金融数据确权授权模式和技术应用研究报告 2025

金融数据确权授权模式和技术应用研究报告北京金融科技产业联盟版权声明本报告版权属于北京金融科技产业联盟，并受法律保护。转载、编摘或利用其他方式使用本报告文字或观点的，应注明来源。违反上述声明者，将被追究相关法律责任。编制委员会2参编单位：中金金融认证中心有限公司成方金融信息技术服务有限公司中电金信软件有限公司蚂蚁科技集团股份有限公司北京市竞天公诚律师事务所中国银联股份有限公司腾讯云计算（北京）有限公司恒丰银行股份有限公司百行征信有限公司太原理工大学蓝象智联（杭州）科技有限公司中国工商银行股份有限公司亚信科技（中国）有限公司湖南谦川科技有限公司华控清交信息科技（北京）有限公司中国银行股份有限公司中国邮政储蓄银行股份有限公司中信银行股份有限公司华夏银行股份有限公司中国民生银行股份有限公司 2 2 3 6 6 7 8 摘要：本文探讨了金融数据确权授权的内涵及其在当前环境下的重要性和挑战。从金融监管对确权授权的政策要求出发，分析了金融数据确权授权的宏观环境。进一步探讨了金融数据确权授权的现状与挑战，包括政策法规的逐步完善、技术路径与模式选择的探索，以及市场机制与国际合作的推进情况。阐述了区块链技术、数字签名与时间戳等相关技术在金融数据确权授权中的应用。通过对金融数据生命周期、数据类型与安全分级、确权和授权方式的分析，构建一套金融数据确权授权模式。通过国内外金融数据确权授权的案例分析，展示了不同情境下的实践应用与经验借鉴。报告旨在为相关领域的理论研究与实践操作提供参考。1一、内涵概述（一）定义数据确权是指数据主体给予数据资源的持有者、使用者、加工者、产品经营者这类数据财产权主体使用数据的许可的过程。数据确权授权是指数据主体许可数据财产权主体使用和处理其数据。数据权利可分为人格权和财产权两类：1.数据人格权数据人格权是指民事主体对数据享有的与人格利益相关的基本权利。对于自然人而言，数据人格权包括《中华人民共和国民法典》《中华人民共和国个人信息保护法》（以下简称“《个保法》”）保护的个人隐私权、肖像权、知情决定权、查询权、更正权、删除权等1；对于企业法人而数据人格权包括名誉权、名称权以及商业秘密2等。2.数据财产权数据的财产权是指权利主体对数据享有的占有、使用、收益、处分的权利。以数据用益权为基础性权利，《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（以下简称“数据二十条”）将数据财产权划分为数《中华人民共和国个人信息保护法》第四十四条：个人对其个人信息的处理享有知情权、决定权，有权限制或者拒绝他人对其个人信息进行处理；法律、行政法规另有规定的除外。第四人信息处理者查阅、复制其个人信息。《民法典》第九百九十条人格权是民事主《中华人民共和国反不正当竞争法》第九条：本法所称的商业秘密，是指不为公众所知悉、具有商业价值并经权利人采取相应保密措施的技术信息、经2据资源持有权、数据使用加工权和数据产品经营权。（三）数据授权的主体数据授权的主体是指数据所描述信息涉及的对象，通常包括个人以及法人主体，它们作为数据的原始提供者，拥有对外授权的权利。根据《个保法》的要求3，数据授权内容应包括以下四项）：1.授权对象授权对象为数据财产权主体，即享有数据资源持有权、数据使用加工权和数据产品经营权的主体。根据具体场景和授权路径，数据财产权主体应具备相应的数据处理能力，承担数据处理责任。2.处理目的数据处理目的是指数据处理结果的特定用途以及具体的应用场景，例如信用评估、风险控制、市场营销等。数据处理方式是指将原始数据资源转化为有经济价值的数据产品或数据资产的方式，包括收集、清洗、分类、分析、存储、使用、加工、传输、提供、公开、删除等环节4。数据主体还应当就是否允许数据财产权主体进一步转让、共《个保法》第十七条：个人信息处理者在处理个人信息前，应当以显著方式、清晰易懂的语言真实、准《个保法》第四条：个人信息是以电子或者其他方式记录的与已识别或者可识别的自然人有关的各种信3享、披露数据进行额外授权。4.数据范围数据主体授权的数据包括各类个人信息5以及去标识化的个人信息6，具体范围可以通过元数据描述，并应限于实现处理目的的最小范围。对于经处理后不再关联数据人格权的数据，例如匿名化数据7，在后续授权和流转过程中一般不需要征求数据主体额外同意；对于能关联到数据主体身份的数据，例如经处理后未切断与数据主体的一一映射关系的隐私计算结果，在后续流转过程中仍需严格遵循授权规则。数据主体在进行授权时，需要明确界定授权内容四要素，若任一要素出现变更，数据财产权主体都需要重新获得数据主体的授权。（五）数据确权授权的路径数据确权授权路径包括以下几种：1.数据主体直接授权指在“告知－同意”的核心处理规则下，数据主体根据数据处理者告知的内容，直接向数据处理者授权的模式。2.数据主体携带权数据主体通过主动行使携带权的方式向特定的个人信息处理者提供授权8。《个保法》第四条：个人信息是以电子或者其他方式记录的与已识别或者可识别的自然人有关的各种信料、身份信息、生物信息、网络身份表示信息、个人健康生理信息、个人教育工作信息、个人财产信息、《个保法》第四十五条：个人请求将个人信息转移至其指定的个人信息处理者，符合国家网信部门规定43.数据处理者委托根据《个保法》第二十一条，数据处理者可委托第三方处理数据，第三方作为受托人依据与委托人之间订立的委托合同，间接获得数据主体的授权。94.法定授权数据处理者在特定的场景下，向数据主体履行告知义务后获得数据的法定授权。105.其他间接授权方式如果数据主体给予数据财产权主体充分的授权（例如允许数据财产权主体转委托和转授权等），即授权内容四要素未变更的前提下，其他第三方也可以通过数据财产权主体转委托和转授权等方式间接获得数据主体的授权。数据确权和授权的核心是要反映数据主体真实的意思表示，即数据主体在明确理解其权利和义务的基础上，通过合法且有效的认证方式作出授权的意思表示。在目前的实践场景中，数据主体可以通过APP、HTML、PC端等电子化途径查看数据信息协议。在签署协议时，数据主体、数据被授权主体可通过CA证书或其他合法有效的电《个保法》第二十一条：个人信息处理者委托处理个人信息的，应当与受托人约定委托处理的目的、期限、处理方式、个人信息的种类、保护措施以及双方的权利和义务等，并对受托人的个人信行监督。受托人应当按照约定处理个人信息，不得超出约定的处理目的、处理方式等处理个合同不生效、无效、被撤销或者终止的，受托人应当将个人信息返还个人信息处理者或者予《个保法》第十三条：符合下列情形之一的，个人信息处理者方可处理个人信息：公共利益实施新闻报道、舆论监督等行为，在合理的范围内处理个人自行公开或者其他已经合法公开的个人信息七）法律、行政法规规定的其他情形。依照本法其他有关规定，处理个人信息应当取得个人同意，但是有前款第二项至第七项规定5子实名认证，并使用人脸识别、短信验证码、签署密码等意愿真实性验证方法完成协议的签署或作出授权的意思表示。11为了进一步保障数据流转过程的透明性和可追溯性，区块链、智能合约、可信时间戳等技术也可以对数据操作行为进行追踪和记录，确认流转中数据的权利关系状态，确保数据确权和授权环节的真实、完备和有效。数据确权授权，是数据流转、交易、定价的逻辑前提。通过对数据人格权和财产权属性的分类，界定授权主体，明确数据授权的四要素，以及归纳数据确权授权的权利路径，来实现完整、可信、受控的确权、授权过程。以上内容基本厘清数据确权授权内涵，为本报告后续探讨金融数据确权授权的技术支撑和实现模式提供基础。