首页 > 传媒 > 关键词  > 数据要素最新资讯  > 正文

2024西湖论剑|数据要素安全与新质生产力组成“高端局”

2024-05-22 16:07 · 稿源: 站长之家用户

数据作为数字时代的新型生产要素,是形成新质生产力的关键生产要素。将安全贯穿于数据要素生产、供给、流通、使用全过程,已经成为新质生产力加速发展的重要前提。

在此背景下,由《中国网信》杂志、杭州城市大脑联合创新中心、安恒信息主办,杭州数据交易所、浙大城市学院、杭州数据安全联盟、数据要素社、四季慧谷国家网络安全产业园承办,杭州市云计算与大数据协会作为支持单位的“2024西湖论剑·数字安全大会——数据要素安全与新质生产力高端对话”成功召开。

新质生产力离不开数据要素的安全引擎

全面提升数据要素的安全能力,是构成新质生产力安全引擎的重要一环。

杭州市政府副秘书长、市政府办公厅党组成员市数据资源管理局党组书记、局长徐青山

在大会致辞环节,徐青山表示,聚焦数据要素安全与新质生产力,不仅是对时代脉搏的准确把握,更是对未来发展蓝图的深远谋划。新质生产力是高质量发展的动能,数字安全则是高质量发展的保障。杭州作为数字经济的先行者,积极响应中央支持浙江等地和有条件的地区先行先试这一号召,充分发挥浙江数字化改革和杭州城市大脑建设的丰富实践经验,通过强化汇聚实现“数供”,依托创新机制实现“数流”,借力场景引领实现“数用”。

中国网络空间研究院网络安全研究所所长、研究员姜伟

姜伟表示,为充分利用好我国海量数据要素和丰富的应用场景,更好培育发展新质生产力,就需要坚持处理好发展和安全的关系,完善数据要素安全制度建设,加强数据安全技术和产品的研发应用,以产业整体实力提升数据要素流通效率和安全保护水平,构建政策引导、法律规制、行政监管、行业自律、科研支撑、社会监督、公众参与的数据安全治理工作新格局。

广州市政务服务和数据管理局局长黄津

黄津在“数字安全护航数字政府高质量发展”主题演讲中谈到,安全是数字基础设施底座更加坚实的核心。广州市政数局牵头开展了“五统一”系列数字政府改革工作,还首创数字政府统一安全运营模式,构建出“互联互通、数据共享、一体运营、管运分离”安全技术体系,改革成效显著。目前,广州正在布局“1+6”一体化数字安全工作规划,构建新质安全能力。

国家信息中心原主任、中国互联网协会副理事长、国家信息化专家咨询委员会委员 高新民

高新民在《树立数据发展观》主题演讲中谈到,我们必须遵循数据资源特怔和发展规律,开发利用和治理数据,运用好数据技术、数据治理、数据经济、基础知识和实践,尊重数据主权和共享共治,支持其安全自由流动、多元流动机制的基本要求,才能让它发挥出最 大价值。

百花争鸣全力打造数据要素产业高地

浙江数字经济百人会执委,浙江省政府咨询委委员厉敏

厉敏在“产业数据价值化的浙江探索”主题演讲中谈到,数据价值化是数字经济的重要组成部分,产业数据价值化是推动数实融合的重要突破口。为此,浙江率先开展产业数据价值化改革试点,建设为行业企业服务的行业产业大脑,推进产业数据市场化与安全化,开展产业数据价值化综合试点等一系列系统性、立体化的框架建设,为加快建设数字经济高质量发展强省全面助力。

北京国家会计学院党委委员、副院长、教授、国务院政府特殊津贴专家,第十四届北京市政协委员李旭红

李旭红带来“数据资源财税治理与新质生产力”主旨演讲,她指出,在推进新质生产力形成的过程当中,数字经济将会发挥更为重要的作用。数据资源入表仅仅是一个起点,未来无数的应用场景安全保障,以及隐私计算等算力,将是数实融合和数据流动性关建所在。

《2024数据安全典型场景案例集》正式发布

近年来,杭州始终与“数”同行,因“数”而兴、向“数”奔竞。其中,“中国数谷”挂牌成立,基于AI大模型的“数算一体”创新探索正推动着数据要素有效流通和使用。

杭州市数据资源管理局副局长齐同军

齐同军全面介绍了杭州市在数据要素领域的实践。他表示,杭州市作为全国“数字经济第 一城”和科技创新中心,明确提出要加快数据要素市场化配置改革步伐,通过政策制度建设、数据要素“改革沙盒”、数据流通基础设施建设,以及政策扶持,将“中国数谷”打造成为杭州数字经济往高攀升、向新进军的重要引擎。

