数据=新生产要素，数据安全之墙如何建？
添加时间：2020-07-06 点击次数：258
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来源 | 数据观（转载请注明来源）
作者 | 陆宝华 方兴 白小勇 钱晓斌 李科 苏欣
编辑 | 蒲蒲
中共中央、国务院2020年3月30日公开发布了《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》（以下简称《意见》），在意见的第六章中，就数据作为生产要素提出了明确意见。
将数据作为生产要素，在社会上的探索已经开展多年了。以贵阳为核心的贵州省对大数据产业进行了探索，BAT等网络服务商、电信与网络运营商等近几年也都有不错的建树和积累，同时，对数据在生产过程中的安全也有不少探索，比如DSMM数据安全能力成熟度模型国家标准；全知科技（杭州）公司提出了“数据作为生产资料”和“数据在生产过程中”的安全观点及相关解决方案等。这些都是非常有意义的探索，可以作为对数据生产要素研究工作的基础。
但是，我们以往对数据的保护，从等级保护体系到风险评估体系（注：这两个体系没有本质上的区别），从国内到国际，普遍是以对“资产”的保护态度，侧重以保险柜模式进行保护。因此，我们在数字经济新阶段要面对和解决新问题，比如传统数字资产保护思路是否会影响到数据作为“生产要素”，是否需要提出一个适应于数据作为“生产要素”的保护体系等。
实际上，早在2016年，笔者在贵阳探索“大数据安全的顶层设计”时，就已经开始遇到了这样的问题。当时在对大数据的挖掘中，发现了基于数据安全属性的访问控制将失效，利用大数据挖掘，可以发现个人隐私，通过已知数据，可以推导出未知数据等带有生产性质的问题，但是当时还没有明确将数据作为生产要素，也没有从数据作为生产要素这一命题出发来思考，也不够系统化。
数据作为生产要素的思考
1.1数据与其他生产要素的关系
“生产要素”概念的提出还要回溯到马克思历史唯物主义对“生产力”与“生产关系”的论述，生产力有三要素：
1)劳动力（或劳动能力），是“人的身体即活的人体中存在的、每当人生产某种使用价值时就运用的体力和智力的总和”。
2)劳动资料（也称劳动手段），是劳动过程中所运用的物质资料或物质条件。
3)劳动对象，即劳动过程中所能加工的一切对象，包括自然物和加工过的原材料。
而五大生产要素本质是生产力的构成：人、物（土地）、财（资本）、技（知识）、数，自古以来都有。“劳动力”是人，“劳动资料”是物、财、技、数，“劳动对象”是物、财、技、数，只是当社会发展到一定阶段才成为单列必要。比如狩猎时代生产要素只有人；农耕时代突出了土地；工业时代突出了资本和技术；而数字经济时代突出了“数据”，所以《意见》中的观点，本质上是人类社会发展到新阶段的“生产力范围延伸”。
作为生产要素的数据，即有劳动资料的属性，即在生产过程中要运用的物质资料和物质条件，同时也是劳动对象，即对数据本体进行加工和再生产。
从这五大要素上来看，其他四项要素都具有相对的独立性，并且这些要素的改变随着时间一般来说是渐变的过程，一般不会发生突变。
数据与其它要素之间，既具备独立性特点，也存在着明显相互作用。一方面其他四要素可以作为数据的来源，另一方面数据又可以反作用回其它四要素。同时，这种作用可以是渐变的，也可以是突变。
1.2作为生产要素的数据的分类与场景分析
数据作为生产要素具有广义性的特点，因此对社会的服务与治理，也可以认为是一个生产过程。
1.2.1 数据的类别
数据作为生产要素，可分为若干多的类别，首先从国民经济行业划分。
第一产业（比如农业）：包括气象、水利、土地、土壤、种子、肥料、劳动力状况、农业机械、相关能源、产业政策、相关地区历史性数据、植保、粮食价格、国际形势及粮食价格、医疗卫生等，这些数据可能直接作用于统计决策，对从事农业生产的各类主体会有比较大的影响。相应的安全需求，仍然可以考虑将原始数据作为资产进行保护，而对于统计、分析的结果数据仍然可以作为资产进行保护。特别应该关注的是原始数据的准确性。
第二产业（比如制造业）：分为离散制造业和流程制造业，这两大类企业在将数据作为生产要素时，数据的应用过程，数据对产品的影响，以及生产出的新的数据产品会各有不同，相应的应该根据具体的生产情形进行进一步的安全需求分析。不过工业类企业的数据的复杂度，并不是特别的高，往往是与产品的技术、销售、企业管理等相关的数据。一般的不会包含企业之外的涉及个人隐私数据。
第三产业（比如服务行业）：包括政务、公共服务业、专门从事某一类服务的产业。之所以把政务也纳入到服务性产业当中，是因为政府就是为人民服务的，当然还存在着对社会的管理和治理，但是对社会的管理和治理，从对大多数人的利益上来说，也是服务；具有公共服务性质的事业机构：如医疗、教育等；再有一类就是在政府指导下的公共服务类行业，如公共交通、水、电、气、暖等；还有一大类是属于纯产业性质的企业：如软件的定制开发、网络运营商、电商、物流、商品零售业等。各种类型的服务，大到对其他企业和政府部门的服务，小到对个人的服务。这一类的数据是最为复杂的，既包含了大量的个人数据，也包含企业和政府自身的数据、合作关系的其它机构的数据等。这个行业的数据的作为生产要素的情形也会最为复杂，其安全需求的分析应该是不容易的。
