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奇安信数据交易沙箱通过「区块链辅助隐私计算+可信数据流通平台」双认证

2021-12-22 21:36:54作者:来源:

摘要 2021年12月21日“数据安全产业峰会暨可信隐私计算高峰论坛”上,中国信通院正式公布第5批「可信隐私计算评测」结果,奇安信自研的隐私计算产品——奇安信数据交易沙箱顺利通过「区块链辅助隐私计算」权威评测。...

 

 
2021年12月21日“数据安全产业峰会暨可信隐私计算高峰论坛”上,奇安信自研的隐私计算产品——奇安信数据交易沙箱顺利通过「区块链辅助隐私计算」权威评测。
 
同时,奇安信数据交易沙箱也通过了中国信通院组织的第13批「大数据产品能力评测」,顺利通过「可信数据流通平台」权威评测。
 
 
隐私计算+可信数据流通双认证
 
在第13批「大数据产品能力评测」中,奇安信数据交易沙箱在数据流通平台的资质与功能数据流通参与主体管理数据流通品管理数据流通过程管理方面均以优异表现满足数据管理平台基础能力测试要求,授予奇安信可信数据流通平台 基础能力专项评测」证书。
 
在第五批「可信隐私计算评测」中,奇安信数据交易沙箱在系统管理能力数据处理能力计算能力、安全方面均以优异表现满足多方安全计算安全专项评测要求,授予奇安信区块链辅助隐私计算 基础能力专项评测」证书。
 
2021年6月,我国首部《数据安全法》的正式颁布,促进了数据产业合理合规利用数据、共享数据和开放数据。特别是在政务数据领域,将构建统一规范、互联互通、安全可控的政务数据开放目录,进而推动政务数据开放利用,加速中国数字化战略进程。
 
本次通过评测认证的数据交易沙箱系统,是奇安信科技集团股份有限公司针对隐私保护与数据价值挖掘之间存在巨大矛盾这一痛点问题,结合各类法律法规对数据安全开放的要求,秉承“数据不动程序动、数据可用不可见”的安全理念推出的数据安全开放服务平台。平台基于数据沙箱、区块链、隐私计算等关键技术实现了数据所有权和使用权分离,确保数据安全可控。
 
同时,数据交易沙箱首次提出的调试环境与运行环境分离的数据沙箱技术,被国家发改委等四部委发布的《全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》采纳。通过该创新技术,可确保数据所有权和使用权分离,帮助企业合法合规安全地对外开放数据。
 
 
五大技术优势为数据安全保驾护航
 
据奇安信数据安全专家介绍,奇安信数据安全交易沙箱具备以下五大优势:
 
第一,国内首创的数据沙箱技术。产品能够将隐私安全能力植入大数据计算、存储引擎等基础设施,通过将调试环境与运行环境隔离,构建一个安全可控的数据环境,提升数据融合计算过程中的隐私安全水位。在不改变业务原有使用习惯的基础上,实现数据挖掘计算过程中的可用不可见。
 
第二,区块链辅助的隐私计算技术。在完成原始数据的数据分析任务后,产品的沙箱环境能够自动销毁,保证原始数据不流出。同时利用区块链技术保存计算任务日志信息,保存信息由区块链中多个参与方节点共同见证、维护,极大降低了数据丢失、被篡改、被攻击的可能性。
 
第三,数据置换技术。产品支持对多种数据源进行数据置换,基于NLP技术和OCR技术进行敏感数据识别,在去除数据敏感性的同时,保留原始数据的数据属性和关联关系,保证完整的数据分析价值,形成非敏感数据集,且无法被碰撞还原,实现数据隐私保护。
 
第四,数据访问控制。基于最小权限原则,能够对数据的访问权限进行严格化管控,通过用户管理和数据访问控制策略,针对不同用户的业务情况,管理员分配不同的数据使用权限,实现细粒度的认证授权机制,最大程度地降低越权操作的可能,保证数据、用户权限的隔离和管控。
 
第五,结果申报审核。数据交易沙箱能够严格把控数据分析最终结果的流出,基于智能反隐私隐藏技术的深度内容审核,智能识别敏感数据,结合基于白名单机制的人工审核方式,双管齐下,防止攻击者从流出结果中夹带敏感数据,充分保障数据安全。
 
专家强调,基于上述五大技术优势,奇安信数据交易沙箱能够满足政务、医疗等多个不同场景的隐私计算和可信数据流通。
 
其中在电子政务场景下,遵循政务隐私数据可用不可见的原则,将大量的商铺客流数据、交易数据、仓储数据、用水用电能源数据基于奇安信数据交易沙箱打造数据衍生品赋能各行各业,以数据要素带动当地经济发展。
 
在智慧医疗场景下,通过建立医疗数据安全分析科研平台,可支撑大数据量医疗数据合法合规安全可控地向医生、科研机构、药企等单位开放,并提供丰富的算法与建模工具,大大降低数据分析门槛,充分发挥医疗数据价值。
 
此次奇安信能够以优异表现通过两项评测,意味着国家权威机构以及各界行业专家,对于奇安信自研数据沙箱技术的统一认可。未来,奇安信还将继续携手相关政府部门、行业组织、合作伙伴等一道共建产业生态,凭借自身硬核技术实力、产品创新能力与深度业务理解,持续赋能不同业务应用场景,助力产业良性健康发展,促进数据安全政策合规运营。

(本文不涉密)
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