来源于杭州“数据要素×”示范场景的最 佳实践,大会正式发布的《2024数据安全典型场景案例集》广泛汲取了数据细粒度治理、数据授权运营安全、数据使用侧监管等领域应用实例,深度剖析了典型场景下的挑战与应对方案,还囊括了诸多保障数据安全的核心技术和管理措施,如数据分类分级管理等,为社会各界提供有价值的参考和指导。

安全赋能数据要素流通

中科院信工所副总工程师、研究员李凤华

李凤华针对“数据要素流通与安全”进行了进一步解读,他指出,体系化架构与技术是促进数据要素价值释放的核心所在。因此,加快体系研究,实现支持可仲裁确权、安全交易、使用控制、全程监测方面的创新性技术方案,解决面向多轮交易和权属转移等挑战,需要多方共同努力。

中国科学技术大学公共事务学院、网络空间安全学院教授左晓栋

左晓栋带在“数据要素流通安全的特定问题”主题演讲中表示,部分数据提供者持“不愿流通、不敢流通”的态度,造成高质量的数据供给不足。对于涉及人工智能用数的场景,加强算法模型监管,应加强企业内部的数据安全合规体系建设,形成有效自律的安全合规内控系统,将数据流通安全合规最终落脚点汇聚到使用环节。

中国信息通信研究院云计算与大数据研究所大数据与智能化部主任姜春宇

姜春宇带来“数据要素:政策、产业、实践”主旨演讲。他表示,数据要素的三次价值释放,依次需要业务运转、信息整合。因此,制度体系需要加速完善,同时依靠场景牵引推动数据运用,建立可信安全的数据基础设施,打造出全链条的数据生态体系。

供得出、流得动、用得好,安全是“先决条件”

安恒信息CTO刘博

刘博在“数据基础设施的探索与实践”主题演讲谈到,数据要素的流通性,依赖数据资源入表、数据基础设施建设、数据要素市场的三轮驱动,层层递进。今年,恒脑2.0全新升级到了智能体形态,同时升级到2.0形态的还有安恒数盾,其支撑下的中国数谷“三数一链”已成为全国数据要素流通的先进“范式”。

安恒信息是业界最早布局与探索人工智能与数字安全深度融合的企业之一。通过技术创新,实现了大模型驱动的数据分类分级效率提升30倍等系列突破,打造出政数局智能数据分类分级、基于分类分级标签的自动化数据脱敏、“零改造 无感知”的加密传输安全、隐私计算等方案,得到用户充分肯定。

中国移动研究院用户与市场研究所所长林琳

林琳在“数据要素流通赋能积极发展”的主题演讲分享了中国移动的实践经验。她表示,数据要素作为新型的关键要素进入生产环节可以促进产业发展,需要融合的载体、融合的环境、融合的保障的协同联动。

阿里研究院数据经济研究中心副主任王峥

王峥在“对大模型训练数据安全治理的思考”谈到,可用、可靠、可信、可控是新一代安全AI目标。安全是大模型的核心竞争力,其治理思路也经历了重视数据的可及性、提升数据的供给,鼓励安全类数据集的开放共享,以及借助新技术应用提升安全性。

在会议的圆桌对话环节,安恒信息副总裁、首席标准研究员周亚超、浙大城市学院法学院院长范良聪、长三角一体化示范区(嘉善县)大数据中心主任杨显恩、中国神华能源股份有限公司首席财务官张克慧、杭州数据交易所总经理助理潘凯伟、安恒信息隐私计算事业部总经理陶立峰围绕“安全赋能数据要素流通”展开深入探讨,共同寻找行业发展的未来路径,为数据安全与新质生产力的发展献策谏言。

推广

特别声明:以上内容(如有图片或视频亦包括在内)均为站长传媒平台用户上传并发布,本平台仅提供信息存储服务,对本页面内容所引致的错误、不确或遗漏,概不负任何法律责任,相关信息仅供参考。站长之家将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性,但不保证有关资料的准确性及可靠性,读者在使用前请进一步核实,并对任何自主决定的行为负责。任何单位或个人认为本页面内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时,可及时向站长之家提出书面权利通知或不实情况说明,并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明(点击查看反馈联系地址)。本网站在收到上述法律文件后,将会依法依规核实信息,沟通删除相关内容或断开相关链接。

  • 相关推荐
  • 大家在看
  • Nemotron-4-340B-Reward:多维奖励模型,助力构建自定义大型语言模型。

    Nemotron-4-340B-Reward是由NVIDIA开发的多维奖励模型,用于合成数据生成管道,帮助研究人员和开发者构建自己的大型语言模型(LLMs)。该模型由Nemotron-4-340B-Base模型和一个线性层组成,能够将响应末尾的标记转换为五个标量值,对应于HelpSteer2属性。它支持最多4096个标记的上下文长度,并能够对每个助手轮次的五个属性进行评分。

