近日，由中国疾病预防控制中心、中国防痨协会共同主办的“2026年全国生物样本与数据资源学术大会”顺利举行。会议以“生物样本与数据资源支撑传染病防控工作高质量发展”为主题展开研讨。绿盟科技受邀参与本次大会，围绕筑牢疾控数据安全防线的探索与实践，与到场嘉宾进行了分享。
当前，数据已成为国家五大生产要素之一，疾控领域承载着众多海量高价值数据。随着数据资源化、资产化、资本化进程加快，疾控数据安全防护面临全新挑战，也为AI技术赋能提供了全新的机遇。
绿盟科技集团数据安全BG总经理刘进表示，当前疾控领域数据安全建设具有安全合规驱动、数据价值驱动、安全风险驱动三大核心动力。随着疾控数据价值的持续提升，其数据安全也主要面临五大方面风险：全生命周期防护缺失、合规与生物安全联动风险、权限与人员管理风险、外部攻击与环境衍生风险、数据共享与对外应用风险。
绿盟科技集团数据安全BG总经理 刘进
当前，AI技术在数据安全领域已由关键字匹配演进至大模型智能识别阶段，AI将成为数据安全升级的核心引擎。绿盟科技AI+数据安全解决方案，以算力为底座、大模型为核心，融合RAG增强能力，构建智能体管理平台，实现结构化与非结构化数据分类分级、数据库审计、事件响应等智能化安全应用，形成从算力到智能体的全链路数据安全体系。
在实践落地层面，还应围绕疾控数据全生命周期，构建安全体系建设，并聚焦五大核心任务：
一是围绕数据安全组织架构、制度合规对标。完善对数据合规管理职责、数据分类分级保护、数据风险管理、数据安全事件管理、数据合规审计评估等全流程制度。
二是推进数据分类分级工作，在实际的业务开展过程中，可以依托AI智能体实现结构化与非结构化数据自动识别、精准定级，摸清数据家底。
三是建立数据分级保护策略，落实差异化防护手段。通过AI赋能数据库，结合加密、脱敏、水印、访问控制等手段进一步实现差异化管控。
四是强化数据安全风险检测，实现联防联控。通过构建自主基线、异常行为检测、告警智能分诊，实现主动预警、联防联控。
五是构建数据可信空间，通过密文计算、联邦学习、多方安全计算，实现数据 “可用不可见”。
未来，绿盟科技将进一步推动AI技术与数据安全的深度融合与创新，以合规为基础、以AI为抓手、以全生命周期管理为核心，筑牢公共卫生数据安全屏障，为公共卫生事业高质量发展保驾护航。