当前  ，深度数据正在成为驱动企业创新与增长的研究用可业数核心引擎。然而 ，何利当企业跨越组织边界共享数据时，信数就会遇到一个不可避免的据空间赋据流矛盾：数据价值的最大化需要流动与共享，而数据安全与隐私保护却要求严格控制与封闭。通安供应链协同、深度精准营销、研究用可业数联合风险控制等高价值场景中
，何利企业既渴望通过数据共享释放"乘数效应" ，信数又担忧数据泄露、据空间赋据流滥用和合规风险。通安

可信数据空间作为一种新兴的深度技术与治理框架，免费模板正成为解决这一矛盾的研究用可业数关键桥梁。

企业间数据共享场景概述

数字经济时代 ，何利跨组织的数据融合与共享成为释放数据要素“乘数效应”的关键 。例如，通过共享供应链数据可以优化库存和物流；通过共享客户行为数据（在合规前提下）可以进行更精准的联合营销或风险评估；通过共享研发数据可以加速新产品和新技术的迭代。高效安全、合规的企业间数据共享，是提升产业竞争力 、培育新质生产力、服务器租用构建和谐创新生态关键。

企业间数据共享场景是指不同企业为了实现共同的业务目标、提升产业链效率 、驱动联合创新或进行数据价值变现 ，对重构或非重构数据资源进行受控的访问
、使用 、处理和融合的过程，强调数据的深度利用和价值共创 。

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1.主要应用场景供应链协同与优化 ：实现上下游企业间生产计划、库存
、物流、源码下载质量等数据的实时共享 ，提高整体运营效率和响应。  精准营销与客户运营：在保护用户隐私的前提下 ，合作方之间共享部分用户画像标签或行为洞察数据 ，以实现更精准的客户触达和个性化服务 。  联合风险控制：金融 、保险等行业的机构共享风险数据（如欺诈信息 、信用数据），需严格合规
，共同提升风险识别和防范能力。  数据价值共创 ：企业将经过处理和产品化后数据资源与需方共享，实现数据资产的云计算价值转化 ，构建基于数据的合作生态，实现价值共创 。  联合研发与创新：不同企业或机构共享各自的研发数据、实验结果、算法模型等
，共同攻克技术难题 ，加速创新成果转化。2.主要特点高价值与高比重并存：共享数据往往直接关联企业的商业机密、客户信息等，价值密度高，比重也较高。多方参与的模板下载复杂的信任关系 ：可能涉及多个数据提供方 、使用方
 、平台方
、技术服务方，各方的信任基础不一，利益诉诸复杂。技术支撑强：高效、安全的数据共享往往依赖于API接口 、数据平台、隐私计算等专门的技术支撑。严格合规要求 ：特别是涉及重要数据 、香港云服务器个人信息共享时 ，面临严格的法律法规约束。

企业间数据共享场景常见风险

企业间数据共享因其跨越组织边界 、涉及多方利益和敏感数据，面临的风险更为复杂和严峻。

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1.流通前的主要风险数据权属与共享权利不清风险：未明确拟共享数据的所有权 、使用权、收益权等 ，或缺乏共享给第三方的合法授权（特别是涉及个人信息时） 。风险评估不足风险：对可能带来的数据泄露、合规处罚
、商业秘密损失等风险认识不清 ，导致不当的共享决策。合作方选择与尽职调查不足风险
：对数据接收方或合作平台的安全能力 、合规水平等缺乏充分评估 ，可能导致因为第三方安全能力不足而泄露数据的情况发生。数据共享协议缺陷风险：协议中对数据使用范围、目的 、期限、安全责任
、保密义务、审计权利 、违约责任
、知识产权归属、数据销毁等关键条款约定不明或缺失。数据准备与处理不当风险 ：共享了超出最小必要范围的原始数据；数据脱敏、匿名化或加密处理不当，导致敏感信息泄露风险，或处理后的数据可用性受损。2.流通中的主要风险API接口安全风险：API接口缺乏有效的身份认证、授权、加密 、防攻击、流量控制等安全措施
，易被未授权访问、恶意调用 、数据窃取，或导致服务中断。数据传输过程泄露/篡改风险 ：通过不安全的网络通道或协议传输数据
。平台/技术服务商安全风险：若通过第三方数据共享平台 、云服务或隐私计算平台进行共享 ，平台或服务商自身的安全漏洞、内部管理问题或运营中断都可能对共享数据安全构成威胁 。数据应用过程失控与滥用风险：数据接收方在获取数据后 ，数据提供方失去了对数据的直接控制，数据接收方可能在应用数据时超出范围
、目的或方式（如传送其他方、滥用等），或因安全能力不足导致数据泄露等 ，是企业间数据共享最核心的风险之一。隐私计算/可信环境技术自身风险：即使采用隐私计算/可信环境等技术，可能存在算法漏洞、侧信道攻击
、模型反演、成员推理等新兴安全风险。3.流通后的主要风险持续性数据滥用与合规风险 ：接收方在长期使用过程中，可能将数据用于新的、未经授权的目的 ，或与其他数据不当关联 ，产生新的隐私或合规风险。审计追溯与责任界定困难风险 
：缺乏对数据在接收方内部使用情况的有效审计手段和完整追溯链条
，一旦发生安全事件或违约行为，难以定位原因、评估影响和界定责任。数据生命周期管理与残留风险 ：合作结束后 ，接收方未能彻底销毁或访问权限未能完全撤销，导致敏感数据长期暴露。生态系统风险：在复杂的数据共享网络或数据空间中，单一参与方的安全事件或违规行为，可能通过数据链条传导，对整个生态系统造成影响。共享数据未能及时更新导致信息滞后，导致数据使用方的分析结果和应用效果错误 。