6二、背景情况（一）研究背景在数字化浪潮的推动下，数据作为新时代的“石油”，其重要性日益凸显，已逐步从简单的信息记录上升为驱动经济社会发展的关键生产要素。数据蕴含着丰富的价值信息，通过挖掘、分析与应用，能够优化资源配置、指导决策制定、创新服务模式，进而推动产业升级和经济增长方式的根本性变革。企业、政府乃至整个社会都在积极拥抱数据经济，将数据作为核心资产加以管理和利用，以数据为驱动，加速数字化转型，开启智能化发展的新篇章。然而，数据的复杂性和敏感性特征，使得其确权与授权成为了一个极具挑战性的课题。一方面，金融数据的确权直接关系到数据主体的合法权益。个人隐私的泄露可能导致身份盗用、欺诈等风险，而企业商业秘密的泄露则可能引发不正当竞争，金融行业性数据的管理不善甚至可能危及国家安全。因此，建立一个明确、清晰的数据确权机制，是保护数据主体权益、维护市场秩序的重要前提。另一方面，金融数据的交易需求日益增长，推动了数据市场的形成与发展。然而，缺乏有效的确权授权机制，将阻碍数据的流通与交易，抑制数据价值的充分释放。因此，构建一个公平、透明、高效的数据确权授权体系，不仅是保障数据交易安全、促进数据流通的必然要求，也是推动金融数据市场健康发展、实现数据价值最大化的关键所在。7因此，金融数据确权授权的重要性与紧迫性不容忽视。我们需要在法律、技术、伦理等多个维度上共同努力，探索出一套适合我国国情的金融数据确权授权模式和技术方案，以应对日益复杂的金融数据管理和交易挑战。（二）研究目的明确金融数据在数字经济时代下的权属关系，构建一套科学合理、公正透明且高效可行的数据确权与授权机制。这一研究旨在解决金融数据在采集、存储、处理、分析和交易等各个环节中面临的权属不清、授权不明等问题，确保金融数据的合法合规使用，保障数据主体的权益，同时促进金融数据资源的有效流通和价值最大化。具体包括：明确权属关系：通过深入研究金融数据的法律属性和权属界定，明确数据所有权、使用权、收益权等权益的归属，为金融数据的合法交易和流通奠定坚实基础。确保数据主体能够自主控制其数据的使用和分享，同时满足金融机构等数据使用者对数据资源的合法需求。促进数据流通：通过构建高效的数据确权授权机制，降低数据交易的成本和风险，激发数据市场的活力，促进金融数据资源的自由流动和高效配置。保障数据安全：在确权授权过程中，强化数据的安全保护措施，确保金融数据在传输、存储和处理过程中的安全性和完整性，防止数据泄露和滥用。推动行业创新：为金融行业的数字化转型和创新发展提8供有力支持，通过优化数据资源配置，提升金融服务的质量和效率，推动金融行业的可持续发展。1.《可信数据空间发展行动计划（2024—2028年）》展行动计划（2024—2028年）》提出：（二）提高数据空间资源交互能力引导可信数据空间运营者提供数据标识、语义转换等技术服务，推动可信数据空间参与各方通过数据资源封装、数据资源目录维护等手段，实现数据产品和服务的统一发布、高效查询、跨主体互认。引导可信数据空间运营者加强协作，按照国家标准规范要求，统一目录标识、身份认证、接口要求，实现各类数据空间互联互通，促进跨空间身份互认、资源共享、服务共用。（三）强化可信数据空间价值共创能力面向共性应用场景，支持可信数据空间运营者部署应用开发环境，为参与各方开发数据产品和服务创造条件，积极支撑人工智能发展。指导可信数据空间运营者建立共建共治、责权清晰、公平透明的运营规则，探索构建数据价值评估模型，按照市场评价贡献、贡献决定报酬的原则分配收益。支持可信数据空间运营者与数据开发、数据经纪、数据托管、审计清算、合规审查等数据服务方开展合作，打造可信数据空间发展的良好生92.《数据安全技术基于个人请求的个人信息转移要求》（征求意见稿）处发布《数据安全技术基于个人请求的个人信息转移要求》（征求意见稿），将个人信息转移方式分为三种：完全以个人信息主体为中心的个人信息转移，个人信息接收方（转入方）积极主动模式的个人信息转移以及代理模式的个人信息转移。个人信息转移请求行使的基本流程主要包含请求发起、请求验证、请求处理、个人信息导出以及转移的个人信息导入五个步骤，如图1：3.《银行保险机构数据安全管理办法》保险机构数据安全管理办法》，其中以下条款涉及数据确权授权：第二十四条（数据收集）银行保险机构收集数据应当坚持“合法、正当、必要、诚信”原则，明确数据收集和处理的目的、方式、范围、规则，保障收集过程的数据安全性、数据来源可追溯。银行保来源：《数据安全技术基于个人请求的个人信息转险机构不得超出数据主体同意的范围向其收集数据，法律、行政法规另有规定的除外。第二十九条（数据共享及集团内部共享）银行保险机构应当对数据共享使用进行集中安全管控，明确企业级数据共享策略，评估数据共享使用的必要性、合规性、安全性及伦理道德规范的符合度。银行保险机构应当建立银行母行、保险集团或者母公司与其子行、子公司数据安全隔离的“防火墙”，并对共享数据采取有效保护措施。银行保险机构与其母行、集团，或者其子行、子公司共享敏感级及以上数据，应当获得数据主体的授权同意，法律、行政法规另有规定的除外。不得以数据主体拒绝同意共享敏感数据而终止或者拒绝单家子行、子公司对其提供金融服务，所共享数据属于提供产品或者服务所必需的除外。第三十三条（数据转移）银行保险机构因兼并、重组、破产等需要转移数据，应当明确数据转移内容，通过协议、承诺等方式约定数据接收方全面承接对应数据的安全保护义务，通过公告等方式告知数据主体。数据转移应当采用安全可靠方式进行，并确保转移过程可追溯。第五十四条（处理原则）银行保险机构处理个人信息应当按照“明确告知、授权同意”的原则实施，法律、行政法规另有规定的除外，并在信息系统中实现相关功能控制。第五十六条（告知义务）银行保险机构处理个人信息前，应当真实、准确、完整地向个人告知其个人信息的处理目的、处理方式、处理的个人信息种类、保存期限，个人行使其信息权利的申请受理和处理程序，以及法律法规规定应当告知的其他事项。银行保险机构应当制定个人信息处理规则，个人信息处理规则应当公开展示、易于访问、内容明确、清晰易懂。4.《个人征信电子授权安全技术指南》2024年1月，中国人民银行发布《个人征信电子授权安全技术指南》，个人征信电子授权机制作用是由个人通过金融业务终端以电子签名的方式对本人电子征信进行授权，允许金融业务系统查询其个人征信信息。为确保个人征信电子授权的真实性、完整性、不可否认性，对线上有效鉴别个人身份、申请和签发数字证书、签署有效征信授权电子协议等过程进行存证，个人征信电子授权机制如图2所示：5.《金融机构客户尽职调查和客户身份资料及交易记录保存管理办法》2022年1月，中国人民银行、中国银行保险监督管理委员会、中国证券监督管理委员会联合发布〔2022〕第1号令《金融机构客户尽职调查和客户身份资料及交易记录保存管理办法》。其中：第二十四条金融机构应当通过来源可靠、独立的证明材料数据或者信息核实客户身份，包括以下一种或者几种方（一）通过公安、市场监督管理、民政、税务、移民管理等部门或者其他政府公开渠道获取的信息核实客户身份；（二）通过外国政府机构、国际组织等官方认证的信息核实客户身份；（三）客户补充其他身份资料或者证明材料；（四）中国人民银行认可的其他信息来源。银行履行客户尽职调查义务时，按照法律、行政法规、部门规章的规定需核实相关自然人的第二代居民身份证的，应当通过中国人民银行建立的联网核查公民身份信息系统进行核查。三、现状与挑战（一）发展现状1.技术路径技术在金融数据确权中扮演着重要角色。区块链、智能合约、证书/签名等技术提供了新的数据确权途径，使得数据流转与交易的可信技术空间得以构建。区块链的不可篡改性和去中心化特性使其成为金融数据确权的一个理想选择。例如，区块链可以用于记录金融交易，确保数据的完整性和所有权的透明性。