【可信数据空间】

分阶段设计可信数据空间（Trusted Data Space, TDS）方案，覆盖数据处理、存储、加密及AI工作流全生命周期。

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 一、预备阶段（Preliminary）

目标：定义数据空间治理框架

• ​组织对齐​
  设立 ​TDS治理委员会​（含安全官、数据科学家、合规专家），制定《可信数据共享宪章》：
  • 数据主权原则：所有权、使用权、存储权分离（GDPR/CCPA合规）
  • 最小授权机制：基于用途的访问控制（Purpose-based Access Control）
• ​参考架构选择​
  采用 ​国际数据空间（IDS）标准​（如Dataspace Connector架构）结合 ​GAIA-X框架​ 设计跨域互操作层。

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二、架构愿景（Architecture Vision）

目标：明确业务场景与驱动力

​业务场景​	​核心需求​	​驱动力​
医疗联合研究	多机构共享患者数据（隐私保护）	合规性（HIPAA）、协作效率
供应链金融	企业信用数据安全流转	反欺诈、风险控制
AI模型联邦训练	保护各参与方原始数据	数据主权、知识产权保护

方案价值主张：

​​“数据可用不可见，过程可溯不可篡改”​​

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三、业务架构（Business Architecture）

设计数据价值链与角色模型

graph LR
    A[数据提供方] -->|发布数据资产| B(TDS连接器)
    B --> C[元数据目录]
    C -->|查询| D[数据使用方]
    D -->|请求访问| B
    B -->|控制| E[执行策略的APP]
    E -->|输出| F[AI工作流]

• ​核心业务服务​：
  • ​数据资产注册​：以数字指纹（SHA-3）​​ 登记元数据
  • ​策略合约服务​：智能合约定义数据使用规则（如使用次数、销毁时间）

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四、信息系统架构（Information Systems Architecture）

1. 数据存储与处理流程设计

sequenceDiagram
    participant DP as 数据提供方
    participant TDS as TDS连接器
    participant SC as 安全容器
    participant AI as AI引擎

    DP->>TDS： 原始数据 + 策略合约（加密）
    TDS->>SC： 创建安全飞地（Enclave）
    SC->>SC： 执行隐私计算（TEE/HE）
    SC->>AI： 输入处理结果（梯度/密文）
    AI->>AI： 联邦训练模型
    AI-->>TDS： 输出模型/结果

• ​分层存储架构​：

  ​层​	技术方案	目的
  ​原始数据层​	本地私有云（提供方自主控制）	数据主权保障
  ​中间缓存层​	IPFS分布式存储（CID寻址）	防篡改、可追溯
  ​结果输出层​	区块链存证（Hyperledger Fabric）	审计链不可篡改

2. 数据加密与访问控制

• ​加密技术栈​：

  ​环节​	技术方案	特点
  ​传输加密​	TLS 1.3 + QUIC协议	低延迟抗窃听
  ​静态加密​	AES-256-GCM（存储层）	满足FIPS 140-2
  ​使用中加密​	同态加密（HE, Paillier/ CKKS）	支持密文计算
  ​身份认证​	OIDC + mTLS双向认证	零信任架构

• ​动态访问控制​：

  # 基于属性加密（ABE）策略示例
  policy = {
    "role": "ResearchPartner",
    "purpose": "CancerStudy",
    "expiry": "2025-12-31",
    "compute_env": "TEE"  # 限制在可信执行环境中使用
  }

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五、技术架构（Technology Architecture）

可信AI工作流技术栈

graph TB
    A[数据输入] --> B[TDS连接器]
    B --> C{计算方式}
    C -->|敏感数据| D[可信执行环境]
    C -->|非敏感数据| E[安全容器]
    D --> F[联邦学习引擎]
    E --> F
    F --> G[AI模型]
    G --> H[区块链存证]

• ​关键组件​：
  • ​可信执行环境（TEE）​​：Intel SGX/ AMD SEV 隔离敏感计算
  • ​联邦学习框架​：FATE（微众）或 PySyft 支持梯度聚合
  • ​隐私计算网关​：集成 ​TensorFlow Privacy​ 或 ​PyTorch Opacus​ 提供差分隐私
• ​性能优化​：
  • GPU加速同态加密（NVIDIA CUDA-HE库）
  • 硬件级信任链（Intel TXT + 远程证明）

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六、安全架构（Security Architecture）

三层纵深防御体系

1. ​数据层​
   • 量子安全加密（CRYSTALS-Kyber）：抗量子计算攻击
2. ​计算层​
   • TEE远程证明（RA-TLS）：确保环境可信
3. ​审计层​
   • 区块链存证（每步操作记录哈希上链）

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七、实施治理（Implementation Governance）

技术迁移路径

​阶段​	目标	关键技术
阶段1	构建基础TDS连接器	Dataspace Connector + OAuth2.0
阶段2	集成隐私计算引擎	Intel SGX + FATE联邦学习
阶段3	实现跨云数据空间互操作	GAIA-X跨域身份联邦

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 八、架构变更管理（Architecture Change Management）

风险控制矩阵

​风险​	缓解措施
密钥泄露风险	HSM（硬件安全模块）托管根密钥
TEE侧信道攻击	定时刷新Enclave + 内存加密
模型反演攻击	差分隐私（ε<0.5） + 梯度压缩

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 九、示例：医疗健康数据空间（实现效果）

flowchart LR
    医院A -->|加密病历| TDS
    医院B -->|基因数据| TDS
    TDS -->|聚合加密数据| AI[肿瘤预测模型]
    AI -->|输出| 药企[新药研发]
    药企 -->|反馈结果| 医院A&B

• ​关键指标​：
  • 数据泄露风险下降95%（零原始数据外泄）
  • 多中心AI模型精度提升12%
  • 审计合规成本降低60%

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总结：可信数据空间核心设计原则

1. ​数据主权可控​：所有权/使用权分离，数据不出域
2. ​全链路信任​：从硬件（TEE）到协议（区块链）构建信任根
3. ​高效隐私计算​：平衡安全（HE/TEE）与性能（GPU加速）
4. ​生态互操作性​：兼容IDS/GAIA-X等开放标准

​技术栈推荐​：Intel SGX + Hyperledger Avalon + FATE联邦学习 + 可信计算框架。