全球数据隐私、数据安全与网络安全技术发展报告.docx

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CONTENTS

本期主题：全球数据隐私、数据安全与网络安全技术发展报告

一、总体概况… 1

（一）研究范围 1

（二）技术概念与发展动态 1

（三）总体趋势与发展特点 5

二、国内外发展对比… 6

（一）数据隐私类技术 6

（二）数据安全类技术 7

（三）网络安全类技术 11

三、问题与挑战 12

（一）顶层设计与布局有待进一步完善 12

（二）产业需求与生态亟需进一步激发 12

（三）技术创新与监管仍需进一步协调 13

（四）人才队伍数量质量应进一步提高 13

四、对策与建议 14

（一）成体系化布局网络安全技术创新能力 14

（二）加快良性网络安全产业循环生态构建 15

（三）强化新技术新应用可靠性与监管力度 15

（四）多措并举推进网络安全人才队伍建设 16

本期主题：

全球数据隐私、数据安全与网络安全技术发展报告

一、总体概况

（一）研究范围

数据隐私、数据安全与网络安全技术是归属信息通信大类技术范畴，以信息系统防护和信息安全保障为目标的交叉、融合型技术。该类技术结合数据信息流转的全生命周期和各类安全应用场景有多种分类维度。参考美国必威体育精装版发布的《关键和新兴技术清单》（2024版），从数据隐私、数据安全和网络安全三个领域对该类技术进行梳理归纳。

数据隐私类技术包括数字身份和生物识别技术、增强隐私技术（隐私计算技术）、增强现实/虚拟现实中的安全和隐私技术等；数据安全类技术包括分布式账本技术（区块链技术）、数字支付技术、数据融合与互操作技术、分布式机密计算（可信计算技术）等；网络安全类技术

主要指通信和网络安全类技术。

（二）技术概念与发展动态

数据隐私类技术

（1）数字身份及生物识别

数字身份是指为解决数字空间实体的识别与信任，适应网络信息系统安全传输、存储、使用、管理，赋予实体的唯一对应数字标识及与之关联的属性声明。数字身份技术是指利用数字工具和方法来创建、验证和管理自然人或法人实体身份信息的技术。生物识别技术是一种身份认证技术，通过对个体生物特征进行检测和分析，验证或识别一个人的身份。它利用每个人独特的生物特征来进行身份验证，包括指纹、面部、虹膜、掌纹等。

当前，全球面临的身份盗用、交易诈骗、信息泄露等事件愈发严重。在数字身份技术中，仅靠单一识别手段识别身份已经越来越难以

防范攻击者对于整体系统的攻击。目前主流的趋势越来越向多因素融合认证方向发展，身份管理系统在对声明人进行身份识别时为了防范单一密码或生物信息被攻击者窃取，会建立相应的风险防控措施，采用两种或两种以上方式对声明人进行识别。进行身份识别的技术通常既包括依靠传统密码学数学难题的PKI技术，也包括指纹、人脸等生物识别信息，通常还会辅以验证设备的相关信息，避免验证设备的替换带来的安全风险。

（2）隐私增强技术

隐私增强技术（PETs）是一系列技术和方法的集合，主要包括同态加密、差分隐私、零知识证明、合成数据等技术，旨在保护用户隐私信息不被非法获取、滥用或泄露。

同态加密是一种创新的隐私增强技术，它允许对密文数据进行操作，直接得到加密结果，只有拥有密钥的数据所有者才能解密。同态加密在医疗等领域的应用非常广泛，因为它可以在保护隐私的同时进行数据分析和处理。

差分隐私是一种在数据集中添

加受控的随机性噪声的隐私保护技术，旨在防止任何人获取关于数据集中的个体信息。这种技术通过添加噪声来保护数据隐私，同时确保生成的数据集仍然足够准确，以便进行数据分析生成聚合见解。差分隐私技术已成为隐私保护事实上的标准，并在多个领域得到应用。

零知证明是一种加密协议，它允许一方（证明者）向另一方（验证者）证明某个论断是正确的，而无需提供任何额外信息，即验证者在验证信息的过程中不会获得任何有关证明者的隐私细节。近年来，零知识证明技术在去中心化世界中的隐私和安全问题上发挥着关键作用。

合成数据是指通过随机生成、物理仿真、统计模型、深度学习等产生的虚拟数据，用于模拟现实世界的观测，以支持人工智能模型和算法的训练、测试和验证。这种技术在数据科学和机器学习领域中发挥着重要作用。目前，合成数据技术的应用领域正在迅速扩展，包括自动驾驶汽车、机器人、安防、制造业等。

（3）增强现实/虚拟现实中的安全和隐私技术

增强现实（AR）/虚拟现实（VR）中的安全和隐私技术主要包括数据加密、访问控制、匿名化、隐私沙箱、匿名安全等类别。

数据加密技术是在AR/VR环境中保护用户数据安全的基础技术。通过该类技术，即使数据被非法拦截，攻击者也无法解读数据的真实内容，从而能够防止数据被第三方窃取或篡改。在AR/VR环境中常见的数据加密技术包括：对称加密技术、非对称加密技术、零知识证明技术、混合加密技术、区块链技术等。

访问控制技术确保只有授权用户可以访问