参与主体的行为等，但在规则制定与执行过程中也存在风险。一方面，规则制定可能存在不合理之处，例如对数据使用方的数据使用范围限制过严或过松，过严可能影响数据的有效利用和业务创新，导致用户流失；过松则容易引发数据滥用、侵犯数据主体权益等问题，破坏数据生态的健康发展，同时也可能违反相关法律法规要求，使运营方面临监管压力。可信数据空间建设与法律合规指南 82/138 在规则的执行上，若缺乏有效的监督机制和强硬的执行力度，规则就容易沦为一纸空文。比如，虽然规定了数据提供方要确保数据来源合法，但在实际运营中，没有严格的审核流程和惩罚措施，对于一些提供非法来源数据的主体无法及时发现并制止，这不仅破坏了数据空间的合法性和可信度，还可能使运营方因默许违规行为而承担连带法律责任。而且在处理各主体之间的纠纷时，如果规则执行不公正、不透明，不能依据既定规则客观公正地判定责任和解决问题，就会引发参与主体的不满，损害运营方的声誉，影响数据空间的持续运营。2.防范建议 （1）依法取得运营资质并合规运营 可信数据空间运营方应设立专门的资质管理团队或岗位，负责密切跟踪国家及地方关于数据空间运营的法规政策动态，详细梳理所在地区以及目标运营区域（若涉及跨境业务）的准入要求和审批流程。对于每一项资质要求，要制定详细的获取计划，按照规定准备相应的申请材料，主动向相关部门提交申请，并积极配合审查工作，确保依法取得所有必需的运营资质后再开展业务活动。同时，建立资质定期自查与更新机制，安排专人定期核对已取得的资质有效期、资质范围等信息，关注法规变化情况，一旦发现有资质即将到期或不符合新要求的情况，及时启动资质续期或升级工作。例如，当信息安全等级保护资质需要根据新的行业标准进行升级时，运营方要迅速组织专业技术人员和管理人员，对照标准进行整改完善，按时完成资质升级手续，保障运营资质始终处于合法合规状态，避免因资质问题带来的运营风险。可信数据空间建设与法律合规指南 83/138 此外，在开展跨境业务时，提前深入调研目标国家或地区的相关法规和资质要求，与当地的专业法律机构或咨询顾问合作，制定符合当地规定的跨境运营方案，积极申请所需的境外资质许可，确保在跨境数据服务过程中也能做到合规运营，维护企业的国际形象和业务稳定发展。（2）强化数据管理与安全保障措施 在数据管理方面，运营方要建立完善的数据分类分级体系，组织专业的数据管理人员和相关领域专家，依据数据的来源、性质、敏感程度以及对数据主体和业务的重要性等因素，对数据进行全面细致的分类分级。例如，将涉及个人身份信息、金融账户信息等明确划分为高敏感级别的数据，对于不同级别数据制定差异化的管理策略，在存储、访问、使用等环节设置严格程度不同的管控措施，确保数据管理的精准性和有效性。对于数据存储安全，加强数据中心等存储设施的物理安全建设，配备先进的防火、防水、防盗、防静电等设备，安装完善的监控系统，实现对存储环境的实时监控和预警。同时，在网络安全方面，投入充足的资源构建强大的网络安全防护体系，定期更新防火墙、入侵检测系统、防病毒软件等安全防护工具，及时修复系统漏洞，组织专业的安全团队进行安全攻防演练，不断提升应对网络攻击的能力。在数据访问管理上，实施严格的权限管理制度，根据员工和外部合作方的工作职责、业务需求，为其分配最小化的访问权限，采用多因素身份认证方式（如密码、指纹、动态验证码等）确保访问身份的真实性，定期审核权限使用情况，及时调整或收回不必要的权限，杜绝违规访问行为。可信数据空间建设与法律合规指南 84/138 此外，制定科学合理的数据备份与恢复策略，根据数据的重要性和变更频率，确定备份周期和备份方式，采用异地多副本存储等技术手段，确保在遇到各种突发情况时能够快速、完整地恢复数据，最大限度降低数据丢失带来的损失，切实保障数据的安全性和可用性。（3）合理制定与公正执行规则 可信数据空间运营方在制定规则时，应充分调研行业内的最佳实践案例以及各参与主体的实际需求，组织法律专家、数据专家、业务代表等多方面人员共同参与规则制定工作，确保规则既符合法律法规要求，又能在保障数据安全的前提下促进数据的合理利用和业务创新。例如，在确定数据使用范围规则时，参考同行业类似数据空间的通行做法，结合自身业务特点和数据性质，通过多次研讨、征求意见等方式，制定出松紧适度、清晰明确的数据使用范围限定条款，避免出现因规则不合理影响数据生态发展的情况。在规则执行方面，建立健全监督机制，设立独立的监督岗位或部门，负责对数据接入、使用、共享等各环节以及各参与主体的行为进行日常监督检查。对于违反规则的行为，制定明确且具有威慑力的惩罚措施，如警告、罚款、限制业务权限甚至终止合作等，确保规则能够得到有效执行。同时，在处理各主体之间的纠纷时，要秉持公正、透明的原则，严格按照既定规则进行调查、取证、判定责任和解决问题，建立纠纷处理的公开通报机制，及时向其他参与主体反馈处理结果，增强规则执行的公信力，维护数据空间良好的运营秩序和声誉。（五）可信数据空间监管方（五）可信数据空间监管方 1.法律合规风险 可信数据空间建设与法律合规指南 85/138（1）监管不到位风险 可信数据空间涉及海量的数据交互、复杂的业务场景以及众多参与主体，监管方在履行监管职责过程中，很容易出现监管覆盖不全、深度不够的情况，从而引发监管不到位风险。一方面，由于可信数据空间的业务往往跨越多个领域，如可能涉及金融、医疗、科技等不同行业的数据应用，监管部门受限于人力、物力以及专业知识结构等因素，难以对每一个环节、每一个主体的所有数据活动进行全面细致的监督检查。例如，在一些新兴的数据服务模式下，部分企业可能利用监管的空白地带，违规开展数据跨境传输或未经授权的数据共享等行为，而监管方未能及时察觉并制止，这就可能导致数据安全隐患滋生，数据主体权益受损，破坏整个可信数据空间的健康有序发展。另一方面，监管的及时性也难以保障。对于数据空间内频繁发生的数据操作、快速迭代的业务创新等情况，监管方可能无法做到实时跟进，导致一些违规行为在发生后的一段时间内都未被发现和处理。比如，当出现新的数据处理技术应用，企业若借此进行不合规的数据挖掘或使用，监管部门因信息获取存在延迟，不能迅速做出反应，使得违规行为得以持续，扩大了不良影响范围，损害了市场的公平竞争环境以及数据相关法律法规的权威性。（2）监管标准不统一风险 不同地区、不同行业对于可信数据空间的监管标准存在差异，这给统一、有效的监管带来了难题，容易引发监管标准不统一风险。从地域角度看，各地方政府基于本地的发展情况、产业特点等因素，可能制定出不尽相同的数据监管要求。例如，在数据存储本地化方面，有的地区要求特定类型的数据必须存储在本地服务器，而其他地区的要求相对宽松，这种地域间的差异使得跨地区运营的可信数据空间主体在遵循监管标准时容易产生混淆，不知该以何处标准可信数据空间建设与法律合规指南 86/138 为准，增加了合规成本，也为监管工作带来了复杂性，容易出现部分主体利用标准差异打“擦边球”的情况。在行业层面，不同行业由于数据的敏感性、业务性质等各不相同，也有着各自的监管侧重点和标准。像金融行业侧重于客户金融信息的安全保护和合规使用，医疗行业更关注患者隐私数据的严格管理，当涉及跨行业的数据交互和融合应用时，监管标准的不一致性就凸显出来了。监管方如果未能协调好这些差异，就难以准确判断数据活动是否合规，容易出现对同一数据行为不同行业监管部门有不同判定结果的现象，影响监管的权威性和公正性，阻碍可信数据空间内数据的顺畅流通和协同发展。（3）监管手段滞后风险 随着科技的飞速发展，可信数据空间内的数据处理技术、业务模式等不断创新变化，而监管方的监管手段若未能及时跟上，就会面临监管手段滞后风险。传统的监管手段往往依赖人工检查、定期报表审核等方式，对于当下依托大数据、人工智能、区块链等新兴技术构建的可信数据空间，这些手段显得力不从心。例如，面对海量的数据流动和复杂的数据加密、匿名化处理情况，仅靠人工去监测数据的来源、流向以及使用是否合规几乎是不可能完成的任务，无法精准捕捉到隐藏在大数据背后的违规线索，导致一些潜在的数据安全问题和违规行为难以被及时发现。而且，在应对新出现的业务模式，如数据交易平台、数据共享联盟等创新形式时，缺乏适配的监管工具和方法，难以对其运营的合法性、数据交易的合规性等进行有效评估和监督。例如，对于数据交易平台上的数据产品质量、数据权属界定以及交易过程中的隐私保护等问题，如果没有相应的先进监管手段可信数据空间建设与法律合规指南 87/138 进行规范，就容易出现市场乱象，损害数据提供者、使用者等各方的权益，也不利于可信数据空间行业的健康稳定发展。2.防范建议 （1）加强监管资源投入与能力建设 为有效应对监管不到位的风险，监管方首先要加大人力、物力等资源的投入力度。扩充专业监管人员队伍，招聘具有不同专业背景（如计算机科学、法学、统计学等）的人才，使其能够从多个维度对可信数据空间进行深入监管。例如，计算机专业背景的人员可以更好地理解和审查数据技术层面的合规性，法学专业人员则专注于法律法规的准确执行和监督，通过组建复合型的监管团队，提升整体监管能力。同时，加强对监管人员的培训工作，定期组织开展各类专业培训课程和业务研讨会，使其及时了解和掌握可信数据空间领域的最新技术发展、业务模式变化以及法律法规更新情况，不断更新知识储备，提高监管业务水平。例如，安排关于大数据分析技术在监管中应用的培训，让监管人员学会运用数据分析工具来监测数据流动的异常情况，或者举办新出台的数据相关法规解读讲座，确保监管人员能准确依据法律规定开展工作。此外，在物力资源方面，配备先进的监管技术设备和工具，如高性能的数据监测系统、专业的数据分析软件等，为监管工作提供有力的技术支撑。通过加强资源投入与能力建设，增强监管方对可信数据空间全面、及时监管的能力，最大限度减少监管盲区，保障监管工作的有效性。（2）统一监管标准与协调机制 可信数据空间建设与法律合规指南 88/138 为解决监管标准不统一的问题，监管方需要积极推动全国性乃至国际性（如果涉及跨境业务）的监管标准统一工作。在国内层面，由相关主管部门牵头，组织各地监管机构以及各行业协会等共同参与，对现有的不同地区、不同行业的监管标准进行全面梳理和整合，寻找共性，消除差异，制定一套通用且细化的可信数据空间监管标准框架。例如，明确规定数据存储本地化要求的统一适用范围，或者统一不同行业在数据共享、数据使用授权等关键环节的基本准则，避免因地域和行业差异导致的标准混乱情况。建立跨地区、跨行业的监管协调机制，加强不同监管部门之间的沟通与协作。定期召开联席会议，交流监管工作中的经验、问题及应对策略，对于涉及跨地区、跨行业的数据业务活动，共同进行研究和决策，形成统一的监管意见。例如，当出现某大型企业在多个地区开展跨行业数据融合项目时，通过协调机制，各相关监管部门能够协同对项目进行审核、监督，确保其在整个过程中遵循统一的监管标准，保障监管的一致性和公正性，促进可信数据空间内数据的有序流通和合规应用。在国际方面（针对跨境业务），积极参与国际数据监管规则的制定与协调工作，加强与其他国家监管机构的交流合作，推动建立双边或多边的数据监管互认机制，尽量减少因不同国家法规差异给跨境可信数据空间运营带来的合规困扰，营造良好的国际监管环境。（3）创新监管手段与动态调整 面对监管手段滞后的风险，监管方必须积极创新监管手段，以适应可信数据空间快速发展的形势。充分利用现代科技成果，将大数据分析、人工智能、区块链等新兴技术融入监管工作中。例如，运用大数据分析技术构建数据监测模型，通过对海量数据的实时采集、分析，精准识别数据流动中的异常行为模可信数据空间建设与法律合规指南 89/138 式，及时发现潜在的违规线索；利用人工智能技术实现自动化的合规审查，对数据使用、交易等行为进行智能判断，提高监管效率和准确性；借助区块链的不可篡改、可追溯等特性，对数据的来源、流转过程进行记录和验证，保障数据的真实性和合规性。同时，建立监管手段的动态调整机制，根据可信数据空间内技术创新、业务模式变革的速度，及时对监管手段进行更新和优化。