域外数据治理与国家安全技术创新

1/1域外数据治理与国家安全技术创新第一部分域外数据治理态势分析 2第二部分数据治理与国家安全的关系 5第三部分数据治理技术创新路径 9第四部分数据安全监测与预警体系 11第五部分数据跨境流动风险评估 15第六部分数据主权与数据保护平衡 17第七部分国家数据治理体系建设 19第八部分数据治理技术与安全创新 24

第一部分域外数据治理态势分析关键词关键要点域外数据治理立法动向

-欧盟委员会出台《数据治理法案》，建立数据治理框架，加强数据共享和可用性。

-美国国会审议《数据主权保护法案》，旨在限制跨境数据流动和加强数据本地化。

数据安全与隐私保护

-美国《加州隐私权法案》和欧盟《通用数据保护条例》等法规对个人数据处理提出严格要求。

-数据泄露和滥用事件引发重视，推动企业加强数据安全措施和隐私保护技术创新。

数据本地化与数据主权

-域外国家纷纷出台数据本地化政策，要求特定行业或敏感数据存储在本国境内。

-数据主权概念凸显，强调国家对自身数据资源的控制权和管理权。

人工智能与大数据监管

-欧盟《人工智能法案》和美国《人工智能推进法案》等法规，对人工智能伦理、安全和透明度提出规范要求。

-大数据监管加强，关注数据收集、处理和使用的公平和合理性。

跨境数据流动与合作

-域外国家在跨境数据流动问题上采取不同态度，既有促进自由流动的声音，也有限制数据出境的呼声。

-数据共享和合作协议成为跨越国界的创新和经济增长关键。

国际组织与多边合作

-联合国、世界经济论坛等国际组织，致力于协调全球数据治理政策。

-多边合作机制建立，促进不同国家和区域间在数据治理方面的经验交流和共同行动。域外数据治理态势分析

一、总体趋势

*全球数据治理呈现出国家化、区域化、行业化的态势。

*欧盟、美国、中国等国家和地区积极制定和完善数据治理法律法规，加强对数据跨境流动、数据安全、个人信息保护等方面的监管。

*国际组织和机构也积极参与数据治理，制定标准、促进合作，如联合国贸易和发展会议（UNCTAD）、经济合作与发展组织（OECD）、二十国集团（G20）等。

二、主要国家和地区数据治理实践

1.欧盟

*《通用数据保护条例》（GDPR）是欧盟颁布的具有里程碑意义的数据保护法规，赋予个人对个人数据的广泛权利，并对数据处理者提出严格的义务。

*欧盟委员会颁布了《数据治理条例》，旨在建立统一的欧盟数据市场，促进数据共享和再利用。

2.美国

*《加州消费者隐私法案》（CCPA）是美国加州颁布的全面隐私法，为加州居民提供了保护个人数据的权利。

*联邦层面，美国众议院通过了《美国数据隐私和保护法案》（ADPPA），旨在建立全国性的数据隐私框架。

3.中国

*《中华人民共和国数据安全法》是中国的首部数据安全综合性法律，对数据收集、存储、使用、传输、处理等环节提出全方位监管要求。

*中国还颁布了《个人信息保护法》、《网络安全法》等法律法规，构建了全面的数据治理体系。

三、域外数据治理对中国国家安全和技术创新的影响

1.国家安全层面

*数据主权挑战：域外数据治理措施加强了数据本地化要求，可能对中国企业进行数据跨境传输和处理的能力构成挑战，影响国家数据安全。

*数据安全风险：异国数据治理规则差异可能会增加数据跨境传输和处理的风险，导致数据泄露、滥用等安全威胁。

*数据滥用风险：某些域外国家可能利用数据治理措施对中国企业进行不当限制或调查，甚至实施制裁，损害国家安全利益。

2.技术创新层面

*数据共享限制：域外数据治理措施可能会限制数据跨境共享和再利用，阻碍中国科技企业在全球市场上的创新和竞争力。

*数据获取成本增加：域外数据治理措施可能会增加企业获取和使用国际数据资源的成本，影响技术创新进程。

*技术研发受限：域外数据治理措施可能限制中国企业使用特定国家或地区的数据进行算法训练和模型开发，影响人工智能、大数据等前沿技术领域的创新。

四、应对措施建议

*加强与国际组织和机构的合作，参与全球数据治理规则制定，维护中国数据安全和技术创新利益。

*完善国内数据治理体系，建立与国际接轨的数据保护和安全标准。

*积极引导和支持中国企业进行数据合规建设，提升其在国际市场上的竞争力。

