在國家發展改革委、中央網信辦、工業和信息化部、公安部、市場監管總局、交通運輸部、農業農村部、中國人民銀行、國家能源局、最高人民法院等部門的支持下，國家數據局征集遴選了5個數據流通安全治理典型案例，7月4日，相關案例在2025全球數字經濟大會數據要素發展論壇發布，展示了有關單位以數據安全促進數據要素流通利用的經驗做法。

1基于“電費貸”場景的電力數據流通全路徑安全風險監測技術應用案例

一、數據流通場景和安全治理挑戰

電力行業領域探索多種數據流通模式，釋放企業用電數據價值，賦能經濟社會發展。中國南方電網有限責任公司聚焦中小微企業融資需求，聯合地方數據管理部門、銀行開展“電費貸”業務，實現電力數據跨主體安全共享和流通利用。

場景中的業務流程為，中小微企業通過地方政務服務平臺向銀行申請貸款并授權其使用用電數據。銀行依授權向電網公司申請獲取企業用電數據。電網公司結合過往業務數據和風險評估模型，向銀行提供經加工脫敏的企業用電融資風險評估特征數據。銀行在貸款審批業務完結后及時銷毀企業用電數據。

場景中的安全治理挑戰為，“多主體”間數據流通導致各方權責邊界模糊；存在數據過度收集與違規二次利用風險；數據鏈路長、全過程安全風險隱匿性高，數據在多主體間流轉存在機密性、完整性、不可否認性、可追溯性等難以保障的問題。

二、安全治理措施

（一）通過明權責和定標準保障數據不出域。地方數據管理部門組織簽訂數據共享協議，明確電網公司數據供給、銀行數據使用的互通標準、防護標準，約定各自權責范圍，清晰界定權責邊界。電網公司堅持“原始數據不出域”原則，去除企業標識及用電細節，保留企業用電明細數據的融資風險評估特征，以在線數據接口形式提供深度加工脫敏數據。銀行遵循“用戶授權方可用，用一次查一次”原則，針對特定企業完成單次融資風險評估。

（二）通過強化身份鑒權和加密傳輸實現全路徑安全防護?；陔娋W公司全路徑數據安全防護體系，運用基于零信任的動態多因子身份認證和訪問控制技術核驗銀行身份及確認用戶授權情況；以端到端加密傳輸，防范數據泄露和篡改風險；同步建立全路徑監測機制，實時在線監測數據請求及數據流轉情況。

（三）通過建立應急機制和常態化監督保障安全事件協同處置。數據流通各主體聯合制定跨主體數據安全應急處置機制，各主體快速聯動響應，及時互通上報。電網公司按協議落實供數及安全技術保障，銀行按協議承擔使用數據、刪除數據等方面安全合規責任，全程保留操作記錄。地方數據管理部門按協議參加事件處置并監督事件處置過程，會同各方做好全流程管理。

三、典型意義和安全治理成效

案例通過“指標化加工+場景化供給”模式，建立了電力數據跨主體“供給—傳輸—使用—銷毀”閉環，構建了“技術控險+制度定責+監督閉環”的治理框架，為電力數據跨主體安全流通利用提供實踐參考。案例中“電費貸”業務已服務超過1.6萬家中小微企業，累計通過的審批貸款超過16億元；通過全路徑安全風險監測大幅降低了數據泄露或篡改風險，每年為電網公司減少潛在經濟損失。

2基于金融業跨銀行企業資金流水核驗場景的安全多方計算技術應用案例

一、數據流通場景和安全治理挑戰

金融業跨銀行企業資金流水核驗是銀行對公貸款業務授信風險管理的數據流通需求場景。北京國家金融科技風險監控中心有限公司、中國工商銀行股份有限公司、中國農業銀行股份有限公司、中國銀行股份有限公司、華控清交信息科技（北京）有限公司運用安全多方計算技術搭建跨機構平臺，在確保各方原始數據不出域的前提下，驗證對公客戶提供的他行資金流水數據真實性，并將對公客戶提供的他行資金流水數據與該客戶在行內歷史數據進行關聯和分析，輔助開展對公客戶授信評定、融資需求評估等，提升銀行智能化風控水平。