设立专门的研究团队或岗位，负责跟踪行业发展动态，分析新技术、新模式对监管工作带来的挑战和影响，定期提出监管手段调整的建议，并及时付诸实践。例如，当出现新的数据隐私保护技术应用时，研究团队迅速评估其对现有监管手段的冲击，进而调整相应的监测方法和审查标准，确保监管手段始终能够有效覆盖和规范可信数据空间内不断变化的各类数据活动，维护良好的市场秩序和数据安全。九、通用法律合规风险与防范九、通用法律合规风险与防范 （一）数据隐私保护（一）数据隐私保护 1.风险描述 （1）数据收集环节隐私风险 在可信数据空间中，数据收集环节的隐私风险较为复杂且多样。首先，从合法性层面来看，依据中华人民共和国个人信息保护法以及相关行业规范，收集个人数据需有明确、合法的目的，并要获取数据主体清晰且明示的同意。然而，部分数据收集方在可信数据空间运营时，可能未充分履行告知义务，仅用晦涩难懂的隐私政策文本或是在界面不显眼处简单提及收集目的、范围等关键信息，使得数据主体难以真正理解其数据将被如何使用，这就违背了“明示同意”原则，导致数据收集行为的合法性存疑。可信数据空间建设与法律合规指南 90/138 例如，一些新兴的物联网设备收集用户生活场景数据（如智能家居设备收集家庭内人员活动轨迹、作息习惯等），在初次连接网络时，仅以冗长的格式条款形式展示收集说明，且默认勾选同意选项，用户往往在未仔细阅读的情况下就完成了“同意”操作，这种收集方式极易引发法律合规争议，侵犯了数据主体的知情权与自主决定权。再者，遵循必要性原则方面也容易出现问题。部分参与可信数据空间的数据收集者，为扩充数据资源库或追求所谓更全面的分析结果，过度收集与业务实际需求关联性不强的数据。比如，一个提供在线办公服务的平台，本只需收集用户基本的账号信息、常用办公文档格式偏好等数据来保障服务正常运行和优化基础功能，但却额外收集用户的社交平台关联账号、非工作时段的浏览记录等信息，超出了提供办公服务所必要的范围，加重了数据主体隐私暴露风险，不符合法律对于合理收集数据的要求。对于敏感数据收集，更是存在诸多隐患。像涉及医疗健康数据（如基因信息、疾病史等）、金融交易数据（如银行账户详细流水、信贷记录等）这类高度敏感的数据，法律要求收集方必须采取强化的保护措施，如单独的、明确的风险告知，以及获得额外的书面授权等。但在可信数据空间实践中，有些机构可能未严格区分敏感数据与普通数据，未按高标准履行相应手续，一旦这些敏感数据因管理不善等原因泄露，将会给数据主体带来严重损害，收集方也将面临严厉的法律制裁，包括高额罚款以及需承担数据主体因此遭受的各种损失赔偿责任。（2）数据存储环节隐私风险 在可信数据空间的数据存储环节，隐私风险同样不容忽视。从物理存储条件考量，如果存储数据的基础设施，如数据中心机房，缺乏完善的安全防护设可信数据空间建设与法律合规指南 91/138 施，像没有配备足够的防火、防水、防潮、防盗以及温湿度控制设备，一旦遭遇自然灾害（例如暴雨导致机房进水、火灾烧毁存储设备等）或者人为恶意破坏（如不法分子闯入盗窃存储硬盘等），存储于其中的海量隐私数据就可能遭受不可挽回的损失，出现数据泄露、损坏或丢失等情况。按照相关法律规定，可信数据空间的运营者或数据控制者有责任保障数据存储环境的安全性，若因上述物理安全问题导致隐私数据受损，将被认定为未履行法定安全保障义务，从而面临监管部门的行政处罚以及来自数据主体的民事赔偿诉讼。从技术角度而言，数据加密是保障存储数据隐私的关键防线，但部分可信数据空间存在薄弱环节。若未对存储的数据采用高强度、符合行业标准的加密算法进行加密，或者加密密钥管理不善（例如密钥保管不当、未定期更新密钥等），黑客等不法分子就有可能利用技术漏洞突破防护，获取到明文的隐私数据。例如，一些小型的可信数据空间服务提供商，为节省成本选用低强度加密方式存储用户的隐私信息，一旦遭受外部攻击，用户的个人敏感信息（如联系方式、消费偏好等）就会暴露无遗，服务提供商将因违反数据安全与隐私保护相关法律，面临巨额罚款以及众多用户发起的索赔诉求，严重影响其运营和声誉。此外，数据存储的访问权限管理若存在混乱情况，也极易引发隐私风险。比如没有遵循“最小权限原则”合理分配内部员工、合作伙伴以及外部访问者的权限，出现多人共用账号、权限长期未更新或离职人员权限未及时收回等现象，就可能导致内部人员违规访问并获取隐私数据，甚至有意或无意地将数据泄露出去。这不仅违反了企业内部的数据管理规定，更违背了法律对于保护数据隐私的要求，一旦发生隐私泄露事件，可信数据空间的相关责任主体需承担相应的法律后果。（3）数据传输环节隐私风险 可信数据空间建设与法律合规指南 92/138 在可信数据空间内，数据传输过程中的隐私风险表现突出。依据相关法律法规及网络安全标准，通过网络传输隐私数据时，应当采用安全可靠的加密传输协议，如 SSL/TLS 协议等，以确保数据在传输过程中的保密性和完整性。然而，实际情况中，部分参与可信数据空间的数据传输方，可能为了降低成本、提高传输效率或者因技术能力不足等原因，未启用合适的加密协议，使得数据以明文形式在网络链路中传输，这就如同将隐私数据“暴露在阳光下”，极易被网络攻击者拦截窃取。一旦发生此类情况，数据传输方就违反了保障数据传输安全的法定义务，根据法律规定，会面临监管部门的严厉处罚，同时还需对数据主体因隐私泄露遭受的损失进行赔偿。特别是在跨境数据传输场景下，由于涉及不同国家和地区的隐私保护法规及数据跨境传输要求差异，风险进一步加大。例如，欧盟的通用数据保护条例（GDPR）对数据跨境传输设置了严格的条件，包括需获得数据主体的明确同意、确保接收方所在国家或地区具备同等的数据保护水平等。若可信数据空间中的企业在未遵循这些要求的情况下，擅自将包含隐私信息的数据传输至境外，不仅可能违反国内的数据保护法，还会触犯境外相关法律，引发跨国法律纠纷，面临来自国内外的双重法律责任，诸如高额罚款、业务限制以及需对数据主体承担巨额赔偿等不利后果。而且，若在数据传输过程中缺乏有效的数据校验机制，导致数据被篡改而接收方未能及时察觉，基于错误数据做出的后续决策或操作可能对数据主体的隐私权益造成损害，这同样违反了数据传输完整性保障的法律要求，可信数据空间相关责任主体需为此承担相应责任。（4）数据使用环节隐私风险 可信数据空间建设与法律合规指南 93/138 在可信数据空间的数据使用环节，隐私风险主要集中在授权范围和合规使用方面。按照法律规定，数据使用者必须严格在数据主体授权的范围内使用数据，不得擅自扩大使用用途或变更使用方式。但现实中，存在部分企业或机构在可信数据空间内超范围使用数据的情况。例如，某大数据分析公司从可信数据空间获取了电商平台用户的购买记录数据，最初授权用途是用于分析消费趋势以帮助平台优化商品推荐功能，但该公司未经用户再次同意，将这些数据提供给了第三方广告公司用于精准广告投放，这种超出授权范围的使用行为严重侵犯了用户的数据隐私权益，违反了数据使用的合规性要求，相关责任方可能面临监管部门的行政处罚以及用户提起的民事诉讼索赔。另外，在数据使用过程中的匿名化、去标识化处理方面，法律要求确保通过合理技术手段无法再识别出特定的数据主体。不过，部分参与可信数据空间的数据使用者在实践中，虽对数据进行了所谓的匿名化处理，但由于处理方法不当或未充分考虑多源数据关联等因素，导致仍能通过其他途径反向识别出具体个人，这意味着数据主体的隐私并未得到有效保护，相关责任主体的这种行为违反了匿名化处理的法定标准，同样会面临法律风险，需对因隐私泄露等后果承担相应责任。同时，对于数据使用过程中的第三方合作情况，若未在与第三方签订的合作协议中明确约定数据隐私保护条款，要求第三方按照同等的隐私保护标准使用数据，一旦第三方出现数据隐私违规行为，数据提供方也可能因未履行合理的监督和约束义务而承担连带法律责任，这也是数据使用环节需要重点关注的法律合规风险点。2.防范建议 （1）采用先进隐私保护技术 可信数据空间建设与法律合规指南 94/138 在可信数据空间中，采用先进隐私保护技术是应对数据隐私风险的有力手段。例如，差分隐私技术可通过在原始数据中添加经过精心设计的噪声，使得在对数据进行统计分析、挖掘等操作时，既能保证最终得出的宏观统计结果具有实际价值，又能确保单个数据主体的隐私信息不会被泄露。以电商行业在可信数据空间中分析用户购买行为数据为例，运用差分隐私技术，可以在获取用户群体消费偏好、商品热度等有效分析结果的同时，符合隐私保护法规中关于防止个体隐私信息泄露的要求，从而避免因数据处理引发隐私纠纷而面临的法律责任。同态加密技术也有着重要应用价值。它允许在密文状态下对数据进行特定的计算操作，并且计算结果解密后与在明文状态下进行相同计算的结果一致。在云计算服务、数据外包等常见于可信数据空间的业务场景中，数据所有者可将加密后的数据交给外部服务提供商进行处理，服务提供商无需解密就能完成相应的计算任务，然后将结果返回给数据所有者解密查看。比如，一家医疗科研机构将加密的患者临床数据通过可信数据空间交给专业的数据处理公司进行大数据分析，借助同态加密技术保障了数据在处理过程中的隐私安全，既充分利用了外部资源，又从技术层面严格遵循了隐私保护法律法规，降低了因数据隐私泄露导致的法律风险。还有数据水印技术，可在隐私数据中添加特定的、不易察觉的标识信息，如同给数据打上了独一无二的“隐形烙印”。一旦发现数据存在隐私泄露或被非法使用等异常情况，通过提取数据水印，就能追踪到数据的来源、流转路径以及涉及的责任主体，为后续的法律维权提供有力证据。例如，在影视行业利用可信数据空间进行素材共享与合作时，制作公司对未发布的影视作品素材添加可信数据空间建设与法律合规指南 95/138 数据水印，若素材被泄露，可凭借水印信息追溯泄露源头，追究相关方的法律责任，强化对隐私数据全生命周期的合规保护。（2）建立严格访问控制机制 建立严格的访问控制机制对于保障可信数据空间的数据隐私合规至关重要。首先，在身份认证环节，应采用多因素身份认证方法，综合运用密码、指纹、面部识别、动态验证码等多种技术手段，按照相关安全标准及法律法规要求，对访问数据的人员进行严格身份验证，确保只有经过合法授权的人员能够接触到相应的数据。比如，对于金融机构在可信数据空间中存储客户资金账户信息等敏感隐私数据的系统，要求员工在登录访问时，除输入正确的用户名和密码外，还需通过指纹识别或动态验证码进行二次验证，这种强化的身份认证方式可以有效防止未经授权的访问，符合数据安全管理及隐私保护的法律要求。依据“最小权限原则”，根据不同岗位、不同业务需求，对员工、合作伙伴等各类主体进行精细化的权限划分。例如，在可信数据空间中，企业的客服人员仅被授予查看客户基本联系信息以解决咨询问题的权限，无权访问客户的详细财务状况、交易记录等更为敏感的隐私数据；研发部门的人员根据项目需求，被严格限定在特定的测试数据集范围内进行数据操作，避免因权限过大导致的数据隐私泄露风险。同时，建立权限定期审查和更新机制，当员工岗位变动、离职或者业务需求发生变化时，及时调整或收回其相应的数据访问权限，并且设置严格的权限申请和审批流程，任何新增或变更权限的请求都需经过相关部门负责人、法务人员等多环节的审核，确保权限分配始终符合数据隐私保护的法律规定，从管理层面杜绝因权限失控引发的隐私违规行为。此外，对访问操作进行详细的日志记录，记录内容涵盖访问时间、访问主体、访问的数据内容、操作类型（如查询、修改、删除等）等关键信息，以便可信数据空间建设与法律合规指南 96/138 在出现隐私相关问题时，能够通过日志回溯访问过程，确定是否存在违规操作，为法律调查和责任认定提供详实的依据，保障数据隐私保护措施在法律框架内有效运行。（3）遵循隐私保护法律法规 深入学习和严格遵循国内外相关的隐私保护法律法规是防范可信数据空间数据隐私风险的根本要求。在国内，企业和各类组织必须全面掌握中华人民共和国网络安全法 中华人民共和国数据安全法 中华人民共和国个人信息保护法等法律的具体条款和实施细则，明确在数据收集、存储、传输、使用等各个环节中的法定责任和义务。