*探索与域外国家和地区建立数据安全合作机制，保障数据跨境传输和处理的安全。第二部分数据治理与国家安全的关系关键词关键要点主题名称：数据主权与国家安全

1.数据主权涉及国家对本国境内数据及其管辖权的控制，是国家安全的基础。

2.数据主权有助于保护国家利益，防止数据滥用和非法获取，确保国家核心数据的安全。

3.数据主权的实现需要构建健全的数据管理体系，明晰数据权属、保护个人隐私，维护国家安全。

主题名称：数据安全威胁与国家安全

数据治理与国家安全的关系

数据作为国家安全的基础资产

在现代信息社会中，数据已成为国家安全的基础资产。它包含着国家的政治、经济、军事、科技、社会等各个方面的关键信息，涉及国家核心利益和战略安全。随着信息技术的飞速发展，数据量呈爆炸式增长，国家安全面临着数据安全风险和数据治理挑战。

数据安全风险对国家安全的影响

数据泄露、篡改和滥用等数据安全风险，可能对国家安全造成严重影响：

*政治安全风险：敏感数据泄露可能导致国家机密和战略决策暴露，威胁国家政治稳定和社会动荡。

*经济安全风险：经济数据被窃取或篡改，可能造成金融市场混乱、企业损失和国家经济发展受阻。

*军事安全风险：军事数据被获取，可能导致军队部署、武器装备和作战计划泄露，威胁国家军事安全。

*科技安全风险：科技数据被窃取，可能导致关键技术外泄，损害国家科技竞争力和创新能力。

*社会安全风险：个人隐私数据被滥用，可能造成网络欺诈、身份盗窃和社会不安。

数据治理对于国家安全的必要性

为了应对数据安全风险，保障国家安全，必须加强数据治理。数据治理是通过制定政策、建立制度、实施技术措施，对数据进行有效管理和保护的过程。

数据治理的原则

有效的数据治理应遵循以下原则：

*全数据域覆盖：所有数据，无论其来源、类型或格式，都应纳入治理范围。

*全生命周期管理：数据从生成、使用、存储到销毁的整个生命周期都应受到保护。

*一体化管理：建立统一的数据治理平台，实现数据资产的集中管理和协同运作。

*技术与制度相结合：采用先进的数据安全技术，并辅之以健全的数据治理制度。

数据治理的目标

数据治理的目标是：

*确保数据安全：防止数据泄露、篡改、未经授权访问和滥用。

*提升数据质量：确保数据完整、准确、一致和及时。

*实现数据价值：挖掘数据价值，为国家决策提供支撑，促进经济发展和社会进步。

数据治理的措施

数据治理涉及以下措施：

*制定数据安全政策和标准：明确数据保护要求，规范数据访问和使用。

*建立数据安全管理体系：建立组织机构、制定制度流程，负责数据安全管理。

*实施数据安全技术：采用加密、访问控制、数据备份等技术，保障数据物理和虚拟安全。

*开展数据安全教育和培训：提高全社会数据安全意识，提升数据安全技能。

*加强国际合作：与其他国家和组织开展数据安全合作，应对跨境数据安全风险。

数据治理与国家安全技术创新

数据治理是保障国家安全的重要基石，也是国家安全技术创新的核心驱动力。通过创新技术，可以提升数据治理的效率和有效性，增强国家安全能力。

数据安全技术创新方向

数据安全技术创新的重要方向包括：

*人工智能和大数据技术：利用人工智能和大数据技术，提高数据安全事件检测和响应能力。

*区块链技术：利用区块链技术的不可篡改性，保障数据不可否认性。

*量子密码学：利用量子力学原理，实现绝对安全的数据传输。

*云安全技术：为云环境下的数据提供有效保护，保障数据隐私和安全。

国家安全技术创新对数据治理的促进作用

国家安全技术创新可以促进数据治理的以下方面：

*增强数据安全防护能力：利用创新技术，提高数据安全防护水平，抵御数据安全威胁。

*提升数据治理效率：利用自动化和智能化技术，提高数据治理的效率和准确性。

*实现数据安全协同：利用技术手段，实现不同机构和部门之间的数据安全协同。

*促进数据价值挖掘：利用技术手段，挖掘数据价值，为国家决策提供数据支撑。

总之，数据治理与国家安全息息相关，是保障国家安全的重要保障。通过加强数据治理，可以有效应对数据安全风险，提升国家安全能力。而国家安全技术创新则为数据治理提供了强劲的动力，推动数据治理不断升级和完善，为国家安全和社会进步奠定坚实基础。第三部分数据治理技术创新路径关键词关键要点【数据安全基础设施技术创新】

