科创中国

行业领域

电子信息技术,计算机及网络技术

需求背景

近年来对于数据安全防护的监管核心在于“止损”，延用了网络安全领域等保制度的建设思路， 旨在防止因为数据泄露、丢失、以及不当操作等对社会秩序、公共利益或者对国家安全造成 损害。通过对数据防护相关政策的梳理，我们认为对于数据安全防护的监管渊源可追溯至 2015 年 7 月全国人大发布的《国家安全法》，其中提到“建设网络与信息安全保障体系”和 “实现网络和信息核心技术、关键基础设施和重要领域信息系统及数据的安全可控”。之后 在《国家安全法》的基础上，全国人大和网信办陆续发布《网络安全法》、《数据安全法》、 《个人信息保护法》、《数据出境安全评估办法》等跟数据安全防护直接相关的法律法规，各 行业亦出台相关指导文件，数据安全防护监管要求逐步细化。

数据开发利用的监管核心在于“创利”，旨在打破数据孤岛，实现数据的跨场景流 通共享，也是现阶段构建数据要素市场的核心。同样基于对于数据开放共享相关政策文件的 梳理，我们认为对于数据开发利用的监管渊源可追溯至 2015 年 9 月国务院发布的《促进大 数据发展行动纲要》，其中提到“加快政府数据开放共享，推动资源整合，提升治理能力”、 “稳步推动公共数据资源开放”、“统筹规划大数据基础设施建设”。之后的 2016-2020 年间 政务、医疗、交通、气象、水利、工业等领域主管部门陆续发文，促进行业数据共治共享。 2022 年国务院发布《要素市场化配置综合改革试点总体方案》和《关于构建数据基础制度 更好发挥数据要素作用的意见》，将数据流通共享纳入数据要素体系框架。

需解决的主要技术难题

数字交易领域安全监管技术面临的一些挑战和技术难点，需解决：

1、监管技术需要确保敏感信息的加密和存储，同时保证数据不被未经授权的人访问。如何保障数据可用不可见？

2、高频交易涉及极短的交易周期。监管技术需要能够实时监测和分析这些交易，如何防止市场操纵行为。

3、机器学习和人工智能可以用于检测异常模式和欺诈行为，但也需要大量的数据和复杂的算法来训练。透明性和解释性这些算法是如何做出决策的。

期望实现的主要技术目标

a. 加密参数支持加密算法：AES-256 密钥长度：大于256位 加密模式：GCM（Galois/Counter Mode） 哈希算法：SHA-256

b. 实时监测频率每秒处理数万个交易

c. 机器学习和人工智能可以用于检测异常准确率≥98%

处理进度