  • Nemotron-4-340B-Instruct:NVIDIA的高级语言模型,优化于英文对话场景。

    Nemotron-4-340B-Instruct是由NVIDIA开发的大型语言模型(LLM),专为英文单轮和多轮对话场景优化。该模型支持4096个token的上下文长度,经过监督式微调(SFT)、直接偏好优化(DPO)和奖励感知偏好优化(RPO)等额外的对齐步骤。模型在约20K人工标注数据的基础上,通过合成数据生成管道合成了超过98%的用于监督微调和偏好微调的数据。这使得模型在人类对话偏好、数学推理、编码和指令遵循方面表现良好,并且能够为多种用例生成高质量的合成数据。

  • BookSlice:让阅读更有趣,用游戏化的方式增加阅读量。

    BookSlice是一款面向忙碌人群的游戏化阅读应用,通过心理学原理帮助用户建立阅读习惯,并通过设置每日挑战来维持阅读连续性。它利用实施意图、习惯叠加等心理工具,使阅读变得习惯性和上瘾。此外,BookSlice还提供AI问答功能,帮助用户在阅读过程中获得上下文答案。

  • agentUniverse:基于大型语言模型的多智能体应用开发框架

    agentUniverse 是一个基于大型语言模型的多智能体应用开发框架,提供了构建单一智能体和多智能体协作机制的所有必需组件。通过模式工厂,允许开发者构建和自定义多智能体协作模式,轻松构建多智能体应用,并分享不同技术与业务领域的模式实践。

  • HunyuanDiT Distillation Acceleration:高性能图像生成模型的蒸馏加速版本

    HunyuanDiT Distillation Acceleration 是腾讯 Hunyuan 团队基于 HunyuanDiT 模型开发的蒸馏加速版本。通过渐进式蒸馏方法,在不降低性能的情况下,实现了推理速度的两倍提升。该模型支持多种GPU和推理模式,能够显著减少时间消耗,提高图像生成效率。

  • WonderWorld:从单张图片生成交互式3D场景

    WonderWorld是一个创新的3D场景扩展框架,允许用户基于单张输入图片和用户指定的文本探索和塑造虚拟环境。它通过快速高斯体素和引导扩散的深度估计方法,显著减少了计算时间,生成几何一致的扩展,使3D场景的生成时间少于10秒,支持实时用户交互和探索。这为虚拟现实、游戏和创意设计等领域提供了快速生成和导航沉浸式虚拟世界的可能性。

  • ChatTTS_Speaker:基于ERes2NetV2模型的音色稳定性评分与音色打标。

    ChatTTS_Speaker是一个基于ERes2NetV2说话人识别模型的实验性项目,旨在对音色进行稳定性评分和音色打标,帮助用户选择稳定且符合需求的音色。项目已开源,支持在线试听和下载音色样本。

  • fastc:轻量级文本分类工具,使用大型语言模型嵌入。

    fastc是一个基于大型语言模型嵌入的简单且轻量级的文本分类工具。它专注于CPU执行,使用高效的模型如deepset/tinyroberta-6l-768d生成嵌入。通过余弦相似度分类代替微调,实现文本分类。它还可以在不增加额外开销的情况下,使用相同的模型运行多个分类器。

  • MeshAnything:3D资产的自动生成工具

    MeshAnything是一个利用自回归变换器进行艺术家级网格生成的模型,它可以将任何3D表示形式的资产转换为艺术家创建的网格(AMs),这些网格可以无缝应用于3D行业。它通过较少的面数生成网格,显著提高了存储、渲染和模拟效率,同时实现了与先前方法相当的精度。

  • HunyuanDiT-v1.1:多分辨率扩散变换器,支持中英文理解

    HunyuanDiT-v1.1是由腾讯Hunyuan团队开发的一款多分辨率扩散变换模型,它具备精细的中英文理解能力。该模型通过精心设计的变换器结构、文本编码器和位置编码,结合从头开始构建的完整数据管道,实现数据的迭代优化。HunyuanDiT-v1.1能够执行多轮多模态对话,根据上下文生成和细化图像。经过50多名专业人类评估员的全面评估,HunyuanDiT-v1.1在中文到图像生成方面与其他开源模型相比,达到了新的最先进水平。