智能合约可以自动执行合同条款，当交易满足预设条件时，合约会自动触发资金转移或其他行动，从而减少欺诈风险并提高效率。2.模式选择整体确权模式与进程确权模式是两种主要的确权模式。整体确权模式倾向于概括性的权利确认，而进程确权模式则侧重于数据生命周期中的阶段性权利确认。随着技术的发展，两种模式正逐步融合，以适应数据的即时性和变动性。例如，清华大学发布的新一代数据确权与交易关键技术，通过结合现代密码技术和不可更改的数据库技术，实现了数据的权属声明、交易的可追溯性、数据的无争议送达等功能，解决了数据确权、数据交易效率以及交易安全等难题。数据要素市场正在形成以市场为主导的机制，包括数据交易平台的建设与运营、数据产品的标准化、数据服务产业的发展等。中国正积极参与国际规则的制定，推动数据要素市场的标准国际化，提升全球数据要素市场的话语权。例如，上海数据交易所、北京国际大数据交易所等，正在积极探索数据资产的权属界定以及流通交易规则，为数据的买卖双方提供一个安全、可靠的交易环境。这些机构的建立能够规范数据交易行为，提高数据交易效率，保障数据交易安全。国家发展和改革委员会推动数据分类分级确权授权机制的构管沙盒”通过在一定时间和有限范围内测试新金融产品和模式，推动了金融科技的应用效果试验和监管理念的创新。此外，产权智库提出数据要素赋能金融发展，提升“中国数”全球话语权，强调了数据要素在全球数字竞争中的重要性。4.国际合作国际合作在数据要素市场中也日益重要，通过跨境数据流动协议、数据隐私框架等，促进了数据要素的国际化流通与合作。例如，欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）为数据保护提供了高标准的合规框架，促进了国际数据交易的合作与信任。美国与欧盟之间的《隐私盾协议》也是国际合作中数据保护和跨境数据流动的典型框架。金融数据确权授权正在向着更加规范化、国际化的方向发展，以平衡数据的安全保护和自由流动，同时促进金融创新和经济发展。1.法律法规尚不完善尽管近年来财政部、工信部等部门相继出台了一系列关于数据资源会计处理、数据确权授权流程与技术规范的政策文件，为金融数据确权授权提供了初步的法律框架，但这些法规仍处于初步探索阶段，尚存在诸多空白和模糊地带。例如，数据产权的界定、数据交易的合法合规性、数据跨境流动的规则等关键问题仍缺乏明确的法律指引，导致金融机构在实践操作中面临较大的法律风险。2.技术实现难度高金融数据确权授权涉及复杂的技术体系，包括区块链、智能合约、数字签名、安全多方计算等多种先进技术，这些技术在金融数据确权授权中的实际应用仍面临诸多现实困难。例如，区块链技术虽然具有不可篡改性和去中心化特性，但在处理大规模数据时存在性能瓶颈；智能合约的自动化执行虽然提高了交易效率，但其法律效力和争议解决机制尚不成熟；安全多方计算等隐私保护技术在保证数据安全的同时，也增加了计算复杂性和资源消耗。3.数据标准化和互操作性不足金融数据确权授权涉及多个参与方和复杂的数据流通环节，需要建立统一的数据标准和互操作机制。当前金融数据标准化工作仍处于起步阶段，不同金融机构之间的数据格式、质量、安全标准存在差异，导致数据难以高效流通和共享。此外，不同技术平台之间的互操作性不足也限制了金融数据确权授权技术的广泛应用。4.隐私保护和合规性挑战金融数据确权授权过程中，如何平衡数据隐私保护与合规性要求是当前面临的重要挑战。金融机构需要确保数据的合法合规使用，避免泄露敏感信息和违反法律法规；同时，用户对于个人数据的隐私保护意识日益增强，要求金融机构在数据确权授权过程中加强隐私保护措施。如何在保障数据隐私的同时实现合规性要求，成为金融机构亟待解决的问题。5.跨行业、跨区域协作机制缺失金融数据确权授权涉及多个行业、多个区域的数据流通和共享，需要建立跨行业、跨区域的协作机制。当前金融数据确权授权的协作机制尚不完善，不同行业、不同区域之间的数据壁垒和利益冲突限制了数据的流通和共享，打破数据壁垒，建立跨行业、跨区域的协作机制，成为推动金融数据确权授权领域发展的关键所在。综上所述，金融数据产权或确权授权的演进趋势和现状表明，这一领域正处于快速发展期。政策的引导、技术的创新以及市场机制的完善，正在逐步形成一个更加成熟和规范的市场环境。同时，国际合作的加强也为金融数据产权的全球化发展提供了动力。然而，这一领域也面临着不少挑战，如数据的价值不确定性、非竞争性与非排他性特征，以及数据安全和隐私保护等问题。这些问题需要在实践中不断探索解决方案，以实现数据资源的合理分配和有效利用，需要政府、金融机构、技术提供商等多方共同努力，加强合作与创新，推动金融数据确权授权领域的健康发展。四、技术支撑（一）“数据来源可确认”技术1.可信远程验证可信远程验证技术基于可信平台模块（TrustedPlatformModule，TPM）的可信计算技术，验证参与数据处理的计算平台是否可信，其上的软硬件是否符合约定要求，并确保其上运行的应用程序和数据的安全性。通过严格的验证流程，有效防止假冒平台或存在安全漏洞的平台进行金融交易，确保交易环境的可信性和安全性。另外，还能提供灵活的配置和策略管理，能够适应不同金融机构的业务安全需求。可信远程验证技术可用于验证交易双方的平台身份和安全性，确保金融数据在传输和存储过程中的安全性和可信度。例如，在在线支付系统中，该技术可用于验证支付平台的可信性，防止假冒平台导致的资金损失。2.区块链区块链，是分布式网络、加密技术、智能合约等多种技术集成的新型数据库软件，具有多中心化、共识可信、不可篡改、可追溯等特性，主要用于解决数据流通过程中的信任和安全问题。14通过去中心化的分布式账本记录，可以确保数据的不可篡改性和透明性，追溯数据的来源和流向，从而确保数据的可信度。提供了去中心化的信任机制，降低了金融机构之间的信任成本。具有高透明度和高安全性，能够确保金融数据的真实性和完整性，同时兼具可扩展性和灵活性，能够适应不同金融应用的需求。在金融数据授权中，区块链技术可用于构建金融数据的可信共享平台。金融机构可以将数据以加密形式存储在区块链上，并根据授权策略进行访问和共享。这不仅可以确保数据的安全性和隐私性，还可以提高数据的利用效率和价值。3.分布式账本区块链通过分布式账本技术实现数据的不可篡改性。15每个节点都保存一份完整的账本，当有新的数据写入时，网络中的所有节点需要通过共识机制（如工作量证明PoW、权益证明PoS或实用拜占庭容错PBFT）来验证数据的合法性。一旦数据通过共识被确认并记录到区块中，该区块的哈希值会与前一区块的哈希值相连接，形成一个链式结构。这种设计使得任何对某一区块数据的篡改都会影响到整个链条，从成的新型数据库软件，具有多中心化、共识可信、不可篡改、可追溯等特性而被网络中的其他节点识别和拒绝。此外，区块链的去中心化特性确保了没有单一实体可以独立控制数据的修改，从而增强了系统的安全性和抗篡改性。分布式账本技术不依赖于中心化的控制机构，而是通过网络中的多个节点共同维护一个相同的账本副本。这种去中心化的结构消除了单点故障的风险，确保了系统的稳定性和数据的可靠性；分布式账本中的数据变更需要网络中的多数节点达成共识后才能被记录。这种共识机制确保了数据的不可篡改性，因为任何试图篡改数据的尝试都需要同时改变网络中大多数节点的数据，这在实际操作中几乎是不可能的。通过上述机制，所有数据确权授权的操作都将在分布式账本上形成不可篡改的数据记录，为数据的安全流通提供了坚实的基础。区块链的分布式账本技术大幅提高了数据管理的透明度和可信度。由于区块链上的数据不可篡改，所有数据操作都公开透明，减少了对中介的依赖，降低了数据被恶意篡改的风险。