基于可信数据空间的解决方案

基于数据共享中的常见风险的可信数据空间解决方案，通过标准化的连接器接入  、集中的服务平台管理、数字合约驱动的策略执行、以及内置的隐私计算和安全审计能力，为数据受控共享提供了技术上更可信、治理上更规范
、过程上更透明的框架。国内多地的可信数据空间试点项目正在积极利用这种模式探索在政务服务、城市治理 、金融普惠等领域的应用。

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流通前构建可信基础，规范授权与供给建立数据资源登记、分类分级、风险评估和授权审批流程：数据资源目录化与标准化目录管理，共享数据提供方通过其可信连接器 ，将需共享的数据资源在可信数据空间服务平台进行标准化的登记和元数据描述，明确数据来源、内容、质量、更新频率，以及包含的敏感信息类型 。平台应对数据进行自动或辅助的分类分级。精细化的授权策略与数字公约：针对不同的数据产品或服务，制定详细的数据使用策略（如允许的分析目的、处理方式、使用期限
、结果输出要求、是否允许本地存储等）
，并将其固化为数字合约
。授权运营机构或数据使用方在申请使用数据时，必须接受并签署该数字合约。严格的参与方准入审核：可信数据空间平台对申请接入的授权运营机构和数据使用方进行严格的身份认证和资质审核，确保其具备相应的安全保障能力和合规意识。数据预处理与隐私保护
：在数据实际提供给运营方或使用方进行处理前，可利用可信数据空间连接器或平台集成的数据脱敏 、匿名化工具进行预处理。对于高度敏感数据，可强制要求在可信数据空间提供的隐私计算环境或可信执行环境中进行处理 ，确保原始数据不出特定安全域  。流通中强化技术控制 ，保障过程安全与合规

关键在于利用可信数据空间的技术能力实现对数据访问和使用的强力管控。

可信连接器作为安全网关：所有对可信数据空间内共享数据资源的访问和调用，都必须通过经过认证的可信连接器进行。连接器负责执行身份认证
、解密数字合约中的策略 、并与可信数据空间服务平台协同进行访问控制 。数据使用控制 ：利用可信数据空间平台将严格按照数字合约中约定的策略，实时监控和控制授权运营机构或数据使用方对数据的具体操作行为，如禁止下载原始数据 、限制特定API调用、控制分析结果的粒度等
。安全计算环境的利用（如数据开发与处理服务）：应对需要进行数据融合分析或模型训练的场景，通过可信数据空间提供的集成了隐私计算或可信执行环境的安全计算节点 ，授权运营机构或数据使用方将计算任务提交到这些节点执行，原始共享数据和参与方的其他数据在计算过程中得到保护，仅输出约定的结果。全面的安全审计日志：利用可信数据空间平台对所有关键操作（如身份认证、合约签署、数据访问 、策略执行、计算过程元数据）进行详细的日志记录，确保不可篡改，并支持多方（包括数据提供方 、监管机构）进行审计
。同时可结合区块链技术增强日志的可信度。流通后持续监督、责任追溯与价值评估应依托可信数据空间的审计和监控能力，对共享数据的后续利用情况进行持续监督和评估
。持续的合规监控与审计
：共享数据提供方和监管机构通过可信数据空间平台的审计接口，定期或按需查阅授权运营机构或数据使用方的数据使用日志和策略执行情况，验证其是否持续遵守数字合约和相关法规 。衍生数据产品的管理与审查 ：对基于共享数据开发的衍生数据产品或服务 ，可信数据空间平台可提供登记  、审核和发布机制，确保其合规性和价值导向 。数据生命周期管理与权限回收 ：数字合约到期或授权终止后 ，可信数据空间平台应自动撤销相关数据访问权限。

