•警惕外来物件，持续环境检测。隐蔽式监听设备隶属物理安全范畴；高管生活/工作环境反监听可以视为低频检测，而对于大部分服务行业而言，大多具备多实体、分布式以及加盟管理的特征，如何低成本、高效率实现过程管理是难点。

•大模型安全就是，给无所不知的灵魂，套一道文明的枷锁。训练、推理、感知、决策、交互、学习的能力使得AGI迅猛发展应用；正因其便利易用，往往让人们自愿放弃个人隐私、贡献敏感数据。在用户端，通过问答内容审计、敏感词过滤等方式降低泄漏风险；在模型端正确引导，降低模型幻觉的同时也增加一层风控感知；在部署方式上使用私有化部署，或者VPC的模式使用，尽可能隔离核心数据。

·企业安全体系是实时的，持续验证逐渐收敛。数据治理是理而治之（分类、分级、打标、分析）；治理的目标是变好、变可用；安全治理的目标，就是让业务透明合规，看到数字资产的全貌，实现企业的数字安全可用。集团安全团队应偏向基础建设，工具和服务应向下赋能，分公司安全面向各自业务提供保障。

·绝对的隔离意味着不可用。隔离是物理或者逻辑层面划一道线，交互是数据的跨线行为。生产测试网络隔离，理论上不存在数据交互；但生产数据经过脱敏或匿名化处理后，可以用作测试或分析，就有了交互。物理隔离亦如是：比如冷热钱包区别在于存取逻辑的频次，冷钱包是最高安全级的低频资产交互。而在应用交互层面，技术应聚焦在内存安全，不落盘是基础要求，对于高敏数据应防止内存数据窃取。

数据跨域指数据流转突破信任主体边界的场景，其安全域边界具有动态演化特征，涵盖生产环境至测试环境、内网至公网以及终端数据导出等典型场景。不同敏感级别的数据需适配差异化的合规要求与技术方案。本文剖析加密、脱敏、隐私计算及数据空间等技术在跨域流通中的实施路径与技术可行性。

作为数据传输与存储的核心保障手段，加密技术具备数学可验证的安全性，但存在灵活性受限与性能损耗问题。

传输加密：HTTPS基于X.509证书体系构建安全通道，当前TLS1.3协议已修复前序版本漏洞（如POODLE攻击），行业实践普遍要求禁用TLS1.1及以下协议。集团已完成全域TLS升级，技术难点集中于遗留操作系统（如XP、Server2008）与传统C/S架构客户端（.NET Framework3.5）的兼容性改造。 

存储加密：需根据业务架构选择加密模式，端侧JAR包加密（适用移动端）与网关代理加密（适用微服务）各具优势。密钥轮换策略需与系统迭代周期同步，建议采用灰度发布机制逐步替换旧系统，并保留3个月明文灾备数据以应对回滚需求。高阶加密方案如同态加密（Paillier半同态）与代理重加密，可在风控建模等特定场景选择性部署。

包含静态脱敏（批处理）与动态脱敏（实时流处理）两类范式，具有低实施成本与无损系统性能的优势，但需警惕信息残留风险。

规则设计时需构建多维度防关联机制。比如个人信息中的身份证号脱敏，基础要求是前三后四，但如果在一条信息中拼接其他个人字段（如姓名、手机号后四位等），亦能标识到唯一自然人，导致信息泄漏；故在此场景中我们要求身份证仅保留前三后三（手机号亦如此）。

另一个场景是日志脱敏，很多日志采用行格式，存在多重嵌套、组合成大段的问题，在日志系统内使用正则直接匹配会造成误脱（尤其是订单号）。我们先根据不同的业务定义敏感字段，组装成脱敏工具，对研发进行培训宣导，在应用内部（日志数据源侧）规范敏感字段脱敏。

MPC是以密码学为基础、以数据交互流通为目的的一组算法集。安全求交（PSI）、匿踪查询、同态加密、零知识证明等，都可归于此集。MPC是隐私计算的密码算法分支，虽早诞生于1960年，但也是伴随区块链技术而兴起。

在现实场景中，相对较多的仅用到基础PSI、基础匿踪；比如数字营销场景，ID mapping通过PSI跨域匹配种子客户，广告主和媒体可以尽可能少的暴露自己的客户信息。得到共有种子客户集后，可以进一步通过联邦学习深度分析特征向量，挖掘潜客进而推送广告。

匿踪查询也是MPC中最基础的算法模块，现实中直接用于敏感数据库的查询。如，执法机构采用匿踪查询技术向金融机构发起批量检索，确保数据提供方无法获知具体查询对象，破解“侦查行为泄露”困境。

数据空间可以认为是一种近中心化的数据管控，要求参与方成为安全域的一个可信端；一种安全的实现方式是，以可信执行环境（TEE硬件）技术作为基础，敏感数据只在TEE中被解密（能简单解决内存安全问题）。

要么通过技术手段扩大数据安全域，要么把数据归集到安全域处理。如赵明明教授提出的边缘数据空间模型，以物联网设备为最小安全单元，实现"采集加密-本地分析-结果上链"全流程管控，相比传统中心化方案降低网络资源消耗与中心计算压力。

数据空间不是新技术，是面向分布式设备、分布式实体、分布式组织架构的安全域拓展技术综合体。

业务中的数据跨域场景始终存在，既要满足业务的合理需求，又要谨守安全红线。数据安全技术的迭代远不如研发框架迅猛，深刻认知这些技术的本质，灵活的拆解和重新排列组合，以实现业务数据合规流转利用。