隨著數據時代的來臨，不可避免的也會伴隨著泄露等安全事件的頻發，小到威脅個人權益，大到影響國家安全和經濟發展以及社會穩定。為保障數據安全我國也出臺了相關法規及措施。未來數據安全技術會發展如何呢？面對數據類型繁雜，數量巨大，數據資產的梳理作為數據安全技術手段建設的基礎工作有時也會難以開展，但是隨著數據加密技術分場景細化發展，新型加密手段也逐漸涌現，我們倡導數據安全“產學研”相結合，也鼓勵數據安全新技術的研發應用，因此未來數據安全技術能力發展也會越來越好。

我國數據安全技術發展現狀

1、敏感數據識別技術向智能化發展，企業探索部署數據安全防泄露工具。

敏感數據識別技術作為數據防泄露、數據分級分類管控和敏感數據加密等數據安全防護技術的基礎受到國內外高度重視。一是在傳統的關鍵字識別基礎上，相關企業通過引入規則匹配、自然語言處理等技術擴大識別范圍，提高識別精度。二是結合聚類分析等機器學習技術，通過大數據的累積訓練提升敏感數據識別的智能化程度。在此基礎上，國內外各企業積極探索實踐，針對數據的使用、存儲、傳輸等數據泄露高風險階段，以敏感數據識別技術為核心研發數據安全防泄露產品，通過部署在企業數據流動的關鍵節點，實現對數據泄露行為的泄露預警發現和攔截處置。

2、結構化數據庫事前、事中、事后全流程安全保障技術體系成熟，非結構化數據庫安全防護手段單一。數據庫根據存儲架構、存儲數據類型不同，主要分為結構化數據庫和非結構化數據庫兩種。在結構化數據庫安全方面，構建以事前評估加固、事中安全管控和事后分析追責3種方式為主的安全防護體系。其中，事前評估加固主要采用數據庫漏洞掃描技術，事中安全管控主要采用數據庫防火墻及數據加密、脫敏技術，事后分析追責主要采用數據庫審計技術。例如華為云數據庫安全服務建立了以數據庫防火墻、數據庫安全審計等技術為核心的商用數據庫安全體系，截至目前，華為已經為100余家企業提供該安全服務，保障數據庫安全。

在非機構化數據庫安全防護方面，由于其數據類型的多樣性，目前各企業尚無典型有效的安全防護技術，主要從網絡、存儲、終端3方面部署數據防泄露、防病毒等相關產品，保障非結構化數據安全。

3、數據追蹤溯源技術處于研究發展階段，大規模應用實踐尚未開展。

國內外企業聚焦數據水印和數據血緣追蹤技術進行探索研究，提升數據安全事件溯源處置的能力，降低安全風險。一是數字水印技術，其技術實現原理是在不影響數據讀取和應用的前提下，將數據水印通過信息處理嵌入到數據內容中，實現對數據的標記與追蹤。目前數字水印技術因其對處理資源和存儲資源的高占用、高依賴，多適用于相對穩定的小型數據集，無法大規模應用于云計算、大數據等大量數據匯聚的場景。二是數據血緣追蹤技術，主要技術原理是通過建立數據血緣圖譜，對數據流轉過程進行實時記錄，追蹤分析數據安全事件的原因，降低安全風險。目前該技術正處在研究驗證階段，僅阿里、順豐等部分企業探索應用，產業化應用尚不成熟。

數據加密技術分場景細化發展，新型加密手段逐漸涌現。數據加密技術作為最基本、有效的數據安全防護技術，得到廣泛應用，根據應用場景和加密方式的不同，分為可逆加密和不可逆加密兩種。一是可逆加密，對數據通過特定算法加密后變成密文，只有通過相應密鑰才能將密文解密成明文。在網絡支付中的數字證書、日常文件加密等均采用可逆加密技術。二是不可逆加密，經過不可逆加密算法處理的數據無法恢復出明文，只能利用同一算法對相同數據再次加密，比對密文進行驗證。

數據脫敏成為個人信息保護重點技術手段，國內外企業加強數據匿名化技術研究應用。為平衡個人隱私保護和業務發展，各企業大力發展數據脫敏技術和匿名化技術。一是根據業務場景及需求，差異化應用數據脫敏技術方案。在保密場景下，使用加密技術對數據進行脫敏，有效保護個人數據。在群體信息統計場景下，使用數據失真技術，實現個人信息去標識化，同時輸出統計結果數據。在數據可逆需求場景下，采用位置變換、表映射等方式實現數據脫敏，最大限度保障數據的可用性。二是利用數據匿名化技術實現有條件地發布數據，防止用戶敏感數據的泄露。匿名化技術是指根據特定算法對數據進行變換，在保證數據可用性的同時確保數據無法定位到個人且無法還原，從而達到保護個體隱私信息的目的。目前匿名化技術主要包括差分隱私、K匿名等。近年來，數據匿名化技術得到業界廣泛關注并在數據交換、數據分析等環節初步開展應用。

未來數據安全技術能力發展可觀

1、加快出臺數據安全法律法規，明確提出數據安全技術手段應用要求。

一方面，建議加快推動《數據安全法》《個人信息保護法》《數據安全管理辦法》和《數據出境安全評估辦法》等相關法律法規的制定出臺，構建我國數據安全管理體系，明確企業數據安全技術手段建設的責任和義務。另一方面，在數據分級分類、數據加密、個人信息去標識化等重點領域加快起草制定相關標準規范，細化明確分級分類規則、加密算法強度、去標識化算法及應用場景等，為技術產品研發提供支撐。

2、研究提出數據安全技術手段總體視圖與市場報告，促進數據安全技術產業健康發展。建議開展數據安全技術體系研究，形成具有共識性的數據安全技術產品體系總體視圖，明確數據安全技術防護手段的方式、類型、性能以及應用場景、適用范圍等，指引需求側企業開展數據安全技術能力建設，增強數據安全綜合保障能力。同時，發布數據安全技術產品市場報告，涵蓋我國數據安全技術產品供需關系情況、成熟度情況、技術薄弱環節等，支撐供給側企業開展數據安全技術手段研發投入，促進市場良性發展。

3、導數據安全產學研相結合，鼓勵數據安全新技術的研發應用。鼓勵高校、科研院所和企業聯合開展數據安全技術研發深度交流合作，通過組建技術發展聯盟、成立聯合實驗室等方式，合力推進數據資產盤查、數據特征值提取、數據加密、數據匿名化、數據血緣追蹤以及數據防泄露等數據安全技術的研究。

同時，對于新型數據安全技術研發成果，積極開展試點應用工作。在完善產品性能的同時，加速成果轉化與落地應用，切實提高了我國企業數據安全防護能力。如果您想了解更多關于數據安全技術的信息，請您繼續關注中培偉業。