例如，在收集个人信息时，严格按照规定履行告知义务，以清晰、易懂的方式向数据主体说明收集目的、方式、范围、存储期限以及数据主体享有的权利等内容，并通过明示同意（如弹窗提示、单独勾选同意选项等方式）获取数据主体的有效授权，确保收集行为完全符合法律要求，避免因违反收集规则引发的法律纠纷。对于涉及跨境业务的情况，要深入研究目标国家或地区的隐私法规，如欧盟的通用数据保护条例（GDPR）、美国的加利福尼亚州消费者隐私法案（CCPA）等，熟悉其在数据主体权利、数据跨境传输、隐私保护标准等方面的特殊规定，在跨境数据活动中，提前做好合规准备工作，如进行数据出境安全评估、与境外接收方签订符合要求的跨境数据保护协议、确保数据主体的跨境隐私权益得到充分保障等，避免因违反境外隐私法规遭受处罚以及引发跨国法律诉讼。同时，积极关注行业监管部门发布的相关指南、通知等规范性文件以及行业协会制定的自律规范，主动参加由专业机构组织的法律培训、研讨会等活动，及时了解隐私保护法规的更新变化情况以及行业内的最佳实践案例，将法律法可信数据空间建设与法律合规指南 97/138 规要求融入到企业的数据管理政策、业务流程规范以及员工培训教育体系中，形成全员参与、全流程覆盖的隐私保护合规文化，确保每一个涉及数据隐私的操作都经得起法律的检验，有效降低因法律合规问题带来的数据隐私风险。（二）数据安全（二）数据安全 1.风险描述 （1）网络攻击导致的数据安全威胁 在可信数据空间的运行环境下，网络攻击对数据安全构成的威胁蕴含着诸多法律合规风险。黑客常常利用系统漏洞、网络协议缺陷等发起各式各样的攻击行为，比如 SQL 注入攻击，攻击者通过在输入字段中注入恶意的 SQL 语句，企图绕过身份验证机制，非法访问并操控可信数据空间内存储的数据库，窃取、篡改或删除其中的重要数据，严重破坏数据的保密性、完整性和可用性。分布式拒绝服务攻击（DDoS）也是常见手段之一，攻击者操控大量的僵尸网络节点，向可信数据空间的服务器等关键网络设施发送海量请求，使服务器资源耗尽，陷入瘫痪状态，导致正常的数据访问、存储以及传输等操作无法进行。此外，恶意软件（如病毒、木马等）可能隐藏在看似正常的文件或软件中，一旦被可信数据空间内的用户下载或运行，就会在后台自动执行恶意代码，悄悄地窃取数据、篡改系统设置或者为攻击者开辟远程控制的“后门”。根据中华人民共和国网络安全法等相关法律法规，可信数据空间的运营者作为网络运营者的一种，有责任采取技术措施和其他必要措施，保障网络安全、稳定运行，有效应对网络安全事件，保护个人信息、重要数据等免受侵害。若因网络攻击导致数据安全事件发生，而运营者未能履行上述法定的安全保障义务，例如未及时更新系统补丁、未安装有效的防火墙和防病毒软件等，可信数据空间建设与法律合规指南 98/138 导致数据遭受损失，那么就可能面临监管部门的行政处罚，包括罚款、责令限期整改等措施。同时，对于受影响的数据主体而言，他们的权益因数据安全事件受到侵害，如个人隐私信息泄露导致遭受诈骗、企业商业机密数据丢失影响正常经营等，数据持有者可能需承担相应的民事赔偿责任，赔偿数据主体因数据安全事故所遭受的经济损失、精神损害等。并且，在一些特定行业，如金融、医疗、能源等，若因网络攻击引发的数据安全问题影响到公共安全或国家利益，还可能面临更严厉的法律后果，甚至涉及刑事责任，例如构成破坏计算机信息系统罪等相关罪名。例如，一家医疗健康大数据平台作为可信数据空间的运营主体，因未及时修复其系统中存在的安全漏洞，被黑客通过 SQL 注入攻击窃取了大量患者的病历信息，部分患者因此遭遇了医疗诈骗，该平台不仅会被监管部门依据网络安全法规进行处罚，还需对受损患者进行赔偿，若情节严重，相关责任人员可能会面临刑事指控。（2）内部违规操作导致的数据安全威胁 内部违规操作同样给可信数据空间的数据安全带来显著的法律合规风险。部分员工由于缺乏数据安全意识、未遵守企业内部的数据管理制度或出于不良动机等原因，可能出现违规行为。比如，将企业内部的敏感数据随意拷贝到未经授权的外部存储设备上，这可能是因为员工图一时方便，却忽视了数据安全规定，然而一旦该外部设备丢失或被不法分子获取，存储其中的数据就可能被泄露出去，给企业和数据主体带来严重风险。可信数据空间建设与法律合规指南 99/138 在办公区域外使用未加密的移动设备访问可信数据空间内的数据也是常见违规操作之一，这种行为增加了数据被窃取的可能性，因为未加密设备在外部网络环境下更容易遭受攻击。此外，员工滥用权限私自查看或篡改不属于自己业务范围内的数据，例如，财务部门员工违规访问研发部门的核心技术数据，不仅破坏了数据的正常管理秩序，还可能导致数据被恶意修改，影响企业的正常运营和创新发展。这些内部违规操作违反了企业与员工之间签订的保密协议以及企业内部制定的数据安全管理规定，从法律层面来看，也违背了中华人民共和国劳动法等相关法律法规中关于劳动者应当遵守用人单位规章制度、保守用人单位商业秘密等义务要求。一旦因内部违规操作引发数据安全事件，企业作为数据管理者，可能需对数据泄露、丢失等后果承担相应的法律责任，包括对数据主体的民事赔偿责任以及因违反数据安全法规面临监管部门的行政处罚。例如，某科技企业的一名员工因对工作不满，利用自己掌握的权限，将企业正在研发的核心技术数据拷贝到个人 U 盘并泄露给竞争对手，导致企业的商业机密被曝光，市场竞争力受到严重影响，该企业有权依据劳动法律法规和内部规章制度追究该员工的责任，同时企业自身也可能。2.防范建议（1）实施数据安全防护技术措施 在可信数据空间中，为有效应对数据安全威胁，实施全面的数据安全防护技术措施是必不可少的。首先，部署防火墙是基础且关键的一环，依据相关网络安全标准和法规要求，防火墙应具备访问控制、入侵检测等功能，通过设置合理的安全策略，监控和控制进出网络的数据流，阻止外部未经授权的访问，可信数据空间建设与法律合规指南 100/138 同时允许合法的数据流量通过，有效隔离企业内部网络与外部互联网，防范外部网络攻击。例如，企业应根据自身的网络架构和业务需求，配置防火墙规则，只允许特定 IP 地址段的设备访问企业内部的关键服务器（如存储重要数据的数据库服务器、应用服务器等），对于其他外部 IP 发起的访问请求一律拦截，以此保障网络边界的安全，履行网络安全保障的法定义务，避免因外部攻击导致的数据安全事故引发的法律责任。入侵检测系统（IDS）和入侵防御系统（IPS）的协同运用也极为重要。IDS 通过分析网络行为、检测已知的攻击模式以及异常行为模式等方式，实时发现潜在的网络入侵行为，并及时向管理员发出警报；IPS 则在 IDS 的基础上，不仅能检测到入侵行为，还可以主动采取措施进行阻断和防御，防止攻击行为对数据造成损害。例如，当检测到有外部攻击者利用漏洞发起端口扫描等入侵行为时，IPS 能够自动切断攻击连接，保障网络安全和数据安全。企业安装并有效运行 IDS 和 IPS，符合网络安全法规对于主动防御网络攻击、保护数据安全的要求，在发生数据安全事件时，可作为履行了合理安全保障义务的证据，减轻可能面临的法律责任。运用数据加密技术对存储在本地磁盘、服务器以及传输过程中的数据进行加密处理是保障数据安全的核心措施之一。应采用符合国家标准或行业认可的高强度加密算法（如 AES、RSA 等），确保即使数据被窃取，攻击者也无法获取明文信息。例如，对于企业存储的客户敏感信息（如身份证号码、银行卡信息等）以及重要的商业机密数据，都应当进行加密存储，在数据传输时，通过安全的加密通道（如 SSL/TLS 加密协议）进行传递，这样在面对网络攻击或其他数据安全威胁时，能够从技术层面保障数据的保密性，符合数据安全相关法律规定，降低因数据安全事故引发的法律风险。可信数据空间建设与法律合规指南 101/138 同时，采用数据脱敏技术也是很有必要的，对敏感数据进行脱敏处理后再用于开发、测试等非生产环境，既能满足业务需求，又能降低因数据使用场景增多带来的数据安全风险。比如将用户的身份证号码中间几位数字用星号代替，使其在不影响业务逻辑验证的情况下隐藏关键隐私信息，防止因数据在不同环节流转时被不当利用，进一步加强数据安全防护。（2）加强人员安全意识培训 加强人员安全意识培训是保障可信数据空间数据安全的重要环节。企业应当定期组织全面且深入的数据安全意识培训活动，培训对象应涵盖全体员工，包括各级管理人员、技术人员以及普通业务人员等。培训内容需要丰富且具有针对性，一方面要涵盖数据安全基础知识，如常见的网络攻击方式（像钓鱼邮件、社会工程学攻击等）、数据安全法规要求（如中华人民共和国网络安全法中华人民共和国数据安全法中与员工日常工作相关的条款解读）、企业内部的数据安全管理制度等，让员工清晰了解数据安全的重要性以及自身在维护数据安全中的职责所在。通过案例分析、模拟演练等生动直观的方式，向员工展示因内部违规操作导致的数据安全事故后果，增强其对数据安全风险的直观认识。例如，列举因员工误点钓鱼邮件引发的数据泄露案例，详细介绍企业因此遭受的经济损失（如赔偿数据主体损失、应对监管部门罚款等）、声誉损害（如客户流失、合作伙伴信任度降低等）情况，以及相关违规员工面临的纪律处分甚至法律责任等，使员工深刻认识到自身一个看似微小的行为都可能对企业造成巨大影响，从而增强自我约束能力。同时，开展针对性的技能培训，教会员工如何识别和防范常见的安全风险，比如如何辨别钓鱼邮件（查看发件人地址、邮件内容中的链接是否异常等）、如可信数据空间建设与法律合规指南 102/138 何正确使用加密存储设备（规范设置密码、定期更新密钥等）、如何在不同场景下遵循安全的操作流程访问和使用企业数据等，确保员工在日常工作中能够自觉遵守数据安全规定，减少因人为疏忽或违规操作带来的数据安全隐患。（3）建立数据安全应急响应机制 构建完善的数据安全应急响应机制对于可信数据空间而言至关重要。首先，要制定详细的应急预案，明确在发生不同类型的数据安全事件（如数据泄露、网络攻击导致系统瘫痪、内部人员违规操作引发数据丢失等）时，各部门和人员的职责分工、应急处理流程以及相应的沟通协调机制。例如，规定在发现数据泄露事件后，安全管理部门要立即启动事件调查，确定泄露范围和影响程度，技术部门负责采取技术手段阻断数据泄露途径（如关闭相关网络端口、暂停可疑账号权限等），公关部门及时对外发布公告，告知相关方事件情况及应对措施等，法务部门则要从法律角度对事件进行评估，准备应对可能出现的法律纠纷。（三）反垄断与公平竞争（三）反垄断与公平竞争 1.风险描述 （1）企业数据垄断与不正当竞争行为风险 在可信数据空间的环境下，企业数据垄断与不正当竞争行为的风险日益凸显，带来诸多法律合规方面的隐患。从数据垄断角度来看，部分具有市场支配地位的大型企业，凭借其在可信数据空间中积累的海量数据资源优势，可能采取限制数据共享、拒绝向竞争对手开放必要的数据接口等行为，阻碍市场的公平竞争和创新发展。例如，一家在电商领域占据主导地位的平台企业，掌控着大量的用户消费数据、商家交易数据以及物流配送数据等，却以保护商业机密、数据安全等理由拒绝将这些数可信数据空间建设与法律合规指南 103/138 据以合理的方式提供给其他新兴的电商平台或相关的数据分析服务企业，使得后者在缺乏关键数据的情况下，难以开发出更具竞争力的产品或服务，无法与该大型电商平台进行公平竞争，破坏了市场的正常竞争秩序，这可能涉嫌违反中华人民共和国反垄断法中关于滥用市场支配地位的相关规定。另外，企业可能通过合并、收购等方式过度集中数据资源，形成数据垄断格局，进而滥用其市场支配地位，实施不合理的定价策略、捆绑销售等行为，损害消费者利益和其他中小微企业的发展空间。比如，某互联网巨头企业在收购了多家同行业的小型数据服务公司后，几乎垄断了某一领域的数据市场，随后对其数据产品和服务大幅提价，并且要求客户必须同时购买其其他相关产品，否则无法获得数据服务，这种行为严重违背了公平竞争原则，违反了反垄断法对于禁止滥用市场支配地位的约束，容易引发监管部门的关注和调查。不正当竞争行为在可信数据空间中也屡见不鲜，一些企业可能会通过非法手段获取竞争对手的商业数据，如利用网络爬虫技术突破对方网站的访问限制，违规抓取数据用于自身的业务分析或产品优化，干扰了对手的正常经营，破坏了公平竞争的市场环境。