7月28日，備受關注的“數字城市發展中的大數據智能與安全”高峰會在北京召開。作為第九屆互聯網安全大會一個重要組成部分，此次高峰會對大數據開發、應用與保護等熱點話題進行論證和前瞻分析。
與會者表示，當前全球迎來新一輪科技革命和產業變革的浪潮，大數據作為生產要素正在成為各國經濟發展和產業革新的礦藏。我國正在向著數字大國邁進，用數字要素建立數字經濟的領先優勢迫在眉睫，而大數據的流通和安全治理在數字城市建設中異常重要。
用數字要素建立數字經濟領先優勢
“數字經濟時代，機遇與挑戰并存。”中國工程院院士沈昌祥表示，新基建將加速推動我國數字化轉型、網絡化重構、智能化提升、產業化升級。但新基建下萬物互聯，網絡攻擊將從數字空間延伸到物理空間，對網絡安全提出嚴峻挑戰，必須筑牢網絡安全防線。
沈昌祥建議，開創安全可信數字經濟新生態，構建網絡安全主動免疫保障體系。按照網絡安全法、密碼法、等級保護制度、關鍵信息基礎設施保
護制度的要求，進行全程治理，確保體系結構、資源配置、操作行為、數據存儲、策略管理可信，從而保障數字經濟健康發展。
全國工商聯會員部部長張新武表示，人類即將進入數智時代，我國以制造業全球第一的優勢迎來彎道超車的機會。能否抓住這個機會，關鍵取決于能否用好數據要素建立數字經濟和數字治理方面的領先優勢。
張新武說，隨著城市數字化、網絡化、智能化的轉型，大數據將成為城市發展和治理的關鍵驅動要素。數字城市的核心是以人為本、數據驅動，非流通無以發展，非治理無以安全，因此推動大數據的流通和治理將變得空前重要。在大數據智能與安全領域的創新水平、技術水平和科技成果轉化能力等方面，我國的民營科技企業已經走在世界前列。
數字經濟和實體經濟深度融合
根據國家統計局《數字經濟及其核心產業統計分類（2021）》，數字經濟緊扣三個要素，即數據資源、現代信息網絡和信息通信技術。報告從“數字產業化”和“產業數字化”兩個方面，確定了數字經濟的基本范圍。
國家信息中心辦公室副主任呂欣表示，協同推進數字產業化和產業數字化，一要加快推動數字產業化，依靠信息技術創新驅動，不斷催生新產業、新業態、新模式，用新動能推動新發展；二要加快推動產業數字化，利用互聯網新技術新應用對傳統產業進行全方位、全角度、全鏈條改造，提高全要素生產率，釋放數字對經濟發展的放大、疊加、倍增作用。
“發展數字經濟、建設數字中國已上升為國家戰略。未來更多傳統實體經濟將走向數字經濟，預計5至10年后，將不再區分數字經濟和實體經濟，所有經濟將會成為數字經濟；也不區分數字化企業和傳統企業，所有企業都會是數字化企業。”360集團創始人、董事長周鴻祎表示。
周鴻祎說，大規模數據流量將成為我國互聯網下一個十年的優勢，處于數字化時代的中國正在向數據大國轉變，必須牢牢抓住運營和安全兩個抓手。首先，大數據核心要解決的不是算力問題，而是在算力基礎上如何做數據運營，避免大數據建設陷入算力甚至是技術細節比拼中，未能真正發揮大數據的效能；其次，“數據驅動業務”意味著數據安全直接影響業務安全，面對新舊交織的數據保護問題，夯實網絡安全是數據安全的前提。
周鴻祎表示，大數據與網絡安全企業應成為數字經濟建設與護航的中堅力量，要勇于創新，用大數據、大策略、大思維為數字化發展構筑基石；網絡安全行業必須與國家利益高度一致，有未來觀、全球觀、全局觀。
建立大數據安全治理體系
公安部第三研究所所長助理金波表示，大數據的發展與數據安全相伴相生，大數據的創新應用離不開安全管理。依據數據安全法的規定，首先從多個維度對數據進行分類分級，同時設計數據安全級別，便于數據授權。在數據分類分級的基礎上，需要實施精細、動態的數據安全訪問控制。零信任架構正在引領下一代安全架構的發展，零信任不僅是安全的理念，同樣是大數據的理念，為了保證大數據的安全、可信、合規使用，必須采用零信任的思想對大數據體系進行改造。
大數據協同安全技術國家工程實驗室數據安全咨詢總監童磊認為，未來是高度數字化的數字孿生世界，脆弱性前所未有，網絡安全風險遍布數字化所有場景。應根據數據安全能力成熟度模型（DSMM）框架，從組織建設、制度流程、技術工具和人員能力等四個維度建立“正向驅動”數據安全治理體系。
360集團人工智能研究院院長鄧亞峰表示，大數據是人工智能的前提和基礎，人工智能激發大數據的價值。未來的數據將以非結構化數據為主，用人工智能技術可將數據轉化為信息和知識。
360集團大數據產品事業部產品與營銷總經理趙博認為，汽車行業電動化、網絡化、智能化、共享化“新四化”帶來的變革，本質上都是圍繞用戶體驗和用戶價值展開，這是汽車行業數字化轉型的核心。未來，大數據平臺將成為車聯網時代的基礎建設。
據悉，此次高峰會由全國工商聯大數據運維（網絡安全）委員會與互聯網安全大會組委會聯合主辦，360未來安全研究院與360大數據智能集團聯合承辦，旨在推動大數據的科技創新、技術攻關、安全生態建設及行業高質量發展。
來 源： 經濟參考報
編 輯：liuy
