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专访｜卫士通石元兵：密码技术创新发展要以应用需求为牵引******

　　置身于数字时代，数字基础设施安全、网络安全和数据安全愈发受到全社会的广泛关注和高度重视。目前，我国数据安全问题存在哪些难题待解？如何通过密码应用支撑数据安全和网络安全产业发展？在2022西湖论剑·网络安全大会期间，卫士通总经理助理、研究院院长石元兵接受记者采访，畅谈密码及数据安全产业的前沿视角。

　　记者：我国数据安全问题集中体现在哪些方面？

　　石元兵：数据的来源是多方面的：在推进数字中国建设过程中，各行各业各领域均会产生、采集、存储、处理和流通大量数据信息；另外，个人在网络空间中既是数据的贡献者，也是数据服务的使用者。单点数据的敏感性或者重要性相对不那么强，但是一旦大量汇聚，就面临着比较大的安全挑战。

　　从政府监管的角度看，《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等一系列政策法规的出台，进一步强化了数据监管工作的落实，但还存在数据合规监管工作中技术手段不完善、支撑能力不足等问题。

　　从企业的角度看，现在还面临很多数据安全风险挑战。比如，违规、超范围采集个人信息和其他信息，甚至涉及到数据的非法交易和违规滥用。另外，政府部门既要考虑开放数据公共服务，同时也会面临数据跨部门共享利用等需求。这些问题或迫切需求，都需要通过技术手段、服务能力或运营模式的不断创新，去支撑相关各方的数据资源可信、可靠流动和高效应用。

　　从个人层面来讲，目前还有很多人对个人信息缺乏保护意识，需要不断加强宣传，不断提升公民对个人信息的保护意识和识别防范风险能力。

　　记者：在推进数据安全过程中，密码产业的重要性不容忽视。在发挥密码产业重要作用方面面临哪些挑战？

　　石元兵：在数据资源的全生命周期进程中，各环节所面临的风险不尽相同，呈现多样化的特点。密码是保障数据安全的核心基础支撑技术，除了数据加密，还可为数据隔离、数据脱敏、数据标记、数据溯源、共享利用等提供支撑。

　　在保障数据安全方面，需要识别实际场景中的安全风险，梳理出安全需求，并以此为牵引，从技术研究、产品研制、应用支撑和服务模式等方面不断创新发展，持续丰富密码供给体系和供给能力。密码的高质量供给，已经超越了单一产品提供的范畴，更侧重于以保护用户的重要数据为目标，提供基于密码的体系化安全防护能力，这就要求我们不能只聚焦于产品提供，更要关注实际应用场景和具体业务逻辑。

　　记者：密码应用将如何助推数据安全产业发展？

　　石元兵：重点是要以密码基础理论创新、共性前沿技术创新作为驱动力，以应用需求作为牵引力，发挥好密码保障数据安全的核心技术和基础支撑作用，助力数据安全产业的高质量发展。

　　记者：卫士通在商用密码安全方面形成了哪些经验？

　　石元兵：密码作为卫士通的核心能力之一，我们在为重要行业领域用户提供网络安全、数据安全产品和服务的基础上，不断追求创新发展，一方面提升密码技术、产品和服务等体系供给能力，同时加强与众多国内优秀企业的合作，把密码技术与基础软硬件、应用系统融合嵌入，发挥好密码保障自主信息技术体系安全的效能。（记者 孔繁鑫）

报告显示：超六成受访者认为应强制企业公开算法******

　　光明网讯（记者 李政葳）“当前，国内对于算法治理的基本思路和框架都是清晰的，而分级分类精准治理的模式应当可以解决如何落实的问题。”在日前举办的“2022啄木鸟数据治理论坛”上，谈及算法治理的现状，清华大学人工智能国际治理研究院副院长、人工智能治理研究中心主任梁正表示，算法分级分类本身不是目标，而是要针对不同风险场景配备不同监管规则。

　　论坛由南都个人信息保护研究中心联合清华大学人工智能国际治理研究院、人工智能治理研究中心（清华大学）主办。其间，南都个人信息保护研究中心发布《算法应用与治理观察报告》《个人信息安全年度报告》《平台经济反垄断观察报告》。

　　记者了解到，《算法应用与治理观察报告（2022）》，梳理了国内外的多项法规，结合热点事件及应用场景呈现了算法治理现状，并发布千份算法治理调查问卷了解公众对算法公开和算法治理的了解程度和基本态度，最后基于多方调查分析，给出了当前算法趋势观察以及未来治理方向建议。

　　报告发现，目前国内算法治理仍处于早期探索阶段，企业的算法公开主要依靠官方的互联网信息服务算法备案系统，或在舆情事件发生之后。调查问卷结果显示，近半受访者承认算法让自己的使用体验更好，但仅一成受访者认为企业算法公开做得很好，逾六成的受访者称曾遭遇“大数据杀熟”；超过六成的受访者认为应该强制企业公开算法。

　　“在数据、算法方面治理政策进展显著，在平台与应用方面的政策和落地尚需加紧。”中国科学院人工智能伦理与治理研究中心主任、国家新一代人工智能治理专委会委员曾毅认为，目前人工智能伦理有三个相当紧迫的问题需要被正视：首先，人工智能应当被适度使用；其次，目前人工智能服务知情同意落地艰难，被迫知情同意普遍存在；最后，目前用户数据的授权撤销在人工智能服务中存在巨大挑战，需要监管和更高层的网络服务提供方联合提出更合理的政策与解决方案。

　　针对日前发布的《互联网信息服务深度合成管理规定》，中国政法大学数据法治研究院教授张凌寒表示，从算法治理角度来说，深度合成管理规定与之前的算法推荐管理规定的思路有所不同，前者采用了一种“三位一体由的数据与技术规范。

　　具体来讲，由于深度合成技术的门槛较高，技术支持者也被纳入了监管范围内。比如，深度合成服务提供者提供智能对话、合成人声、人脸生成、沉浸式拟真场景等服务，应当进行显著标识，这就将更重的责任落在了服务提供者身上。

　　中国社科院科技和社会研究中心主任段伟文提到，算法治理需要构建可信任的算法认知，而这需要产业和消费者的共同努力：产业要努力提升算法精准性、透明度，减少偏见，减少歧视；消费者则需要提高数字素养，提升算法意识，加强在人机互动中自主性、控制感和协同意识。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）