場景中的業務流程為，對公客戶持有在銀行B的資金流水證明去銀行A申請貸款。銀行A、B按照業務協商統一標準對資金流水進行預處理，根據對公客戶授權，銀行A對該客戶在銀行B的資金流水數據加工生成加密查詢值，作為查詢條件。銀行A利用安全多方計算技術向銀行B發起密文比對請求，即查詢值通過公鑰加密后提供給銀行B，私鑰僅為銀行A持有，查詢值不會暴露給銀行B，銀行B將收到的查詢值進行密文計算，返回加密比對結果，銀行A收到密文結果后進行解密，得到比對結果（是或否）并根據解密結果確認資金流水一致性。風控中心依托聯接有關金融機構的金融行業隱私計算平臺提供跨銀行數據核驗服務并監控業務運行狀態。

場景中的安全治理挑戰為，銀行需驗證對公客戶提供資金流水的真實性，當資金流水為其他銀行信息時，由于可能存在對公客戶敏感信息泄露、客戶資源流失等風險，其他銀行往往不支持客戶資金流水數據的共享查詢，對高效開展授信額度核定、信貸風險評估帶來挑戰。

二、安全治理措施

（一）運用安全多方計算技術實現數據跨銀行融合應用可用不可見?；诎踩喾接嬎慵夹g搭建跨機構平臺，將對公客戶賬號、入賬日期、幣種、交易金額、借貸標志等企業資金流水數據轉化為加密查詢值。通過對等模式部署安全多方計算節點，各明文數據只對接本地隱私保護計算節點，節點之間交互密文數據，確保數據提供方“原始數據零出庫”，數據需求方“對公客戶信息零泄露”。

（二）采用體系化風控機制科學有效管控安全風險。嚴格遵循“業務必需、最小權限”的原則，在采集時向對公客戶明確數據使用目的和方式，在服務過程中僅核驗對公客戶授權提供的資金流水數據，不涉及查詢對公客戶任何信用等其他信息；通過技術安全性評估確保產品和服務的安全性；設立風險補償機制，明確風險認定與賠付方式并制定退出機制與應急預案。風控中心作為第三方監控節點對成員機構進行權限管理、狀態監控等，防范數據濫用風險。

（三）通過合同和制度體系確保數據流通安全合規。查詢銀行與貸款企業簽署信息查詢授權書、借款合同等，保障數據使用合規。該場景納入行業監管部門金融科技創新監管工具，保障業務在風險可控的流程機制下運行。

三、典型意義和安全治理成效

案例是金融業運用安全多方計算技術解決數據跨機構流通痛點的實踐探索，為更好釋放金融業數據要素價值、促進形成多方共贏的行業生態、做好金融“五大篇文章”提供了實踐參考。截至2025年6月，跨銀行企業資金流水核驗業務已在北京、上海、重慶、天津、浙江等8個地區的行業監管部門金融科技創新監管工具中進行測試驗證，并逐步接入了含工商銀行、農業銀行、中國銀行、建設銀行、交通銀行、郵儲銀行等在內的16家銀行業金融機構，顯著提升了數據跨銀行流通共享的準確性和時效性。

3基于供應鏈金融倉儲融資場景的區塊鏈應用案例

一、數據流通場景和安全治理挑戰

物流行業領域倉儲融資是供應鏈金融典型數據流通場景，通過質押在庫貨物為供應鏈節點企業提供資金流動性，優化供應鏈資金流。順豐數科（深圳）技術服務有限公司聚焦供應鏈金融多方主體的需求建立基于區塊鏈的供應鏈金融平臺，開展供應鏈金融倉儲融資業務，促進供應鏈金融多方主體數據流通共享。

場景中的業務流程為，融資方提供與融資方相關的合同、訂單等供應鏈數據；物流方提供貨物運輸轉臺及軌跡等物流數據；倉儲方提供庫存數量及貨物出庫記錄等倉儲數據；資金方獲取融資方、物流方、倉儲方提供的相關數據，向符合條件的企業提供融資服務；平臺方提供供應鏈金融平臺運營支持。各方基于供應鏈金融平臺將與融資方相關的合同訂單數據、倉儲數據、物流數據等經區塊鏈認證后接入平臺，數據上鏈前加密并經智能合約規范轉換，上鏈后采用多鏈隔離存儲，不同主體按權限訪問數據。融資方基于供應鏈金融平臺向資金方提出融資需求，并授權資金方查看供應鏈數據。資金方據此核查融資方商流物流真實性等，經評估后向融資方放款，監控貨物全生命周期流轉情況，確保貨權安全。