还有企业会恶意诋毁竞争对手的数据产品质量、服务水平等，通过发布虚假信息误导消费者，以获取不正当的竞争优势，损害了其他企业的商业信誉和市场形象，这违反了中华人民共和国反不正当竞争法的相关规定，面临着被竞争对手提起诉讼以及监管部门处罚的法律风险。2.防范建议 （1）加强反垄断监管执法 监管部门要强化对可信数据空间内反垄断的监管力度，建立健全针对数据领域的反垄断审查机制。运用大数据分析、市场调研等手段，密切关注市场中可信数据空间建设与法律合规指南 104/138 企业的数据占有情况、数据使用行为以及对市场竞争格局的影响，及时发现可能存在的数据垄断倾向和不正当竞争行为。例如，定期收集各行业主要企业在可信数据空间中的数据资产规模、数据共享情况、市场占有率等信息，通过数据分析模型评估其是否存在滥用市场支配地位限制竞争的行为，如是否存在不合理地限制数据流动、设置过高的数据使用门槛等情况。对于涉嫌数据垄断或不正当竞争的企业，严格依据中华人民共和国反垄断法等相关法律法规进行调查和处罚，责令其停止违法行为，并处以相应的罚款，情节严重的，可要求其拆分业务或采取其他结构调整措施，以恢复市场的公平竞争秩序。例如，若发现企业通过不合理的数据封锁行为阻碍行业创新发展，监管部门应依法对其进行严肃查处，要求其限期开放必要的数据接口，保障其他企业能够公平获取数据资源开展业务。同时，加强对反垄断执法人员的专业培训，提高其在数据领域的反垄断执法能力，使其能够准确识别和判断复杂的数据垄断及不正当竞争行为，确保监管执法的科学性和公正性，维护良好的市场竞争环境。并且，鼓励公众和行业内企业对垄断及不正当竞争行为进行举报，建立相应的举报奖励机制，拓宽线索来源渠道，形成全社会共同监督的良好氛围。（2）推动数据共享与公平合作 鼓励企业之间开展数据共享与公平合作，营造良好的市场生态，对于防范反垄断与公平竞争风险有着积极意义。政府可以出台相关的政策引导和激励措施，例如对积极参与数据共享的企业给予税收优惠、财政补贴等支持，或者设立数据共享示范项目，对表现优秀的企业进行表彰和推广，引导更多企业认识到数据共享对于行业整体发展的积极意义，主动参与数据共享活动。可信数据空间建设与法律合规指南 105/138 建立数据共享平台或机制，通过制定统一的数据共享标准、协议以及合理的利益分配机制，保障数据共享的规范性和可持续性。例如，在某一产业集群内搭建行业数据共享平台，各企业按照规定的格式和要求上传和获取数据，根据数据贡献量和使用情况进行合理的收益分配，促进企业之间在数据资源上的优势互补，共同推动行业的创新发展，避免因数据独占导致的垄断和不正当竞争问题。此外，加强行业协会等自律组织的作用，由行业协会制定行业自律公约，倡导企业遵守公平竞争原则，规范自身的数据行为，对于违反公约的企业进行行业内通报批评、限制会员权益等处罚，通过行业内部的自我约束和监督，促进数据领域的公平竞争，维护市场秩序。同时，推动企业之间开展公平合作项目，鼓励通过联合研发、数据互换等方式实现互利共赢，在合作过程中明确各方的权利和义务，确保合作的公平性和合法性，减少不正当竞争行为的发生。（四）知识产权（四）知识产权 1.风险描述 （1）数据产品、算法模型等知识产权归属与侵权风险 在可信数据空间中，数据产品、算法模型等方面的知识产权归属与侵权问题存在诸多风险，涉及复杂的法律合规情况。对于数据产品而言，其研发过程往往涉及多个参与主体，如企业内部不同部门的协作、与外部科研机构或合作伙伴的联合开发等，在这种情况下，很容易出现知识产权归属不清的问题。例如，企业与某高校科研团队合作开发一款基于大数据分析的市场预测数据产品，双方在合作初期未明确约定知识产权的归属，当产品研发成功后，就可能因归属问题产生争议，各方都认为自己对产可信数据空间建设与法律合规指南 106/138 品的贡献更大，应当拥有知识产权，这不仅会影响产品的后续推广和应用，还可能导致法律纠纷，耗费大量的时间和精力，甚至可能使产品错过最佳的市场推广时机，给各方带来经济损失，违反了中华人民共和国著作权法 中华人民共和国专利法等相关法律法规中关于知识产权归属确定的规定。在算法模型方面，随着人工智能、机器学习等技术的快速发展，算法模型的创新成果不断涌现，但也面临着被侵权的风险。一些企业可能未经授权就使用他人研发的算法模型，或者通过反向工程等手段对他人的算法模型进行抄袭、模仿，然后稍作修改后用于自己的产品或服务中，这种行为严重侵犯了原算法模型开发者的知识产权，违反了知识产权保护的法律规定。例如，某初创科技公司耗费大量人力、物力研发出一种高效的图像识别算法模型，投入市场后，被其他企业通过非法手段获取并运用在自己的类似产品中，不仅损害了原研发公司的利益，也破坏了市场的创新环境，原研发公司有权依据相关法律向侵权方提起诉讼，要求其停止侵权行为、赔偿损失等。另外，即使企业自身研发了数据产品或算法模型，若在可信数据空间中展示、共享或交易这些成果时，未采取足够的知识产权保护措施，如未进行版权登记、未签订严格的使用许可协议等，也可能导致被他人恶意盗用或不当使用，难以有效维护自身的合法权益，同样面临知识产权被侵犯的风险以及后续维权的困难，不符合知识产权保护相关法律对于权利人积极保护自身权益的要求。2.防范建议 （1）明确知识产权归属 无论是企业内部研发还是与外部合作开发数据产品、算法模型等，都要提前明确知识产权归属，这是防范知识产权风险的关键步骤。在企业内部，建立可信数据空间建设与法律合规指南 107/138 完善的知识产权管理制度，明确规定不同部门、不同岗位人员在参与研发过程中的知识产权贡献认定方式以及最终归属规则。例如，对于由企业内部跨部门团队共同研发的数据产品，根据各部门在项目中的角色、投入资源（包括人力、物力、财力等）以及技术创新贡献等因素，合理确定知识产权归属于企业整体或者按约定比例归属于各参与部门，通过签订内部协议等方式进行明确，避免后续因归属不明产生纠纷。在与外部合作时，更要重视知识产权归属的约定。在合作谈判阶段，双方应就合作项目涉及的知识产权归属问题进行详细、清晰的讨论，并在合作协议中明确规定，包括谁享有原始知识产权、后续改进成果的归属、合作成果的使用范围及限制等内容。例如，企业与外部科研机构合作开展算法模型研发项目，在协议中明确约定，研发过程中产生的基础算法模型知识产权归双方共同所有，但对于后续基于该模型进行改进所产生的新成果，其归属根据改进方的贡献另行确定，并且对双方使用合作成果的业务领域、地域范围等作出明确限制，以此保障各方权益，避免日后因归属问题引发法律争议。（2）尊重他人知识产权 企业在可信数据空间中开展业务活动时，必须始终秉持尊重他人知识产权的原则，这是遵守法律合规要求的重要体现。在使用外部数据产品、算法模型等成果前，要严格进行知识产权审查，核实对方是否拥有合法的知识产权，以及自身的使用行为是否在对方授权范围内。例如，企业计划引入一款第三方的数据可视化工具，需要查看对方提供的版权证明、专利证书等相关知识产权文件，并确认其授权使用条款，确保自身按照规定的方式、范围和期限使用该工具，避免因未经授权使用引发侵权纠纷。可信数据空间建设与法律合规指南 108/138 同时，加强对员工的知识产权教育，让员工了解知识产权保护的重要性以及侵权行为的后果，培养员工自觉尊重他人知识产权的意识。在日常工作中，要求员工不得擅自使用来路不明的软件、算法模型等，对于从外部获取的技术资料、数据产品等，必须经过合法的审批流程，确保其来源合法合规，防止因员工的不当行为给企业带来知识产权侵权风险。（3）加强知识产权保护意识 强化知识产权保护意识对于企业在可信数据空间中维护自身权益至关重要。企业自身研发的数据产品、算法模型等成果，要及时进行知识产权登记，如对符合条件的数据产品申请版权登记，对具有创新性的算法模型申请专利保护等，通过法定程序确立自身的知识产权权益，使其在受到侵权时能够获得更有力的法律保障。在展示、共享或交易知识产权成果时，要签订严格的使用许可协议，明确对方的使用条件、期限、范围以及相应的保密义务等内容，并且对违反协议的行为设定明确的违约责任，确保对方在合法合规的前提下使用成果，同时保障自身权益能够得到有效维护。例如，企业将自己研发的数据产品授权给其他企业使用，在使用许可协议中详细规定对方只能在特定的业务领域、地域范围内使用该产品，且需对产品涉及的技术秘密等进行保密，若违反协议，需承担高额的违约金以及赔偿企业因此遭受的损失等责任，通过这种方式加强对自身知识产权的保护，防范侵权风险，符合知识产权保护相关法律的要求。（五）合规审计与监督（五）合规审计与监督 1.风险描述 （1）缺乏有效审计监督机制风险 可信数据空间建设与法律合规指南 109/138 在可信数据空间中，缺乏有效审计监督机制存在诸多风险，从法律合规角度来看影响深远。首先，若没有健全的审计监督机制，难以确保数据的收集、存储、使用等各环节都严格遵循相关法律法规及内部既定规则。例如，对于数据收集环节，可能出现收集主体未按要求对数据主体履行充分告知义务，或者收集的数据超出法定或约定范围，但因缺乏审计监督，这类违规行为无法及时被察觉和纠正，长此以往，容易积累大量的数据合规隐患，一旦面临监管检查或数据主体维权诉求，企业将因未能保障数据处理合规性而承担相应法律责任，面临诸如行政处罚、民事赔偿等后果，违反了中华人民共和国网络安全法 中华人民共和国数据安全法 中华人民共和国个人信息保护法等关于数据处理合法性的规定。在数据存储方面，缺乏有效监督可能导致存储安全措施不到位，像未按规定对敏感数据加密存储、存储环境不符合安全标准（如机房缺乏必要的物理防护设施、温湿度控制不佳等），却无人及时督促改进。一旦发生数据泄露、损坏等安全事故，由于没有审计监督过程的记录来证明企业已尽合理管理义务，企业将被认定为疏于管理，需对数据安全事故导致的数据主体权益受损情况承担赔偿责任，还可能受到监管部门依据数据安全相关法规做出的严厉处罚。对于数据使用环节，若无审计监督机制把控，可能出现数据被超范围使用、滥用的情况。比如，企业内部员工或合作方擅自将用于内部分析的数据提供给外部第三方用于商业营销，而未遵循相应的授权流程和使用限制规定，这不仅侵犯了数据主体的权益，也破坏了数据流转的合规秩序，企业可能因未能有效监督数据使用行为而面临法律诉讼以及监管层面的问责，违反了有关数据使用合规性的法律要求。可信数据空间建设与法律合规指南 110/138 此外，从整体运营角度，缺乏审计监督难以保障可信数据空间内各参与主体的行为符合反垄断、知识产权保护等其他方面的法律规定。例如，可能存在具有市场支配地位的主体在数据共享等方面实施垄断行为，或者出现知识产权侵权情况却未被发现，进而破坏了公平竞争的市场环境，损害了其他主体的合法权益，引发一系列复杂的法律纠纷，企业也会因未能履行合规管理责任陷入不利的法律处境。2.防范建议（1）建立健全合规审计制度 建立一套全面且完善的合规审计制度是应对上述风险的关键举措。首先，明确审计主体与职责，企业可设立专门的内部审计部门或指定专业的审计团队，其成员应具备法律、数据管理、信息技术等多领域专业知识，负责对可信数据空间内的数据处理活动以及各参与主体行为进行定期审计。例如，审计人员需熟悉中华人民共和国审计法以及相关数据法规，清楚知晓在数据收集、存储、使用等各流程中应审计的关键控制点，如收集环节的数据主体同意情况、存储环节的加密措施落实情况、使用环节的授权审批流程等，确保审计工作有的放矢。制定详细的审计流程与标准，依据不同的数据业务类型和相关法律法规要求，设定具体的审计步骤和判断准则。比如，针对数据存储的审计，要规定审计人员需检查存储系统的加密配置参数是否符合行业标准、存储机房的物理安全设施是否完备且正常运行等，通过标准化的流程和清晰的标准，保证审计工作的规范性和准确性。可信数据空间建设与法律合规指南 111/138 建立审计计划与周期安排机制，根据可信数据空间的数据业务规模、复杂程度以及风险水平等因素，合理确定审计的频次和时间节点。