1.推进数据安全区域联动，构建多层级数据安全协同管控机制；

2.研发可信计算、安全多方计算等核心技术，提升数据保护能力；

3.探索区块链、分布式存储等新技术，增强数据安全韧性。

【数据安全治理技术创新】

数据治理技术创新路径

1.数据资产管理

*强化数据资产登记制度，建立统一的数据资产目录，实现数据资源的全面梳理和盘点。

*完善数据资产评价体系，对数据资产进行评估、分级和分类管理，明确其价值和风险。

*推进数据资产流转平台建设，建立安全可控的数据交易机制，促进数据资源的合理利用。

2.数据隐私保护

*完善数据隐私保护法规体系，明确个人信息和敏感数据的收集、使用、存储和传输等方面的要求。

*加强数据脱敏和匿名化技术的研发和应用，切实保护个人隐私。

*推广基于区块链、隐私计算等技术的隐私保护解决方案，实现数据在共享中的匿名化和去标识化。

3.数据安全保障

*强化数据安全技术体系建设，包括数据加密、访问控制、安全审计、备份恢复等方面。

*推动零信任安全架构在数据治理中的应用，建立基于最小权限原则和持续验证机制的数据访问控制体系。

*研发基于人工智能和机器学习的安全防护技术，提高数据安全威胁的识别和响应能力。

4.数据融合与共享

*构建跨部门、跨行业的数据融合平台，实现不同来源数据的互联互通和标准化处理。

*探索联邦学习、多方安全计算等数据共享技术，在保证数据安全和隐私的前提下实现数据价值的挖掘。

*建立数据共享机制和规范，促进数据资源的有序开放和合理利用。

5.数据治理智能化

*引入人工智能技术，实现数据资产管理、隐私保护、安全保障等方面的自动化和智能化。

*探索基于自然语言处理、知识图谱等技术的智能数据治理工具，提高数据治理的效率和准确性。

*推广云计算、边缘计算等新技术在数据治理中的应用，构建新型的数据治理架构。

6.数据治理标准化

*制定和完善数据治理相关标准规范，统一数据管理和安全保障的术语、流程和技术要求。

*推动国际数据治理标准的对接和融合，促进全球数据治理合作。

*建立数据治理认证制度，通过第三方评估和认证，提升数据治理水平和可信度。

7.数据治理人才培养

*加强数据治理专业人才培养，建立多层次、全方位的数据治理人才培养体系。

*开展数据治理培训和认证项目，提高数据治理人员的专业知识和技能。

*鼓励产学研合作，推动数据治理理论和实践的共同进步。第四部分数据安全监测与预警体系关键词关键要点数据安全态势感知

*实时监测数据访问、存储和使用活动，识别异常或可疑行为。

*分析数据流模式和用户行为基线，检测偏离正常范围的事件。

*利用机器学习和人工智能算法，自动检测安全事件，提高警报精度。

数据安全威胁情报共享

*建立全国性的数据安全威胁情报平台，促进不同部门和机构之间的信息共享。

*利用数据分析技术，关联和分析来自不同来源的威胁情报，生成可行的安全建议。

*参与国际数据安全威胁情报合作，获取海外最新威胁动态和最佳实践。

数据安全事件响应

*建立快速有效的数据安全事件响应机制，第一时间遏制和修复安全漏洞。

*利用威胁情报和态势感知信息，制定针对性响应计划，减少安全事件造成的损失。

*与执法机构和政府部门合作，协同调查和打击数据安全犯罪。

数据安全法规合规监测

*实时监测数据安全相关法律法规的变化，确保组织遵守最新要求。

*利用数据分析技术，自动化合规检查，降低合规风险。

*提供合规报告和警报，帮助组织及时采取措施，满足监管要求。

数据安全技术创新

*探索分布式账本技术、数据脱敏和加密技术，提高数据安全性和隐私保护水平。

*利用人工智能和机器学习技术，增强威胁检测和响应能力，自动执行安全任务。

*促进数据安全行业协同发展，共享技术创新成果和经验。

数据安全意识教育培训

*定期举办数据安全意识教育培训，提高员工对数据安全风险的认识。

