数据资产应用与管理指南（六）

3.3 异构系统间数据交换协议研究

异构环境下,缺乏统一协议标准是制约数据资产流通的又一痛点。目前,XML、JSON等通用数据交换格式已广泛应用,但在语义表达、数据压缩、传输性能等方面尚存不足。Protocol Buffers、Thrift等新兴序列化协议凭借其紧凑高效、易扩展、跨语言等优势,有望成为新的数据交换事实标准。

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随着物联网、工业互联网的崛起,轻量级的MQTT、CoAP、DDS等协议在海量异构设备的互联中大放异彩。未来,数据交换协议将遵循"小型化、标准化、自描述"的演化方向,通过协议网关实现多协议互操作、端到端语义一致,持续拓展数据互联的广度和深度。此外,GraphQL、OSLC等面向领域的交换标准,也将成为垂直行业数据融通的"桥梁"与"润滑剂"。

数据交换标准化是一个动态发展的过程。国家和行业主管部门应加强统筹,以需求为牵引,以评估为抓手,围绕关键领域,分步推进数据交换标准体系建设。企业也要积极参与标准制定,在技术创新中抢占协议规则制高点。唯有多方协同,持续完善数据交换标准,方能为数据有序流通提供坚实保障。

3.4 联邦学习驱动的隐私保护数据共享

数据共享与隐私保护的平衡,是数据治理的终极难题。面对日益严格的数据保护政策,联邦学习正在成为合规共享新范式。联邦学习支持分布在多个节点的数据,在不泄露原始数据的前提下,通过加密通信协议实现联合建模,为隐私保护下的数据开发利用开辟了新路径。

具体而言,联邦学习可分为横向联邦、纵向联邦、迁移联邦三大类型。横向联邦针对不同节点的同质数据,通过共享中间梯度实现模型聚合;纵向联邦针对不同节点的异质数据,利用安全多方计算、同态加密等技术实现隐私保护下的关联融合;迁移联邦则利用迁移学习的思想,在小样本节点借助其他节点的数据积累快速建模。此外,基于TEE等可信环境的联邦学习,在数据不出本地的前提下实现可信计算,进一步强化了隐私安全。

理论联系实际,联邦学习正在金融、医疗、交通等数据敏感行业崭露头角。例如,跨机构的反欺诈模型训练、跨院的医疗大数据分析、跨区域的交通流量预测等,均可借助联邦范式实现敏感数据的共享开发。展望未来,随着联邦学习平台的不断成熟,在透明性、可解释性、性能优化等方面持续突破,必将成为隐私保护数据开发的"利器",为数据要素跨域流通拓展广阔新空间。

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