这种技术不仅提高了数据安全性，还简化了审计流程，有助于提高金融机构的运营效率和合规性。在金融数据确权授权中，分布式账本技术可用于记录数据所有权的变更、数据授权的历史记录等信息。每一次数据操作都会被完整地记录在区块链中，从而实现透明、可追溯的确权与授权管理。特别是在跨机构的数据共享场景中，区块链能够确保每次数据变动都被清晰地记录，防止数据篡改或丢失。4.智能合约智能合约是一种自执行的代码，部署在区块链上。当预设条件满足时，智能合约会自动执行相应的操作。智能合约中的代码和数据被记录在区块链中，因此具有不可篡改性和自动化执行的特点。智能合约可以用来自动化处理复杂的授权流程，例如，当需要在两个金融机构之间共享客户数据时，智能合约可以根据预设条件（如授权条款、数据请求者身份等）自动判断并执行数据授权操作，而无需人工干预。智能合约在数据确权授权过程中通过自动化执行预设a.设定初始条件在智能合约中定义确权授权的初始条件。如数据拥有者的信息、授权接受者的信息、数据的详细描述及哈希值、授权的范围和时间期限等。b.数字签名与认证使用公钥基础设施（PKI）进行数字签名，确保数据拥有者和授权接受者的身份验证。智能合约会在接收到双方的签名后，自动验证其真实性。c.条件触发智能合约包含预设的条件触发机制。例如，当授权接受者提出请求时，合约会自动检查请求是否符合授权条款。如果符合，合约将触发相应的操作。d.记录与更新一旦智能合约验证并授权成功，合约会自动将相关交易记录在区块链上。包括数据确权的时间戳、授权细节和交易哈希值。所有记录都具有不可篡改性。e.执行权限管理智能合约自动管理数据访问权限。授权接受者在合约规定的范围内访问或使用数据，超出范围的请求将被自动拒绝。合约还可以设定权限的时间限制，确保在授权期限到期后，访问权限自动撤销。f.审计与合规智能合约可以自动生成审计日志，记录每次数据访问和操作，确保数据使用的透明性和合规性。这些日志也是不可篡改的，便于后期审计和追溯。h.支付与激励机制在某些情况下，数据授权可能涉及支付。智能合约可以自动处理支付过程，确保在授权条件满足时，资金在各方之间自动结算，保证交易的透明和可信。智能合约的自动化执行特性显著降低了金融机构在数据授权过程中的人工成本和时间成本。通过预先设定的条款和条件，智能合约能够确保每一次授权操作都严格按照合规要求执行，减少了人为干预带来的不确定性和合规风险。此外，智能合约还提供了一个透明的操作记录，方便事后审计和追溯。在金融数据授权过程中，智能合约可以有效地减少人为干预，提高授权流程的效率。例如，金融机构可以通过智能合约设定自动化的授权规则，在符合条件时自动授权数据的访问或共享，确保合约条款得到严格执行，降低人工操作中的错误或合规风险。5.非同质化代币（NFT）非同质化代币（Non-FungibleToken，NFT）指的是一类在区块链上的数字资产通证，是一种可在区块链上记录和处理多维、复杂属性的数据对象，其核心特点是唯一性和不可篡改性。每个NFT都有独特的标识符与不同属性，这使得它非常适合用于数据确权。在数据确权过程中，数据可以铸造成NFT进行确权，一个NFT代表某一特定的数据资产。数据的所有权、使用权以及交易记录等都可以通过NFT区块链永久地记录下来，确保数据在流通过程中所有权清晰明确且无法篡改。NFT技术结合智能合约的功能，使得数据的授权过程能够自动完成。智能合约可以预设规则，定义数据的使用权限、授权期限等细节，并在授权条件达成时自动执行交易。这种机制不仅简化了数据确权和授权的流程，还提供了一种去中心化的方案，避免依赖第三方机构，大幅降低了中NFT技术基于区块链的唯一性和不可篡改性，为数据确权提供安全可靠的解决方案，将数据的所有权、使用权和交易记录永久存储在区块链上，确保产权透明且可追溯。在数据授权中，NFT与智能合约结合，实现自动化的授权管理，减少人工干预，确保数据使用权限可以按照预定条件严格执行。通过这种去中心化的机制，数据交易和授权行为更加高效、透明，并且无需依赖第三方中介。这种技术还特别适用于跨平台或跨机构的数据共享，确保数据在流通过程中的安全性与合规性。同时，NFT的不可篡改记录使得每次授权和交易行为都能够被清晰追踪，极大地提升了数据在不同场景下的使用信任度和安全性。首先，在数据交易市场中，NFT可以作为数据资产的所有权证明，为买卖双方提供一个可信的确权方式，确保数据的合法来源和权属清晰。例如，企业可以将数据资产铸造为NFT并进行NFT交易，买家可以通过区块链验证数据的所有权、来源及使用历史，从而保证数据的合法性。其次，NFT还可以用于数据授权管理，企业或个人可以通过智能合约，授予特定用户在限定时间、限定权限内使用某些数据的权利，并在授权期间内进行追踪和监控，防止未经授权的使用行为。此外，NFT还可以应用于跨平台或跨国界的数据流通场景，例如，在金融、医疗或科研领域，数据常常需要在多个机构之间共享，NFT技术能够确保数据的安全流通，并确保所有参与方在数据授权过程中都有透明的记录和信任保障。6.加密算法加密算法使用复杂的数学函数对数据进行加密，通过将明文数据转换为密文来保护数据安全，使其在未经授权的情况下难以理解。使得未经授权的人员无法读取或篡改数据。加密算法的核心思想在于确保数据的机密性、完整性和真实性。加密技术在数据的存储、传输和使用过程中提供机密性保护，确保只有授权实体能够访问和解读数据。下面是加密算法保护数据安全的几种方式：a.机密性（Confidentiality）加密算法将明文转换为密文，使得数据在传输或存储过程中即使被截获，也无法被非授权方解读。1）对称加密（SymmetricEncryption）算法：如SM1，SM4，AES，DES等。工作原理：使用相同的密钥进行加密和解密。优点：速度快，适合大数据量的加密。2）非对称加密（AsymmetricEncryption）算法：如SM2，RSA，ECC等。工作原理：使用一对公钥和私钥进行加密和解密。公钥加密，私钥解密。优点：密钥分发更安全，适合加密小数据块。b.完整性（Integrity）加密算法确保数据在传输或存储过程中未被篡改。常用的方法包括哈希函数和消息认证码（MAC）。1）哈希函数算法：如SM3，SHA-256，SHA-3等。工作原理：将任意长度的数据映射为固定长度的哈希值，原始数据的任何变化都会导致哈希值的巨大变化。2）消息认证码（MAC）算法：如HMAC（基于哈希的消息认证码）。工作原理：使用密钥与消息一起生成哈希值，确保数据的完整性和真实性。c.真实性（Authenticity）通过数字签名来验证数据的来源和真实性。算法：如SM2，DSA，ECDSA等。工作原理：使用私钥对数据或其哈希值进行签名，接收方用发送方的公钥验证签名。优点：确保数据来源的真实性和不可否认性。加密算法提供了强有力的数据保护手段，通过确保数据在不同阶段的机密性，降低了数据泄露的风险。它为金融数据的安全传输和存储提供了重要的技术支持，是实现数据确权和授权过程中数据保护的关键手段。在金融数据保护中，加密算法可用于保护敏感数据，如客户个人信息、交易记录等。通过加密，数据在传输和存储过程中即使被截获，也无法被破解和读取，有效防止数据泄露和未经授权的访问。7.数字签名数字签名技术通过非对称加密算法（如RSA、ECDSA）来验证数据的完整性和真实性。具体而言，发送方使用自己的私钥对数据进行哈希处理，生成一个唯一的数字签名。接收方则使用发送方的公钥解密该签名，并将解密后的哈希值与接收到的数据进行比对。如果哈希值一致，则证明数据在传输过程中没有被篡改，且发送方的身份得到验证。数字签名不仅可以防止数据被篡改，还能确保数据来源的真实性。数字签名技术能够验证数据完整性是因为它依赖于密码学中的哈希函数和公钥/私钥加密技术。