当然，还有其他很多不同类别的分类方法，去分析数据的类别，进一步研究数据分类角度，对深入理解数据要素是很有意义的。特别是，我们不仅要考虑数据的当前的资产价值，还要考虑数据增值（未来价值）。而对数据增值的分析和评估，也是我们对数据的安全保护所要考虑到的。
1.2.2 数据的生产场景分析
数据作为生产要素形成产品可以分为两大类，一类是将数据作为物质资料和物质条件生产的实体类产品；而另一类则是再生的数据类产品；所以组合后可能会有四种基本情况：
一是输入数据，数据不改。数据直接服务于生产，包括对传统产业的改进，或者是直接作用某一种传统的产品。而这种产品的产出，并不会对数据产生任何的改变。在这样的情况下，数据仍然是资产的属性，不过是对数据的直接应用罢了。
二是输入数据，数据改变。数据应用到生产，作用于某种产品，同时根据生产过程中的反馈，导致数据也要发生修改。从这一点来说，数据仍然可以考虑其资产的属性，等于是修改数据的权限，赋予了生产过程。生产过程是主体，可以利用智能的手段，或者人工的手段对数据进行修改。
三是输入老数据，生成新数据。要通过对原有数据综合、分析、挖掘等，生产出新的数据（包括预测分析、语义引擎、聚类、分类、统计、可视化、描述性分析、诊断性分析、指令性分析等的结果），而这些新的数据带来的价值的增殖。
在这种情况下，对原有数据就不能简单只看到数据的资产属性了，原有的数据，既有其资产的属性，也有作为生产原料的属性，同时还有劳动对象的属性，其保护思路是要改变的。而新生产出来的数据，则仍然具有资产的属性。
四是数据共享与协同。数据共享不产生新的数据产品，也不会生产出其他的产品，但是可以避免重复性的工作，提高了效率，降低的费用。社会成本的降低也应该认为是增值价值的，减少投入就是收益。
如病人在一个医院的检查结果，共享到其他的医院，对病人来说是降低了费用，对于医院来说，提高的相应的检查效率。对于一个人的从生到死，相关的政府部门都要掌握相关的数据，如公安的人口管理、社会保障部门的服务、民政部门的服务、其他相关的部门的服务等。
在数据共享中，有些是必然相关的，还有些是属性随机相关的。有些数据属于基础数据，而另一些可能是具有情报学意义的数据，特别是一些商业性的企业，对各类数据的情报分析对于相应的销售行为是有非常重要的意义的。
对数据保护的思考
一个完善的保护体系方案，必须建立在对安全需求充分理解的基础之上。安全需求，则需要我们对可能的安全事件及影响进行充分的识别。无论是从风险评估体系，还是等级保护体系都面临了相应的挑战。
从风险分析的观点出发，与风险相关的三个基本因素是：资产的价值、威胁和脆弱性。
2.1.1 数据资产价值分析
对于作为生产要素的数据，不仅要考虑作为资产的当前价值，还要考虑其增殖价值，如何来衡量，是一个需要解决的问题。风险评估中，对资产价值的赋值是依据数据当前的安全属性，根据其保密性、完整性的安全要求，来决定给其进行相应的赋值。在等级保护中，GB/T22240[参考资料1]也明确提出依据业务信息（指的就是数据）的机密性和完整性进行赋值，以决定数据的安全等级，进而确定所承载系统的安全等级。并且无论是风险评估，还是等级保护我们都是对一个一个的单个数据客体进行这样分析，从中取最高值。
当数据作为生产要素后，我们对数据的赋值，即要考虑当前数据安全赋值，还要考虑这些数据的增殖效应，而这个增殖效应是未来的。并且这个增殖效应是有不确定性的，由于运用这些作为“资料和条件”的劳动力（或劳动力团队）的知识水平、分析判断能力、使用的加工工具等因素的不同，增殖的结果往往会不同，其价值当然也不相同。
并且这个价值的评估，不应该简单仅仅依赖于数据的保密性、完整性，还要考虑这个增殖的结果本身的其他价值，比如对国计民生的意义，对国防的意义等。如何来衡量这个未来的价值，虽然需要结合到具体的数据集群，劳动力集群等进行分析评估，但是最终应该给出一个相应指导方法来才行。
在以将数据作为资产来保护时，我们是对单个数据进行这样的赋值的，而对于作为生产要素的数据往往是一个数据集群，单个数据的价值并没有那么大。
数据的增殖价值，还体现在共享这些数据劳动力（或者是劳动力团队）。有一种说法，数据越共享，产生的价值越大。我们先不讨论这一命题，需要分析的是，数据共享出去以后，共享团队所产生的增殖价值，对当前团队的意义是什么，对当前团队的利益是增加，还是受到侵害。这就不可能不涉及到共享范围和对共享对象的评估问题了。
2.1.2 数据威胁分析
作为风险的第二个因素，是对威胁的分析，威胁源与应用的场景是密不可分的。对于作为资产进行的保护，我们可以用隔离的办法，将相当一部分威胁源隔离出去。而对于作为生产要素的数据来说，这种隔离是不容易实现的。并且由于共享的团队的加入，会导致威胁源的攻击入口增加。
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