摘要
本文深入探讨了企业在业务数字化转型背景下，如何从宏观的“作业过程”向更微观、更具操作性的“作业活动”进行深度演进。重点分析了这一转型带来的数据安全挑战，如信息跨系统失控、权限管理复杂化及数据泄露风险。基于将“作业活动”视为数据安全策略执行的最小单元的核心理念，文章提出构建“统一、集成、系统的数字化作业界面”，并以实现“数据可用不可见”为核心目标，阐述了相应的解决方案与技术路径。结合业务流程重塑（BPR）、数字孪生（DT）、网络-物理系统（CPS）、面向服务架构（SOA）、零信任架构（ZTA）等理论与技术，本文旨在为企业在保障运营效率提升的同时，有效应对数据安全挑战提供理论框架与实践指导。最后，文章对作业活动数字化与数据安全的未来趋势与挑战进行了展望。
关键词
作业过程；作业活动；数字化转型；数据安全；数据可用不可见；统一作业界面；零信任；隐私计算；业务流程重塑；数字孪生
1. 引言
1.1 数字化转型的时代背景与“作业过程”的重要性
当前，全球正处于一场深刻的数字化转型浪潮之中。这场浪潮不仅是信息技术的革新，更是对企业运营模式、商业逻辑乃至组织文化的全面重塑。数字化转型已成为企业应对市场快速变化、提升核心竞争力、实现可持续发展的必然选择和核心战略引擎 [1]。企业积极拥抱数字技术，旨在显著提升运营效率、极致优化客户体验以及持续创新商业模式 [2, 5]，以期在日益激烈的市场竞争中占据有利地位。
在企业宏大复杂的运营体系中，“作业过程”（Operational Process）扮演着至关重要的角色。它被定义为企业业务流程中一系列相互关联、有序执行的作业节点的集合，是企业物理运营活动（如工作流、资金流、产品流）在数字世界的映射和呈现。本质上，数字化后的作业过程是一种以数据流为载体的数字孪生（Digital Twin, DT）[用户查询]。作业过程与用户旅程（Customer Journey）、供应链作业过程（Supply Chain Operational Process）共同构成了企业完整的业务流程体系，是连接物理世界与数字世界的关键桥梁。
运营过程管理（Operational Process Management, OPM）作为一门学科，其核心目标正是通过对内部各项运营流程的深入理解、全面审查和持续优化，使企业能够敏捷地响应市场变化，提高运营效率，增强核心竞争力 [8]。在数字化转型背景下，对作业过程进行深度的数字化改造，是实现整体业务流程效率、成本、质量和价值跨越式提升的基础 [4]。这不仅仅是将现有流程电子化或自动化，更要求借助数字技术提供的全新能力，对作业流程进行根本性的重新思考、解构与设计，这与业务流程重塑（Business Process Re-engineering, BPR）的理念高度契合 [9]。因此，作业过程的数字化是企业数字化转型的关键组成部分和核心驱动力，其数字化水平直接决定了企业整体转型的深度和广度。
1.2 数据成为核心生产要素及其伴随的安全挑战
在数字经济时代，数据已超越传统的生产要素，成为驱动商业创新和价值创造的核心引擎 [3]。海量数据在企业内部和外部系统、设备、用户之间高速生成、汇聚、流转和处理，其价值日益凸显。然而，数据的爆发式增长和日益复杂的流转路径，也带来了前所未有的数据安全与隐私保护挑战 [6]。数据泄露、滥用、篡改、丢失等安全事件，不仅可能导致巨大的经济损失和声誉损害，更会引发严重的合规风险和法律责任。
日益严峻的外部威胁，尤其是以勒索攻击为代表的网络犯罪活动，正变得越来越复杂和猖獗，直接威胁到企业的高价值数据资产。同时，内部威胁，如员工的无意操作失误、权限滥用、恶意行为以及数字代理的异常操作，也是造成数据安全事件的重要原因。这些挑战使得企业的数据安全工作不再仅仅是满足合规性要求（如《网络安全法》、《数据安全法》、《个人信息保护法》等）的被动应对，而是逐渐转变为保障企业持续运营、维护客户信任、实现价值创造的内在需求和国家战略的关键 [6, 7]。
传统的、基于网络边界的静态安全防护模型，在云计算、移动化、物联网、供应链协同等日益模糊甚至消失的边界面前显得力不从心 [49]。数据在不同系统、不同环境下的动态流转，使得传统安全策略难以有效覆盖和管控，暴露了新的安全盲点。例如，信息跨系统流动失控、权限管理复杂化与最小权限原则的违背、以及API漏洞等，都成为数字化作业场景下突出的数据安全风险 [30]。
1.3 本文研究的核心问题：作业过程/活动的数字化与数据安全协同
面对数字化转型对运营效率和数据安全保障的双重诉求，本文研究的核心问题在于探讨：企业如何在推进作业过程/活动的数字化，提升运营效率和智能化水平的同时，有效应对伴随而来的数据安全挑战，实现效率与安全的协同统一？
传统的安全模型在数字化动态环境下的局限性，使得迫切需要探索新的安全范式和解决方案。仅仅依靠事后审计或外部加固已无法满足需求。数据安全需要从业务流程和操作的源头进行考虑和设计。因此，本文提出并论证一个核心理念：将数据安全策略的执行下沉至业务操作的最小单元——“作业活动”。通过以作业活动为中心构建数据安全体系，可以实现对数据访问和操作的精细化管控，提高安全策略的管控精度和有效性，从而在业务发生细微环节确保安全。
本文将围绕这一核心理念，深入分析数字化作业活动所面临的各类数据安全挑战，并提出相应的解决方案与技术路径，聚焦于构建“统一、集成、系统的数字化作业界面”作为承载安全策略落地的关键平台，并以实现“数据可用不可见”作为核心目标，探讨如何平衡数据利用与隐私保护。
1.4 文章结构与主要内容概览
本文将结构如下：
- 第1章：引言 - 阐述数字化转型背景、作业过程的重要性、数据安全挑战及本文研究的核心问题和结构。
- 第2章：核心概念与理论基础 - 详细定义作业过程、作业活动、数字化转型、数据安全新范式（包括“数据可用不可见”）及相关的理论支撑（BPR, DT, CPS, SOA）。
- 第3章：作业过程与作业活动的数字化转型路径 - 探讨从流程梳理到活动分解的必要性、转型关键步骤与阶段、关键技术赋能及实践案例分析。
- 第4章：数字化转型中的数据安全挑战与风险 - 分析传统安全模型局限性、数字化作业场景下的具体风险（如信息跨系统失控、权限管理复杂化、数据泄露路径多样化、OT/ICS及数字孪生特定风险），以及不同行业敏感数据保护需求。
- 第5章：面向作业过程与活动的数据安全解决方案与路径 - 提出以作业活动为最小单元构建数据安全防线的核心策略，阐述实现“数据可用不可见”与精细化管控的关键技术与方法（如统一界面、零信任、DDM、PETs、API安全等），以及管理与治理体系构建。
- 第6章：行业实践案例分析 - 选取金融、智能制造、医疗健康、政务服务等典型行业，分析其数字化作业实践、面临的安全挑战及解决方案应用。
- 第7章：未来趋势与展望 - 探讨作业活动数字化和数据安全技术的前沿发展方向、法律法规演进、面临的挑战与应对策略。
- 第8章：结论 - 总结核心观点，强调一体化建设价值，并提出未来研究方向或行动建议。
2. 核心概念与理论基础
2.1 作业过程的定义、特征及其在企业业务流程中的核心地位
定义与范畴：
在业务数字化转型的语境下，“作业过程”（Operational Process）是企业内部业务流程中一系列相互关联、具有逻辑顺序并有序执行的作业节点的集合。这些节点共同完成特定的业务功能，如从原材料入库到成品出库的生产过程、从订单接收到货物交付的物流过程、或从客户咨询到问题解决的客户服务过程。作业过程与用户旅程（Customer Journey）和供应链作业过程（Supply Chain Operational Process）紧密联系，共同构成了企业完整的、端到端的业务流程体系。用户旅程关注客户视角下的体验，供应链作业过程关注跨企业边界的价值流动，而作业过程则聚焦于企业内部具体的业务操作流和价值实现流 [60]。
更深层次地看，作业过程是企业在物理世界中进行的各类运营活动（如工作流、资金流、产品流、信息流等）在数字空间的映射和呈现。它捕捉了物理实体（如设备、物料、人员）的动态状态、相互作用以及由此产生的数据流动和转换。从这个意义上说，数字化后的作业过程本质上是一种以数据流为载体的数字孪生（Digital Twin, DT）[用户查询, 15]。这种数字孪生并非物理实体的静态复制，而是动态的、实时更新的虚拟模型，反映着物理世界作业过程的当前状态和潜在行为 [10]。