这些技术共同作用，确保数据在传输过程中没有被篡改，并确认数据的来源。具体过程如下：a.哈希函数的特性哈希函数具有以下重要特性，使其在验证数据完整性方面非常有效：确定性：相同的输入总是产生相同的输出。唯一性：不同的输入几乎总是产生不同的输出。抗篡改：对输入数据的任何微小修改都会显著改变输出b.私钥加密确保签名唯一当数据所有者用其私钥对哈希值进行加密时，生成的数字签名是唯一的。因为只有拥有私钥的人才能生成该签名，这保证了签名的真实性和数据的不可抵赖性。c.公钥解密验证签名真实性接收者使用数据所有者的公钥解密数字签名，得到原始的哈希值。这一步验证了签名确实由数据所有者生成，因为只有对应的私钥才能生成能够被公钥解密的签名。d.哈希值比较验证数据完整性接收者对收到的原始数据重新生成哈希值，然后将其与解密得到的哈希值进行比较。如果两个哈希值相同，说明数据在传输过程中没有被篡改；如果不同，说明数据可能被篡改或损坏。数字签名技术显著增强了数据传输的安全性和可信性。通过验证数据的完整性和来源，数字签名可以防止数据被篡改或伪造，从而确保数据在传输和存储过程中保持一致。这一技术不仅提升了数据交换的安全性，还具备法律效力，可作为电子合同或数字文件的有效证据。数字签名可以用来验证数据在传输过程中的完整性。特别是在涉及敏感数据的金融交易或跨系统数据传输中，数字签名能够防止中间人攻击，确保数据在传输过程中的安全性和真实性。8.时间戳时间戳技术用于精确记录数据操作的时间，通过可信的时间源（如NTP服务器或区块链共识时间）确保时间的准确性和不可篡改性。时间戳通常与数据的哈希值绑定，形成一个唯一的标识，用于记录特定操作的时间点。时间戳在区块链中尤为重要，因为它不仅标记了每一笔交易的发生时间，还保证了所有交易的时间顺序，从而防止“双花”攻击或其他时间相关的篡改行为。在数据确权授权过程中，记录数据操作的时间戳是确保数据操作的时间性和顺序性的重要手段。时间戳提供了一个不可篡改的记录，用于确定某个操作在何时发生。在任意数据操作发生时，系统可以通过国家标准时间服务器自动获取当前的可信时间戳，并将生成的时间戳与数据操作一起记录并持久化存储，确保每次操作的时间都被记录下来，以便后续查询和验证。为了保证时间戳不被篡改，可以利用区块链的不可篡改性，将数据操作记录在区块链上，确保其时间戳和顺序性。时间戳技术极大地增强了数据操作的可追溯性和防篡改性。它为每一笔数据操作提供了明确的时间证据，确保数据的时效性和真实性，从而满足合规审计的需求。通过防止时间篡改，时间戳技术也增强了系统的整体安全性，有助于金融机构在复杂的业务环境中保持高水平的操作透明度和可靠性。时间戳技术广泛应用于需要严格时间序列管理的金融场景，如交易记录、合同签署、数据授权等。通过时间戳，金融机构可以确保所有数据操作都有明确的时间记录，方便事后审计和责任追溯。CA证书是一种数字证书，由认证机构服务者签发，是数字签名的技术基础保障，也是网上实体身份的证明。它可以证明某一实体的身份及其公钥的合法性，证明该实体与公钥二者之间的匹配关系。证书是公钥的载体，证书上的公钥与实体身份相绑定。CA证书通过数字签名和加密技术，提供了高强度的身份认证和数据加密功能，确保了金融交易的安全性和可信度。同时，该技术还具有便捷性和兼容性，能够支持多种设备和操作系统，适应不同金融机构的需求。CA证书可用于验证交易双方的身份信息，确保交易的真实性和合法性。例如，在在线支付系统中，用户需要提交CA证书以验证其身份，从而确保支付过程的安全性。此外，CA证书还可用于保护金融数据的传输和存储安全，防止数据泄露和篡改。（二）“数据可用不可见”技术1.隐私集合求交隐私集合求交是一种在多个数据集合之间找到共同元素的技术，而不需要直接访问原始数据。这种技术可以应用于多个领域，如推荐系统、异常检测等，实现数据的“可用不可见”。隐私集合求交技术提供了高效且安全的数据交集计算方法，能够保护数据持有者的隐私和数据安全。同时还具有可扩展性和灵活性，能够适应不同规模和类型的数据集合。隐私集合求交技术可用于验证金融数据的真实性和合法性。例如，在金融机构之间共享客户数据时，可以使用隐私集合求交技术来验证客户数据的真实性和一致性，同时保护客户的隐私和数据安全。2.安全多方计算安全多方计算，是指在一个分布式网络中，多个参与实体各自持有秘密数据，各方希望以这些数据为输入共同完成对某函数的计算，而要求每个参与实体除计算结果、预期可公开的信息外均不能得到其他参与实体的任何输入信息。主要研究针对无可信第三方情况下，安全地进行多方协同的计算问题。16安全多方计算技术能够在数据共享和分析过程中保护原始数据的隐私性，同时确保计算结果的准确性和可靠性，能够在不泄露敏感数据的情况下实现多方协作和数据整合。安全多方计算技术可应用于联合信用评估、联合营销等。例如，多家金融机构可以使用安全多方计算技术共同计算客户的综合信用评分，以提供更准确的信用评估和贷款审批服务。匿踪查询是一种在保护查询者隐私的同时，获取查询结果的技术。这种技术可以应用于数据库查询、搜索引擎等领域，实现数据的“可用不可见”。匿踪查询技术能够保护用户的查询隐私，防止用户查询意图被泄露给数据库管理员或其他恶意用户。它适用于敏感信息查询、隐私保护检索等场景，能够在不暴露用户查询意图的情况下实现数据的精确检索。匿踪查询技术可应用于敏感信息查询、隐私保护检索等。例如，保险机构可以使用匿踪查询技术保护患者隐私，同时实现病历数据的精确检索和分析。4.同态加密同态加密是一种特殊的加密算法，它允许对加密后的数据进行特定的运算操作，得到的结果在解密后与对明文进行相同运算操作的结果相同。同态加密隐私保护技术允许对加密数据进行计算，无需解密，保护数据隐私，支持多种计算类型，降低数据泄露风险，满足合规性要求，促进多方协作与创新。尽管存在计算密集和占用空间大的挑战，但其在数据隐私保护领域具有广泛应用前景。同态加密技术可应用于金融交易验证、数据聚合分析等。例如，金融机构可以使用同态加密技术，在不泄露客户具体信息的前提下，对客户的财务状况进行评估，确保交易的安全性和合规性。5.联邦学习联邦学习，是指一种多个参与方在保证各自原始私有数据不出数据方定义的可信域的前提下，以保护隐私数据的方式交换中间计算结果，从而协作完成某项机器学习任务的模联邦学习通过模型训练的方式，使得模型能够在不直接传输原始数据的情况下，在多个数据源之间进行学习和共享。允许多方在不共享原始数据的情况下协同训练模型，降低了数据泄露风险，同时支持大规模分布式训练，提高了数据利用效率和模型性能，具有很强的灵活性和高效性。但是，联邦学习过程中存在一定的信息熵泄露，需要在可容忍的情况下使用。联邦学习技术可应用于跨机构联合建模、个性化推荐等。例如，银行和电商平台可以通过联邦学习技术共同训练一个反欺诈模型，以利用双方的数据优势提高模型的效果和准确性，更准确地评估客户的信用风险，同时确保数据隐私和安全。6.机密计算机密计算利用硬件隔离和可信度量机制，如可信执行环境（TEE）18，通过在硬件层面上创建一个安全的区域，使得数据在处理时保持加密状态，只有授权的应用程序才能在这些安全区域内访问和处理数据，确保数据在处理过程中的安全性和隐私性，防止未经授权的访问和篡改。保安全敏感应用相关数据和代码的机密性、完整性、真实性和不可否认性目标构建的一种软提供硬件级别的安全隔离，确保敏感数据在计算过程中不被泄露。通过构建可信执行环境，机密计算能够在不暴露原始数据的前提下进行数据分析和处理，有效保障数据隐私，同时支持多方协作与数据共享。机密计算技术可以用于保护金融数据在计算和传输过程中的安全，特别是在多用户系统（如云计算和虚拟化环境）中，有效防御潜在的内外部攻击。