場景中的安全治理挑戰為，存在數據被篡改、數據追溯難以及數據泄露風險，易引發“一單多押”等聯合欺詐風險，降低供應鏈金融倉儲融資效率和安全性。

二、安全治理措施

（一）建立基于聯盟鏈的供應鏈金融平臺，實現數據流通的安全防護和過程可追溯。建立供應鏈金融平臺，采用物聯網、視頻監控等技術加強對貨物定位、自動盤點等管理，實現供應鏈數據可信采集；基于區塊鏈技術提供聯盟鏈共識管理、智能合約存證，實現數據可信存儲以及數據可追溯；提供對采購訂單數據、貨品出入庫數據等數據加密處理，實現數據防泄露和防篡改。通過供應鏈金融平臺實時查看質押物數據、驗證簽名、追溯原始數據，實現風險動態監測與管控。

（二）建立數據流通安全管理機制，確保數據流通規范可信。供應鏈倉儲融資多方主體共同簽署協議，明確各方數據收集范圍及安全管控要求，確保數據在規定的范圍內使用和安全流通，降低數據濫用和泄露風險，保障數據跨主體流通的規范可信。

（三）搭建供應鏈生態聯盟，實現數據流通多方主體協同。龍頭企業牽頭聯合各方，組建供應鏈聯盟鏈生態聯盟。聯盟內各主體在區塊鏈共識中權重相同，共同決策數據流通中的重要事項，共建數據流通規范，促進數據流通的多方主體協同互信。

三、典型意義和安全治理成效

案例通過“搭平臺+定機制+建生態”，利用區塊鏈聯盟鏈多中心化協作、數據不可篡改、智能合約等特征，實現數據流通多方主體互信以及全鏈條數據協同，打破傳統供應鏈業務信任壁壘，破解數據孤島和安全不可控的難點，為物流行業領域供應鏈業務數據安全合規流通及服務實體經濟高質量發展提供實踐參考。目前，案例已實現融資超200億，鏈上流轉企業超300家，促進業務規模增長30%，實現業務零壞賬目標，企業融資成本低于行業平均水平。

4 基于城市交通信號智能協調場景的數治模式應用案例

一、數據流通場景和安全治理挑戰

公共交通數據價值釋放可有效提升城市交通信號智能協調等相關城市治理水平。浙江云通數達科技有限責任公司（以下簡稱“云通數達”）通過公共數據授權運營機制，以數據聚類分析算法將營運車輛單車實時位置數據轉換為群體性路口畫像數據并輸出應用，在保持交通態勢高精度分析的同時，實現營運車輛單車數據零泄露。

場景中的業務流程為，政府部門A將其持有的公共交通數據脫敏后匯聚至公共數據授權運營計算域的可信執行環境中；云通數達（運營機構）在可信執行環境內通過聚類算法生成路口畫像數據；城市交通管理部門B獲取路口畫像數據用于交通信號優化。

場景中的安全治理挑戰為，公共交通數據內包含較為敏感的營運車輛單車實時位置數據，存在敏感數據合規保護與數據應用平衡難的痛點。

二、安全治理措施

（一）通過數據流通安全技術促進數據跨部門安全流通。在可信執行環境內，云通數達（運營機構）通過聚類算法將營運車輛單車實時位置數據轉化為路口畫像數據，實現交通態勢高精度分析，確保輸出數據無法反推原始營運車輛單車數據。在數據跨部門流通過程中，采用了端到端加密的通信協議，降低中間人攻擊和數據篡改、泄露風險。

（二）通過數據流通安全管理機制實現數據合規流通利用。一是依托公共數據授權運營機制開展合法合規性評估，遵循“業務必需、最小范圍”原則，明確數據加工方數據使用目的與方式。二是創新管控機制，數據加工方建立“三審核三隔離”機制，其中，“三審核”包括，審核加工方主體資質，審核加工代碼，審核輸出結果；“三隔離”包括以最小化授權實現權限隔離，以多層次防護實現數據隔離，以“模型調試有真人無真數、模型應用有真數無真人”實現人員隔離。三是明確退出機制，數據加工方嚴格遵守授權期限，終止合作時關閉可信執行環境使用權限，確保數據全生命周期可控。