特征：
数字化后的作业过程呈现出以下关键特征：
- 数据驱动： 作业过程的执行、监控和优化高度依赖于过程中产生的和使用的数据。数据成为驱动流程运转的核心燃料。
- 互联互通： 数字化作业过程通常涉及企业内部多个系统、设备和人员的协同，打破了传统物理流程中的信息孤岛。
- 可见与可控： 通过数字化技术，作业过程的执行状态、关键指标、资源消耗等变得更加透明和可视化，便于管理者实时监控和干预。
- 柔性与自适应： 借助自动化、智能化技术，数字化作业过程能更好地适应外部环境变化和内部需求调整，具备更高的柔性和自适应能力 [58]。
- 数据孪生映射： 作为物理运营活动在数字世界的映射，数字化作业过程的任何状态变化都应在数字孪生中得到实时反映，从而支撑决策和优化 [10]。
在企业业务流程中的核心地位：
作业过程在企业业务流程中占据核心地位，是实现企业价值创造的基础载体和关键引擎。
- 支撑价值链： 企业的所有核心价值链活动（如研发、采购、生产、销售、服务、财务等）都通过一系列具体的作业过程来实现。
- 驱动数字化转型： 学术界通常将企业的数字化演进划分为数据转换（Digitization）-> 数字使能化（Digitalization）-> 数字化转型（Digital Transformation）三个阶段 [1]。作业过程的数字化贯穿于这三个阶段，是数字使能化和最终实现全面数字化转型的关键切入点 [4]。没有作业过程的深度数字化，全面的数字化转型将是空中楼阁。
- 优化运营绩效： 对作业过程进行数字化改造是提升企业运营效率、降低成本、优化资源配置、提高产品/服务质量的直接手段 [2]。运营过程管理（OPM）的核心目标正是通过对作业流程的持续改进来实现卓越运营绩效 [8]。
- 为决策提供依据： 数字化作业过程产生和汇聚的实时、结构化数据，为企业各层级决策（从一线操作到战略规划）提供了及时、准确、全面的信息支持，使得决策更加科学化和智能化。
因此，作业过程的数字化并非简单地将现有流程搬到线上，而是要对其进行根本性的审视和再设计（BPR理念）[9]，并借助数字孪生等技术实现物理世界与数字世界的深度融合与实时互动 [10]。将其置于企业整体战略高度进行统一规划和协同推进，是数字化转型成功的关键。
2.2 作业活动的定义、构成要素及其作为数字化和安全策略执行的最小单元
定义与范畴：
相较于宏观的作业过程，“作业活动”（Operational Activity）是构成作业过程的更细致、更具体、更具操作性的单元 [12]。它是指企业员工或日益普及的数字代理（如RPA机器人、AI助手等）在特定的网络-物理系统（Cyber-Physical System, CPS）环境中，为了实现某一具体业务逻辑，对物理实体（如设备、物料、文档）或网络数据（如客户信息、订单记录、库存数据）所执行的一系列操作的总和 [用户查询]。例如，客服人员在CRM系统中查询客户历史订单是一个作业活动，生产线工人启动一台设备进行加工是一个作业活动，RPA机器人自动从邮件中提取发票信息并录入财务系统也是一个作业活动 [18]。
“作业活动”的概念范畴比传统的“生产活动”更为宽泛，因为它不仅涵盖了制造业等领域中与物质产品直接相关的操作，也包含了非生产领域（如管理、研发、营销）和服务领域（如客户服务、技术支持、咨询）中的各类操作 [12]。它是企业业务执行的“神经末梢”，是最小的业务操作颗粒度。
构成要素：
每一个作业活动都发生在特定的环境中，并涉及一系列相互关联的要素。这些构成要素共同定义了该活动的执行环境和要求：
- 作业场景： 活动发生的具体业务情境和物理环境，如生产车间、办公室、呼叫中心、户外现场、远程办公环境等。
- 作业终端： 执行活动所使用的物理或虚拟设备，如PC、移动设备、工作站、工控机、传感器、数字代理的运行环境等。
- 作业网络： 连接终端、系统和数据所依赖的网络基础设施，如企业内网、互联网、工业以太网、5G网络等。
- 作业信息系统： 支持活动执行所使用的软件系统，如ERP、CRM、MES、SCADA、办公自动化系统、特定业务应用等。
- 作业权限： 执行该活动所需的访问特定数据和操作特定系统的授权。
- 作业数据： 活动处理、产生、依赖或影响的数据，包括输入数据、输出数据、中间数据、元数据等。
例如，客服人员在处理客户请求时，其作业活动可能发生在呼叫中心（场景），使用台式计算机（终端），通过企业内网（网络）连接到CRM系统和呼叫系统（信息系统），并需要具有查询客户信息和修改工单状态的权限（作业权限），处理的是客户信息、订单详情、服务记录等（作业数据）[用户查询]。对这些构成要素的细致分析，是理解作业活动本质和进行数字化改造、安全防护的基础。
作为数字化和安全策略执行的最小单元（核心论点）：
将作业活动视为数字化和安全策略执行的最小单元，是本文的一个核心论点 [用户查询]。这意味着，无论是推动业务流程的数字化，还是部署数据安全防护措施，其焦点都应下沉到每一个具体的、原子化的作业活动层面。
作为数字化执行的最小单元：
- 作业活动的原子性使其成为业务流程分解和优化的基本颗粒度 [59]。通过对作业活动进行细致的定义和分析，企业可以更清晰地识别流程中的瓶颈、冗余和低效环节。
- 各种数字化赋能技术（如RPA、AI、LCNC）的应用最终都落地到对特定作业活动的自动化、智能化改造上 [18, 20]。例如，RPA自动化的是某个重复性的数据录入活动，AI辅助决策是在某个特定的审核活动中提供智能建议 [18]。
- 构建统一数字化作业界面（SPoG）的目标是整合完成特定角色作业活动所需的所有信息和功能，提供一体化操作体验 [41]。
- 通过对作业活动的数字化设计和执行，可以深入触达业务的“神经末梢”，实现更彻底的流程优化和效率提升。
作为数据安全策略执行的最小单元：
- 数据安全风险的产生和显现往往发生在具体的业务操作环节。例如，数据泄露可能发生在员工进行数据导出或复制粘贴的活动中，权限滥用体现在员工越权访问某个特定数据集的活动中 [用户查询]。
- 将安全策略执行下沉到作业活动层面，意味着安全控制措施不再是游离于业务流程之外的独立模块，而是被深度嵌入到每个作业活动的数字化设计和执行流程之中。
- 通过分析构成每个作业活动的具体要素（场景、终端、网络、系统、权限、数据），可以为制定精准、有效、上下文感知的数据安全策略和控制措施提供坚实的基础 [用户查询]。例如，可以基于作业活动中涉及的数据敏感级、执行者的身份、所使用的终端和网络环境，动态决定是否允许进行某种数据操作或以何种形式展现数据（如动态数据遮蔽）。
- 这使得安全策略的执行点更加细粒度化和可控，提高了管控精度和有效性。安全风险评估也需要深入至具体的作业活动层面，评估每个活动可能引入的数据安全风险。
- 安全内嵌于业务操作的源头（Security by Design）是实现以作业活动为中心的数据安全体系的核心理念 [22]。当构成作业活动的每个操作步骤都考虑了安全控制时，整体业务流程的数据安全性才能得到有效保障。
因此，无论从数字化改造的执行层面，还是从数据安全防护的落地层面，作业活动都构成了最小的、最基本的操作单元。对作业活动的深度理解、精细化管理和一体化安全防护，是企业成功实现数字化转型和构建内生性数据安全能力的关键。
2.3 数字化转型的内涵、目标与关键驱动因素
内涵：
数字化转型（Digital Transformation）并非仅仅是将传统业务流程电子化（Digitization）或应用数字技术优化现有流程（Digitalization），而是一场利用数字技术带来的机遇，对企业的技术、流程、组织和文化进行根本性、全方位的变革 [1]。它旨在通过深度融合新技术，重塑企业的运营方式、与客户互动的方式以及创造价值的方式，最终实现战略层面的飞跃 [58]。这种变革涉及到企业战略、组织架构、业务模式、管理体系、技术架构乃至员工技能和思维方式的深刻调整。
目标：
企业推进数字化转型的核心目标是实现跨越式的业务提升 [1, 4]：
- 提升运营效率： 通过自动化、智能化、流程优化，显著减少人工干预，降低运营成本，缩短业务周期。
- 优化客户体验： 提供更加个性化、便捷、高效的产品和服务，增强客户满意度和忠诚度 [2, 5].