在金融行业的联合风控、数据合作、云计算服务等领域，确保敏感数据在处理和存储时得到充分的保护。（三）“数据可算不可识”技术1.受控匿名化受控匿名化通过将数据中的敏感信息进行脱敏处理，限制在受控环境中，切断其与外部信息的关联，使得数据无法被直接关联到个人身份，从而达到数据匿名化效果。同时，这些数据仍然可以用于分析和利用，从而实现“数据可算不可识”。受控匿名化技术能够在保护个人隐私的同时，确保数据的可计算性和统计价值。通过精细的数据处理手段，该技术能够部分隐藏或替换数据中的个人信息，使得数据在无法追溯至具体个人的同时，仍然保持其原有的统计和分析价值。在金融领域，受控匿名化技术具有广泛的应用场景。例如，在处理交易记录时，该技术可以隐藏交易双方的敏感信息，同时保留交易金额、交易时间等关键数据，以供金融分析和风险控制使用。在客户行为数据分析中，受控匿名化技术通过隐藏客户个人身份，确保客户隐私得到保护，同时提取出客户的行为特征和偏好，提供更加精准的客户画像和营销策略。2.混淆技术混淆技术是一种将数据中的敏感信息进行替换、扰动或扰乱的技术，使得数据在处理过程中无法被识别或还原为原始数据。混淆技术可以应用于数据脱敏、数据脱密等场景，还能在一定程度上抵御逆向工程和恶意攻击，为数据的安全使用提供有力保障。但是混淆技术需要与受控环境结合，因为在开放空间中，只基于混淆技术处理的数据依然有可能通过高维关联，识别出某些个体。在金融领域，混淆技术可用于保护支付逻辑、交易验证算法等敏感信息，防止恶意攻击者篡改交易数据或绕过安全验证。在软件开发中，混淆技术可用于保护代码的知识产权，防止代码被反编译和逆向工程。差分隐私是一种通过添加随机噪声来保护个人隐私的技术，通过在数据集中引入随机噪声，确保单个数据点的隐私不被泄露，同时保持数据集的统计特性。其核心思想是，即使数据被公开或分析，也无法准确还原出任何特定个体的信息，从而实现“数据可算不可识”。差分隐私技术提供了一种形式化的隐私保护方法，使得在数据共享和分析时可以量化隐私风险，并采取相应的措施来保护个人隐私。差分隐私技术提供了严格的数学证明和量化分析隐私泄露风险的能力，为隐私保护提供了有力保障。差分隐私技术在金融领域，可用于保护用户交易记录等敏感信息，同时支持金融分析和风险控制等业务需求。在保险业务中，可用于保护被保险人的隐私数据，促进多个机构之间的数据共享和合作。1.访问控制访问控制通过定义用户角色和权限，控制用户对数据的访问权利。基于角色的访问控制（RBAC）根据用户的角色分配权限，基于属性的访问控制（ABAC）则基于用户属性、资源和环境条件来决定访问权限。通过精细的权限设置，确保只有符合条件的用户才能访问特定数据。通过访问控制实现数据权限的细颗粒度管理主要依赖于细粒度访问控制模型，这些模型能够对资源访问进行更精基于角色的访问控制（RBAC）：定义不同的角色，并为每个角色分配一组权限。用户通过角色继承权限。基于属性的访问控制（ABAC允许根据用户的属性（如角色、部门、职称等）和环境的属性（如时间、地点等）来定义访问控制策略。时态访问控制（TAC）：考虑时间因素，允许根据时间条件来授予或拒绝访问权限。Role-BasedTrustManagement(RTM)：基于角色的信任管理，考虑用户的信任等级，动态调整访问权限。访问控制技术确保了数据访问的合规性和安全性。通过细粒度的权限管理，访问控制可以有效降低数据泄露风险，保护敏感数据不被非法访问和使用。它有助于金融机构在复杂的业务环境中，实现对数据访问的精确控制和管理。在金融机构中，访问控制用于管理内部员工和合作方的权限。通过细粒度的权限设置，可以限制敏感数据的访问权限，防止数据被未经授权的用户访问或滥用。这对于保护客户数据和企业机密信息至关重要。2.可信密态计算可信密态计算将密态数据、数据血缘和权限管理组合成数据密态胶囊，使得密态数据在离开数据提供者的物理区域后，仍然被有效地管控。数据密态胶囊内的授权规则是被强制验证的，外界既无法篡改该规则，也无法绕开该规则使用密态数据。可信密态计算技术能够在保护数据隐私的同时，实现数据的高效计算和使用。通过将数据以密态形式进行计算、存储和流转，可信密态计算确保了数据持有权的有效保障和使用权的出域可控。同时，它不受制于带宽瓶颈，性能可靠且成本低廉。可信密态计算技术能够确保敏感金融数据在加密状态下进行计算和处理，有效防止数据泄露和滥用。例如，在跨机构合作进行联合风控时，可信密态计算技术可以保护各方数据隐私，同时实现风险模型的共享和优化。在智能投顾和量化交易等领域，该技术也能确保算法在加密数据上运行，保护用户投资策略和交易行为的隐私。（五）“数据流通可追溯”技术1.数字水印数字水印技术通过在多模态数据中嵌入水印，通过提取水印来证明对数据的权属，或对数据进行追踪。在数据流通前，数字水印技术为数据生成可溯源唯一标识码和抗篡改指纹标识作为水印，将其以不可察觉的方式嵌入到多模态数据集中。在数据流通中，水印作为数据的版权信息进行数据权属登记。在数据流通后，数字水印技术用于证明对数据的权属。当发生数据权属问题时，数字水印技术从数据中提取水印信息，进行侵权检测，利用水印中的指纹信息进行数据篡改检测和定位，利用水印中的唯一标识码进行数据版权溯源，从而对数据纠纷进行定责，证明版权所属和侵权行为。同时，数据所有者可以根据水印获取数据授权者的使用情况和传播路径，避免授权者非法使用数据，从而保证了数据授权的安全性。根据水印的嵌入域的不同，水印可分为空间域水印和变换域水印。空间域水印通过直接修改载体数据的内容来嵌入。变换域水印对数据进行域变换，修改变换域的系数来嵌入。常用的域变换方法有离散余弦变换（DiscreteCosineTransform,DWT）、离散傅里叶变换（DiscreteFourierDecomposition,SVD）等，虽然域变换会带来额外的时间开销，并且实现起来更加复杂，但变换域水印相比空间域水印具有更好的不可见性和鲁棒性。根据水印嵌入数据范围的不同，可分为全局水印和局部水印。全局水印是在全体数据范围内嵌入。局部水印仅在部分数据中嵌入，嵌入区域以外的数据不会因水印嵌入而发生变化。全局水印具有嵌入容量大的优势，能够嵌入局部水印更多比特位的水印信息；不需要定位嵌入区域，运行效率相对更高。局部水印可以在多个区域嵌入，不同嵌入区域可以设置不同的嵌入参数；由于嵌入区域比较小，区域之间没有重叠，因此能够很好地抵抗攻击。根据嵌入参数设置方式的不同，可分为非自适应水印技术和自适应水印技术。在水印算法中，通常设置一个嵌入参数来控制水印嵌入的强度，将嵌入参数设置为一个凭经验得到的常数的水印技术被称为非自适应水印技术。相对地，自适应水印技术利用一个自适应调参模型，可根据载体数据的相关信息自适应地调整水印的嵌入参数。相比非自适应水印技术，自适应水印技术可以减小不同数据嵌入水印后不可见性的差异，并在此基础上提高水印的鲁棒性。根据在水印提取过程中是否需要原始载体数据的相关信息参与，可分为非盲水印和盲水印。非盲水印在提取时需要利用原始载体数据或水印的相关信息。盲水印不需要提供原始载体数据或水印的任何信息便可提取。一般地，尽管非盲水印提取的准确率高，但其应用受到方便性以及存储成本等的限制。数字水印技术具有强鲁棒性。面对数据在使用和流通过程的复杂应用场景，水印技术根据数据集载体的特征（如空间域特征、频域率特征）将水印嵌入在其不容易被破坏的区域。鲁棒性能够在数据被分享、复制或传播时保证水印持续存在，使得水印难以被删除或修改，并且保证水印的提取准确性，增加对数据完整性的保障，提高数据确权的安全性。数字水印技术具有不可感知性。嵌入水印不影响数据的使用和体验，为数据所有者提供了一种隐蔽的版权保护方式，增强数据确权的有效性。