2.2 关键技术组件

根据《可信数据空间100问》，可信数据空间的关键技术组件围绕“数据可信流通”核心，整合基础标识、安全保护、交换协议、治理合规、计算环境及信任机制六大模块，主要为数据可信标识与元数据管理，数据安全与隐私保护，可信数据交换协议，数据治理与合规引擎，可信计算环境，信任评估与奖惩机制等，这些组件协同作用，支撑数据空间“可信、安全、合规、高效”的核心目标。

2.2.1 数据可信标识与元数据管理 #

该组件旨在解决数据在跨域流通中的“身份”和“说明书”问题，是建立可信追溯体系的基础。

1. 分布式数字身份与可验证凭证（DID/VC）：

   • 核心作用：取代传统的中心化账号体系，为数据空间中的每个参与者（人、组织、设备、服务）赋予一个自主拥有、全球唯一、可验证的身份标识（DID）。

   • 工作原理：参与者的身份信息（如企业资质、角色权限）由权威方（如监管机构、认证中心）以加密签名的可验证凭证形式颁发。验证者无需联系发证方，即可通过密码学验证凭证的真实性和有效性。

   • 详细要点：这是实现数据主权的前提。数据提供方可以明确知道数据请求方是谁（经过验证的DID），以及其具有何种属性（通过VC证明），从而决定是否授权。所有数据操作都与DID绑定，实现行为可追溯。

2. 统一元数据与语义描述框架：

   • 核心作用：为数据资产提供标准化、机器可读的“说明书”，确保各方对数据的含义、结构、质量和约束有一致理解。

   • 技术构成：

     • 基础元数据标准：采用如 DCAT（数据目录词汇表）描述数据集的标题、发布者、发布时间、主题等通用信息。

     • 语义互操作层：更为关键。使用本体和知识图谱技术（基于RDF, OWL, SKOS等），对数据中的业务术语、实体关系、行业概念进行精确定义。例如，在医疗领域明确定义“患者病程记录”包含哪些字段，每个字段的医学术语含义。

     • 数据血缘与溯源信息：在元数据中记录数据的来源（来自哪个DID）、生成过程、变换历史、版本信息等，形成完整的数据沿袭图谱，支撑可信评估和问题排查。

2.2.2 数据安全与隐私保护 #

该组件确保数据在存储、传输、尤其是使用过程中的机密性、完整性和隐私性。

1. 隐私增强计算技术：

   • 同态加密：允许对加密数据进行计算（如检索、统计），得到的加密结果解密后，与对明文数据进行相同计算的结果一致。实现了“数据可用不可见”的云端安全计算。

   • 安全多方计算：在互不信任的多个参与方之间，协同计算一个函数，每个参与方除自己的输入和最终输出外，无法获知其他任何方的原始输入数据。适用于联合风控、联合精准营销等场景。

   • 零知识证明：证明者可以向验证者证明自己知道某个秘密或某个陈述是真实的，而无需透露该秘密或陈述的任何具体信息。在数据空间中常用于证明身份或数据属性（如“我是合规企业”且“我的数据满足某个条件”）而不泄露细节。

   • 差分隐私：通过在数据查询或分析结果中添加经过数学设计的“噪声”，使得攻击者无法从统计结果中推断出任何特定个体的信息。常用于人口统计、趋势分析等需要发布聚合数据的场景。

2. 细粒度动态访问控制：

   • 模型：超越传统的基于角色或属性的模型，采用基于属性的访问控制或下一代基于策略的访问控制。策略的制定不仅基于用户身份（DID+VC），还基于数据本身的安全等级、环境上下文（如时间、地点、设备安全状态）、操作目的等。

   • 策略语言与执行：使用标准化的策略描述语言（如XACML, ODRL, Rego）将上述复杂的业务规则和合规要求编写成机器可执行的策略。策略执行点和策略决策点在数据访问请求发生时实时联动，做出动态授权判决。

3. 权限控制模型：

• 超越传统的静态角色访问控制（RBAC），向动态的、基于属性的访问控制（ABAC）和零信任模型演进。权限可与数字合约绑定，实现细粒度的动态控制，例如限制数据在特定时间、特定计算场景下，被特定算法使用特定次数。

2.2.3 可信数据交换协议 #

该组件定义了数据如何在不同的、异构的系统之间安全、有序、自动化地流动。

1. 标准化连接器：

连接器是可信数据空间的核心技术基座与统一接口，是实现“跨网、跨云、跨链”互联互通的关键。

1. • 核心定位：数据空间的“网关”或“路由器”，是所有参与者接入数据空间的唯一且强制的技术端点。

   • 核心功能：它是一个集成了身份验证、策略协商、安全通信、数据转换、审计日志等功能的软件组件。国际数据空间的 IDS Connector 是典型代表，它确保所有交换行为都符合预定义的规则和标准。作为部署在数据源侧的独立软件组件，它是数据主权和控制权的技术执行点。其核心功能包括：身份管理、数据资源/产品管理、数字合约解析与执行、数据使用控制以及安全数据交付。例如，制造企业的连接器可以封装其库存数据接口，并声明“仅可用于供应链协同预测模型，且结果需聚合输出”的使用策略。

   • 标准化接口设计：连接器对外提供标准化的API，以实现与可信数据空间服务平台及其他连接器的互操作。这些接口需遵循国家或国际标准（如《数据基础设施接入连接器技术要求》），确保不同厂商实现的连接器可以无缝接入同一空间或实现跨空间互联。
   • 链接：
     • 可信数据空间连接器是什么？他们是怎么工作的？
     • 可信数据空间中数据连接器和数据沙箱是如何协作的？