- 创新商业模式： 基于新的数字能力探索新的产品服务、收入来源、合作模式和市场机会。
- 增强决策能力： 利用数据和分析技术实现实时洞察和智能决策。
- 提高企业韧性： 增强企业对外部变化的适应能力和快速响应能力。
关键驱动因素：
推动企业进行数字化转型的动力是多方面的 [1]：
- 信息技术的持续发展与创新： 云计算、大数据、人工智能、物联网、区块链等新兴技术的成熟和普及，为数字化转型提供了强大的技术基础和无限可能。
- 新业务模式的探索： 市场竞争加剧迫使企业不断寻求新的业务模式和增长点，数字技术是实现模式创新的关键使能者。
- 对卓越绩效的追求： 数字化转型是实现运营效率、产品质量、服务水平等关键绩效指标显著提升的重要途径 [8]。
- 客户体验的关注： 数字化时代，客户对产品和服务的期望不断提高，企业需要通过数字化手段提升客户体验以保持竞争力。
- 流程优化与重塑（BPR）： 识别现有业务流程的痛点和瓶颈，通过数字化技术对其进行根本性再设计，是提升效率和价值的关键驱动 [9]。
转型阶段与成熟度模型：
企业数字化转型是一个循序渐进的过程，通常可以划分为不同的阶段。Verhoef等人提出的三阶段模型（Digitization -> Digitalization -> Digital Transformation）提供了一个经典的视角 [1]。在特定行业，这一过程也表现为从数字化到自动化再到智能化的演进 [26]。
为了科学评估企业当前的数字化水平并规划转型路径，可以使用数字化成熟度模型（Digital Transformation Maturity Models, DMMs）[13]。这些模型通常从战略、技术、运营、人员等多个维度对企业的数字化能力进行分级评估，帮助企业识别差距并制定改进计划 [14]。例如，运营维度评估的是企业在业务流程和作业活动数字化的程度和效果，这与本文研究的核心紧密相关。通过DMMs，企业可以系统地评估其作业过程和作业活动的数字化现状，并将评估结果作为制定和调整数字化转型战略的关键输入 [14]。
2.4 数据安全新范式：从传统防护到主动防御，阐述“数据可用不可见”等核心理念
在数字化转型浪潮中，数据安全面临着前所未有的复杂性和挑战，迫切需要从传统的被动防护模式转向主动防御和内生安全的新范式。
传统安全模型的局限性：
如前所述，传统的安全模型主要依赖于边界防御和静态策略，并且相对忽视内部威胁。这种模型在应对云计算、移动办公、物联网、供应链协同等带来的边界模糊化和业务动态变化时显得力不从心 [49]。它假定“信任但验证”，但现代复杂的数字化环境使得“信任”前提难以维系，“验证”也难以做到全面有效 [28]。
向主动防御与内生安全转变：
新的数据安全范式强调：
- 从“信任但验证”转向“从不信任，始终验证”的零信任原则： 放弃网络边界内外的固有信任假定，对任何用户、设备、应用访问任何资源都进行严格的身份验证和授权，并基于上下文进行动态调整，实施最小权限原则 [28, 29]。
- 以数据本身为中心的安全理念（数据原生安全）： 将安全属性（如加密、标记、访问策略）内置到数据本身，使其在流动和使用过程中也能自我保护，减少对外部环境安全能力的依赖 [45]。
- 安全内嵌于业务操作源头（Security by Design）： 在业务流程设计、系统开发和作业活动规划的初始阶段，就将安全需求和控制措施融入其中，而不是在系统建成后再附加安全功能 [22]。这与将作业活动视为安全策略最小执行单元的理念高度契合。
“数据可用不可见”的核心理念：
“数据可用不可见”是这一新范式下的一个核心理念 [用户查询]，旨在解决数据价值开发与隐私保护之间的矛盾。其核心内涵在于：
在保障授权用户能够顺畅完成其特定作业活动所需的数据可用性的前提下，通过一系列先进的技术手段（如动态数据脱敏、细粒度权限控制、数据加密与标记、隐私计算等），对数据中的敏感信息部分或全部进行实时、智能的遮蔽、替换、加密或权限限制，从而使得这些敏感信息对于非授权主体、或在非必要的作业场景下，呈现为“不可见”或“部分可见”的状态 [用户查询, 37]。
例如，在客服场景中，一线客服人员可以查询客户的订单历史（数据可用），但其敏感的支付信息（如银行卡号、CVV码）可能被系统动态遮蔽（不可见），或者只显示部分信息（部分可见），除非在进行特定操作且通过额外验证后，才能临时查看必要信息 [用户查询]。
这一理念强调安全控制应智能、动态、精细化，并与具体的业务场景和作业活动紧密关联。它不仅仅是对数据进行简单的加密存储，更关注数据在使用和流转过程中的安全和隐私保护 [45]。通过实现“数据可用不可见”，企业可以在最大限度地释放数据价值、提升运营效率的同时，有效保护个人隐私和商业秘密，满足日益严格的合规要求 [6, 7]。
2.5 相关理论支撑：业务流程重塑（BPR）、数字孪生（DT）、网络-物理系统（CPS）、面向服务架构（SOA）等在作业过程数字化中的应用
作业过程与活动的数字化转型是一个复杂的系统工程，需要多种理论和技术框架的支撑。
业务流程重塑（Business Process Re-engineering, BPR）：
- 内涵： BPR是对企业核心业务流程进行根本性的重新思考和彻底的再设计，旨在通过显著提升关键绩效指标（如成本、质量、服务、速度）来实现跨越式改进 [9]。它强调“从零开始”审视现有流程，而不是进行渐进式优化。
- 在作业过程数字化中的应用： 数字化转型为BPR提供了强大的使能工具。传统的BPR可能侧重于流程的简化和自动化，而数字时代的BPR则可以借助数字技术（如AI、RPA、LCNC、DT）提供的全新能力，打破原有流程的物理限制和信息孤岛，创造出全新的、更高效、更智能、更具柔性的作业模式和流程 [9]。例如，通过BPR理念结合数字孪生，可以彻底再设计生产流程，实现资源的动态最优调度 [10]。通过BPR理念结合RPA和AI，可以彻底再设计客服流程，实现人工与智能机器的高效协同 [18]。BPR为作业过程的数字化提供了顶层设计和流程优化思路。
数字孪生（Digital Twin, DT）：
- 内涵： 数字孪生是物理世界中特定实体（产品、设备、系统、流程甚至城市）的动态、实时的虚拟映射 [10, 15]。它通过传感器数据采集、数据传输、建模仿真、数据分析等技术，保持与物理实体的高度同步和信息互动 [10]。
- 在作业过程数字化中的应用： 如前所述，数字化作业过程本质上就是物理运营活动的数字孪生呈现 [用户查询]。DT技术为作业过程提供了可视化、可分析、可预测、可优化的虚拟环境 [10]。例如，在制造业，可以为生产线、关键设备构建数字孪生，实时监控其运行状态，进行故障预测性维护，通过仿真优化生产排程，指导一线操作人员进行作业活动 [10, 11]。在供应链管理中，可以构建物流网络的数字孪生，实时追踪货物状态和位置，预测潜在的延误风险，优化配送路径 [10]。DT为理解, 监控和优化数字化作业过程提供了核心技术架构和工具。ISO 23247等标准也为工业数字孪生提供了参考框架 [16]。
网络-物理系统（Cyber-Physical System, CPS）：
- 内涵： CPS是集成计算、网络和物理过程的复杂系统实现 [10]。它通过传感器、执行器、通信网络、计算单元和控制算法的协同，实现对物理世界的感知、控制与互动，并与虚拟信息空间进行深度融合与双向映射 [10]。物联网（IoT）是CPS的重要基础技术之一 [49]。
- 在作业过程数字化中的应用： 作业活动通常发生在一个特定的CPS环境中 [用户查询]。CPS提供了连接物理实体（设备、物料、环境）与数字世界（信息系统、计算平台、数字代理）的运行基础架构 [10]。例如，在智能制造车间，设备（物理实体）通过传感器采集运行数据并上传至MES系统（信息系统），通过工业网络（网络）传输，由边缘计算单元（计算）进行实时分析和控制（算法），指导生产作业活动。CPS使能了作业活动的实时化、互联化和智能化，是实现作业活动数字化改造的关键技术环境 [26]。
面向服务架构（Service-Oriented Architecture, SOA）：
- 内涵： SOA是一种软件架构风格，强调将业务功能构建为一系列可重用、松耦合的服务，并通过标准化的接口（如API）进行互相调用和组合，以构建复杂的应用程序或业务流程。
- 在作业过程数字化中的应用： 在数字化转型过程中，企业通常拥有众多异构的信息系统 [20]。SOA理念及其技术实现（如微服务、API网关）有助于将这些分散系统中的功能和数据封装为可调用的服务，从而实现跨系统、跨平台的作业活动集成与协同。例如，构建统一数字化作业界面（SPoG）需要从多个后端系统（CRM, ERP, SCM等）聚合数据和功能，SOA提供了通过API连接这些服务单元的有效架构模式 [41]。数字孪生生态系统各层级（如数据互动层、模型构建层、应用层）之间的连接也常常依赖于API接口，体现了SOA的设计思想 [16]。SOA为构建灵活、可扩展的数字化作业流程和集成化的作业界面提供了技术架构和集成机制。
