数据安全迫在眉睫：云计算厂商如何直面挑战？

2022-07-07

8月17日，政府部门发布了《关键信息基础设施安全保护条例》(以下简称《条例》)。国家网信办副主任盛荣华表示，《条例》是围绕保障关键信息基础设施安全，维护网络安全。

数据安全，可以说已经成为互联网时代下个人及商业组织正常、稳健运行的保险栓。鉴于云计算在数据领域的基础设施属性，数据安全本质上对百度智能云等一众头部厂商提出了更高的要求。这些云计算平台也都在数据安全上暗暗发力，将数据安全当作自身平台“底色”般的存在。

当我们在讨论数据安全时，我们到底在讨论什么?

一部数据安全史，半部互联网赛道发展史。

互联网伊始，软件领域，最先兴起的一波浪潮就是杀毒软件，杀毒软件解决的核心诉求就是用户的数据安全问题。

中国互联网协会成立二十周年之际，回望过去，该协会委员高新民在接受人民网专访时表示，互联网发展和数据安全是一体的两翼，把数据安全做好了，互联网发展才会更好，因此，在互联网发展过程中要更注重安全。

安全之所以被称之为互联网行业的保险栓，是因为数据安全问题一直都是互联网稳健发展的障碍。2013年，中国经济周刊一则名为“棱镜笼罩中国”的封面文章引发了一场科技行业对于数据安全的探讨。美国情报机构无需法律许可，就可任意访问IT公司存储的用户个人数据。

经此一难，数据安全问题愈发成为用户及企业关注的核心点，甚至产生了技术排斥。

Forrester Research曾做过一项意向调查，51%的中小型企业之所以尚未使用云服务主要考虑就是数据安全问题。市场调查显示，在企业用户采购云计算的决策要素中，安全性>部署效率>可用性。

这份调查背后，揭示了产业互联网深入发展的当下，云计算行业存在的两个基本的矛盾：企业对于数据安全需求迫切度上升，而另一方面，大多数时候企业并不能接受安全事件带来的损失和后果。于是信任问题就变成了云计算厂商需要去解决的核心问题。

解决信任问题，消除企业上“云”的后顾之忧，一直也是云计算大厂们的重心，而成熟的技术无疑是保障云计算安全的后盾。

我们以百度智能云为例，依托百度领先的 AI 安全能力，百度智能云打造的云上智能一体化安全体系已实现了从 AI 模型安全到行业生态安全的全面覆盖。在今年的2021百度智能计算峰会上，百度智能云发布了云智一体安全体系架构，带来智能时代下的AI平台安全、云原生平台、数据安全平台、物联网安全平台的解决方案和实践思路。

从此次峰会可以了解到：百度已全面搭建起面向AI原生云领先的SSP框架安全技术体系：包括Security强对抗安全、Safety非对抗安全与Privacy数据安全与隐私保护三大方向，并在此基础上提出了百度智能云安全一体化的解决方案，以安全产品和专业服务、护航三大AI安全业务场景的百度安全大脑、函谷物联网套件HISK、生态合作与原生云基础设施安全四大技术模块为支柱，全链路守护智能云的使用安全。

百度智能云在数据安全上的布局，也得到了国内外权威机构的认可。百度入选工信部“卓信大数据计划”第二批成员单位;百度隐私态势感知、联邦计算入选国家工信安全中心《人工智能数据安全与监管机制研究》报告;百度智能云获得SOC安全认证;百度获信通院数据安全治理能力等级证书优秀评级，成首批通过认证企业;百度点石安全计算平台(MesaTEE)通过信通院大数据产品能力评测认证.......

由AI技术保驾护航，权威证书则是实至而名归。数据安全的重要性，不亚于企业智能化升级，降本提效的重要性，厂商在云计算赛道要想跑得远，在于跑的有多快，更在于跑的有多稳。百度智能云能够跑得远，就在于数据安全构成了百度智能云的核心竞争力，也确保了百度智能云是一朵安全的云。

在十四五规划中，网络数据安全被重点强调，作为建设数字中国战略的基座，重视程度前所未有，紧接着最近又新出台了《中华人民共和国个人信息保护法》，数据安全，是云计算企业们共同的发展命题。

寻找云计算数据安全的“极大值”

数学中，经常遇到求变量问题，比如典型的求极大值。常见的解题思路是，当最小的数大于这一区间的极大值，那么必定大于这个区间的所有数。那么云计算平台数据安全的“极大值”的求解思路又是怎样的呢?

实际上，在云计算发展的过程中，对云计算数据安全提出最大挑战的其实是云计算与金融的结合。在数字信息时代，所有的钱和财富，都变成了一串又一串的数据。因此，我们可以想办法把金融要素“代入”到云计算当中，求解云计算平台数据安全的“极大值”。

比如，当我们提及金融机构，经常绕不开的一个词就是风控。做好风控的逻辑是根据金融机构已有的用户数据，再加上大量第三方数据来判断用户的金融行为是否存在风险，但现有的问题是，第三方数据太多、太杂，银行业缺乏足够强大的数据挖掘与处理能力，导致行业内部之间形成“数据孤岛”。

如何解决这一难题是云计算厂商们面临的挑战，百度智能云通过打造金融可信平台来解决这一痛点。通过金融云、内存、数据和模型四个方面的核心技术，从下至上四个层次来对金融数据进行加密、加固，保障整个过程的安全，从而可有效帮助金融机构实现数据融合建模。

百度金融云推出了金融可信计算平台，它是金融行业专属的多方数据融合产品，基于百度金融云(或百度智能云)安全、内存安全扩展、MesaTEE、安全编程语言Rust、数据脱敏和模型管理等核心技术，实现了多方数据信息脱敏加密后的算法模型构建。

该平台基于百度金融云安全、内存安全扩展、MesaTEE、安全编程语言Rust等核心技术，实现了多方数据信息脱敏加密后的算法模型构建，参与数据融合的任何一方都看不到对方的任何数据，实现了数据“可用不可见”，可以大大缓解数据资产交换流通、业务发展和用户数据安全之间的矛盾，最终促进金融机构在普惠金融、小微贷款、风险控制、提升服务水平方面的业务落地，促进金融业的长期健康发展，发挥金融业对实体经济的支撑作用。目前，百度智能云已服务近200家金融客户，包括国有6大银行、9大股份制银行、21家保险机构。

金融作为数据安全最敏感的行业，是云计算厂商们的一座珠峰，服务好金融行业，是证明自身安全性的重要凭证。

毕竟，确保了金融行业的数据安全，会产生冗余度效应。所谓冗余度，就是从安全角度考虑多余的一个量，换句话说，金融这一对数据安全最敏感行业，云计算厂商能够确保安全无虞，那么再去服务其他行业不啻为一种降纬。

另外，从个人层面，金融信息的安全性跟每个人息息相关，只有真正做好风控，才能有效地防止交易欺诈、不合规操作的发生，防止因信息泄露导致的网络诈骗。厂商齐发力，这样可以保障数据安全，云计算守护好用户金融数据安全，守护好数据安全，就是在守护社会稳健发展，保障了社会生活正常运作的大局势。

国内云计算大厂都在摩拳擦掌重磅布局金融领域，疫情倒逼数字经济加快发展，传统金融业态正在被重塑，数据安全的保障得以全方位加强。