例如，对于处理大量敏感数据且业务变化频繁的企业，可设定每季度进行一次全面审计，同时每月进行部分重点环节的抽查审计，确保能及时发现潜在的合规风险，将问题解决在萌芽状态，避免因长期未审计导致风险积累而引发严重的法律后果。同时，要强化审计结果的运用，对于审计中发现的不合规问题，明确规定相应的整改措施和跟踪机制，要求责任部门或人员限期整改，并对整改情况进行复查，确保问题得到彻底解决，使审计工作真正起到监督和促进合规的作用，保障可信数据空间的数据处理及运营活动始终符合法律规定。（2）加强外部监督机制 加强外部监督机制对于可信数据空间的合规运营同样不可或缺。一方面，积极引入第三方专业审计机构进行独立审计，这些机构通常具有丰富的行业经验、专业的审计团队以及客观公正的立场，能够从外部视角对可信数据空间的合规情况进行全面评估。例如，聘请在数据合规审计领域知名的会计师事务所或专业咨询公司，它们依据自身成熟的审计方法和标准，对企业的数据收集合法性、存储安全性、使用合规性等方面进行深入审查，出具具有权威性的审计报告，企业可根据报告中指出的问题及时改进，提升合规水平，同时，第三方审计报告在应对监管检查或法律纠纷时也可作为有力的证明材料，表明企业重视并积极落实外部监督，履行合规义务。鼓励外部监管部门加强对可信数据空间的监督管理，企业要主动配合监管机构的检查工作，及时提供真实、准确的数据资料和运营情况说明，对于监管部门提出的整改意见要迅速落实到位。例如，当接到网信部门依据网络安全法规开展的数据安全专项检查通知时，企业应积极准备相关材料，如实汇报数据可信数据空间建设与法律合规指南 112/138 处理流程、安全措施落实等情况，若被指出存在合规问题，严格按照要求进行整改，通过与监管部门的良好互动，确保自身运营符合监管要求，避免因抵触或忽视监管而面临更严厉的处罚。此外，建立公众监督渠道，通过设立举报信箱、开通举报热线、搭建在线举报平台等方式，鼓励内部员工、数据主体以及其他社会公众对可信数据空间内发现的违规行为进行举报，对于查证属实的举报给予适当奖励，形成全社会共同监督的良好氛围，促使企业时刻保持警醒，严格遵守各项法律规定，维护可信数据空间的合规运营秩序。（六六）知识产权）知识产权 1.风险描述 （1）数据产品、算法模型等知识产权归属与侵权风险 在可信数据空间这一复杂的环境下，数据产品和算法模型相关的知识产权面临着诸多归属与侵权方面的风险，这些风险从不同维度对法律合规性构成挑战。a.归属不明风险 数据产品与算法模型的研发往往涉及多方主体协作，这极易导致知识产权归属模糊不清。例如，在可信数据空间中，企业与科研机构合作开发一款基于大数据分析的智能推荐数据产品，双方可能仅口头约定共同参与研发，却未在书面合同里明确规定最终知识产权归属于哪一方，或者对于后续改进、衍生成果的归属未作详细划分。当产品研发成功并展现出商业价值后，各方可能基于自身投入的人力、物力、技术贡献等因素，对知识产权归属各执一词，进而产生激烈的争议。这种归属不明的情况不仅会使产品推向市场的进程受阻，错过可信数据空间建设与法律合规指南 113/138 最佳盈利时机，还可能引发漫长且复杂的法律诉讼，耗费大量的时间、精力和资金，严重违反了中华人民共和国著作权法 中华人民共和国专利法等法律法规中关于知识产权归属应当明确界定的要求，破坏了正常的市场秩序和合作关系。b.侵权风险 一方面，存在未经授权使用他人数据产品或算法模型的情况。部分企业为了快速获取竞争优势，可能会在可信数据空间中直接盗用其他主体研发的先进算法模型，比如某个初创科技公司耗费大量资源研发出一套高效的图像识别算法，投入市场后，被其他不良企业通过非法手段获取代码或原理，未经许可便将其应用在自家类似产品中，用于图像识别相关服务以谋取利益。这种行为严重侵犯了原研发主体的知识产权，损害了创新者的积极性，扰乱了市场公平竞争环境，违反了知识产权相关法律对于权利人独占性权利保护的规定，原研发主体有权依据法律要求侵权方停止侵权行为，并索赔经济损失。另一方面，即使是在对已有数据产品或算法模型进行改进、整合等二次开发过程中，也容易出现侵权问题。有些企业在未充分了解原知识产权范围和授权要求的情况下，对他人的数据产品进行修改、优化后当作自己的创新成果推向市场，然而实际上这些成果可能仍处于原知识产权的保护范畴内，这种行为同样构成侵权，容易引发法律纠纷，给企业带来法律责任和声誉损害，影响其在可信数据空间中的可持续发展。c.保护不足导致的侵权风险 对于自身研发的数据产品和算法模型，若企业在可信数据空间中缺乏足够的知识产权保护意识和措施，也极易遭受侵权。比如，企业开发出一款具有创可信数据空间建设与法律合规指南 114/138 新性的数据可视化产品，但未及时申请相关的软件著作权登记，在对外展示或共享过程中，没有与合作方签订严谨的知识产权保护协议，详细约定使用范围、保密条款等内容。此时，其他主体可能趁机恶意盗用该产品，或者在未经授权的情况下进行传播、二次开发等，由于企业前期未做好充分的保护工作，后续维权时就会面临诸多困难，难以有效证明自身的知识产权权益，导致合法权益得不到保障，同样违反了知识产权保护的法律精神，使企业陷入被动的法律局面。2.防范建议 （1）明确知识产权归属 a.内部研发项目的归属明确 在企业内部开展数据产品或算法模型研发时，应建立完善的知识产权管理制度，从项目启动初期就对归属问题进行清晰界定。例如，明确规定参与研发的各部门、各岗位人员的具体职责以及相应的知识产权贡献认定方式。若某个部门主要负责算法的核心逻辑设计，另一个部门承担数据收集与整理工作，那么在制度中需详细说明基于这些不同贡献，最终知识产权归属于企业整体，还是按照一定比例分配给各参与部门。同时，通过签订内部协议的形式将这些规定固定下来，避免后续因人员变动、部门利益分歧等原因引发归属争议，确保企业内部研发成果的知识产权归属清晰、合法合规，符合相关法律对于职务作品、职务发明创造等方面的规定。b.外部合作项目的归属明确 在与外部主体（如其他企业、科研机构、高校等）合作开发数据产品或算法模型时，务必在合作谈判阶段就着重关注知识产权归属问题，并在合作协议可信数据空间建设与法律合规指南 115/138 中作出详尽且明确的约定。首先，要确定原始知识产权的归属，比如是归属于一方主体，还是双方共同共有，需综合考虑各方投入的资源（包括但不限于资金、技术、人力、数据资源等）、承担的研发风险以及对最终成果的核心贡献等因素进行协商确定。其次，对于合作过程中产生的改进成果、衍生成果的知识产权归属也要有清晰的界定规则，明确规定在何种情况下归属合作某一方，或者双方如何按比例共享等情况。此外，还需对合作成果的使用范围、使用期限、是否允许再许可等使用相关条款进行细致约定，例如约定合作开发的算法模型，一方只能在自身特定业务领域、特定地域范围内使用，且未经对方书面同意不得再许可给第三方使用等，通过严谨的协议条款保障各方权益，避免日后因归属及使用问题产生法律纠纷，维护可信数据空间内合作的稳定性和合法性。（2）尊重他人知识产权 c.知识产权审查前置 企业在可信数据空间中，无论是引入外部的数据产品、算法模型作为自身业务开展的工具，还是参考借鉴他人成果进行研发改进，都要提前进行严格的知识产权审查。例如，在计划使用某款第三方的数据加密算法模型时，应要求对方提供完整的知识产权证明文件，包括但不限于软件著作权登记证书、专利证书等，核实其是否确实拥有合法有效的知识产权，并且仔细审查对方授权使用的条款，明确自身的使用行为是否在授权范围内，比如使用期限、使用场景、是否可进行二次开发等限制条件，确保每一个使用行为都有合法的依据，杜绝未经授权使用他人成果的侵权行为发生，严格遵守知识产权法律法规要求，维护良好的市场竞争秩序和企业的合法形象。d.员工教育与管理 可信数据空间建设与法律合规指南 116/138 加强对企业内部员工的知识产权教育，通过定期组织培训、专题讲座等形式，让员工深刻认识到尊重他人知识产权的重要性以及侵权行为可能带来的严重后果，如企业面临巨额赔偿、声誉受损、法律诉讼等风险。在日常工作中，制定明确的员工行为规范，要求员工不得随意下载、使用来源不明的软件、数据产品或算法模型，对于因业务需要必须从外部获取的技术资料、工具等，要建立严格的审批流程，由专人负责审核其知识产权合法性，只有经过批准后员工方可使用，从源头上杜绝因员工疏忽或不当行为导致的知识产权侵权风险，使尊重他人知识产权成为企业内部的一种自觉行为和文化氛围，保障企业在可信数据空间中的合规运营。（3）加强知识产权保护意识 e.及时登记与确权 企业对于自身研发的数据产品和算法模型，要抓住关键时机及时进行知识产权登记，以获得法律的有力保护。例如，对于符合软件著作权登记条件的数据产品，应按照计算机软件保护条例的相关规定，准备齐全申请材料，及时向版权登记机构提交申请，确保软件著作权得以确立；对于具有创新性的算法模型，若符合专利申请条件，要积极组织专业人员撰写高质量的专利申请文件，向国家知识产权局申请专利，通过法定程序明确自身对这些成果的知识产权权益。一旦完成登记确权，在遭遇侵权行为时，就能凭借这些具有法律效力的证明文件，更有效地维护自身合法权益，向侵权方主张停止侵权、赔偿损失等权利，增强在可信数据空间中应对知识产权纠纷的底气，符合知识产权保护法律框架下对权利人积极行使权利的要求。f.严格许可与保密协议 可信数据空间建设与法律合规指南 117/138 在可信数据空间中，当企业需要将自己的数据产品或算法模型展示、共享、许可给其他主体使用时，务必签订严谨的使用许可协议和保密协议。在使用许可协议中，详细规定对方的使用条件，如使用的具体业务范围、地域范围、使用期限、是否允许转授权等内容，同时明确相应的费用支付方式、支付时间等经济条款；对于保密协议，要明确对方对所接触到的涉及知识产权核心技术、数据等内容负有严格的保密义务，约定保密期限以及违反保密义务的违约责任，包括高额的违约金赔偿、法律诉讼费用承担等内容。通过这样严格的协议约束，确保对方在合法合规的框架内使用企业的知识产权成果，同时最大程度保护企业的核心技术秘密和商业利益，防止因授权使用过程中的管理不善导致知识产权被侵犯，有效维护企业在可信数据空间中的知识产权权益，符合相关法律对于知识产权许可使用和保密方面的规定。（七七）合规审计与监督）合规审计与监督 1.风险描述 （1）缺乏有效审计监督机制风险 在可信数据空间的运营过程中，缺乏有效的审计监督机制会引发一系列严重的法律合规风险，这些风险渗透到数据处理、业务运营以及市场竞争等多个层面。a.数据处理合规性风险 没有健全的审计监督机制，很难保证数据收集、存储、使用、共享等各环节严格遵循相关法律法规及内部既定的数据管理政策。以数据收集为例，可能出现收集主体未按照中华人民共和国个人信息保护法的要求，向数据主体充分履行告知义务，清晰说明收集目的、方式、范围以及数据主体享有的权利可信数据空间建设与法律合规指南 118/138 等关键信息，或者收集的数据超出了业务实际所需范围，过度收集敏感数据等情况。由于缺乏审计监督来及时发现和纠正这些问题，随着时间推移，大量不合规的数据积累在可信数据空间中，一旦面临监管部门的检查或者数据主体发起的维权诉求，企业将因无法证明自身在数据处理过程中遵循了合法合规的程序，而需承担相应的法律责任，可能面临行政处罚，如罚款、责令限期整改等，还可能要对数据主体遭受的损失进行民事赔偿，破坏了企业在数据合规方面的法律形象，影响其在市场中的信誉和可持续发展。在数据存储环节，缺乏有效监督可能致使存储安全措施严重不足。比如，未按照规定对敏感数据采用高强度加密算法进行加密存储，或者数据存储的物理环境存在诸多安全隐患，像机房缺乏完善的防火、防潮、防盗设施以及温湿度控制设备，使得存储的数据面临着被窃取、篡改、损坏的风险。而没有审计监督过程记录来证实企业已尽到合理的管理义务，一旦发生数据安全事故，企业很难推脱责任，将被认定为疏于数据安全管理，需要对数据主体因数据泄露、丢失等遭受的权益损害承担赔偿责任，同时还会受到监管部门依据中华人民共和国数据安全法等相关法规做出的严厉处罚，给企业带来沉重的经济和声誉损失。