1、随着人口结构变化和数字经济快速发展，中国正在由人口红利时代向数据红利时代变迁。大数据技术的发展，促使组织机构内部各应用系统数据孤岛已被打破，大量数据通过汇聚、开发、应用、治理，为政府公共管理以及企业生产经营提供了有利的决策依据。但由于数据权属不清、数据隐私泄露等问题，也带来了新的社会问题。可见数据是数字经济时代的重要生产要素和核心资源，同时数据确权、数据隐私保护等关键问题，也成为了数据要素能否充分发挥价值的决定因素。2020 年 4 月国务院发布中共中央 国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见，将数据纳入与土地、劳动力、资本、技术等同等重要的要素范畴，提出推进政府数据开放共享，提
2、升社会数据资源价值，加强数据资源整合和安全保护。在保证数据隐私安全的基础上，加强组织机构间数据要素的流动、融合、协作，使得数据种类更加丰富、数据规模扩大，使数据所发挥的价值成指数级增长，为数字经济发展提供新要素、新动能、新方向。随着社会各界对于数据价值和重要性的认识逐渐加深，数据权属问题也逐渐浮出水面。具体而言，数据权益涉及数据的所有权、管理权、控制权、使用权、收益权、被遗忘权等。但是数据权属如何界定尚未形成统一的定义及执行标准。一方面，数据相关的政策法规还不完善，对于数据权益尚未进行明确的分类定义，但随着国家数据安全法和个人信息保护法的颁布，未来相关法律定义将会逐渐清晰完善。另一方面，由于数
3、据具有可修改、可复制等特性，如何对数据不同类型权益进行确权和鉴权也缺少有效的技术手段。互联网技术快速发展，促使各行业信息化水平越来越高。组织机构和个人的行为都会以数据的形式留痕。这些数据中包含了大量的组织机构和个人的隐私信息，而数据在加工、保存、流转、使用过程中，其容易被复制、传播的特性，会造成组织机构及个人的隐私信息的泄露，带来不同程度的利益损害。数据流通应用与数据隐私保护成为了看似难以两全的矛盾点。数据要素运营的基础和核心在于保障数据提供方的权益从而不断提高数据供给活力。但由于数据资源具备无限可复制性，并且原本与副本的表现形式和使用价值完全一致，这导致在传统的数据托管交易模式下，对于数据所
4、有者和提供方来说，当数据脱离其物理控制即失去了对数据的控制权，更难以保障其进一步获得对数据的收益权。数据所有者利益的保障则完全依赖于数据平台运营方的自我约束机制，具有突出的不确定性和信用风险。数据价值评估难数据具有极大的应用价值已成为共识，在数字经济时代，数据必然会成为重要的资产，而数据化资产则意味着需要流通交易。但数据资产交易的重要前提是对数据价值进行有效的量化评估，并形成稳定的数据资产价格体系，支撑数据资产交易市场的良性发展。通过链计算相关技术，将数据要素流通过程中的不同角色，如数据所有方、数据管理方、数据使用方、模型提供方、数据监管方等进行连接，形成分布式数据要素流通网络，在这张网络中，
5、每个参与的角色可以根据业务需要灵活调整。通过大数据、隐私计算等技术的融合，实现数据要素安全、可信的组织间流动，服务于不同行业应用，推动数字产业发展。链计算解决数据确权难题基于链计算技术，为每个数据要素流通的参与方确定唯一的数据身份。在分布式网络中，以主体身份确认为基础，对数据权属进行定义，相关权属的执行规则可以通过智能合约进行定义、约束，参与方的身份及其相关权益可以通过密码学技术予以保障。在数据流通的每个关键环节，需由相关数据权属主体通过数字签名，进行鉴权、授权，授权、行权行为记录可追溯验证，通过全流程权属的管控，实现主体对数据权属的确权、鉴权、行权的保障。链计算结合隐私计算技术实现数据可用不
6、可见在传统解决方案中，虽然可以通过加密技术，对数据传输过程进行加密，保证数据定向传输给指定数据接收方，保证传输过程中数据的隐私安全。但是数据接收方在接收到数据并进行解密应用后，即掌握了数据的完整内容，并有可能造成数据泄露。隐私计算技术的出现，包括多方安全计算、联邦学习、机密计算等技术，为数据可用不可见提供了新的解决方案。但是单独依靠隐私计算技术仍然难以完全解决数据要素流通过程中的算力调度、参与方身份认证、过程监管、多方协同等问题。通过链计算技术与隐私计算技术相融合，由链计算技术提供多方参与的数据要素流通底层平台，并为隐私计算提供弹性可靠的算力节点、可信的身份认证、不可篡改的过程存证以及高效并行的多方协同能力，从而有效保证数据隐私安全的同时实现多方高效数据协同。
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