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“安全性、可用性、合规性是数据安全保护的三个元属性，不可被其他属性替代，是数据安全的根基。”近期中国工程院院士方滨兴在公开场合表示，在他看来，上述三个元属性又涉及9个基本属性，安全性包括可鉴别性、机密性、可控性，可用性涉及持久保护、业务连续和应急响应，在合规性里讨论的是数据治理、隐私保护和合规使用，由此构建了数据安全保护框架。方滨兴表示，安全性，即采取传统网络安全手段对数据加以保护。围绕数据的安全性，可以从“可鉴别性”“机密性”“可控性”三个角度来看。第一个属性是可鉴别性，即确保数据是被实施正确操作，不能够被篡改，也不能够伪造，不能够抵赖。方滨兴表示，身份是真实的称为真实性，不能被篡改称为完整性，不能抵赖称为防抵赖性，这三个合起来称为可鉴别性。他举例称，比如从真实性来看，拦不住造假，但是可鉴别出来。第二个属性是机密性，即确保数据不被非授权者所获得或所理解，可通过数据遮蔽、数据加密、加盐加密等解决。第三个属性是可控性，方滨兴说：“安全要确保可控，这是我的系统，我要能决定能做什么，不能做什么，谁能做什么，谁不能做什么。”他表示，可控性可通过身份认证、访问控制、入侵检测等方法解决。数据安全保护的第二个元属性是可用性，即保障数据随时可用，方滨兴强调，可用性是数据安全特别关注的事情。可用性又衍生出“持久保护”“业务连续”“应急响应”三个基本属性。首先，要确保使用者都能使用数据，如防治丢失、防治损坏等，这就要对数据进行持久保护，主要有数据冗余、数据备份、数据归档三种处理方法。其次，要确保应用过程中数据是连续的，不能够中断，对此可采取数据校正、系统容灾、降级运行三种方法来保障业务连续。最后，还需要应对数据损毁风险，解决应急响应问题，对此主要采取数据迁移、数据恢复、数据保险等应对方法。数据安全保护的第三个元属性是合规性，即保障数据符合各种合规要求。在方滨兴看来，合规性是数据安全里比较特殊的属性，需要从政府监管以及数据有效使用的角度来讨论。合规性涉及“数据治理”“隐私保护”“合规使用”三个基本属性。“不是什么数据拿来都能用，做大模型需要训练，数据必须清洗，这些都属于数据治理要做的事情。”方滨兴说。数据治理主要包括数据清洗、质量管理、分类分级、资产梳理等。方滨兴指出，隐私保护属于合规性的基本要求，要解决隐私保护和数据要素流动之间的悖论问题，一般来说可采取数据脱敏、安全多方计算、数据不动模型动、数据不动程序动等四种方法。合规使用是通过基线核查、风险评估、审计监控、安全销毁等方法，确保数据符合合规使用标准。方滨兴表示，数据安全有一个生命周期管理，从数据收集创建、存储、加工处理、危机应对、传输追踪，到共享使用、归档、销毁，每个环节都涉及了多种安全要求。数据安全生命周期管理基于三个元属性和9个基本属性之间形成对应：在数据收集和创建过程中涉及数据治理、可鉴别性、机密性和合规使用，在存储过程中涉及可鉴别性、可控性、机密性、持久保护，在加工与处理过程中涉及可鉴别性、可控性、业务连续和合规使用，在危机应对中涉及数据治理、合规使用、应急响应、业务连续，在传输与追踪环节涉及合规使用、可鉴别性、业务连续，在共享与使用中涉及隐私保护、可控性、合规使用，在归档中涉及持久保护、合规使用，在销毁中涉及合规使用。（来源：人民邮电报）
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