在2025年北京网络安全大会上，数据安全论坛以“护航AI创新，释放要素价值——新一代数据安全建设创新”为主题召开，论坛汇聚了数据安全领域的顶尖专家、学者、领导和企业家共同参与：全国政协委员、全国工商联副主席、奇安信集团董事长齐向东、中国计算机学会计算机安全专委会主任严明、清华大学计算社会科学与国家治理实验室主任孟庆国、北京市政务服务和数据管理局数据标准与安全处处长刘国伟、中国信通院云大所开源和软件安全部副主任孔松、中信证券高级副总裁及数据资产管理负责人陈辉华、中国广核新能源控股有限公司数据架构师鄢冰、首都医科大学附属天坛医院国家神经系统疾病临床医学研究中心大数据中心主任姜勇、奇安信集团云与大数据安BG产品部总经理王茜，以及德勤中国网络安全合伙人肖腾飞，以及来自各行业的网络安全专家和线上观众。

    严明在致辞中表示，当前数据作为新型生产要素已经成为数字经济发展的核心动能，数据正在从资源迈向资产，并进一步向资本演化。在数据的价值日益凸显的时候，数据安全越发表现出保护数据资产的不可或缺性，只有构建动态全生命周期的安全体系才能有效抵御风险，释放数据价值。而中国计算机学会安全专委会将继续秉持引领技术前沿，服务国家战略，推动产学研用融合的宗旨，聚焦数据安全领域的技术攻关、标准制定、人才培养和生态共建，在坚持强化技术引领，破解数据安全核心难题方面，在深化标准体系建设，构建安全可信的数据安全技术规则体系方面，在共同筑牢人才根基，培育实战型的安全队伍方面继续努力。

    齐向东致辞中指出，AI大模型的普及推动了数据要素的深度流通，但也带来了数据全链路的安全风险。数据在采集、存储、开发、利用、共享和交易等环节均面临隐患，一旦发生安全事件，可能导致企业核心数据泄露、业务系统瘫痪，甚至引发社会级的系统性危机。他强调，AI时代要关注小数据安全，“小数据”指的是企业对长期积累的设计数据、生产数据、安装调试数据等，进行去粗取精、去重整合、分类标注等加工处理后形成的高价值精华数据。对企业而言，一旦这些数据被窃取、被泄露、被篡改，企业常年积累的核心竞争力会瞬间崩塌。齐向东提出，必须以“发展为先，安全护航”为原则，构建纵深防御的内生安全体系，确保数据流转全链路安全合规，持续提升安全运营能力，并以AI驱动安全创新，助力各行业放心用好大模型，实现数据要素价值的加速释放。

    孟庆国分享了《数据流通安全治理中制度和技术问题》。他指出数据安全远远不是传统意义上的数据静态安全，而是动态流通安全。如何统筹数据的开发利用和数据安全问题成为推动数据要素流通的重要组成部分。数据流通安全治理的核心问题包括三方面，一是流通主体的信任与责任问题，包括信任建立、各方预期权益、责任界定；二是流通客体的分类与标准，包括个人数据的交易，企业数据的交易，还是公共数据的流通；三是流通过程中的涉及多方治理和监管的问题，包括流通服务和技术设施的建设，协同共治的治理模式等。

    刘国伟分享了《北京市数据流通安全治理的思考与探索》。他指出数据流通安全现在存在的很多挑战，北京市作为国家数据要素综合试验区之一，也一直在相关领域开展探索工作。在对国家要求的认识和理解上，他指出《数据二十条》核心是技术制度的构建，包括数据产权、流通交易、收益分析、安全治理的制度，在数据治理的过程当中，核心就是把数据的流通规则明晰下来，真正实现自动执行、正确执行。对于数据安全治理面临的挑战，他指出一方面网络安全应对的是风险，防范的是攻击，另一方面数据安全的治理，除了防范安全风险还包括合规治理，也就是在流通过程当中各个数据的参与方之间的利益要按照规则去定义好并按此执行。在整个数据流通过程中，主要参与者是市场主体，是各行各业的企业，他们在数据流通利用过程当中存在的痛点难点是我们的关注点和发力点。北京市将围绕个人数据、公共数据以及企业数据三方面，通过试点不断探索，推动数据高效流通和有效价值释放。