企业可信数据空间应用实施路径

组织应结合自身业务需求和状况，审慎评估和选择合适的参与方式或建设路径 ，安全 、合规
、高效利用可信数据空间实现数据价值 。除技术接入和操作流程外，还应将可信数据空间的治理规则
、运营模式，及其持续性作为核心考量因素。  

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步骤一 ：了解并选择合适的可信数据空间

组织应识别自身的数据共享或协作需求 ，明确希望通过可信数据空间解决什么问题，如与特定参与者共享敏感数据 、参与行业数据融合分析、安全地利用公共数据等。调研市场上或行业内已有的可信数据空间平台或生态系统，及其治理规则、技术架构、参与方 、数据范围、安全水平和成功案例。

关注点
：

可信数据空间的定位是否与自身需求契合；平台的治理规则是否公平透明；技术安全是否达到目标；参与成本和预期保障保障如何；运营模式是否可持续
。步骤二 ：注册身份与接入认证

组织选定可信数据空间后，应按照可信数据空间运营方的要求，指导身份机构和指定的操作人员进行注册和认证 ，如提交资质证明、通过多主体认证等 ，并在本地部署或配置由可信数据空间运营方提供的“可信数据空间连接器”软件或硬件
，作为接入可信数据空间的安全网关。

关注点 ：

身份信息的准确性和保密性；连接器的安全配置和控制管理；并遵守可信数据空间的身份认证策略 。步骤三：提供数据方发布数据产品/服务

组织作为数据提供方应通过其连接器将计划共享的数据资源进行注册、封装成标准化的数据产品或服务
，并明确其元数据（描述、来源、质量、更新频率等）以及数据使用策略（允许其他参与方如何使用这些数据，如仅限特定目的、特定算法、是否允许下载原始数据期限等）。这些信息将发布到可信数据空间服务平台的数据目录中供参与方发现。

步骤四 ：数据需求方申请数据资源

数据需求方通过其连接器或可信数据空间服务平台的门户，浏览或搜索数据目录 ，查找符合其业务需求的数据产品或服务，并向数据提供方发起数据使用申请
。

关注点：

确保申请的使用目的与自身业务需求一致且合法合规；遵守数据提供方设定的要求策略 。步骤五 ：数字合约协商

数据提供方和使用方在就数据的使用条件、安全责任
、费用（若有） 、争议解决等具体条款进行协商，并最终通过可信数据空间平台签署数字合约。数字合约可以实现通过连接器中的策略执行引擎等技术手段实现自动执行安全策略，是实现“数据可控”的重要基础 。 

步骤六：安全的数据交付与使用

数据提供方连接器按照约定方式 ，如API调用
、文件传输
、或通过可信数据空间内的隐私计算环境 ，向数据使用方连接器提供数据或服务访问 。数据使用方在连接器提供的环境，如数据沙箱、隐私计算或应用系统中，开发或使用数据，应严格遵守安全策略，不进行未授权的复制、存储或二次验证。

关注点：

数据传输的安全性；使用行为是否严格遵守一致性策略；确保计算过程的隐私性。步骤七：审计、监控与事件响应

可信数据空间平台和各参与方的连接器可对所有关键操作，进行详细的记录，包括如登录、数据访问、策略执行、变更等 。参与方应定期调查和分析行为与相关审计日志，监控异常行为 。一旦发生安全事件 ，应按照各自的内部预案协同响应执行。

步骤八 ：结束后的处理

项目结束或双方提出终止时，应进行数据的安全删除，并由可信数据平台或双方确认 ，并删除相关的访问权限。

关注点 ：

所有相关方访问权限的删除；数据删除的彻底性和可验证性。

(责任编辑：人工智能)