对于数据使用和共享环节，若无审计监督把控，极易出现超范围使用、滥用数据以及未遵循授权流程共享数据的情况。例如，企业内部员工或合作方可能擅自将原本仅供内部分析的数据提供给外部第三方用于商业营销，且未获得数据主体的再次同意，也未按照企业内部规定的审批流程操作，这种行为不仅侵犯了数据主体的权益，也打破了可信数据空间内数据流转的合规秩序。企业可能因未能有效监督此类数据使用和共享行为，面临数据主体的法律诉讼以及可信数据空间建设与法律合规指南 119/138 监管部门的问责，承担相应的法律后果，影响企业在市场中的正常运营和社会形象。b.市场竞争合规性风险 缺乏审计监督机制还会使企业难以察觉自身在可信数据空间中是否存在违反反垄断、反不正当竞争以及知识产权保护等方面法律规定的行为，进而影响市场的公平竞争环境。例如，企业可能在未意识到的情况下，凭借自身在数据资源方面的优势，实施了限制数据共享、拒绝向竞争对手开放必要的数据接口等垄断行为，阻碍了行业内其他企业的创新发展和公平竞争，违反了中华人民共和国反垄断法的相关规定。或者企业在宣传推广自身数据产品或服务时，采用了恶意诋毁竞争对手、虚假宣传等不正当竞争手段，却因缺乏监督未能及时纠正，损害了其他企业的商业信誉和市场份额，违反了中华人民共和国反不正当竞争法的规定。这些行为一旦被发现，企业将面临监管部门的严厉处罚以及竞争对手的法律索赔，破坏了企业在市场中的良好声誉和可持续发展能力，扰乱了整个可信数据空间的市场秩序。c.内部管理合规性风险 从企业内部管理角度来看，没有有效的审计监督机制，难以保证各部门、各岗位人员在可信数据空间相关业务操作中严格遵守内部规章制度和流程，容易滋生内部腐败、违规操作等问题。例如，负责数据采购的人员可能与供应商勾结，收受回扣，采购不符合质量要求的数据资源，或者技术人员在未经授权的情况下擅自修改算法模型参数，导致数据产品出现质量问题，影响企业的正常运营和服务质量。由于缺乏审计监督来及时发现和制止这些内部违规行为，企业内部管理可能陷入混乱，无法有效保障业务的合规开展，进而影响企业整可信数据空间建设与法律合规指南 120/138 体的运营效率和经济效益，同时也可能引发外部的法律风险，如因数据产品质量问题导致客户索赔等情况，给企业带来多方面的损失和不利影响。2.防范建议 （1）建立健全合规审计制度 a.明确审计主体与职责 企业应设立专门的内部审计部门或者指定专业的内部审计团队，负责可信数据空间相关业务的合规审计工作。审计团队成员需具备多学科背景知识，包括但不限于法律、数据管理、信息技术、财务等领域，以便能够从不同角度全面审查企业在可信数据空间中的各项活动是否符合法律规定和内部政策要求。例如，法律专业人员可负责审查数据处理各环节是否遵循相关法律法规，数据管理专业人员则重点关注数据收集、存储、使用等流程的合理性和规范性，信息技术人员对涉及的数据系统、算法模型等技术层面的合规性进行检查，财务人员审核与数据业务相关的资金往来是否合规等。明确各成员在审计过程中的具体职责，确保审计工作分工明确、有序开展，保障审计的专业性和全面性，符合合规审计对于专业能力和职责清晰的要求。b.制定详细审计流程与标准 依据可信数据空间涉及的不同业务类型，如数据交易、数据共享、数据产品研发等，以及相关的法律法规、行业标准和企业内部规章制度，制定详细且具有可操作性的审计流程和判断标准。以数据交易审计为例，审计流程可包括交易前对数据来源合法性的审查、交易过程中合同条款合规性审核（如数据权属约定、使用范围限制、价格合理性等方面）、交易后对数据交付及使用情况的跟踪检查等环节；相应的判断标准则要明确规定，如数据来源必须有合法的授可信数据空间建设与法律合规指南 121/138 权文件、合同条款不得违反法律法规的强制性规定、数据交付需符合约定的质量和格式要求等。通过这种标准化的审计流程和清晰的判断标准，使审计人员在开展工作时有章可循，能够准确判断各项业务活动是否合规，提高审计工作的质量和效率，确保合规审计制度切实发挥作用，保障企业在可信数据空间中的运营符合法律规范。c.建立审计计划与周期安排机制 综合考虑企业在可信数据空间中的业务规模、数据处理复杂程度、风险水平以及过往审计发现的问题等因素，合理制定审计计划和确定审计周期。对于业务规模大、数据处理频繁且风险较高的企业，可适当增加审计频次，比如每季度开展一次全面审计，每月进行重点环节的抽查审计；而对于业务相对简单、风险较低的企业，可以半年或一年进行一次全面审计。同时，要根据企业业务发展变化、法律法规更新等情况，及时调整审计计划和周期安排，确保审计工作能够及时覆盖新出现的业务领域和潜在的合规风险点，通过定期、有序的审计活动，及时发现并解决问题，避免合规风险积累引发严重的法律后果，维护企业在可信数据空间中的合规运营状态。d.强化审计结果运用 建立完善的审计结果运用机制，确保审计工作能够真正起到监督和促进合规的作用。对于审计过程中发现的不合规问题，要明确规定相应的整改措施、整改责任人和整改期限，要求责任部门或人员针对问题制定具体的整改方案，并按时完成整改。同时，设立跟踪复查机制，在整改期限届满后，审计部门要对整改情况进行复查，核实问题是否得到彻底解决，整改措施是否有效落实。对于整改不力或拒不整改的情况，要制定相应的惩罚措施，如通报批评、扣减绩效奖金、追究相关人员责任等，通过这种方式强化审计结果的权威性，促使可信数据空间建设与法律合规指南 122/138 企业各部门重视合规审计工作，不断提升企业在可信数据空间中的合规管理水平，保障运营活动始终符合法律规定和内部政策要求。（2）加强外部监督机制 a.引入第三方专业审计机构 积极与外部专业的审计机构合作，借助其独立、客观、专业的优势，对企业在可信数据空间中的合规情况进行全面审计评估。选择在数据合规审计领域具有丰富经验、良好声誉和专业资质的会计师事务所、律师事务所或专业咨询公司等作为合作伙伴，这些机构通常拥有一支具备深厚专业知识和实践经验的审计团队，熟悉国内外数据相关法律法规、行业最佳实践以及各类审计方法和技术。例如，知名的会计师事务所可以从财务角度审查与可信数据空间业务相关的资金流动是否合规，律师事务所则重点对数据处理各环节的法律合规性进行深入剖析，专业咨询公司能够依据行业标准和先进经验，对企业的数据管理体系、运营流程等方面的合规性进行全面评估。企业定期委托这些第三方机构进行独立审计，根据其出具的详细审计报告，及时发现自身存在的合规问题和潜在风险，并按照报告中的建议进行整改完善，提升企业的合规水平。此外，第三方审计报告在应对监管部门检查、应对法律纠纷等情况下，可作为有力的证明材料，展示企业对合规管理的重视以及积极履行合规义务的态度，增强企业在外部环境中的公信力和合规形象。b.加强与监管部门互动配合 主动加强与外部监管部门（如网信部门、市场监管部门、知识产权管理部门等）的沟通与配合，积极响应监管部门开展的各类监督检查活动。企业要建可信数据空间建设与法律合规指南 123/138 立健全与监管部门的信息沟通渠道，及时了解监管政策的最新变化、监管重点以及相关法律法规的更新情况，确保自身运营能够及时适应监管要求。例如，当网信部门发布关于可信数据空间数据安全管理的新规定时，企业应迅速组织相关人员学习领会，并对照规定检查自身的数据安全措施是否到位，如有不符合要求的地方，及时进行整改完善。在面对监管部门的现场检查时，企业要积极配合，按照要求如实提供可信数据空间内的数据处理流程、存储情况、使用记录以及相关的管理制度等资料，确保监管部门能够全面、准确地了解企业的实际运营状况。对于监管部门指出的合规问题，企业需高度重视，制定详细且切实可行的整改方案，并严格按照要求的时间节点完成整改，及时向监管部门反馈整改情况，展现出积极主动整改、严格遵守监管要求的态度。通过与监管部门保持良好的互动配合，不仅可以避免因抵触或忽视监管而面临更为严厉的处罚，还能借助监管部门的专业指导，不断优化自身的合规管理体系，提升在可信数据空间内的合规运营水平，更好地适应日益严格的数据合规监管环境。c.拓宽公众监督渠道 建立多样化的公众监督渠道，充分发挥社会公众的监督力量，促使企业时刻保持合规运营的警醒。可以通过设立专门的举报信箱，放置在企业办公场所显眼位置或在官方网站显著位置公布举报邮箱地址，方便内部员工、数据主体以及其他社会公众对在可信数据空间内发现的违规行为进行举报。同时，开通举报热线电话，安排专人负责接听记录举报信息，确保能够及时受理公众反馈的问题，并对举报内容严格保密，保护举报人权益。此外，搭可信数据空间建设与法律合规指南 124/138 建在线举报平台也是一种有效的方式，举报人可以通过企业官方网站或移动端应用上的专门入口，详细填写举报事项、违规证据等相关信息，实现便捷高效的举报。对于查证属实的举报，企业应当给予举报人适当的奖励，比如现金奖励、礼品卡或者其他有价值的回馈，以此提高公众参与监督的积极性。借助公众监督形成的强大舆论压力和广泛监督网络，能够促使企业更加严谨地对待合规问题，及时发现并纠正潜在的违规行为，维护可信数据空间健康、合规的运营秩序，保障各参与主体的合法权益以及市场的公平竞争环境。总之，在可信数据空间中，无论是针对知识产权方面的风险防范，还是建立健全合规审计与监督机制，都需要企业从多个角度出发，将法律合规要求融入到日常运营的方方面面，不断强化内部管理、积极借助外部力量，从而有效应对各类风险，实现可持续的健康发展。十、可信数据空间法律合规管理体系建设十、可信数据空间法律合规管理体系建设 （一）合规政策与制度建设（一）合规政策与制度建设 1.制定企业内部合规政策 企业内部合规政策是整个可信数据空间法律合规管理体系的基石，它为企业在数据相关活动中的行为提供了总体指导原则和方向。首先，合规政策应明确阐述企业对于遵守法律法规的坚定承诺，涵盖国内相关的数据法规，如中华人民共和国网络安全法 中华人民共和国数据安全法 中华人民共和国个人信息保护法，以及在涉及跨境数据业务时需考虑的目标国家或地区的相关法律规定等，表明企业无论在何种运营场景下，都将严格依法行事，保障数据活动的合法性。可信数据空间建设与法律合规指南 125/138 其次，要界定可信数据空间的范围和边界，清晰说明哪些数据、业务流程、参与主体等纳入该空间的管理范畴，例如明确企业内部存储的各类业务数据、通过合作获取的外部数据以及运用这些数据开展的数据分析、共享、交易等活动都属于可信数据空间的管理范围，避免出现管理上的模糊地带。再者，合规政策需确立数据治理的基本架构和职责分工，明确规定在可信数据空间中，从高层管理人员到一线员工，各个层级、各个部门在数据管理、合规保障方面的具体职责。比如，数据管理部门负责数据的收集、存储和日常维护等基础工作，法务部门负责审查数据相关活动的法律合规性，技术部门保障数据处理系统的安全稳定运行等，通过清晰的职责划分确保每一项数据相关工作都有对应的责任主体，便于后续的监督和问责。此外，还要在合规政策中设定违反规定的惩处机制，明确对于故意或无意违反数据合规政策的行为，将根据情节的严重程度，采取不同的惩处措施，如警告、罚款、绩效扣分、解除劳动合同等，以此来强化政策的严肃性和权威性，督促全体员工严格遵守合规要求。2.建立数据管理、安全、隐私等相关制度 （1）数据管理制度 数据管理制度应涵盖数据全生命周期的管理规则，从数据的收集、存储、使用、共享到销毁等各个环节进行细致规范。在数据收集方面，规定必须遵循合法性、正当性、必要性原则，明确收集的数据类型、收集的方式以及需要向数据主体履行的告知义务等内容。例如，收集用户个人信息时，要通过清晰易懂的隐私政策告知用户收集的具体目的（如用于优化服务、精准营销等）、收集的数据范围（如姓名、联系方式、浏览可信数据空间建设与法律合规指南 126/138 记录等）以及用户享有的权利（如查询、更正、删除等权利），并获取用户明确的同意，确保收集行为符合法律要求。