*提供生动直观的安全培训材料，增强员工的参与度和学习效果。

*建立在线数据安全学习平台，提供持续的知识更新和技能提升机会。数据安全监测与预警体系

引言

随着数字化转型加速，海量数据跨境流动成为常态。为保障国家安全和数据安全，建立健全数据安全监测与预警体系至关重要。

概念与内涵

数据安全监测与预警体系是指利用技术和管理手段，实时监测数据跨境流动情况，及时发现和预警数据安全威胁和风险，并采取有效措施应对的综合系统。

体系构成

一个完整的数据安全监测与预警体系一般包括以下组成部分：

*数据采集与分析模块：负责收集和分析与数据跨境流动有关的数据，包括网络流量、数据包、访问日志等。

*风险识别与评估模块：根据数据分析结果，识别和评估潜在的数据安全威胁和风险，包括数据泄露、滥用、未经授权访问等。

*预警与通知模块：当识别到数据安全风险时，及时向相关责任主体和执法部门发出预警通知。

*响应与处置模块：制定和实施应急响应计划，采取措施控制和消除数据安全威胁，恢复数据安全。

*监管与合规模块：监督和检查数据跨境流动情况，确保遵守相关法律法规和安全标准。

关键技术

数据安全监测与预警体系的构建需要依托以下关键技术：

*大数据分析：对海量数据进行实时分析，识别异常行为和潜在威胁。

*机器学习：训练模型识别数据安全风险，提高预警准确性。

*态势感知：综合呈现数据跨境流动态势，便于实时监测和预警。

*信息共享机制：在相关责任主体之间建立信息共享机制，提高预警响应效率。

*云计算和边缘计算：为大规模数据处理和实时预警提供技术支撑。

作用与价值

数据安全监测与预警体系具有以下作用和价值：

*主动防御：通过及早发现和预警数据安全威胁，主动采取防御措施，降低数据泄露和滥用的风险。

*保障国家安全：防止敏感数据和信息外泄，维护国家安全利益。

*促进数据流通：通过构建安全可信的数据跨境流动环境，促进数据流通和创新。

*规范数据管理：督促相关责任主体规范数据管理行为，提高数据安全意识和合规性。

构建建议

构建数据安全监测与预警体系应遵循以下建议：

*统筹规划：由国家网信部门牵头，统筹规划和协调体系建设。

*分级分类：根据数据重要性和敏感程度，分级分类建立监测预警机制。

*多方协作：建立政府、企业、行业组织等多方协作机制，共享信息和资源。

*技术保障：采用先进的技术手段，提高预警准确性和响应效率。

*持续演进：随着技术发展和数据环境变化，持续演进监测预警体系，确保其有效性。

挑战与展望

数据安全监测与预警体系建设面临以下挑战：

*数据量大：跨境数据流动数据量呈爆炸式增长，对监测预警带来巨大挑战。

*技术复杂：需要综合运用大数据分析、机器学习、态势感知等复杂技术。

*跨境合作：涉及数据跨境流动，需要加强国际合作和信息共享。

展望未来，数据安全监测与预警体系将向以下方向发展：

*智能化：充分利用人工智能和机器学习技术，提升预警精度和响应效率。

*泛在化：扩展监测范围，覆盖更多数据类型和跨境流通场景。

*自动防护：实现自动预警和响应，增强体系主动防御能力。第五部分数据跨境流动风险评估关键词关键要点【数据跨境流动风险评估】：

1.确定数据跨境流动的性质和范围，包括数据类型、数据量、数据涉及的个人或实体、数据传输的目的和方式等。

2.识别数据跨境流动可能带来的安全风险，包括数据泄露、篡改、滥用、侵犯隐私等，并评估风险发生的可能性和影响程度。

3.分析数据跨境流动涉及的国家或地区的数据保护和网络安全法律法规，以及相关国际条约和协定，了解数据跨境传输的法律合规要求。

【数据跨境流动监管措施】：

数据跨境流动风险评估

数据跨境流动是指数据从一个国家或地区的司法管辖区传输到另一个司法管辖区。由于跨境数据流动涉及国家安全、个人隐私和商业利益等多方因素，因此需要进行风险评估，以识别和量化相关风险，并采取适当的措施进行管理。

