本社区终于又可以向 @ChatGPT 提问了!
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任务名称:数据流通技术在全省数据要素市场化配置中的应用研究
解决痛点问题:
在数据要素市场化配置的过程中,数据流通面临隐私泄露、数据孤岛和不可信任等诸多问题。传统的数据交易模式不仅无法有效保护个人隐私,还可能因缺乏透明性和可信度,导致数据的价值无法充分挖掘与利用。同时,不同机构间的数据共享也面临许多技术和政策障碍,限制了数据的流通。因此,通过隐私计算与可信数据空间技术,可以有效解决数据流通中的隐私保护和可信问题,从而推动数据要素的市场化配置。总体目标:
构建基于隐私计算与可信数据空间的数据流通技术体系,实现数据要素的市场化配置,并确保数据的安全性和隐私保护。同时,通过该项目提升数据的利用效率,促进数据驱动的经济发展。阶段性目标:
- 完成隐私计算和可信数据空间的理论研究与技术框架搭建。
- 开展多种场景下的数据流通实验,验证技术的有效性。
- 建立合作机制, 实现政府、企业及研究机构的数据共享与应用。
- 推出可行的市场化数据配置方案,形成示范应用。
预期成果:
- 理论研究:形成隐私计算与可信数据空间的完整理论框架,为数据流通提供学术支撑。
- 技术创新:开发出具备隐私保护功能的数据流通平台,利用区块链和多方计算技术,确保数据交换的安全性和可信任。
- 应用实践:在交通、医疗、金融等领域进行数据流通试点,探索数据要素市场化配置的实际应用,促进相关行业的数据资产化与价值提升。
思路举措:
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技术研发:基于隐私计算和可信数据空间,研发通用的数据流通平台,确保数据在不泄露隐私的前提下实现共享与交易。利用多方安全计算、同态加密等技术保障数据的安全性,并实现数据价值的最大化。
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政策衔接:参与省内外的政策研究,探索适合本地区的数据流通法规,并为政策制定提供技术支持,确保数据流通的合规性和可持续性。
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合作共建:与政府机构、科研院所、企业等多方主体建立合作机制,加强数据资源的整合与共享,形成共建、共享的生态环境。
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试点示范:选取关键领域(如智慧城市、健康医疗等)开展数据流通的试点应用,探索数据资产化的不同模式,为后续大规模推广积累经验。
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用户培训:开展针对不同用户群体的数据流通知识培训,提升社会及企业的数据意识与使用能力,促进形成良好的数据使用文化。
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评估反馈:设立定期评估机制,对项目的实施效果进行评估,及时调整策略,确保项目的有效推进和持续改进。
通过这些举措,推动数据流通的技术革新与市场化,引领全省数据要素的高效配置与应用。