对于数据存储，要制定严格的存储标准，包括选择安全可靠的数据存储介质和存储环境，规定存储数据的加密要求（如采用何种加密算法、密钥的管理方式等），同时对数据存储的备份策略进行明确，确保数据在遭受意外情况（如硬件故障、自然灾害等）时能够及时恢复，保障数据的完整性和可用性。数据使用环节需明确规定使用数据的授权流程，任何部门或个人使用数据都必须经过相应的审批程序，并且只能在授权范围内使用，严禁超范围使用数据的行为。同时，对于数据共享，要建立合作伙伴的准入机制，在与外部主体共享数据前，需对其进行严格的资质审查、签订详细的数据共享协议，明确双方在数据使用、保护等方面的权利和义务，确保共享过程的数据安全。最后，在数据销毁方面，制定明确的数据销毁流程和标准，当数据达到规定的保存期限或不再有使用价值时，按照既定程序进行彻底销毁，防止数据被不当留存或泄露。（2）数据安全制度 数据安全制度重点关注如何防范来自内外部的各种威胁，保障可信数据空间内数据的保密性、完整性和可用性。从外部安全防护来看，要求企业部署完善的网络安全防护设施，如防火墙、入侵检测系统（IDS）、入侵防御系统（IPS）等，通过合理配置这些设施的安全策略，监控和控制进出网络的数据流，阻止外部未经授权的访问，及时发现并阻断各类网络攻击行为（如 SQL 注入攻击、分布式拒绝服务攻击（DDoS）等），保障网络边界的安全。可信数据空间建设与法律合规指南 127/138 在内部安全管理方面，一是加强员工权限管理，依据“最小权限原则”为不同岗位的员工分配相应的数据访问权限，定期审查和更新权限，确保员工只能访问和操作其工作所需的最少数据量，避免权限滥用导致的数据安全风险；二是规范员工的操作行为，制定员工在使用办公设备、访问企业数据等方面的安全操作指南，如禁止在办公区域外使用未加密的移动设备访问企业数据、禁止随意下载安装未经许可的软件等，减少因员工违规操作引发的数据安全隐患。同时，要建立数据安全应急响应机制，制定详细的应急预案，明确在发生数据泄露、系统瘫痪等安全事件时，各部门和人员的应急职责、处理流程以及沟通协调机制，定期开展应急演练，检验和提升应急响应能力，确保在突发情况下能够迅速、有效地应对，最大限度降低数据安全事件造成的损失。（3）数据隐私制度 数据隐私制度旨在保护数据主体的隐私权益，确保在可信数据空间内的数据处理活动符合隐私保护法律法规要求。首先，细化数据主体权利保障机制，明确数据主体对其个人信息拥有查询、更正、删除、撤回同意等权利，并且建立相应的操作流程，方便数据主体行使这些权利。例如，设置专门的用户服务渠道，用户可以通过线上或线下的方式提交权利行使的请求，企业在规定时间内进行处理并反馈结果。其次，对于敏感数据（如医疗健康数据、金融数据、未成年人信息等）要实施特殊的保护措施，除了遵循更为严格的收集、存储、使用等要求外，还需进行单独的风险评估和管理，如在存储时采用高强度加密、访问时进行多重身份验证等，确保敏感数据的安全性。可信数据空间建设与法律合规指南 128/138 再者，在数据处理过程中，严格规范数据的匿名化、去标识化处理操作，制定明确的技术标准和验证机制，确保经过处理后的数据确实无法再识别出特定的数据主体，防止因匿名化处理不当导致隐私泄露风险。最后，建立数据隐私监督机制，定期对数据隐私保护情况进行内部审计和评估，及时发现并纠正存在的隐私问题，同时关注外部隐私法规的变化，及时调整企业的数据隐私制度，确保始终符合最新的法律要求。（二）合规培训与教育（二）合规培训与教育 1.开展全员合规培训 全员合规培训是提升企业整体合规水平的重要举措，需要覆盖企业内各个层级、各个部门的所有员工，确保每个人都了解并熟悉可信数据空间的法律合规要求。培训内容应具有针对性和系统性，首先要深入讲解国内及国际上与可信数据空间相关的法律法规，如详细解读中华人民共和国网络安全法中关于网络运营者保障网络安全的义务条款、中华人民共和国数据安全法中对数据处理活动的规范要求以及中华人民共和国个人信息保护法里涉及的数据隐私保护规定等，让员工明白法律的红线在哪里，知晓哪些行为是被严格禁止的。同时，结合企业自身制定的数据管理、安全、隐私等相关制度进行培训，通过实际案例分析的方式，展示违反这些制度可能导致的后果，如企业因数据泄露面临巨额罚款、声誉受损、客户流失等情况，使员工深刻认识到合规操作与自身利益以及企业发展息息相关，增强对合规制度的重视程度。培训形式可以多样化，采用线上线下相结合的方式。线上可以通过制作专业的培训视频、课件等，方便员工随时随地学习，设置在线测试环节，检验员可信数据空间建设与法律合规指南 129/138 工的学习效果，对于未通过测试的员工要求其重新学习，直至掌握相关知识；线下则可以组织集中培训、专题讲座等活动，邀请外部专家、法律学者或内部资深合规管理人员进行授课，现场解答员工在合规方面存在的疑问，加强互动交流，提高培训的实效性。此外，针对不同岗位的员工，开展差异化的培训内容，例如对于技术部门的员工，重点培训数据处理系统的安全开发、运维等方面的合规要求以及如何运用技术手段保障数据安全和隐私；对于市场营销部门的员工，着重讲解在利用数据进行营销活动时，如何确保符合数据使用的授权范围以及隐私保护规定等，使培训更贴合员工的实际工作场景，提高员工运用合规知识解决实际问题的能力。2.提升员工合规意识与能力 提升员工合规意识与能力是一个长期且持续的过程，需要从企业文化建设、激励机制等多方面入手。在企业文化建设方面，将合规理念融入到企业的核心价值观中，通过内部宣传标语、宣传栏、企业内刊等多种渠道，宣传合规文化，强调合规是企业生存和发展的基础，让合规成为全体员工的自觉行为和共同追求。例如，定期发布企业内部的合规成功案例，展示合规操作给企业带来的积极影响，同时通报违规行为及处理结果，起到警示作用，营造浓厚的合规文化氛围。建立合理的激励机制，对在合规工作中表现突出的员工给予表彰和奖励，如评选年度合规之星、给予奖金、晋升机会等，激励员工积极主动地遵守合规要求，参与合规管理工作。相反，对于违反合规规定的员工，严格按照既定的可信数据空间建设与法律合规指南 130/138 惩处机制进行处理，强化负面激励，让员工清楚认识到违规行为的成本，从而自觉约束自己的行为。此外，为员工提供持续学习和能力提升的机会，鼓励员工参加外部的合规培训课程、研讨会、行业论坛等活动，拓宽合规视野，了解行业最新的合规动态和最佳实践经验，并要求员工将所学知识带回企业，与同事分享交流，共同提升企业整体的合规意识和能力水平，更好地应对可信数据空间不断变化的法律合规挑战。（三）合规监测与评估（三）合规监测与评估 1.建立合规监测机制 合规监测机制是实时把控企业在可信数据空间内合规状况的关键环节，通过多种手段和方法对数据相关活动进行持续跟踪和监测。首先，利用技术手段搭建合规监测平台，整合企业内部的数据管理系统、网络安全防护系统、员工操作行为记录系统等多源数据，运用大数据分析、人工智能等技术，实时监测数据的流动情况、系统的运行状态以及员工的操作行为是否存在合规风险。例如，通过监测网络流量，及时发现异常的数据访问请求，判断是否有外部黑客攻击或内部员工违规访问数据的迹象；通过分析员工操作日志，核查是否存在超权限操作、数据违规下载等不合规行为。其次，设立专门的合规监测岗位或团队，负责日常的监测工作，其成员需具备法律、数据管理、信息技术等多方面的专业知识，能够准确识别监测过程中出现的合规风险信号，并及时进行初步的分析和判断。例如，当监测到某部门频繁出现超出授权范围的数据使用请求时，合规监测人员要迅速判断是业务可信数据空间建设与法律合规指南 131/138 需求变更导致的正常情况，还是存在潜在的违规风险，若是后者，则需进一步深入调查原因。再者，建立风险预警机制，根据不同类型、不同等级的合规风险设定相应的预警阈值，当监测到的数据或行为指标超出阈值时，及时发出预警信息，通知相关部门和人员进行处理。例如，设定数据传输量异常增长的预警阈值，当短时间内数据传输量超出正常范围过多时，系统自动向数据管理部门和安全部门发送预警通知，提醒其排查是否存在数据泄露风险，以便能够尽早采取措施进行防范，将风险遏制在萌芽状态。此外，加强与各部门之间的沟通协作，合规监测团队要定期与数据管理部门、技术部门、业务部门等进行信息交流，了解业务发展变化情况以及可能对合规产生影响的因素，及时调整监测重点和策略，确保监测机制能够适应企业不断变化的运营需求，全面、准确地发现潜在的合规风险。2.定期进行合规评估与改进 定期进行合规评估与改进是保持企业合规管理体系有效性的重要保障，通过系统的评估过程发现问题并及时加以改进，使企业始终符合可信数据空间的法律合规要求。合规评估应定期开展，根据企业的规模、业务复杂程度等因素，可以选择每季度、每半年或每年进行一次全面的合规评估，同时在重要业务调整、法律法规重大变化等关键节点也应及时开展专项评估。评估过程要全面覆盖企业在可信数据空间内的数据管理、安全、隐私等各个方面，采用内部审计、问卷调查、现场检查等多种方法相结合的方式进行。可信数据空间建设与法律合规指南 132/138 例如，内部审计方面，由专业的内部审计团队按照既定的审计标准和流程，对数据处理活动的合法性、数据系统的安全性、隐私制度的执行情况等进行详细审查，出具审计报告，指出存在的问题和风险点；通过问卷调查收集员工、合作伙伴以及数据主体对企业合规情况的反馈意见，了解他们在实际参与数据相关活动中所发现的合规问题或感受到的不合理之处；现场检查则重点针对数据存储机房、网络设备等关键场所和设施进行实地查看，检查安全防护措施是否到位、数据存储是否符合规定等情况。根据合规评估结果，制定详细的改进计划，明确改进的目标、措施、责任部门和时间节点，确保改进工作能够有序推进。对于发现的合规问题，要深入分析其产生的原因，是制度不完善、执行不到位还是其他因素导致的，针对性地采取改进措施，如修订相关制度、加强员工培训、优化技术系统等，从根本上解决问题，避免同类问题再次出现。同时，建立改进效果跟踪机制，对改进后的情况进行持续跟踪和评估，验证改进措施是否有效，是否真正消除了合规风险，若发现改进效果不理想，需及时调整改进方案，再次进行改进，通过不断的评估与改进循环，持续优化企业的合规管理体系，提升企业在可信数据空间内的法律合规管理水平，确保企业能够稳健、可持续地发展。十十一一、总结总结与展望与展望 （一）可信数据空间法律合规的重要性与挑战（一）可信数据空间法律合规的重要性与挑战 1.法律合规的重要性 可信数据空间作为数字时代数据交互、共享与利用的关键载体，其法律合规性具有至关重要的意义。可信数据空间建设与法律合规指南 133/138 首先，从保障数据主体权益角度来看，随着数据成为个人生活和企业运营中不可或缺的一部分，个人用户的隐私信息、企业的商业机密等都大量存储于可信数据空间中。通过遵循严格的法律合规要求，例如明确数据收集、使用的授权规则以及确保数据的安全存储与传输等，可以切实保障数据主体对其自身数据的控制权、知情权以及决定权，避免个人隐私被肆意侵犯，保护企业的核心竞争力不受损害，让数据主体能够放心地参与到数据相关活动中。其次，对于维护市场的公平竞争秩序而言，合规的可信数据空间能够防止数据垄断、不正当竞争等行为的滋生。当各参与主体都在合法合规的框架内开展数据业务，如依据规定进行数据共享、合理使用数据资源等，就可以避免部分企业凭借不正当手段独占数据优势，阻碍行业创新发展，从而营造一个健康、活跃的市场环境，促进各类企业基于公平的数据基础展开良性竞争，推动整个行业的持续进步。再者，从社会层面和国家治理角度出发，可信数据空间的法律合规有助于保障数据安全，避免因数据泄露、滥用等问题引发社会不稳定因素或对国家的安全和利益造成威胁。在金融、医疗、能源等关键领域，合规的数据处理能够确保重要基础设施的稳定运行，支撑国家数字化战略的顺利实施，促进数字经济与实体经济的深度融合，为经济社会的高质量发展保驾护航。2.法律合规的挑战 然而，在可信数据空间落实法律合规的过程中，也面临着诸多严峻的挑战。一是法律法规的复杂性与动态性。