通过数字水印技术，数据的来源和使用可以被追踪和溯源，从而帮助确认数据的所有权。同时，数字水印技术具有抗篡改能力，确保数据在传输和存储过程中不被修改，从而维护数据的完整性。金融数据基于数字水印技术嵌入唯一的水印标识，可以清晰地标识数据资源的持有权，确保即使数据在不同平台间流通，其权力也能被明确识别。数字水印技术可用于追踪数据的使用情况和传播路径，防止数据滥用和非法传播。通过嵌入水印，金融机构可以追踪数据的使用方和使用情况，确保数据在授权范围内使用，防止未经授权的复制和分发，保护数据的版权和商业利益。当数据发生版权纠纷时，从数据中提取出的水印能够提供版权信息，来证明数据的所有权。2.数据追踪通过数据追踪技术，可确定数据源和数据流动路径，确保数据流的透明和一致性。常用的数据追踪技术包括日志记录、事务跟踪等。数据追踪技术能够记录数据在流通和使用过程中的每一个环节，确保数据的来源、流向和使用情况清晰可查。提高了数据的透明度和可追溯性，有助于发现和解决数据流通中的问题，如数据泄露、误用等。在金融领域，数据追踪技术被广泛应用于风险管理、合规性检查、交易审计等方面。例如，银行可以利用数据追踪技术监控和分析客户的交易行为，及时发现异常交易并采取措施防止金融欺诈。还可以利用该技术对内部员工的操作行为进行监控和审计，确保业务操作的合规性和安全性。可信审计技术基于对数据流通全过程的记录和监控，确保数据的来源、流向、处理和使用等环节清晰可查。通过收集、整合和分析数据流通中的关键信息，如数据生成时间、传输路径、处理方式和使用者身份等，构建一个完整的数据流通链条。当需要追溯数据时，审计人员可以依据这一链条，快速定位到数据的源头和流转路径，从而实现对数据流通的全面监控和追溯。可信审计技术在数据流通中提供了强有力的追溯保障。它能够全面、系统地审查数据资产，验证数据的真实性、完整性和合规性，确保数据在生成、传输、存储和处理过程中符合既定的安全标准和法律法规要求。可信审计技术还能够记录和分析数据操作的历史信息，实现对数据流动路径的全面追踪和监管。金融机构可以利用可信审计技术对交易数据进行实时监控和追溯，及时发现并防范内部欺诈、洗钱等违法行为，对业务操作进行合规性审查，确保金融机构遵守相关法律法规和监管要求。4.零知识证明零知识证明（ZKP）是一种加密技术，原理基于密码学中的数学算法，允许证明者向验证者证明某个陈述是真实的，而不泄露与该陈述相关的任何信息。在数据流通可追溯的场景中，ZKP通过建立安全的加密通道，确保数据在验证过程中的隐私性和安全性。验证者只能确认数据的真实性，而无法获取数据的具体内容，从而实现了数据流通的可追溯性，同时保护了数据的隐私。零知识证明技术使得敏感数据在验证过程中不会被泄露，验证者可以确信数据未被篡改，适用于大规模数据流通场景，降低了验证过程中的计算复杂度，提升了系统效率。零知识证明作为“数据流通可追溯”技术，在金融领域有着广泛的应用场景。例如，在银行贷款审批过程中，借款人可以使用零知识证明技术向银行证明自己具备足够的还款能力，而无需透露具体的收入或资产信息，既满足了银行的审核要求，又保护了借款人的个人隐私。在加密货币交易中，用户可以利用零知识证明技术验证交易的有效性，同时保护交易双方的隐私，避免敏感信息的泄露。五、实现模式（一）金融数据生命周期概述金融数据生命周期涵盖了从数据的生成、传输、存储、使用到最终销毁的全过程。在这个生命周期中，数据的安全、确权与授权是贯穿始终的核心问题。通过有效的安全管理和技术手段，可以确保数据在每个阶段都能够得到妥善保护，避免泄露、篡改或未授权使用。1.数据生成数据生成是金融数据生命周期的起点。它涉及金融机构通过各种渠道和机制获取、收集并产生原始数据。这个阶段不仅仅是数据的物理生成，还包括数据的初始质量控制和确权过程，以确保数据的合法性、准确性和可追溯性。（1）数据来源与生成机制金融数据的生成来源广泛，包括客户与金融机构之间的交互、内部业务系统的运行、外部市场数据的采集以及合作伙伴提供的数据。每一种数据来源都有其独特的生成机制，例如通过交易记录生成的客户数据、通过市场分析工具生成的市场数据等。金融机构需要针对不同的数据来源，设计和优化相应的数据生成机制，确保数据的生成过程高效且无缝衔接。可用技术：区块链技术：利用区块链的分布式账本和不可篡改的特性，可以将数据生成过程中的每个操作都记录在链上，从而确保所有生成的数据都具有透明的生成历史。这不仅提升了数据的可信度，还能在后续数据共享和使用时提供明确的溯源记录。数字签名技术：在数据生成阶段，通过数字签名技术，可以为每一条生成的数据附加一个唯一的签名，确保数据在生成后不能被篡改。同时，数字签名还可以验证数据的来源真实性，防止伪造数据的生成。（2）初始数据质量把控数据生成阶段的数据质量直接影响到后续的业务决策和数据应用效果。金融机构应建立一套严格的数据质量控制体系，从数据采集、输入到存储，每一步都要经过严格的校验和清洗，确保数据的完整性、一致性和准确性。可用技术：智能合约技术：智能合约可以预先设定数据质量的控制标准，自动执行数据的清洗、校验和过滤。通过自动化处理，减少了人工干预，降低了数据处理中的错误率。智能合约还能确保这些操作符合既定的规则和标准，一旦发现数据质量不符合要求，可以自动触发相应的修正或告警机制。区块链技术：在数据质量控制过程中，区块链技术可以记录每次数据操作的详细信息，形成一个不可篡改的审计链条。任何数据清洗、校验或修正操作都被记录在区块链上，确保所有数据操作都有据可查，提升了数据处理的透明度和可信度。在数据生成阶段，确立数据的所有权和使用权是确保数据合法使用的基础。金融机构应明确生成数据的归属，包括数据生成的责任主体、所有权以及使用权限。这不仅有助于后续的数据使用和共享，还能为数据纠纷的解决提供法律依可用技术：区块链技术：区块链可以用于记录数据所有权的变更和确权操作。通过分布式账本的特性，所有权变更记录可以在区块链上进行加密和存储，形成不可篡改的确权记录。每一次数据的确权操作都会被记录下来，确保确权过程的公正和透明，防止在跨机构或跨系统的数据共享中出现权属不清的问题。智能合约技术：在数据确权过程中，智能合约可以自动执行确权流程，并根据预设的条件判断数据所有权的归属。当达到一定条件时，智能合约会自动更新数据的所有权记录，避免人为干预带来的延误或错误，确保确权操作的准确性和及时性。2.数据传输数据传输是金融数据在不同系统、网络和机构之间流动的过程，是金融数据生命周期中的关键环节。数据在传输过程中容易受到窃取和篡改的威胁，因此需要采用先进的安全技术和隐私保护措施，确保数据的机密性、完整性和不可追踪性。（1）传输安全技术为了确保数据在传输过程中的安全性，金融机构必须采用一系列技术手段，包括数据加密（如AES、RSA等）、安全传输协议（如SSL/TLS）、虚拟专用网（VPN）等。这些技术可以有效防止数据在传输过程中被窃取或篡改。可用技术：加密技术：数据在传输过程中采用对称加密（如AES）或非对称加密（如RSA）技术，确保数据在传输过程中保持机密性。即使数据传输通道被攻破，未经授权的实体也无法读取加密数据，从而保障了数据的安全性。区块链技术：通过区块链记录数据传输的全过程，可以实现数据传输的透明性和不可篡改性。每一次数据传输都会在区块链上留下操作记录，确保传输过程中的所有操作都有据可查，防止数据被篡改。数字签名与时间戳技术：在数据传输过程中，利用数字签名验证数据的完整性，防止数据在传输过程中被篡改。同时，时间戳技术可以精确记录每一次数据传输的时间，确保数据传输的时间序列的准确性和不可篡改性。（2）去标识化和匿名化在数据传输过程中，为了进一步保护数据隐私，通常会使用去标识化和匿名化技术。