这些理论和技术相互关联、相互支撑，共同为企业进行作业过程和活动的数字化转型提供了技术架构、流程优化思路和集成机制。BPR提供宏观的流程重塑视角，DT和CPS提供物理世界与数字世界深度融合的技术基础和运行环境，SOA提供跨系统集成和构建柔性化流程的架构模式，而将作业活动视为最小单元则提供了具体的设计和安全策略执行粒度。
3. 作业过程与作业活动的数字化转型路径
从宏观的“作业过程”向更微观的“作业活动”进行深度数字化转型，是企业释放数字潜能、提升运营效率的关键路径。这一转型并非简单的技术升级，而是一个涉及流程重塑、技术赋能、组织变革和持续优化的复杂过程，伴随着多重挑战。
3.1 从业务流程梳理到作业活动分解的必要性
将业务流程（作业过程）分解并数字化至作业活动层面，是实现精细化管理和内生安全的基础。转型路径通常遵循一个结构化的方法论：
业务流程评估与梳理：
- 识别核心流程： 从企业战略和价值链出发，识别对业务影响最大、效率提升潜力最高、或数据安全风险最突出的关键作业过程 [58]。
- 现状分析： 深入分析现有作业流程和活动，识别瓶颈、冗余、手工环节、信息孤岛、以及潜在的安全风险点。借鉴**业务流程重塑（BPR）**的理念，不拘泥于现状，为彻底优化做准备 [9]。使用运营过程管理（OPM）的方法，对流程进行建模和度量 [8]。
- 活动分解： 将选定的作业过程分解为更细粒度、可管理、可自动化的原子化作业活动 [60]。明确每个活动的输入、输出、执行者（人或数字代理）、所需信息系统、数据、权限和执行环境（CPS）。这为后续的技术赋能和安全策略落地提供了基础颗粒度 [用户查询, 59]。
设定转型目标与设计蓝图：
- 明确目标： 基于评估结果和业务需求，为数字化作业活动设定具体、可衡量的目标（如提高效率X%、降低成本Y%、减少错误Z%、提升数据安全级别W%）。
- 设计新模式： 运用BPR的思维，结合数字孪生（DT）、CPS等技术能力，重新设计优化的、智能化的作业模式 [9, 10]。规划人与数字代理的协同方式 [18]。
- 绘制蓝图： 绘制目标数字化作业活动的流程图、数据流图、系统交互图，明确技术架构和所需能力。
技术选型与平台建设：
- 选择合适技术： 根据作业活动的具体需求和设计蓝图，选择合适的赋能技术，如RPA用于自动化重复性任务 [17]，AI/ML用于智能决策和模式识别 [18]，LCNC用于快速应用开发 [20]，DT用于实时监控和优化 [10]，CPS构建底层智能环境 [10]。
- 构建技术平台： 建设或改造支撑数字化作业活动的技术基础设施，包括统一的数字化作业界面（SPoG）[41]，API管理平台 [30]，数据平台（湖/仓/网），云计算平台，物联网平台等。确保平台具备良好的可扩展性、兼容性和内生安全性（Security by Design, SbD） [22]。
分步实施与集成：
- 优先级排序： 根据业务价值、风险、技术复杂度等因素，对已规划的数字化作业活动进行优先级排序，通常选择“快速获胜”项目先行。
- 试点与推广： 在选定的作业活动或业务单元进行试点实施，验证技术方案和流程设计的有效性。基于试点经验进行优化，然后逐步推广至更广范围。
- 系统集成： 打破信息孤岛，通过API、微服务、消息队列等技术手段，实现不同业务系统（ERP、CRM、MES等）之间的数据和功能集成，确保作业活动所需的数据和流程能够顺畅流转 [37]。**面向服务架构（SOA）**的思想在此阶段至关重要。
持续优化与演进：
- 监控与度量： 持续监控数字化作业活动的执行效率、准确率、成本、以及安全指标。
- 数据分析与反馈： 利用作业活动产生的数据进行深入分析，识别新的优化机会、潜在问题或安全风险。
- 敏捷迭代： 基于监控和分析结果，对流程设计、技术应用、安全策略进行持续优化和迭代，向智能化、自适应、自优化的未来演进 [53]。
3.2 数字化转型面临的主要挑战
数字化转型是一个系统性工程，挑战往往体现在技术、组织、数据、成本和安全等多个层面，且这些挑战相互关联、相互影响。
3.2.1 技术整合的复杂性
- 集成遗留系统： 大多数企业拥有庞大且复杂的遗留系统（Legacy Systems），这些系统往往基于过时技术，接口不开放，缺乏文档，难以与新的数字化技术（如云原生应用、微服务）进行集成。如何实现新旧系统的平滑连接、数据同步和业务协同是一个重大挑战 [20, 21]。
- 新技术融合： 如何有效地融合和协调应用AI、IoT、云计算、大数据平台、RPA等多种新兴技术，构建统一的技术栈和数据基础设施，避免形成新的技术孤岛，确保各技术组件之间的互操作性和稳定性，需要深入的技术规划和架构设计能力 [49]。
- API管理： 随着系统集成和数据交换高度依赖API，API的数量爆炸式增长，如何进行有效的API设计、版本控制、安全管理和治理，避免API混乱和安全漏洞，是技术整合中的关键挑战 [30]。
- 多云/混合云环境： 越来越多的企业采用多云或混合云策略，如何在复杂的云环境中实现统一的技术管理、数据流转和安全策略，进一步增加了技术整合的难度。
3.2.2 组织与文化变革的阻力
- 员工技能提升与工作方式转变： 数字化作业活动引入了新的工具、平台和工作流程，要求员工学习新的技能（如数字工具操作、数据分析、与数字代理协同）。员工可能因不适应新变化、担心被替代而产生抵触情绪。传统的工作习惯和思维定势难以快速转变 [9, 14]。
- 跨部门协作障碍： 数字化作业活动往往打破了部门界限，需要跨部门的紧密协作和数据共享。但企业内部可能存在部门壁垒、利益冲突和责任不清等问题，阻碍流程的端到端打通和优化。
- 培养数字化思维模式： 成功的数字化转型需要全员具备数字化思维，即能够利用数据和技术来解决问题、优化流程、驱动创新。培养这种思维模式需要长期的文化建设、培训和实践。
- 高层推动与中层执行： 数字化转型需要高层领导的坚定支持和战略引领，同时也需要中层管理者的积极理解和有效执行，将战略落地到具体的作业活动改造中。任何一环的不足都可能导致转型失败 [14]。
3.2.3 数据治理的难题
- 数据质量与一致性： 数字化作业活动高度依赖数据的准确性和可靠性。来自不同系统、不同来源的数据可能存在格式不统一、定义不一致、数据不准确、重复或缺失等质量问题。糟糕的数据质量会直接影响自动化和智能决策的效果 [59]。
- 数据孤岛问题： 尽管努力进行系统集成，但由于历史原因、技术限制或部门壁垒，企业数据仍可能分散在不同的系统和数据库中，形成“数据孤岛”，阻碍数据的全面视图和协同利用。
- 数据合规性与隐私保护： 随着《数据安全法》、《个人信息保护法》（PIPL）、GDPR、CCPA等法规的日益严格，企业在数据采集、存储、处理、传输、共享、销毁等全生命周期都需要满足复杂的合规要求，特别是个人信息和重要数据的保护 [6, 7]。如何在满足合规要求的前提下实现数据的高效流转和利用是一个重大挑战。
- 建立有效的数据管理框架： 需要建立企业级的数据治理（Data Governance）框架，包括数据标准、数据策略、数据组织、数据资产目录、数据质量管理、数据安全管理等，确保数据资产得到有效管理和控制 [6]。
3.2.4 成本与投资回报（ROI）
- 初期投入巨大： 数字化转型通常需要巨大的初期投入，包括新技术采购、系统改造与集成、人才培养、流程重塑等。
- ROI评估复杂： 数字化转型的效益往往是多方面的（如效率提升、成本节约、收入增长、客户满意度提升、风险降低等），且部分效益难以直接量化（如品牌形象、市场响应速度）。如何科学、有效地评估数字化转型项目的ROI，说服内部利益相关者，确保项目获得持续投入，是一个挑战。
- 持续投入压力： 数字化转型不是一次性项目，而是需要持续的技术更新、流程优化、人才培养和安全维护，这要求企业具备持续的投入能力和长期的战略耐心。
3.2.5 新兴安全威胁与合规性压力
- 新的攻击面： 随着云计算、IoT、移动设备、API的广泛应用，企业的攻击面大幅扩展。新的攻击向量和漏洞层出不穷，如云平台配置错误、IoT设备弱安全性、API漏洞（OWASP API Security Top 10）[30, 49]。
- 内部威胁加剧： 数字化系统和统一界面可能使内部人员更容易访问和滥用敏感数据，或因操作失误导致数据泄露 [用户查询]。数字代理的异常行为也可能带来风险。
- 合规性压力： 数据保护法规（如GDPR, PIPL, CCPA等）日益严格，对数据的分类分级、存储地点、跨境传输、安全评估、泄露通知等方面提出了具体要求 [6, 7]。企业需要投入大量资源来确保合规，否则将面临巨额罚款和法律风险。例如，《数据安全法》和《个人信息保护法》对重要数据和个人信息的处理提出了明确要求。
