一、數據安全的重要性
隨著全球數字化經濟的發展，數據已經成為現代社會重要的生產要素，影響到社會生產生活的方方面面。與此同時，數據安全事件頻繁發生。在大數據時代，如何保護好個人和組織的數據，確保數據被合規交換、合法使用，已經成為關系到社會與經濟安全、繁榮的棘手問題。
二、數據安全面臨的挑戰
大數據時代，數據規模持續增大，數據流轉共享、融合分析成為數據組織運用的新常態，數據安全面臨著開放性、規模性、分離性所帶來的新挑戰：一是數據承載邊界被打開，數據將面臨更加開放和未知的安全風險，阻礙了數據共享生態的形成;二是大數據中心海量異構的數據關系多維交叉、聚集增長，使得數據安全管控難度由量變引起質變。三是數據的擁有權、使用權和管理權的分離，迫切需要解決可用不可得、可管不可得等數據安全問題。
三、數據安全的應對之策
當前，數據保護的目標、對象和場景都發生了巨大的變化，因此需要以數據為中心，重新審視和構建數據安全保護的方法論，探索數據安全新思路、新方法，推動數據安全合法合規利用，筑牢大數據時代數據安全的新防線。主要提出三點建議：
一是構建以區塊鏈為底層架構的數據價值安全體系。以區塊鏈為基礎，通過密碼技術、共識機制和智能合約技術，實現數據生產資料的定價和確權，為實現基于權屬和價值的數據交換奠定基礎，使生產者能夠放心、愿意共享數據，消費者能夠順暢、正確消費數據，推動形成安全、有序、繁榮的數據交換生態。
二是采用面向過程的方法實施數據安全治理?？梢越梃b質量管理體系中基于過程的管理方法實施數據安全治理工作。通過融合本組織的核心業務過程，打造數據安全治理的策劃、實施、檢查、改進循環，將數據安全的目標、原則、制度落實為一個個明確而具體的操作過程，使得管理工作能夠可視化和可評價。
三是創新適應大數據場景的數據安全技術。數據安全識別是數據全生命周期安全管控的基礎，未來需要創新數據安全識別算法，綜合運用密碼學、人工智能等技術，提升識別準確度和自動化程度。同時，隱私計算技術能夠實現數據可用不可見，未來需要對標實際應用需求，在實現效率和支持的計算類型方面進一步發展提升。