通过这些技术，金融机构可以在数据传输前移除或替换掉个人身份信息，使得数据即使被截获也难以识别个人。可用技术：去标识化技术：通过对数据中的个人识别信息进行脱敏处理，移除或替换个人身份信息，确保在数据传输过程中即使数据被截获，也无法识别出具体个人。这可以有效保护个人隐私，防止数据泄露带来的风险。安全多方计算（MPC）技术：在多方协作的数据处理中，MPC技术可以实现数据的联合计算而无需共享原始数据，从而在保护各方数据隐私的同时，完成必要的数据分析和处理。此技术特别适用于跨机构的数据合作场景。数据存储是指金融数据在采集后，被安全地保存在不同类型的存储介质或平台上的过程。数据存储的核心目标是确保数据在其生命周期内的可用性、完整性和安全性。存储架构、备份策略和安全措施等在这一阶段尤为重要。（1）存储架构与技术选择金融机构应根据业务需求和数据特点选择合适的存储架构，如分布式存储、云存储或本地服务器存储等。在选择存储技术时，应综合考虑数据的读写频率、访问速度、存储容量和扩展性等因素。可用技术：区块链技术：在数据存储阶段，利用区块链的分布式账本技术可以确保数据的不可篡改性和高安全性。数据被分布式存储在多个节点上，即使部分节点遭到破坏，数据依然可以通过其他节点进行恢复，确保数据的完整性和可用性。对称加密技术，确保即使存储介质被非法获取，数据依然无法被解读，防止数据泄露（2）数据备份与恢复策略为了防止数据丢失，金融机构需要建立健全的数据备份与恢复策略。备份策略应包括全量备份、增量备份和差异备份等多种形式，以应对不同的灾难恢复场景。同时，还应定期进行备份数据的恢复测试，确保在实际发生数据丢失或损坏时，能够迅速、准确地恢复数据，保证业务的连续性。可用技术：区块链技术：通过区块链记录每一次备份操作的详细信息，包括时间戳和数字签名，确保备份数据的真实性和不可篡改性。这使得备份数据在恢复时具有高可信度和完整性，避免灾难恢复中的数据损失和篡改。智能合约技术：智能合约可以自动化执行备份和恢复的流程，确保备份操作按预定计划进行，并在灾难发生时快速执行数据恢复，保证业务的连续性（3）存储环境的安全保障数据存储环境的安全性是保护数据的关键。金融机构应采取物理和逻辑双重防护措施，防止未授权的访问和数据泄露。这包括数据加密、访问控制、定期安全扫描和日志审计等措施。此外，还应对存储环境的物理安全进行管理，如对机房的防火、防水、防盗等措施进行定期检查和维护。可用技术：基于角色的访问控制（RBAC）：通过定义用户角色和权限，确保只有经过授权的用户才能访问特定数据，防止未经授权的人员获取敏感数据。加密技术与日志审计系统：结合数据加密技术保护存储数据的机密性，同时通过日志审计系统记录所有访问操作，确保数据访问过程的透明性和可追溯性，进一步提升存储环境的安全保障。（4）存储期间的确权与授权考量在数据存储期间，确保数据的确权与授权管理至关重要。这不仅关系到数据的所有权确认，还涉及到数据在存储期间的访问控制和使用权限。金融机构需要明确数据的归属权，确保只有获得授权的用户才能访问和使用存储中的数据，防止数据被滥用或未经授权的访问。可用技术：区块链技术：区块链可以记录和验证数据在存储期间的所有权变更和授权操作。通过区块链的分布式账本，每一次所有权的转移或授权的授予都可以被精确记录，形成一个透明且不可篡改的确权和授权链条。这确保了存储期间的数据所有权清晰可见，并且在数据共享和跨机构合作中，权属问题可以得到有效管理。智能合约技术：智能合约可以用于自动管理存储期间的授权流程。智能合约可以预设访问和使用权限规则，当用户尝试访问存储中的数据时，智能合约会自动验证该用户的权限，并决定是否允许访问。这不仅提高了授权管理的效率，还减少了人为干预导致的安全风险。加密技术：为了确保数据在存储期间的安全性，数据可以进行加密存储。只有拥有正确解密密钥的授权用户才能解密并访问数据，从而确保数据即使在存储介质上被盗取，也无法被未经授权的用户解读。此外，密钥管理系统应与权限管理系统集成，确保密钥的分发和使用与用户的授权状态相匹配。4.数据使用数据使用在金融业机构中指的是在提供金融产品和服务、进行经营管理等活动中，对数据进行的操作和处理。这包括数据的访问、展示和导出等环节，这些环节是数据生命周期中尤为关键的部分，因为它们直接关系到数据的安全性、可用性和合规性。数据使用是金融数据生命周期中最具商业价值的环节，也是数据风险最为集中的环节。为了在数据使用过程中保障数据安全，金融机构需要建立严格的内部使用规范和外部共享机制，确保数据在合法合规的框架内被合理使用。（1）内部数据使用规范与流程金融机构应建立一套完善的数据使用规范与流程，涵盖数据的访问权限管理、使用范围限定和使用行为的审计与追踪。通过明确的规范和流程，可以有效防止内部人员滥用数据或因疏忽导致的数据泄露。可用技术：访问控制技术（RBAC和ABAC）：通过RBAC和ABAC技术，实现精细化的权限管理，确保只有经过授权的人员才能访问和使用数据，避免数据的未经授权使用。数据防泄露（DLP）系统：DLP系统实时监控数据的使用情况，结合访问控制策略，有效防止数据的内部泄露。（2）外部数据共享机制与协议在数据共享的过程中，金融机构需要与合作伙伴或外部机构签订严格的数据共享协议，明确双方的数据使用范围、责任划分和安全保障措施。同时，还应采用数据脱敏、加密等技术手段，确保共享数据的安全性和隐私保护。可用技术：数据脱敏技术：在共享数据之前，利用数据脱敏技术对敏感信息进行处理，如使用掩码、替换等方式去除个人身份信息，从而降低数据泄露的风险。加密算法技术：采用对称加密（如AES）和非对称加密（如RSA）对共享数据进行加密，确保数据在传输和使用过程中无法被未授权方解密和读取，保护数据隐私（3）数据使用的审计与追踪数据使用过程中的审计与追踪是确保数据安全的关键环节。通过对数据访问日志、使用记录的实时监控和定期审计，可以及时发现异常行为并采取相应措施，防止数据泄露或未授权使用。可用技术：日志审计系统：通过日志审计系统记录和分析数据使用的每一步操作，确保数据使用过程透明可追踪。区块链技术：利用区块链的分布式账本记录数据使用操作，确保所有记录都不可篡改，便于事后审计。（4）使用场景下的授权管理根据不同的数据使用场景，金融机构应灵活设定授权策略。对于敏感数据，应采用多因素身份验证和严格的授权审批流程，确保只有经过授权的人员才能访问和使用数据。同时，还应根据业务需要，动态调整授权策略，以应对不断变化的安全风险。可用技术：智能合约技术：智能合约可以自动化数据授权流程，在满足预设条件时自动执行授权操作，减少人工干预。多因素身份验证（MFA）：结合密码和生物识别技术，通过多因素身份验证提高敏感数据访问的安全性。（5）可信身份管理在数据流通过程中，可信身份管理技术的应用至关重要。通过对数据使用者身份的验证，确保其身份真实、可信，进而进行授权。可信身份管理可以通过数字证书、生物识别、双因素认证等手段实现，保障数据在使用过程中不被未授权人员访问。可用技术：数字签名技术：通过非对称加密算法生成的数字签名技术，可以确保数据在传输过程中未被篡改，同时验证数据的来源真实性。进一步强化用户身份的验证，确保数据访问的安全性。分布式数字身份技术：通过DID等分布式数字身份技术实现数字身份的管理。分布式数字身份技术为数据流通用户和数据本身提供可追溯、不可伪造、不可篡改的数字身份，并支持身份的颁发与校验。基于区块链的分布式数字身份认证方案可以将用户身份管理权限交给用户自身，不需要中心化的第三方参与，由用户持有和控制其身份标识，并通过数字签名等技术保证身份的可验证性。此外，数据流通供需双方可以自由选择与哪些对