目前，国内外涉及数据领域的法律法规众多且不断更新完善，不仅国内有中华人民共和国网络安全法 中华人民共和国数据安全法 中华人民共和国个人信息保护法等多维度的法律规范，不可信数据空间建设与法律合规指南 134/138 同国家和地区在跨境数据流动、数据隐私保护等方面也有着各自差异较大的规定，如欧盟的通用数据保护条例（GDPR）、美国的加利福尼亚州消费者隐私法案（CCPA）等。企业需要时刻关注这些法规的变化，准确解读并将其融入到自身的运营管理中，这对企业的法务团队以及整体合规管理能力提出了很高的要求，稍有不慎就可能陷入合规风险之中。二是技术快速发展带来的不确定性。可信数据空间依托于各种新兴的信息技术，如区块链、人工智能、大数据等，这些技术本身在不断演进，其应用场景和数据处理方式也日益复杂。例如，人工智能算法模型的训练和应用涉及大量数据的使用，如何在利用这些技术实现数据价值挖掘的同时，确保符合法律对于数据来源、使用范围以及算法公平性等方面的合规要求，成为了一大难题。而且，新技术往往伴随着新的安全隐患，如区块链虽然具有去中心化、不可篡改等优势，但也面临着智能合约漏洞等安全风险，这进一步增加了保障数据安全合规的难度。三是多方参与主体协调的难度。可信数据空间通常涉及多个参与方，包括数据提供方、数据使用方、数据存储服务提供商、第三方技术支持机构等，各主体在数据权属、使用目的、安全责任等方面有着不同的利益诉求和理解，要协调各方达成一致的合规共识并共同遵守相应的规则并非易事。例如，在数据共享合作项目中，数据提供方可能更关注数据的安全和隐私保护，而数据使用方则侧重于获取足够的数据资源以实现业务目标，如何平衡这些诉求，在满足法律合规的基础上确保合作的顺利开展，需要耗费大量的时间和精力进行沟通与协调。（二）未来发展趋势与应对策略（二）未来发展趋势与应对策略 1.未来发展趋势 可信数据空间建设与法律合规指南 135/138 展望未来，可信数据空间在法律合规方面呈现出一些明显的发展趋势。a.法规融合与国际协调趋势增强 随着全球数字经济的深度融合，各国在数据领域的法规有望逐步走向融合与协调。一方面，国际组织和各国政府将更加积极地开展对话与合作，推动制定统一的跨境数据流动规则、数据隐私保护标准等，减少因法规差异导致的跨国合规障碍，促进数据在全球范围内的安全、有序流动，这将为跨国企业开展可信数据空间相关业务提供更清晰、一致的合规指引。另一方面，国内不同行业、不同地区关于数据的法规政策也会进一步整合优化，形成更加系统、协同的法律合规体系，避免出现规则冲突和监管空白的情况。b.技术与合规深度融合 新兴技术将越来越多地被应用于保障可信数据空间的法律合规性。例如，区块链技术除了在数据溯源、不可篡改方面发挥作用外，有望与智能合约相结合，实现数据使用规则的自动化执行，确保数据在流转过程中严格遵循预先设定的合规协议；隐私计算技术（如同态加密、差分隐私等）将不断成熟并广泛应用，在不泄露数据隐私的前提下，实现数据的跨主体分析与利用，拓展可信数据空间的数据共享和协作边界，满足日益增长的数据应用需求和隐私保护合规要求。c.合规责任主体多元化与细化 未来，不仅是传统的数据持有和使用企业需要承担法律合规责任，在可信数据空间生态链中的各个环节主体，如数据中介机构、数据清洗加工企业、甚至是提供数据相关咨询服务的机构等，都将被纳入更严格的合规监管范畴，其可信数据空间建设与法律合规指南 136/138 合规责任将进一步细化和明确。这意味着整个可信数据空间的生态将更加规范，各主体都需在各自的业务范围内履行好合规义务，共同维护良好数据合规环境。2.应对策略 面对上述发展趋势，企业及相关主体需要采取一系列有效的应对策略。a.强化国际合规研究与合作 企业应组建专业的国际法规研究团队，密切跟踪不同国家和地区的数据法规动态，提前布局跨境业务的合规规划。积极参与国际行业组织的数据合规交流活动，与国外同行分享经验、共同探讨应对方案，通过合作推动国际法规协调进程，同时建立跨境合规风险预警机制，在开展跨国数据业务前，充分评估潜在的合规风险，制定相应的风险应对措施，如通过签订符合国际法规要求的跨境数据合作协议、进行数据本地化存储或处理等方式，降低合规风险。b.积极拥抱技术驱动的合规解决方案 加大对合规相关技术研发和应用的投入，与技术供应商、科研机构等合作，探索如何将新兴技术更好地融入到合规管理体系中。例如，引入区块链技术构建数据全生命周期的可信追溯平台，利用隐私计算技术搭建安全的数据共享平台等，同时培养既懂技术又熟悉法律合规的复合型人才，确保技术应用能够真正符合法律要求，有效解决实际面临的合规问题，提升合规管理效率和精准度。c.明确并落实多元主体的合规责任 各参与主体要深入研究自身在可信数据空间中的角色定位和合规责任边界，制定详细的内部合规管理制度，将责任细化到具体的部门和岗位。加强与上下游合作伙伴的合规沟通与协作，通过签订明确的合作协议，约定各方在数据合可信数据空间建设与法律合规指南 137/138 规方面的权利、义务和责任分担机制，建立联合合规监督机制，定期开展合规互查活动，共同应对复杂数据合规挑战，确保整个可信数据空间生态的合规稳定运行。（三）持续完善法律合规体系的建议（三）持续完善法律合规体系的建议 为了更好地应对可信数据空间法律合规方面的挑战，持续完善其法律合规体系是一项长期且必要的任务，以下是一些具体的建议。1.完善法律法规制定机制 立法部门应进一步加强与产业界、学术界以及社会各界的沟通与互动，充分了解可信数据空间的实际运营情况、技术应用现状以及各主体面临的合规困境，在制定和修订相关法律法规时，确保法规具有更强的可操作性和前瞻性。例如，通过组织行业调研、召开专家研讨会、公开征求意见等方式，广泛收集反馈信息，使法规能够准确贴合数据产业发展的需求，避免出现因法规过于理想化或脱离实际而难以落地执行的情况。2.加强监管协同与创新 不同监管部门（如网信、工信、公安、市场监管等）之间应建立更为紧密的协同监管机制，打破部门壁垒，实现信息共享、联合执法、协同治理。例如，在处理涉及数据安全与不正当竞争交叉的案件时，网信部门和市场监管部门能够迅速联动，共同开展调查、认定违法事实并实施相应的处罚，提高监管效率和效果。同时，监管手段也需要不断创新，充分利用大数据、人工智能等技术手段，构建智能化的监管平台，对可信数据空间内的数据活动进行实时监测、风险预警和精准监管，及时发现并处置各类合规问题。3.推动行业自律与标准建设 可信数据空间建设与法律合规指南 138/138 行业协会和相关社会组织应发挥积极作用，引导企业自觉遵守法律法规，制定和推广行业自律公约以及各类数据相关的技术标准、业务规范等。例如，制定可信数据空间的数据质量标准、数据共享协议模板、数据安全评估指南等，为企业提供明确的操作参考，促进企业之间在合规管理方面的经验交流与互学互鉴，通过行业内部的自我约束和规范，形成良好的合规氛围，弥补法律法规在具体实践中的细化不足，共同推动可信数据空间法律合规体系的不断完善。4.提升公众合规意识与参与度 通过开展多样化的宣传教育活动，如举办数据合规知识讲座、制作通俗易懂的宣传资料、利用新媒体平台进行案例分享等方式，提高社会公众对可信数据空间法律合规重要性的认识，增强数据主体的自我保护意识和维权能力。同时，建立公众参与监督的渠道和激励机制，鼓励公众对发现的违规数据行为进行举报，对于查证属实的举报给予一定的奖励，充分发挥公众监督的力量，形成全社会共同关注、共同参与维护可信数据空间法律合规的良好局面，促使各主体更加重视并积极完善自身的合规管理体系。总之，可信数据空间的法律合规是一个复杂且动态的系统工程，需要各方共同努力，不断适应新的发展趋势，积极应对各种挑战，持续完善相关的法律合规体系，以保障其在数字经济时代能够健康、有序地发展，充分发挥数据价值，为经济社会发展创造更大贡献。欢迎阅读，期待交流合作！文康网络安全与数据合规专业委员会公司合规事务已经成为众多国有企业、大中型民营企业，以及在中国的跨国、跨境企业，尤其是涉及欧美、日韩等区域的国际化公司，在经营管理中特别关注的领域。文康网络安全与数据合规专业委员会深度参与数字经济法治化过程，具有丰富的数字经济业务经验和深厚的理论功底，并对新科技具有跨专业的认知和理解，致力于协助客户有效应对复杂的法律和政策监管，为各行业客户提供多样化的隐私保护、数据安全与流通等方面的解决方案，切实解决客户的法律合规问题。文康作为数字经济领域新型法律服务的践行者，可以在数据要素、数据资源、智能制造、车联网、数字化转型、元宇宙、区块链、数据跨境、互联网金融、人工智能、医疗健康、电子商务、云计算等多个领域提供专业支持，始终保持对新科技以及所涉法律问题的研究，为客户提供当前监管环境下具有实践性的建议与服务，并与技术公司建立合作，具有为客户提供“法律 技术”一站式解决方案的能力。WINCONCDCPCCybersecurity and Data ComplianceLegal Services Manual 网络安全与数据合规法律服务指南Cybersecurity and Data ComplianceLegal Services Manual 法律服务产品LEGAL SERVICE PRODUCTS专业资质PROFESSIONAL QUALIFICATIONS数据要素市场建设 为数据产品设计、数据资产登记提供合规评估 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为某知名互联网灵活用工平台开展新型商业模式提供合规论证 为某知名的数据要素型企业及数据资源入表提供法律合规支持 为某AIGC初创企业的人工智能法律风险及投融资提供合规支持 为北京某知名汽车品牌合作发行数字藏品提供专项合规审查 为上海某全球物流集团数字化转型及跨境电商提供合规支持 为深圳某数字科技公司搭建数字艺术平台提供合规法律服务 为山东某国际物流公司搭建数字化货运平台提供合规支持参编标准PARTICIPATE IN THE PREPARATION OF STANDARDS 参与起草 中小企业合规管理体系有效性评价 参与起草 数据合规管理体系 要求 参与起草 数据经纪人评价规范 参与起草 数据产品价值评估规范 牵头编制 企业数据合规工作指引（山东省首部）专业研究RESEARCH AND THESIS 隐私保护计算视角下数据合规问题的系统审视 论文，荣获山东省律师优秀论文一等奖 网络爬虫技术的数据合规问题研究 论文，荣获山东省律师优秀论文三等奖 关于数字政府的立法研究基于技术治理与法治保障视角 论文，荣获山东省司法厅政府立法理论研讨论文三等奖 城市历史街区“元宇宙”建设与法律问题探析 论文，荣获青岛市优秀研究成果一等奖 数据合规业务的发展与业务实践 Web3.0合规监管浅析 数据资产“入表”所涉法律合规问题探讨 企业如何应对的出台 元宇宙产业的发展机遇、挑战与应对 元宇宙产业的法律风险与合规建议专业交流PROFESSIONAL COMMUNICATION 受邀为中国移动南京分公司等知名企业开展“数据合规”主题讲座培训 受邀在多个数据交易平台，媒体平台开展“数据要素法律合规”主题分享 受邀参加 青岛市公共数据管理办法 专家论证会并提出“数据合规”建议 受邀参加企业合规管理论坛并作“企业数据合规监管与应对”主题分享 受邀参加政务数据要素论坛并作“政务数据的合规开发与管理”主题分享 受邀参加数据要素论坛并作“企业数据安全的合规风险与识别”主题分享 受邀参加数字经济产业活动并作“数字要素产业机会与风险”主题分享 受邀参加数据财产权益保护问题研讨会并作“数据与人工智能”行业交流 受邀参加首届中国数据治理年会并作“企业数据合规体系评价”行业交流文康律师事务所，创设于1995年，是一家享有较高知名度和美誉度的大型综合律师事务所。业务范围涵盖二十余板块，客户来自海内外数十个国家和地区，遍布各行各业。全国文明单位 全国优秀律师事务所文康法律观察公众号文康律师公众号文康云 小程序
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