数据要素高效流通的前提，是“可信”。当前，数据流通过程中的安全与信任缺位，正成为制约数据价值充分释放的关键瓶颈。8月14日，大数据国家工程研究中心（中电科大数据院）组织开展了《面向数据要素流通的可信数据流转理论与应用》专题培训，旨在系统解析数据可信流转的技术逻辑与工程路径，为构建安全、可控、可追溯的数据要素流通体系提供理论支撑与技术指引。

　　本次培训由大数据国家工程研究中心技术专家管桂林主讲，围绕研究背景、关键技术、研究成果及未来展望四个维度开展系统讲解。培训指出，数据要素流通具有多场景、动态性、多主体、价值驱动等核心特征，其流通过程涵盖采集、传输、存储、处理、发布、溯源六个关键阶段，各阶段均面临安全与可信双重挑战。安全与可信并非同一概念——安全主要关注数据是否被窃取、篡改或破坏，侧重防御外部威胁，可信则关注数据内容与来源的真实性、可靠性。构建覆盖全生命周期的“安全可控、可信协同、合规高效”流通保障体系，是释放数据要素价值的前提条件。

　　培训系统梳理了实现数据可信流转的关键技术谱系。联邦学习实现数据不动模型动，破解数据孤岛下的协同训练难题；安全多方计算确保各方在不泄露私有数据的前提下完成联合计算；可信执行环境以硬件为信任根，构筑“可用不可见”的安全飞地；数字签名与国密算法体系为身份认证与数据完整性提供密码学保障。在此基础上，重点展示了大数据国家工程研究中心在可信数据流转领域形成的系列核心成果：基于多密钥同态加密的联邦学习隐私保护方法、基于智能合约的安全认证与交换技术、融合流批一体的内嵌标识标签校验技术、基于知识库与RAG增强检索的多维度内容安全性核查技术。相关技术已在社区服务大数据共享交换、跨域数据可信传输等场景中实现工程落地。

　　值得一提的是，大数据国家工程研究中心围绕可信数据流转方向已形成系统化的知识产权布局，累计获得专利、软著、标准等成果30余项，在国内外高水平期刊和会议发表论文10余篇，涵盖联邦学习、隐私保护、同态加密等前沿方向，相关成果为数据要素安全流通提供了坚实的理论支撑和技术储备。

　　可信是数据流通的生命线，也是数据要素市场繁荣的基石。作为国家级科技创新平台，大数据国家工程研究中心（中电科大数据院）将持续深耕数据可信流转关键核心技术，推动理论成果向工程实践转化，为构建全国一体化数据要素市场贡献可信的技术底座与制度方案。

　　文/李璐 图/苏致龙 审核/韦佳