风险评估的关键要素

数据跨境流动风险评估应包括以下关键要素：

*识别风险：确定与数据跨境流动相关的潜在风险，包括国家安全风险、个人隐私风险、商业风险和法律风险。

*评估风险等级：根据风险发生的可能性和严重性，对风险等级进行评估，并按照低、中、高进行分类。

*确定风险缓释措施：为每个风险制定适当的缓释措施，例如加密、去识别、数据本地化或数据传输协议。

*监控和评估：定期监控和评估风险评估的有效性，并在必要时进行调整。

评估方法

数据跨境流动风险评估可采用多种方法，包括：

*定量分析：使用统计数据和模型来量化风险的可能性和严重性。

*定性分析：使用专家意见和案例研究来识别和评估风险。

*混合方法：结合定量和定性方法，提供更全面的风险评估。

评估框架

为了确保风险评估的全面性和一致性，应制定评估框架。该框架应包括：

*范围：确定评估涉及的数据类型、流向和管辖区。

*标准：制定评估风险等级的标准和指标。

*流程：规定风险评估的过程、责任方和时间表。

*报告：定义风险评估报告的形式和内容。

技术辅助

技术可以辅助数据跨境流动风险评估，例如：

*风险评估工具：自动进行风险识别、评估和緩释措施的确定。

*数据监控系统：实时监测数据流，检测异常活动并发出警报。

*加密算法：保护数据在跨境传输期间的机密性和完整性。

结论

数据跨境流动风险评估对于保护国家安全、个人隐私和商业利益至关重要。通过采用全面的评估框架，并利用技术辅助，组织和政府可以有效地识别、评估和管理与数据跨境流动相关的风险。第六部分数据主权与数据保护平衡关键词关键要点数据主权和数据保护的冲突