- 网络犯罪复杂化： 勒索攻击、供应链攻击、APT（高级持续性威胁）等网络犯罪活动日益复杂和定向化，给企业的安全防护带来了巨大挑战 [19]。
- 安全与效率的平衡： 过度的安全控制可能影响数字化作业活动的效率和用户体验，如何在保障数据安全的前提下，实现业务流程的顺畅和高效，需要精妙的设计和权衡。
应对上述挑战，企业需要制定全面的、系统性的转型策略，将技术、流程、组织、文化、成本和安全等因素有机结合，协同推进。特别是在数据安全方面，不能将其视为事后补救或额外负担，而应将其作为数字化转型成功的内生需求和核心竞争力。
4. 数字化转型中的数据安全挑战与风险
随着企业作业活动的日益数字化、网络化和智能化，传统的安全模型和防护手段面临着前所未有的挑战。数字化作业场景的复杂性和数据的爆炸式增长，催生了一系列新的数据安全风险。
4.1 传统安全模型的局限性
传统的网络安全模型，在很大程度上依赖于构建坚固的“边界”来进行内外网隔离，并通过在边界部署防火墙、入侵检测系统等设备来抵御外部威胁。然而，在数字化作业活动日益普及的今天，这种模型的局限性愈发凸显。
- 边界模糊化：云计算的广泛采用、移动办公的常态化、物联网（IoT）设备的大量接入以及供应链上下游的紧密协同，使得企业信息系统的物理边界和逻辑边界变得日益模糊甚至消失。作业活动不再局限于企业内网，数据流也频繁地跨越传统的安全边界，这使得依赖边界防护的策略效果大打折扣 [49]。
- 静态策略的不足：传统的安全策略往往是基于预设规则的静态配置，例如固定的IP地址访问控制列表、基于角色的静态权限分配等。然而，现代企业的作业场景是高度动态和变化的，员工的角色、职责、工作地点以及所使用的设备都可能随时调整。静态的安全策略难以灵活适应这种动态性，容易出现权限配置滞后、策略与实际需求脱节等问题，从而留下安全隐患或影响业务效率。
- 对内部威胁的忽视：传统安全模型通常更侧重于防范来自外部的黑客攻击和恶意软件入侵，而对于来自组织内部的威胁（如员工的无意操作失误、恶意行为，或被仿冒身份的数字代理的异常操作）的考虑和防范相对不足。然而，大量数据泄露事件表明，内部威胁是造成数据安全事故的重要原因之一 [用户查询]。
数字化作业活动的日益动态化、分布式和互联互通的特性，使得那些依赖静态边界划分和固有信任假设的传统安全模型显得捉襟见肘。用户查询中所描述的客服场景，员工需要访问多个分散的系统，数据在这些系统之间频繁流转，这本身就突破了单一系统的安全边界 [用户查询]。[49] 的研究也指出了物联网和云计算的集成带来了新的安全挑战，例如API接口的漏洞、日益增显的内部威胁等，而这些技术恰恰是数字化作业活动中广泛应用的技术。[32] 也强调，操作技术（OT）和工业控制系统（ICS）的数字化转型虽然提升了效率，但也使其更容易成为网络攻击的目标。因此，企业必须深刻转变其安全思维模式，从过去那种“信任但验证”的模式，逐步转向“从不信任，始终验证”的零信任核心原则 [28]，并积极构建能够适应动态环境的、以数据本身和用户身份为中心的新一代安全架构。
4.2 数字化作业场景下的数据安全风险
在具体的数字化作业场景中，数据安全风险以多种形式显现，对企业的正常运营和信息资产构成严重威胁。
- 信息跨系统流动失控：正如用户案例中所指出的，在许多企业的实际运营中，由于历史原因或系统建设缺乏统一规划，不同业务系统之间往往缺乏有效的集成和数据协同机制。员工（如客服人员）在执行作业活动时，可能需要在多个独立的、未打通的系统之间手动查询、复制和粘贴信息（如客户资料、订单详情）。这种跨系统的人工数据“搬运”过程，不仅效率低下，更容易导致数据在流转过程中失去有效追踪和管控，增加了数据不一致、篡改、以及意外泄露的风险 [用户查询, 59]。
- 未授权访问/权限滥用：随着接入系统的用户类型（员工、合作伙伴、客户、数字代理等）和应用数量的增多，权限管理变得异常复杂。在用户提供的客服案例中，客服人员为了完成某项特定任务（如查询客户订单状态）而被授予了访问整个业务系统的查询权限，这可能远远超出了其完成该任务所实际需要的最小权限范围 [用户查询]。这种“权限泛滥”的情况，不仅违反了信息安全管理中公认的“最小权限原则”，也极大地增加了权限被滥用或被恶意利用的风险。同时，当人员发生变动（如入职、离职、岗位调整）时，权限的生命周期管理（如及时授予、变更、回收权限）也变得更加困难和容易出错 [用户查询]。[28] 和 [29] 所引述的LGA Cyber 360框架等安全标准，都将身份认证和访问控制，特别是最小权限原则的落实，视为保障信息安全的核心要求 [28]。
- 数据泄露路径多样化：在数字化的作业环境中，数据泄露的途径和方式也呈现出多样化的趋势。除了传统的网络攻击和恶意软件窃取外，一些看似不起眼的操作环节也可能成为数据泄露的“蚁穴”。例如，员工在本地终端对敏感数据进行截屏、拍照记录；通过即时通讯工具、邮件等非安全渠道明文传输敏感信息；在未受保护的公共网络环境下访问核心业务系统；以及将敏感数据从一个系统明文粘贴到另一个安全性较低的系统中等行为，都可能导致数据泄露 [用户查询]。此外，随着企业越来越多地通过API（应用程序编程接口）来实现系统集成和数据共享，API自身的安全性也成为一个关键的风险点。OWASP API Security Top 10等行业报告详细列举了API相关的安全风险，如失效的对象级别授权（BOLA）、失效的用户身份认证、过度的数据暴露、缺乏资源和速率限制等 [30, 31]。这些API漏洞一旦被利用，尤其是在高度集成的数字化作业界面和复杂的企业应用环境中，可能直接导致大规模的数据泄露或系统功能被非法操控。
- 操作技术（OT）与工业控制系统（ICS）的特定风险：在制造业、能源、交通等关键基础设施领域，操作技术（OT）和工业控制系统（ICS）的数字化转型带来了独特的安全挑战 [32]。这些系统过去往往设计为在封闭的、物理隔离的环境中运行，较少考虑网络安全防护。随着工业互联网和智能制造的发展，OT/ICS系统越来越多地与企业IT网络甚至互联网连接，使其暴露在更广泛的威胁之下。常见的风险包括：针对OT/ICS特有协议（如Modbus, DNP3等，这些协议通常缺乏内置的加密和认证机制）的攻击；利用系统和设备固件中未修复的漏洞（包括零日漏洞）；通过恶意软件（如勒索软件、工控病毒）破坏生产流程或窃取敏感工艺数据；针对供应链环节（如设备制造商、系统集成商）的攻击，通过受感染的软硬件将威胁引入OT环境；以及由于缺乏严格的物理安全防护和员工安全意识不足导致的内部风险 [33, 34, 35]。Dragos等安全厂商发布的报告持续关注OT/ICS领域的威胁态势，其Neighborhood Keeper等平台旨在通过威胁情报共享和集体防御来提升关键基础设施的安全性，特别是针对供应链风险和高级持续性威胁（APT）的检测与响应能力 [19]。
- 数字孪生相关的安全风险：数字孪生技术作为连接物理世界与数字世界的桥梁，其本身也面临着一系列复杂的安全风险 [16]。首先是数据隐私风险，数字孪生系统会采集和处理大量来自物理实体的实时数据，其中可能包含个人身份信息（PII）、商业秘密或敏感的运营参数，必须严格遵守GDPR、HIPAA等数据保护法规的要求 [36]。其次是数据完整性风险，如果传感器数据在采集、传输过程中被篡改，或者数字孪生模型本身被恶意修改，将导致虚拟映射与物理实体失准，进而引发错误的决策和控制指令，可能造成严重的生产事故或经济损失 [16]。再次是网络安全风险，数字孪生系统通常依赖于物联网（IoT）设备进行数据采集，并通过网络与物理实体以及用户进行交互，这使其面临来自网络的各种攻击，如拒绝服务攻击（DoS）、中间人攻击（MitM）等 [49]。此外，数字孪生往往集成了人工智能（AI）、云计算等多种先进技术，这些技术自身的漏洞和不当配置也可能成为数字孪生系统的安全短板。NIST网络安全框架（CSF）和ISO 27001等国际标准为企业构建和运营安全的数字孪生系统提供了重要的指导原则和最佳实践 [36]。针对制造业数字孪生的ISO 23247标准，通过其提出的四层参考架构（可观察元素层、通信层、数字孪生层、用户层），试图通过分层设计和标准化接口来保障数字孪生系统中数据的准确性和交互的安全性 [16]。
- 新兴技术引入的新风险：AI模型的偏见与漏洞、IoT设备弱安全性、区块链应用的局限性等也带来新的安全挑战。
为了更系统地呈现数字化作业活动所面临的关键数据安全风险，下表（表 2）从风险类别、具体表现、影响环节和潜在后果等维度进行了梳理。用户查询中已明确指出了信息跨系统流动失控、权限管理复杂化和数据泄露等核心风险。结合研究文献中关于API安全 [30]、OT/ICS安全 [32] 以及数字孪生安全 [16] 等特定领域的风险分析，可以构建一个更为全面的风险画像。这种系统化的风险识别，有助于企业在设计和优化数字化作业活动时，能够预先评估潜在的安全威胁，从而在早期阶段就将安全考量融入整体方案，这与后续章节将要讨论的“设计安全”（Security by Design）理念是高度契合的 [22]。