  • UniAnimate:高效生成一致性人物视频动画的模型

    UniAnimate是一个用于人物图像动画的统一视频扩散模型框架。它通过将参考图像、姿势指导和噪声视频映射到一个共同的特征空间,以减少优化难度并确保时间上的连贯性。UniAnimate能够处理长序列,支持随机噪声输入和首帧条件输入,显著提高了生成长期视频的能力。此外,它还探索了基于状态空间模型的替代时间建模架构,以替代原始的计算密集型时间Transformer。UniAnimate在定量和定性评估中都取得了优于现有最先进技术的合成结果,并且能够通过迭代使用首帧条件策略生成高度一致的一分钟视频。

  • LVBench:长视频理解基准测试

    LVBench是一个专门设计用于长视频理解的基准测试,旨在推动多模态大型语言模型在理解数小时长视频方面的能力,这对于长期决策制定、深入电影评论和讨论、现场体育解说等实际应用至关重要。

  • Mo:通过卡片式学习,轻松掌握AI科技知识。

    Mo是一款结合超现实主义艺术和堂吉诃德理想主义精神的AI科技学习APP。它通过卡片形式,以图文、动画、视频、语音等多样化内容,使AI和科技知识的学习变得生动有趣。Mo不仅覆盖了AI的基础知识,还包含了元宇宙、大数据、大模型等前沿技术,适合各种背景的学习者,旨在打造一个个性化的学习体验。

  • 开搜AI搜索:面向大众的AI问答搜索引擎

    开搜AI问答搜索引擎是一款面向大众的、直达答案的AI问答搜索引擎,它能够帮助用户从海量的文献资料中筛选出有用的信息,提供直接、精准的答案,并且能够自动总结重点、生成大纲、思维导图并下载。

  • AI Math Notes:一个交互式绘图应用,用于数学方程的绘制和计算。

    AI Math Notes 是一个开源的交互式绘图应用程序,允许用户在画布上绘制数学方程。应用程序利用多模态大型语言模型(LLM)计算并显示结果。该应用程序使用Python开发,利用Tkinter库创建图形用户界面,使用PIL进行图像处理。灵感来源于Apple在2024年全球开发者大会(WWDC)上展示的'Math Notes'。

  • VideoTetris:文本到视频生成的创新框架

    VideoTetris是一个新颖的框架,它实现了文本到视频的生成,特别适用于处理包含多个对象或对象数量动态变化的复杂视频生成场景。该框架通过空间时间组合扩散技术,精确地遵循复杂的文本语义,并通过操作和组合去噪网络的空间和时间注意力图来实现。此外,它还引入了一种新的参考帧注意力机制,以提高自回归视频生成的一致性。VideoTetris在组合文本到视频生成方面取得了令人印象深刻的定性和定量结果。

  • Visual Sketchpad:多模态语言模型的视觉推理工具

    Visual Sketchpad 是一种为多模态大型语言模型(LLMs)提供视觉草图板和绘图工具的框架。它允许模型在进行规划和推理时,根据自己绘制的视觉工件进行操作。与以往使用文本作为推理步骤的方法不同,Visual Sketchpad 使模型能够使用线条、框、标记等更接近人类绘图方式的元素进行绘图,从而更好地促进推理。此外,它还可以在绘图过程中使用专家视觉模型,例如使用目标检测模型绘制边界框,或使用分割模型绘制掩码,以进一步提高视觉感知和推理能力。

  • GoMate:基于RAG框架的可靠输入和可信输出系统

    GoMate是一个基于Retrieval-Augmented Generation (RAG)框架的模型,专注于提供可靠输入和可信输出。它通过结合检索和生成技术,提高信息检索和文本生成的准确性和可靠性。GoMate适用于需要高效、准确信息处理的领域,如自然语言处理、知识问答等。

  • SD3-Controlnet-Canny:一种用于生成图像的深度学习模型。

    SD3-Controlnet-Canny 是一种基于深度学习的图像生成模型,它能够根据用户提供的文本提示生成具有特定风格的图像。该模型利用控制网络技术,可以更精确地控制生成图像的细节和风格,从而提高图像生成的质量和多样性。

  • Tencent EMMA:多模态文本到图像生成模型

    EMMA是一个基于最前沿的文本到图像扩散模型ELLA构建的新型图像生成模型,能够接受多模态提示,通过创新的多模态特征连接器设计,有效整合文本和补充模态信息。该模型通过冻结原始T2I扩散模型的所有参数,并仅调整一些额外层,揭示了预训练的T2I扩散模型可以秘密接受多模态提示的有趣特性。EMMA易于适应不同的现有框架,是生成个性化和上下文感知图像甚至视频的灵活有效工具。

今日大家都在搜的词:

热文

  • 3 天
  • 7天