    孔松分享了《“云+AI”时代数据安全发展洞察》。她指出云与人工智能深度结合，企业级应用和智能体的发展，给云计算市场带来非常高的增长率。在“云+AI”融合的大背景之下，政策合规要求、数据安全的保护对象、数据安全参与的主体等方面变得复杂，为数据安全责任边界带来一定的变化。她提到云上数据安全责任共担需要强调三个基本原则，包括数据底座稳定可靠性原则、数据安全可控性原则以及数据处理透明性的原则，并介绍了信通院正在开展云上数据暴露面赋能计划，发起可信AI云服务用户数据保护合约签署活动，并牵头编制大模型一体机数据保护能力相关的标准。

    陈辉华分享了《中信证券数据安全治理实践》。他首先介绍了在数字化转型背景下的数据安全治理框架，以及数据分级分类和风险评估的具体实践。其次，公司以网络安全纵深防御体系为基础，建立了数据安全纵深防御安全保护体系，落地了多种数据安全保护技术，他重点阐述了对零信任和数据库安全网关的技术选择。最后，他就隐私计算以及AI技术与数据安全相结合的方向进行了探讨。

    鄢冰分享了《新能源企业数据安全实践》。重点介绍了在新能源企业开展的数据安全项目的建设方案和实践经验，包括建立了数据安全管理的制度，保障所有的操作可以执行；梳理了关键的数据资产，识别数据流转过程当中可能产生的风险，以及针对数据安全应急处置的流程，如监测识别、响应、处置、恢复和事后总结的流程。基于以上项目建设和体系化管理，公司的数据管理成熟度DCMM已通过三级认证，数据流动监测达到千万条数量级，能够比较全面和宏观地把握这些数据流转的情况，并开展常规化的数据安全运营。

    姜勇主任分享了《基于可信数据空间的国家神经疾病临床研究大数据平台建设实践》。姜主任介绍在院内建立的数据共享私有云基础上，按照现有的业务模式和数据共享的模式，联合院外的可信数据空间，建立起国家神经系统级疾病的大数据共享平台。并且基于此大数据共享平台，与中国科学院等机构开展了疾病发病机制的研究，产生了高质量的临床研究的产出，改写了国际上一系列的诊疗指南，在数据供给侧和医院大数据中心以及我们的合作方和科研人员、企业机构方面进行了很好的权益划分。

    王茜分享了《可信数据空间的数据安全体系化思考》。王茜指出，针对国家数据局发布的《可信数据空间发展行动计划》中提到2028年要建成100个以上可信数据空间的目标，从可信数据空间体系化建设角度应从攻防视角考虑安全风险，同步考虑数据安全体系化建设。包括针对新建设的连接器接入到可信数据空间的运营服务平台，需要考虑通过零信任架构支持对于内部人员的身份认证、动态访问控制和异常行为检测，考虑具备数据流转监测能力和数据安全网关对数据的流转进行安全防护。同时增加数据安全态势分析功能，对终端、连接器、可信数据空间运营服务平台层面的数据流转安全风险进行综合评估，并针对数据安全的事件进行实时管控和处置。

    肖腾飞分享了《出海数据安全合规建设实践》。他指出了目前中企在海外面临数据安全合规挑战分析，以及德勤对于中企出海相应的数据安全合规的对策建议。企业相关前、中、后台相关销统伴随和支持业务出海过程中，面临的网络安全、隐私保护、还有数据跨境方面的安全要求。对策分三个阶段，第一个阶段是对于外部监管环境调研，第二阶段对业务场景和数据分析，数据在业务过程中如何处置，以及哪些数据会跨境传送，第三阶段是构建IT架构和系统部署的数据安全与合规措施，能够满足数据安全、网络安全方面合规的要求。

    此次数据安全论坛嘉宾云集，各位演讲嘉宾带来了在数据安全领域的真知灼见与宝贵实践，未来数据价值的释放，必须以坚实的安全底座为前提。构建智能、高效、可信的数据安全体系，赋能数据要素安全合规流通，支撑数字经济以及未来AI时代的应用高质量发展将作为行业安全同仁的共同目标。