表2：数字化作业活动面临的关键数据安全风险与挑战
| 风险类别 | 具体表现 | 影响环节 (作业活动示例) | 潜在后果 |
|---|---|---|---|
| 数据泄露 (Data Leakage) | 敏感信息通过非授权渠道外泄（如截屏、拷贝粘贴、邮件发送）；API接口数据过度暴露 [30]；数据库未授权访问；终端设备丢失或被盗；恶意软件窃取。 | 客户信息查询、财务报表处理、研发资料编辑、远程访问生产数据、移动办公。 | 个人隐私侵犯、商业秘密失窃、声誉受损、监管处罚、法律诉讼、经济损失 [6]。 |
| 未授权访问/权限滥用 (Unauthorized Access/Privilege Abuse) | 弱密码/默认密码；权限分配不当（权限过大）；权限变更不及时（如离职员工账户未注销）；内部人员越权操作；外部攻击者通过漏洞提权。 | 系统登录、数据查询与修改、关键参数配置、远程控制指令下达、代码部署。 | 数据被篡改或删除、业务流程中断、系统被恶意控制、勒索软件攻击、内部欺诈。 |
| 系统脆弱性与服务中断 (System Vulnerability & Service Disruption) | 操作系统/应用软件漏洞未及时修补；系统配置不当（如开放不必要的端口）；缺乏有效的入侵检测与防御机制；拒绝服务（DoS/DDoS）攻击；OT/ICS系统固有脆弱性 [32, 34]。 | 业务系统日常运行、生产设备控制、在线交易处理、远程运维管理、供应链协同。 | 业务运营中断、生产停滞、经济损失、关键基础设施瘫痪、公共安全事件 [32]。 |
| 数据完整性与准确性受损 (Data Integrity & Accuracy Compromised) | 数据在传输或存储过程中被篡改；错误的数据录入或处理逻辑；数字孪生模型与物理实体失步 [16]；传感器数据失真或被干扰。 | 数据采集与录入、数据分析与决策、自动化控制指令生成、数字孪生仿真与预测 [10]。 | 错误的业务决策、产品质量下降、生产事故、合规性问题、客户信任度降低。 |
| 合规性风险 (Compliance Risk) | 违反数据保护法规（如GDPR, PIPL [6, 7], HIPAA, PCI DSS）；未能满足行业特定安全标准 [35]；审计追踪记录不完整或不准确；未能有效履行数据安全告知和同意义务 [6]。 | 个人信息收集与处理、跨境数据传输、敏感数据存储与销毁、安全事件响应与报告。 | 巨额罚款、法律制裁、吊销运营许可、品牌形象受损、市场准入受限。 |
| 供应链与第三方风险 (Supply Chain & Third-Party Risk) | 第三方供应商软件/硬件漏洞；外包服务人员安全意识薄弱或操作不当；与合作伙伴系统接口不安全；依赖的开源组件存在已知漏洞。 | 软件采购与部署、系统集成与开发、IT运维外包、与合作伙伴数据交换。 | 恶意代码植入、数据泄露、系统被间接攻陷、企业核心竞争力受损 [19]。 |
| OT/ICS 特定风险 | 针对OT/ICS特有协议攻击；设备固件漏洞；恶意软件破坏生产 [19, 34]；供应链攻击 [19]；物理安全不足 [34]。 | 工业控制系统操作、SCADA系统监控、远程设备调试、生产线控制。 | 生产事故、环境污染、设备损坏、停产、关键基础设施瘫痪。 |
| 数字孪生相关安全风险 | 数据隐私风险 [36]；数据完整性风险（传感器数据篡改、模型恶意修改）[16]；网络攻击 [49]。 | 数字孪生模型数据采集、传输、存储、处理；基于数字孪生的预测维护、仿真优化、远程控制 [10]。 | 隐私泄露、错误决策、生产事故、经济损失。 |
4.3 特殊行业（金融、人力、财务）的敏感数据保护需求
不同行业由于其业务特性、处理的数据类型以及面临的监管环境的差异，其数据敏感度和安全保护需求也各不相同。通用的、一刀切的安全解决方案往往难以满足所有行业的特定场景，必须结合具体的业务流程和数据特点进行定制化的设计和部署。
- 金融行业：金融行业处理大量的客户个人身份信息（PII）、账户信息、交易记录、支付凭证等高度敏感的数据。这些数据一旦泄露或被滥用，不仅可能导致客户遭受直接的经济损失，更会严重冲击金融机构的声誉和客户信任，甚至引发系统性金融风险。因此，金融行业面临着来自监管机构（如中国人民银行、银保监会、证监会）以及国际标准（如PCI DSS支付卡行业数据安全标准）的极其严格的监管要求 [35]。在构建统一作业界面时，必须将保障交易过程的机密性、数据的完整性、操作的抗抵赖性以及系统的可用性置于最高优先级。例如，对客户敏感信息的访问必须有严格的授权和审计，交易指令的下达需要多重验证，系统需具备强大的防欺诈和反洗钱能力。
- 人力资源管理：人力资源部门掌握着大量员工的个人敏感信息，包括但不限于身份证号、家庭住址、联系方式、银行账户、薪酬福利、健康状况、绩效评估、背景调查记录等。这些数据的隐私性极高，其保护直接关系到员工的合法权益和企业的雇主品牌形象。数字化的人力资源管理系统（HRMS）虽然提升了管理效率，但也集中了大量敏感数据，使其成为潜在的攻击目标或内部滥用的高风险区域。因此，在设计统一的HR作业界面时，必须实施严格的基于角色的访问控制（RBAC）[38]，确保不同岗位的HR人员（如招聘专员、薪酬管理员、培训经理、HRBP）只能访问其职责范围内的员工数据，并对敏感操作（如薪资调整、离职处理）进行严格的审批和留痕。
- 财务与经营分析：企业的财务报表、会计凭证、成本数据、预算信息、经营分析报告、战略规划、知识产权、核心工艺参数等，均属于高度敏感的商业秘密。这些核心数据的泄露，无论是被竞争对手获取，还是被恶意公开，都可能对企业的市场竞争力和持续发展造成致命性的打击。因此，企业在构建统一的财务管理和经营分析平台时，必须高度重视数据在查询、传输、存储、处理和展现等各个环节的安全性。需要确保只有经过授权的人员才能访问特定的财务数据和分析结果，防止未经授权的数据拷贝、导出和截屏，并对所有数据操作行为进行详细的审计记录。
- 医疗健康行业：医疗健康行业处理大量的患者个人健康信息（Protected Health Information, PHI），这些信息受到如HIPAA（美国健康保险流通与责任法案）、GDPR（欧盟通用数据保护条例）以及各国相关医疗数据保护法规的严格保护 [36]。数字孪生技术在医疗领域的应用，例如用于手术规划、个性化治疗方案制定、医疗设备监控等 [11]，虽然前景广阔，但也必须将患者隐私和数据安全放在首位。[36] 明确指出，涉及PHI的数字孪生系统必须严格遵守数据最小化原则（仅收集和处理与特定医疗目的相关的最少数据）、对传输和存储的PHI进行高强度加密、实施严格的访问控制机制（确保只有授权的医护人员才能访问患者数据）以及建立完善的审计追踪系统（记录所有对PHI的访问和操作）。
这些行业案例清晰地表明，数据敏感度和安全需求的差异化是客观存在的。通用型的安全解决方案往往难以精准满足所有特定行业的复杂场景和严格的合规要求。因此，企业在构建其数据安全解决方案，特别是设计和实施统一的数字化作业界面时，绝不能采取“一刀切”的模式。而是必须首先深入分析自身所处行业的具体业务特点、所处理数据的敏感级别、面临的特定风险类型以及必须遵守的法律法规和行业标准 [6, 7]。在此基础上，才能设计出真正贴合业务需求、具备差异化优势且安全有效的定制化安全策略和技术控制措施。例如，同样是实现“数据可用不可见”，针对金融交易数据的实时脱敏和访问控制，其技术实现的复杂度、性能要求和审计严格程度，可能远高于对一般客户服务记录中部分字段的简单遮蔽。
5. 面向作业过程与活动的数据安全解决方案与路径
面对数字化作业活动带来的诸多数据安全挑战，企业需要转变传统安全思维，构建以作业活动为核心、以数据本身为中心的全新安全范式。其核心理念在于实现**“数据可用不可见”**，并将安全策略的执行下沉至最小的作业活动单元。统一、集成、系统的数字化作业界面，则是承载和实现这一理念的关键平台。
5.1 核心策略：以作业活动为最小单元构建数据安全防线
转变安全思维： 从宏观系统安全转向微观操作安全 [用户查询]。
安全内嵌于业务操作： 将安全控制深度嵌入到每个作业活动的数字化设计和执行流程中 [22]。系统根据活动场景、数据敏感级、执行者权限、预设策略，实时动态决策数据“可用”与“可见”性 [用户查询]。这确保了安全策略在业务发生细微环节精准有效执行。
表4：安全策略下沉至作业活动示例
| 作业活动示例 | 潜在安全风险 | 以作业活动为中心的控制策略示例 | 解决效果 |
|---|---|---|---|