2. 互操作框架与协议栈：

   • 架构参考模型：如 GAIA-X 的联邦服务框架、IDS RAM（参考架构模型） 定义了数据空间的分层架构、角色职责和交互模式。

   • 通信与消息协议：规定了连接器之间、连接器与核心服务之间如何通信。包括服务发现、合约协商、数据传递等消息的格式、序列化和传输协议（如基于RESTful API、异步消息队列、或新兴的 Dataspace Protocol）。

3. 智能合约驱动的自动化执行：

   • 作用：将数据使用条款（如计价规则、使用时限、二次分享限制）以代码形式（智能合约）部署在可信环境中（如区块链或连接器内）。

   • 流程：当交换条件满足时，智能合约自动触发数据的解锁、传输和支付结算，极大减少了人工干预和信任成本，确保了规则的不可篡改和自动履行。

2.2.4 数据治理与合规引擎 #

该组件将外部法律法规和内部治理要求，转化为数据空间内可自动化执行和审计的技术规则。

1. 自动化合规检查引擎：

   • 规则内嵌：将GDPR中的“目的限制”、“最小必要”、“数据主体权利”，或《数据安全法》中的“分类分级保护”、“出境安全评估”等条款，转化为可被策略引擎理解和执行的具体规则。

   • 动态检查：在数据访问、处理、共享的每个关键节点，引擎自动核验当前操作是否符合所有绑定的合规策略，对违规行为进行实时阻断或告警。

2. 数据资产治理核心：

   • 分类分级：提供工具和方法论，指导参与者对自身数据资产进行分类（如客户数据、生产数据、研发数据）和分级（如公开、内部、秘密、核心），并为不同级别数据匹配相应的安全与合规策略模板。

   • 隐私影响评估与数据保护官工作台：提供自动化或半自动化的工具流，协助完成法定的PIA流程，生成报告，并管理数据主体权利请求（如查询、删除、携带）。

3. 不可篡改审计与证据链：

   • 全面日志：记录所有关键事件，包括身份验证、策略决策、数据访问、合约执行等。

   • 存证与追溯：利用区块链等分布式账本技术，将审计日志的哈希值或关键证据进行存证，形成时间戳固定、不可抵赖的完整证据链，为事后追溯、纠纷仲裁和监管审计提供可信依据。

2.2.5 可信计算环境 #

该组件确保数据在“不出域”的前提下，其价值可以通过计算被安全地提取和利用。

1. 硬件级可信执行环境：

   • 原理：利用CPU硬件特性（如Intel SGX, AMD SEV, ARM TrustZone）在内存中构建一个加密的、隔离的“飞地”。外部（包括操作系统和云服务商）无法窥探或篡改TEE内部运行的代码和数据。

   • 应用模式：数据提供方将加密数据或分析算法送入TEE，授权方在TEE内进行解密和计算，最终只输出结果。整个过程保障了原始数据和计算逻辑的机密性与完整性。

2. 分布式机器学习框架：

   • 联邦学习：多个参与方在本地用自己的数据训练模型，仅交换加密的模型参数或梯度更新，共同优化一个全局模型，从而实现“数据不动模型动”。结合同态加密或差分隐私，可进一步增强安全性。

   • 应用场景：是医疗、金融等领域实现跨机构数据价值融合，同时规避隐私泄露风险的关键技术。

2.2.6 信任评估与生态治理机制 #

该组件通过技术加规则的手段，构建并维护整个数据空间的动态信任关系和健康生态。

1. 多维信任评估模型：

   • 评价维度：综合考量参与者的身份信誉（认证等级、历史）、行为合规度（违约记录、策略遵循情况）、数据质量（准确性、时效性）、服务可靠性（SLA履行情况）等多个维度。

   • 动态评分：通过收集审计日志、用户反馈等数据，利用算法动态计算和更新参与者的信任分数，并将分数可视化，为其他参与者的合作决策提供参考。

2. 区块链赋能的分布式治理：

   • 存证与透明：如前所述，用于固化信任证据。

   • 通证与激励机制：设计通证经济体系，对提供高质量数据、严格遵守规则、贡献算力的行为给予通证激励；对恶意行为（如提供虚假数据、违规使用）实施通证惩罚或生态驱逐。

   • 去中心化自治组织治理：生态的重要规则（如信任模型参数、手续费率）可通过DAO由参与者社区共同投票决定和升级，避免单一中心化平台的垄断。

3. 治理规则簿：

   • 核心文件：这是数据空间的“宪法”，以法律文本形式规定了参与方的权利与义务、加入与退出机制、争议解决流程、法律责任划分等。

   • 技术衔接：规则簿中的条款，凡是能技术化的，都会通过策略、智能合约等形式在技术层面落地，形成“法律-技术”闭环。

2.2.7 各组建之间的关系 #

这六大组件并非孤立存在，而是紧密协同，形成一个完整的技术治理闭环：

• 标识与元数据为整个体系提供基础描述。

• 安全隐私技术和可信计算环境提供核心保护能力。

• 交换协议是互联互通的标准管道。

• 治理合规引擎将规则注入管道和控制点。

• 信任评估机制则对整个生态的行为进行评价和调节。

它们共同赋能数据空间实现 “可控可计量的数据共享” ，即在保障数据主权和安全的前提下，释放数据的流通价值，最终构建一个繁荣、可信的数据要素市场。