網絡安全視角下數據要素安全治理研究
網絡安全與數據治理
唐珂，宋崴，張文瑾，柳碧嵐，史曉莉
中國人民解放軍96941部隊
摘要： “數據要素”是驅動數字經濟發(fā)展的核心資源，其本質是通過數據資源的整合、加工和流通，釋放數據價值，賦能業(yè)務決策、社會治理和經濟增長。在網絡安全領域，數據要素不僅僅是“原始數據”，而是通過采集、整合、加工、流通、應用等過程，能直接發(fā)揮其網絡安全價值的數據資源形態(tài)，例如網絡威脅告警和威脅情報等。隨著信息技術的快速發(fā)展，網絡安全工作所產生海量的數據要素成為網絡安全治理的核心要素之一。這些安全數據的收集、存儲、傳輸與處理在協助提供網絡安全決策支持的同時，也帶來了巨大的安全隱患。從數據要素的安全角度出發(fā)，分析網絡安全數據匯聚過程中面臨的主要安全威脅，提出相關的保護措施和技術方案，旨在為網絡安全治理提供實踐指導。
中圖分類號：TP309文獻標識碼：ADOI:10.19358/j.issn.2097-1788.2025.10.009
引用格式：唐珂，宋崴，張文瑾，等. 網絡安全視角下數據要素安全治理研究［J］.網絡安全與數據治理，2025，44（10）：54-58.
引用格式：唐珂，宋崴，張文瑾，等. 網絡安全視角下數據要素安全治理研究［J］.網絡安全與數據治理，2025，44（10）：54-58.
Research on data element security governance from a cybersecurity perspective
Tang Ke，Song Wei，Zhang Wenjin，Liu Bilan，Shi Xiaoli
Unit 96941 of the Chinese People′s Liberation Army
Abstract： Data elements are the core resources driving the development of the digital economy. Their essence lies in the integration, processing, and circulation of data resources to unlock data value and empower business decisionmaking, social governance, and economic growth. In the field of cybersecurity, data elements are not merely "raw data"，but take the form of data resources that can directly deliver cybersecurity value through processes such as collection, integration, processing, circulation, and application—for example, network threat alerts and threat intelligence. With the rapid development of information technology, the massive data generated in cybersecurity operations has become a key component of cybersecurity governance. While the collection, storage, transmission, and processing of these security data support cybersecurity decisionmaking, they also introduce significant security risks. This paper examines the security of data elements from a cybersecurity perspective, analyzes the major security threats encountered during the aggregation of cybersecurity data, and proposes corresponding protection measures and technical solutions, aiming to provide practical guidance for cybersecurity governance.
Key words : data elements;cybersecurity large model;big data;network detection
引言
當前，網絡安全治理正面臨數據規(guī)模與處理效能的雙重挑戰(zhàn)?；ヂ摼W、物聯網及云計算技術的普及催生了海量異構安全數據，如網絡流量、系統日志、攻擊行為等結構化與非結構化信息。這些數據的采集、存儲與分析因實時性要求高、復雜度大而面臨瓶頸，傳統技術難以支撐高效治理。與此同時，安全威脅持續(xù)演進，從傳統病毒攻擊升級為APT攻擊、零日漏洞利用等高級威脅，防御難度顯著提升。確保安全數據的保密性、完整性和可用性，已成為構建網絡安全治理體系的關鍵環(huán)節(jié)。
然而，現有研究多聚焦于單一環(huán)節(jié)的防護措施(如加密存儲、訪問控制等)，缺乏覆蓋數據全生命周期的系統化與智能化安全治理方案。同時，尚未充分發(fā)揮安全大模型在語義理解、威脅溯源和響應決策方面的潛能，導致安全數據價值未能有效轉化為智能防御能力。為此，本文提出基于安全大模型的全生命周期安全治理框架，通過多模態(tài)融合與攻擊鏈動態(tài)建模實現智能化風險識別與響應，為網絡安全治理提供新的技術路徑。
本文詳細內容請下載：
http://ihrv.cn/resource/share/2000006827
作者信息：
唐珂，宋崴，張文瑾，柳碧嵐，史曉莉
(中國人民解放軍96941部隊，北京100085)
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