| 客服查询客户历史订单（包含支付信息） | 客服人员越权查看支付信息；数据被截屏/拷贝。 | 根据客服角色和当前任务，动态遮蔽支付敏感字段（如卡号、CVV）；限制截图/拷贝功能；详细记录查询行为并进行异常分析。 | 降低敏感信息泄露风险；强制执行最小权限原则。 |
| 财务人员导出经营报表（含商业秘密） | 商业秘密数据被导出至非安全环境；越权导出非职责报表。 | 根据财务人员级别、部门和查询时间，动态遮蔽/模糊化部分商业敏感数据；仅允许导出脱敏数据；对导出行为进行严格审批和详细审计。 | 保护商业秘密；防止未授权数据导出。 |
| 数字代理（RPA）自动录入客户信息 | 机器人处理过程中泄露数据；机器人越权访问数据。 | 为数字代理分配仅完成特定录入活动所需的最小权限；对机器人访问和操作数据进行日志记录和异常行为监控；在可信环境中运行机器人。 | 确保自动化过程的数据安全；防范自动化工具带来的新风险。 |
| 工程师远程访问工控系统参数 | 远程访问通道被监听；参数被恶意修改；越权访问。 | 实施零信任架构下的远程访问，强制身份验证和设备健康检查；对关键参数修改操作进行多因素认证和审批；记录所有远程操作行为。 | 保障OT/ICS系统安全；防止远程接入风险。 |
5.2 关键技术与方法：实现“数据可用不可见”与精细化管控
实现“数据可用不可见”需要一系列技术的协同应用 [37, 47]。统一数字化作业界面是承载这些技术的关键平台。
统一、集成、系统的数字化作业界面 (SPoG)：作为承载安全策略落地的关键平台 [41]。
- 零信任架构（ZTA）应用：实施显式验证、最小权限、微隔离。对用户身份、设备、API调用、网络连接进行持续验证和细粒度控制 [28, 29]。
- 设计安全（SbD）/DevSecOps：将安全内嵌到SPoG自身及其集成服务的整个生命周期，确保平台自身安全 [22, 23]。
- 数据原生安全（DCS）：赋予数据自身安全属性（端到端加密、数据标记、基于标签的访问控制），减少对外部环境依赖 [45]。
- 身份与访问管理（IAM）：提供统一身份、多因素认证（MFA）、基于角色（RBAC）/属性（ABAC）的细粒度授权管理，确保用户仅访问完成作业活动所需的最小数据和功能 [38, 46]。
动态数据遮蔽（DDM）/脱敏：在数据被查询或显示给用户时，根据实时策略对敏感数据进行按需处理（遮蔽、替换、随机化），而不修改原始数据 [37]。实现“数据可用不可见”的关键技术手段。
隐私增强技术（PETs）：在保护隐私前提下实现数据分析利用。
- 多方安全计算（MPC）：不共享原始数据进行联合计算 [47]。
- 联邦学习（FL）：分布式模型训练不共享本地数据 [47]。
- 同态加密（HE）：在加密数据上进行计算 [47, 48]。
- 差分隐私（DP）：向数据添加噪音保护个体隐私 [47]。
- 可信执行环境（TEE）：硬件级安全保护使用中的数据。 这些技术特别适用于需要跨部门或跨组织进行数据协作分析的作业活动 [47]。
数据脱敏、数据加密、数据溯源：关键数据保护基础技术，确保数据在静止、传输和使用过程中的安全与可追溯性。
API安全：对SPoG与后端、第三方服务间API进行严格的认证、授权、加密、输入验证、速率限制、监控。遵循OWASP API Security Top 10等最佳实践 [30, 31]。
AI在数据安全态势感知与威胁预测中的应用：利用AI进行用户行为分析（UEBA）、异常检测、风险研判，自动化安全运营（SOAR）[51]。结合LLM/GenAI处理非结构化安全日志，提升安全运营效率。
区块链技术在数据确权与安全共享中的潜力：防篡改、可追溯、多方共识、可信数据血缘、权限记录上链 [50]。
5.3 管理与治理：构建可持续的安全体系
技术是基础，管理与治理是保障可持续安全体系的关键。
- 数据分类分级与敏感数据识别、标记：数据安全管理的基础，根据数据敏感度、重要性、价值和合规要求进行 [6]。
- 数据安全策略的制定与执行：基于风险评估和合规要求（如《数据安全法》、《个人信息保护法》）制定覆盖数据全生命周期的安全策略 [6, 7]。
- 权限最小化原则的落地与持续审计：定期审查用户（人与数字代理）权限，移除不必要权限，对权限变更和敏感操作进行详细审计 [28, 38]。
- 数据生命周期安全管理：在数据采集、传输、存储、处理、交换、销毁各阶段实施相应控制措施 [37]。
- 安全意识培训与文化建设：提升全员数据安全意识，规范操作行为，应对内部威胁和操作失误 [51]。
- 数据安全治理（DSG）框架的建立与跨部门协作：建立CISO、CDAO、业务领导者等多部门协作机制，将数据安全融入企业整体治理 [6, 7]。
- 安全服务边缘（SSE）的应用：保护云/Web访问，适应边缘化、移动化趋势。
- 应急响应机制与持续监控：建立完善的应急响应计划，持续监控安全事件，快速响应和处置 [51]。
面向作业活动的数据安全解决方案是一个技术、管理、治理相结合的系统工程。其核心在于将安全策略内嵌于业务操作流程的最小单元——作业活动，并借助统一的数字化作业界面和先进技术实现细粒度、动态化、上下文感知的数据安全控制，最终达成“数据可用不可见”的目标，在保障业务效率的同时，构建强大的数据安全防护体系。
6. 行业实践案例分析
统一、集成、系统的数字化作业界面与以作业活动为中心的数据安全理念已在多个行业实践中得到验证。
6.1 金融行业：数据安全一体化平台与隐私计算应用
- 案例：某国有股份制银行数据安全一体化平台：为应对日益复杂的合规要求和内部外部威胁，该银行构建了数据安全一体化平台，集成了数据安全态势管理（DSPM）、API风险监控、用户与实体行为分析（UEBA）等能力 [44]。平台能够对关键作业活动（如敏感数据查询、报表导出、跨系统数据同步）进行全流程安全监控和风险分析。例如，通过UEBA分析理财经理在统一工作台上的数据访问行为，发现异常模式时自动告警并限制其数据导出权限。
- 案例：某证券公司数据安全沙箱实践：为在满足合规要求的前提下，允许分析师对敏感交易数据进行分析和建模，该券商采用了数据安全沙箱技术。分析师在沙箱环境中对脱敏或加密数据进行计算，“计算过程可用不可见” [44]。原始敏感数据不出沙箱，分析结果经过隐私处理后才能导出。
- 分析： 金融行业面临数据敏感度高、监管严苛、攻击面广等挑战。这些案例的核心在于构建集中化、智能化的数据安全管控能力，将安全融入分析作业活动。创新点在于结合DSPM、UEBA实现数据流转监控与风险预测；利用沙箱技术实现计算过程中的“数据可用不可见”；通过一体化平台提升安全运营效率。效果包括显著提升对敏感数据泄露风险的感知和应对能力，有效满足监管要求，同时在保障数据安全的前提下促进数据价值的利用。
6.2 智能制造行业：终端安全工作空间与“免改造”数据安全
- 案例：某头部汽车制造商安全工作空间：在智能制造环境中，工程师、运维人员需要在高性能终端上操作关键设备、访问核心生产数据。为保障终端安全且不影响性能，该制造商采用了基于内核级半虚拟化技术的终端安全工作空间。每个作业活动都在一个隔离的安全容器内执行，数据访问受严格策略控制。结合零信任理念，对终端访问生产网络和应用进行持续验证 [29]。
- 案例：炼石在工业领域的数据安全方案：针对OT/ICS和MES等系统改造困难的特点，部分工业企业采用了“免改造”数据安全方案。通过在数据访问路径上部署代理或网关，对流经的数据进行加密、脱敏或细粒度过滤，实现不修改后端系统的“数据可用不可见” [44, 56]。例如，对操作员在MES系统中查询关键工艺参数的行为进行实时脱敏。
- 分析： 智能制造作业活动涉及高性能计算、OT/ICS复杂环境、大量敏感工艺数据，改造难度大。案例的关键在于平衡高性能与安全，通过隔离和零信任保障终端作业安全；利用**“免改造”技术**克服遗留系统改造难题，实现低成本、高兼容性的数据安全控制。创新点在于终端安全容器保障本地操作安全；面向切面（Aspect-Oriented）的数据安全控制实现低侵入性改造。效果包括有效保护关键生产数据和系统，降低终端安全风险，同时不中断现有生产流程。
6.3 医疗健康行业：数据共享与隐私保护探索
- 案例：医疗数据标准化、互认与共享探索：为打破医疗数据孤岛，促进临床研究和公共卫生服务，多地在探索医疗数据标准化、互认与共享平台。平台在推动数据安全有序共享方面进行了实践 [57]。
- 案例：隐私计算驱动的病例协作研究：多家医院或研究机构在不共享原始病例数据的情况下，利用联邦学习或安全多方计算技术进行联合疾病模型训练或药物疗效分析 [47]。研究人员通过安全接口访问联合分析结果，原始患者隐私数据不对外暴露，实现科研作业活动的数据“可用不可见”。