（三）通過協議和制度體系提升數據流通安全精細化管理水平。根據《公共數據資源授權運營實施規范（試行）》，云通數達（運營機構）與地方人民政府簽署《公共數據授權運營協議》《數據安全承諾書》，明確加工方數據安全責任并按要求開展定期報告。

三、典型意義和安全治理成效

案例探索了公共交通敏感數據“不敢用”、跨部門數據“不能融”等難點問題，在不新增感知設備投入情況下，提升交通治理效率近10倍。為促進交通行業和領域數據流通利用，推進城市治理從“經驗決策”向“數智治理”的轉型升級提供實踐參考。截至2025年6月，上述模式已在全國30余個地區落地，覆蓋超1200公里道路，綠波道路通行效率可提升20%以上，日均為百姓節約超20分鐘通勤時間。

5基于數據可信流通設施環境番茄生長模型場景的數據流通案例

一、數據流通場景和安全治理挑戰

農業農村行業領域，農場用戶亟需通過農作物數據加工形成的專業數據為其提供作業指導，農業數據價值釋放有助于提升農業綜合生產能力。杭州高新數聯互通科技有限公司、杭州安恒信息技術股份有限公司、兵峰（浙江）數字科技有限公司基于數聯網、數據流通合規審計和區塊鏈應用等的數據可信流通設施，農作物研發機構通過匯聚挖掘數字農場收集的番茄生長、種植育種等數據形成番茄生長模型，為番茄農場用戶優化種植技術、促進番茄品種優質高效生產等提供作業指導，同時，實現番茄生長模型數據全鏈路流通安全合規審計和可追溯。

場景中的業務流程為，數字農場依靠數字農業服務商提供的物聯網設備采集數據；數字農業服務商和數字農場簽訂服務協議共享番茄生長數據；農作物研發機構與數字農業服務商通過協議約定使用番茄生長數據；農作物研發機構融合區域環境、氣候等數據加工治理番茄生長數據形成數據生長模型并授權數字農業服務商對外經營；數字農業服務商通過協議約定將番茄生長模型數據再次通過物聯網設備為數字農場中的番茄農場用戶提供作業指導。此外，番茄生長模型亦可在當地的數據交易所上架流通。

場景中的安全治理挑戰為，番茄生長模型數據產品經濟價值高，數據流通鏈路長，參與流通主體多。在數據流通過程中，存在責任劃分不清、數據濫用、數據泄露、流通過程追溯難等問題。

二、安全治理措施

（一）全鏈路參與主體可信接入數聯網。利用區塊鏈技術打造數聯網，數字農場、農作物研發機構、數字農業服務商等參與主體通過認證連接器接入數聯網，完成身份認證，實現全鏈路節點互聯互通。

（二）可信執行環境保障模型加工安全。番茄生長模型所需數據經加密由連接器傳輸至可信執行環境。農作物研發機構在可信執行環境中處理、生成番茄生長模型，輸出的模型還將經過安全檢測，確保沒有通過模型欺詐將高價值的原始數據帶走。番茄生長的原始數據在模型生成完成后直接銷毀避免濫用。

（三）利用數據流通合規審計實現溯源核驗。各主體在數據流通前自查、流通中全過程留痕、流通后溯源核驗。開展數據流通合規審計，并結合合規知識庫與大語言模型降低合規成本。

（四）“鏈式授權”簡化追溯?；趨^塊鏈不可篡改特性，在每個環節形成的協議都生成可追溯的憑證，記錄授權范圍與數據來源，購買方可驗證鏈式授權的有效性。同時，供需雙方本地存儲交互日志，用于后續環節驗證和追溯，保障各方權益。

三、典型意義和安全治理成效

案例為促進農業農村行業領域跨主體數據流通利用提供了實踐路徑，結合農業數據流通利用的數據可信流通設施試點應用，探索實現了數據流通交易便利化、多方連接高效化、數據加工和合規審計可信化，為數據要素市場化配置改革提供了實踐經驗。數字農場用戶以數據共享獲得前期優惠服務，農作物研發機構通過加工數據獲得收入，數字農業服務商通過模型經營獲取持續收益，更多農場借助模型擴大種植規模，預計使用該番茄生長模型的番茄產值將大幅躍升。