1.数据主权的国家利益诉求：各国政府出于国家安全、经济发展和社会稳定等考虑，主张对数据拥有主权，限制跨境数据流动。

2.数据保护的个人权益保障：个人对自身数据享有隐私权、知情权和处置权等权利，需要得到保护。

3.冲突产生的原因：数据主权和数据保护存在冲突，是因为主权诉求和个人权益保障之间难以完全调和。

平衡数据主权和数据保护的策略

1.建立数据共享框架：制定清晰的规则和标准，明确数据的收集、使用和共享方式，保障个人数据安全的同时促进数据共享。

2.加强数据安全措施：采取技术和管理措施，提升数据安全水平，防止数据泄露和滥用。

3.促进国际合作：各国共同制定数据治理准则，建立国际监管机制，协商解决跨境数据流动问题。数据主权与数据保护平衡

数据主权和数据保护是数字时代两个紧密交织的关键概念，在域外数据治理与国家安全技术创新方面尤为突出。

数据主权

数据主权是指一个国家或实体对涉及本国利益或公民的数据行使控制和管理的权利。这包括确定数据收集、使用和处理的规则和标准，以保护国家利益并维护公民的合法权利。

数据保护

数据保护是指保护个人信息免遭未经授权的访问、使用或披露的做法。这涉及建立旨在确保数据机密性、完整性和可用的法律、技术和组织措施。

平衡数据主权与数据保护

在域外数据治理和国家安全技术创新领域，平衡数据主权和数据保护至关重要。

一方面，数据主权对于保护国家利益和公民隐私至关重要。国家必须能够控制和管理对本国公民数据的访问，防止敏感数据落入不法之徒手中。

另一方面，数据保护也很重要，因为它可以保护个人免受未经授权的数据收集、使用或披露。确保数字时代尊重公民权利和自由至关重要。

平衡这两种概念需要仔细考虑多种因素：

*数据类型：敏感数据（例如个人身份信息）需要更严格的保护，而匿名或汇总数据可能享有更宽松的限制。

*数据流：跨境数据流需要遵守数据主权和数据保护法规，以确保数据得到适当保护并尊重目的限制原则。

*数据存储：数据存储位置可能会影响数据受何种法律管辖，因此在选择存储位置时必须考虑数据主权和数据保护问题。

*公私部门合作：政府和私营部门必须合作制定和执行数据治理框架，以确保数据受到保护，同时允许合法的数据使用。

平衡机制

以下机制可用于平衡数据主权和数据保护：

*国际协定：通过国际协定，国家可以合作制定共同标准，确保数据跨境流动时受到保护。

*双边协议：双边协议可以在国家之间建立数据保护框架，明确数据交换条件和保护措施。

*执法合作：国家可以合作执法数据保护法，并就处理跨境数据犯罪交换信息。

*技术解决方案：加密、匿名化和访问控制等技术解决方案可以帮助保护数据，同时仍然允许合法访问。

*意识和教育：提高个人和组织对数据主权和数据保护重要性的认识对于确保负责任的数据治理至关重要。

通过实施这些平衡机制，国家可以创建一个保护国家利益和公民权利的域外数据治理环境，同时促进国家安全技术创新。第七部分国家数据治理体系建设国家数据治理体系建设

一、总体目标

构建安全、可控、有序、共享的数据治理体系，保障国家数据安全，促进数据要素价值释放和技术创新，助力国家经济社会数字化转型。

二、主要原则

*国家主导：国家对数据治理负有主导责任，建立统一的国家数据治理机构。

*分类分级：根据数据重要性、敏感性进行分类分级，实施差异化治理措施。

*依法治数：建立健全数据治理法律法规体系，保障数据治理合规化、规范化。

*安全优先：以数据安全为底线，采取严格的数据安全保障措施，防止数据泄露、滥用。

*共享开放：在确保安全的前提下，促进数据共享和开放，激发数据要素创新活力。

*协同高效：建立完善的数据治理协作机制，形成政府、企业、社会组织等多方协同治理格局。

*持续改进：随着数据技术和应用的发展，动态调整数据治理体系，不断提升治理效能。

三、治理体系框架

国家数据治理体系框架主要包括以下方面：

（一）顶层设计：

*制定国家数据治理顶层规划，明确治理目标、原则、重点任务和保障措施。

*建立国家数据治理机构，负责统筹协调全国数据治理工作。

（二）制度体系：

*完善数据安全保护、数据跨境流动、个人信息保护等相关法律法规体系。

*制定数据分类分级、数据共享开放、数据交易流通等配套制度规范。

（三）技术支撑：

*建设国家级数据基础设施，包括数据存储、处理、分析和交换平台。

*研发数据安全防护、数据共享开放、数据分析挖掘等核心技术。

（四）监督管理：

*建立国家数据治理监督管理机制，对数据治理工作进行监督检查。

*发挥行业自律和社会监督作用，共同维护数据治理秩序。

（五）协作机制：

*建立政府、企业、行业协会、科研机构等多方协作机制，共同推进数据治理工作。

*促进国内外数据治理合作交流，在国际规则制定和执法方面发挥积极作用。

（六）人才培养：

*加强数据治理人才培养，建立多层次、多学科的数据治理人才体系。

*鼓励高校和培训机构开设数据治理相关专业，培养实战型数据治理人才。

四、重点任务

（一）数据安全治理：

*建立完善的数据安全保障体系，防止数据泄露、篡改和非法利用。

*推进数据敏感性分析和风险评估，针对不同类型的数据采取适宜的保护措施。

*加强数据跨境流动管理，保障国家数据主权和安全。

（二）数据分类分级治理：

*制定科学合理的数据分类分级标准，明确不同类别数据对应的管理要求和保护措施。

*加强数据分类分级审查，确保数据得到正确的分类和保护。

（三）数据共享开放治理：

*建立数据共享开放平台，为不同行业和领域的共享需求提供支撑。

*制定数据共享开放规则和标准，规范数据共享过程中的权责关系和数据安全保障。

*推进数据开放创新，探索数据共享开放的新模式和新机制。

（四）数据交易流通治理：

*建立数据交易所或数据交易平台，为数据交易提供规范化的市场环境。

*制定数据交易规则和标准，规范数据交易行为，保障交易安全和数据质量。

*探索数据资产化和证券化路径，拓宽数据价值变现渠道。

（五）数据质量治理：

*建立数据质量管理体系，确保数据的准确性、完整性、一致性和及时性。

*加强数据质量评估和监测，及时发现和解决数据质量问题。

*推进数据质量标准化和认证，提升数据可信度和可用性。

五、保障措施

（一）法律保障：

*加强数据治理相关法律法规的制定和完善，为数据治理工作提供法治保障。

*加大执法力度，严厉打击数据违法犯罪行为，维护数据治理秩序。

（二）技术保障：

*加快国家级数据基础设施建设，为数据治理提供技术支撑。

*研发数据安全防护、数据共享开放、数据分析挖掘等核心技术，提升数据治理效能。

（三）组织保障：

*明确各部门在数据治理中的职责分工，形成协同高效的治理格