中国（温州）数安港第二期数据安全合规论证会成功举行

向量是机器学习中基础数据的表现形式，适合于高维空间中的数据表达与处理。向量以一种去除人文含义的模糊化表现形式，适用于以特征补齐的形式加入开发者推荐模型的场景。通过优化推荐模型指标，帮助其更好地刻画授权用户或者流量的综合信息，从而提升应用运营效果、增强开发者变现能力。

评审组专家针对数据来源的合法性、数据获取和授权的模式、数据内容的分级分类、数据的应用场景、算法模型、对个人权益产生的影响、数据安全保障能力等方面进行审查，认为向量特征场景中已初步满足涉及的相关要求，同意该场景的合规性论证，并建议持续关注各方数据的合规性，严格审核机制；建议完善算法监管，加强自我评估并形成规范；建议数安港充分发挥督促作用。

证券、期货公司等金融机构在做证券、期货投资研究中，需要参考一些客流等类似的数据来辅助判断企业的经营情况，进而指导投资。例如，通过商场、工厂等圈地内人流物流观察，一定程度上可以反映出工厂、商场等企业的运营状况。

评审组专家针对数据来源、数据应用场景、算法模型，尤其是对国家安全可能会产生的影响、数据安全保证能力等方面进行审查，认为该场景中确实已考虑到各种风险，并采取相应措施，个人信息涉及程度低，符合相关法律法规要求，风险相对可控，同意该场景的合规性论证，并建议建立客户准入机制，加强客户资质审查，约定数据使用范围；建议进一步加强数据安全评估。

 

 

 

向量特征增强场景利用深度学习模型，将大数据脱敏压缩，将高维数据进行向量化做降维处理，优化模型数据处理能力；统计报告场景将各类数据进行指数化处理后，输出脱敏且可用于辅助判断经营情况的统计报告，指导金融机构进行投资研判。

浙江省大数据联合计算中心作为上述场景实现的平台，作为数安港“九个一”工程内最重要的主体之一，将严格落实三审核、三隔离机制，完善主体入库流程，持续优化平台功能，助力合作方挖掘业务场景数据价值，促进数据流通等，为保障数据安全合规、数据应用创新场景落地而不懈努力。