- 分析： 医疗健康行业的核心挑战在于如何在严格保护患者PHI隐私和满足HIPAA等法规要求的前提下，实现数据价值的开发和共享。案例的关键在于利用隐私增强技术，探索数据共享的新模式。创新点在于PETs在跨机构数据协作中的应用。面临挑战包括技术成熟度、性能开销、法律法规适配、跨机构信任建立等。
6.4 政务服务行业：统一政务平台与数据安全治理
- 案例：全国统一政务数据开放平台：平台旨在汇聚各部门政务数据，向社会提供安全有序的数据服务。平台设计考虑了数据分类分级、安全评估、隐私保护和访问控制等，保障数据开放与安全平衡 [57]。政务服务作业活动（如跨部门数据流转、政务信息查询）在此平台进行时，需遵守统一的安全规范。
- 案例：地方政府数据安全治理实践：部分地方政府在落实《数据安全法》等要求方面进行探索，开展数据资产梳理、风险评估、能力评估等，构建数据安全治理框架 [7]。例如，为公务员提供统一政务服务门户，对访问敏感政务数据（如公民个人信息）的作业活动进行严格权限控制和审计。
- 分析： 政务服务面临数据类型复杂、跨部门共享需求强、合规要求高、安全风险多（如APT攻击）等挑战。案例的关键在于构建统一平台和完善治理框架，平衡数据开放共享与安全有序。创新点在于治理实践落地、评估工具应用。效果包括提升政务服务效率、促进数据价值释放、增强公民信息保护。
6.5 案例总结
这些行业实践案例共同展示了：
- 成功经验： 深入理解业务场景和作业活动需求是构建有效安全解决方案的前提；技术与安全必须深度融合，安全应内嵌于业务流程和作业界面设计之中；定制化方案比通用方案更具实效。
- 面临挑战： 合规要求日益严格且复杂；跨系统、跨组织的数据孤岛和集成难题；安全与效率、安全与开放之间的平衡。
- 解决方案有效性： 以作业活动为中心的解决方案和统一作业界面能够在提升业务效率的同时，显著降低数据安全风险，增强企业合规能力和客户信任度。
7. 未来趋势与展望
作业活动的数字化及其伴随的数据安全保障，是一个持续演进和不断深化的过程。展望未来，人工智能的深度融合、数据安全技术的创新突破以及日益复杂的内外部挑战，将共同塑造这一领域的发展图景。
7.1 作业活动数字化与数据安全技术的前沿发展
未来，作业活动的数字化将不再仅仅满足于简单的流程自动化和信息电子化，而是朝着更高阶的智能化方向快速演进。
- 作业活动智能化：
- AI驱动的自适应流程：人工智能（AI）和机器学习（ML）技术将从目前主要扮演的辅助决策和模式识别角色，逐步发展成为能够动态优化甚至自主调整作业活动流程的核心引擎 [3]。例如，在智能制造场景中，AI可以根据实时采集的生产数据、设备状态、物料供应以及市场需求变化，自动调整生产计划、优化工艺参数或动态调度物流资源 [53]。
- 认知型数字代理普及：随着自然语言处理（NLP）、计算机视觉、知识图谱以及生成式AI（GenAI）等技术的进步，数字代理将具备更强的认知理解、自主学习、复杂推理和决策生成能力，能够胜任更多涉及非结构化信息处理、模糊判断和创造性思维的复杂作业活动 [18]。用户查询中提及的“数字代理”也将从简单的执行者进化为智能的协作者。
- 预测性与规范性分析的深化应用：基于作业活动过程中产生和积累的海量、高质量数据，企业将能够进行更深层次、更精准的预测性分析（Predictive Analytics）和规范性分析（Prescriptive Analytics）。这将使企业的决策从事后响应向事前预判和主动干预转变。
- 数据安全技术融合创新：
- 安全技术栈平台化：分散的安全产品将向平台化、一体化的解决方案演进，实现身份安全、数据安全、应用安全、网络安全、端点安全等不同领域安全能力的深度整合与协同联动，形成统一的安全大脑和一体化的安全运营视图 [44]。
- 隐私计算实用化与标准化：联邦学习、安全多方计算（MPC）、可信执行环境（TEE）、差分隐私、同态加密等隐私计算技术（PETs）将进一步成熟和实用化，为在保障数据隐私和安全的前提下，促进数据的合规、高效流通和价值释放提供重要技术路径 [47]。
- 区块链在数据溯源与权限管理中的探索应用：区块链技术以其去中心化、不可篡改、可追溯的特性，在数据安全领域展现出独特的应用潜力 [3, 50]。例如，记录关键数据的产生、流转、访问和操作历史，形成可信的数据血缘和审计轨迹。将访问控制策略和授权记录上链，提升权限设置的透明度、可信度和抗抵赖性。
- AI在安全运营自动化中的核心作用（安全智能体AI Agent）：AI将在安全事件检测、分析、响应和处置中发挥更核心作用，推动安全运营向自动化和智能化发展 [51]。AI Agent能够自主执行复杂的安全任务。
- 应对量子计算威胁：后量子密码（PQC）算法的研究、标准化和应用迁移将加速，以应对未来量子计算对现有加密体系的威胁 [49]。
单一的安全技术或框架往往难以独立应对未来数字化作业活动所面临的所有安全挑战。企业在规划其未来的数据安全体系时，应密切关注这些新兴技术的融合发展趋势，并前瞻性地考虑如何在统一作业界面和作业活动的数字化架构中预留相应的接口和能力，以便能够平滑地引入和集成这些新技术。
7.2 法律法规的演进方向
- 全球数据主权与跨境数据流动规则重构：随着各国加强数据保护立法，全球范围内数据主权原则日益强化。跨境数据流动的规则和合作机制仍在重塑中 [6, 7]。中国在《数据安全法》、《个人信息保护法》等法律法规方面的实践和探索将对国际议题产生重要影响 [7]。
- 数据分类分级保护制度的细化与落地：数据分类分级将成为数据安全管理的基础性制度，相关国家标准和行业标准将进一步细化和强制落地 [6]。
- 新兴技术（AI、数字孪生等）数据安全与伦理法规的完善：针对AI算法偏见、数字孪生数据隐私、物联网安全等新兴技术带来的数据安全和伦理风险，相关法律法规将逐步完善。
- 行业特定数据安全法规的深化：金融、医疗、能源、政务等关键行业将出台更具体、更严格的数据安全和隐私保护规定 [36]。
- 立法趋势：立法可能增加针对数字基础设施和平台的专门性法律，强调“数字化”和“低碳化”的协同发展。
7.3 国际合作与标准统一的重要性
- 网络空间国际合作治理面临挑战：地缘政治、技术竞争等因素使得网络空间国际合作治理面临复杂挑战。
- 数据安全、隐私计算、数字孪生等领域的国际标准制定与对齐：ISO 27001（信息安全管理）、ISO 23247（工业数字孪生）、NIST CSF（网络安全框架）等国际标准在数据安全和数字化技术应用中发挥重要指导作用。推动新领域的国际标准制定与现有标准对齐至关重要 [16, 36]。
- 跨境数据安全管理与合作机制的探索：在保障数据主权的前提下，探索建立符合各方法律法规要求的跨境数据安全管理和合作机制，促进数据要素的合规、安全流动 [7]。
7.4 面临的挑战与应对策略
在向智能化、高安全的数字化作业活动迈进的过程中，企业将面临一系列不容忽视的挑战。
- 网络安全人才的持续短缺：全球范围内网络安全人才供需缺口巨大，特别是具备新兴技术和复杂安全体系运营能力的复合型人才匮乏 [51, 52]。
- 应对策略：加大内部培训培养力度，鼓励跨领域转型；利用自动化和AI提升安全运营效率（SOAR）[51]；与专业安全服务商合作；简化工具流程；改善薪酬待遇。
- 数据主权与跨境数据流动的合规压力：各国加强数据保护立法，跨境数据传输面临复杂合规要求 [6, 7]。
- 应对策略：建立完善数据治理体系；数据分类分级；履行告知同意义务；严格遵守跨境传输法规要求，进行安全评估和申报；采用数据本地化存储、PETs技术 [7]。密切关注法规动态。
- 新兴技术的安全风险与治理滞后：AI、数字孪生、IoT、区块链等引入新的、未知安全风险，相关标准法规制定滞后 [16, 49]。
- 应对策略：采取基于风险的方法，进行技术预研和全面安全风险评估；借鉴权威指南和框架 [36]；积极参与行业标准制定；建立敏捷安全响应机制。
- 组织文化与变革管理的挑战：新的作业方式、安全理念推行面临员工抵触、部门协作障碍等组织文化和思维定势的阻力 [9, 14]。
- 应对策略：自上而下强力推动，全员积极参与；高层明确战略重要性，提供资源支持；广泛宣传培训，有效沟通；选取试点项目树立成功典范；建立合理激励机制。
应对未来的这些多维度挑战，企业不能采取零散方式，必须进行系统性规划和协同性努力。最终目标是构建一个能够主动适应内外部环境变化、具备持续学习和改进能力、并且具有高度运营韧性的现代化、智能化的数据安全运营体系。
7.5 对企业数字化转型战略的启示
- 将安全视为核心竞争力而非负担：在数字化时代，数据安全不再是成本中心或合规负担，而是保障业务连续性、建立客户信任、提升市场竞争力的关键要素 [6, 7]。
- 构建数据驱动、安全内生的运营体系：数字化转型应以数据为核心，将数据安全能力内嵌于业务流程和技术架构的设计之中，实现效率与安全协同。
- 持续投入人才培养和技术创新：应对未来挑战需要具备复合型数字化和网络安全人才队伍，持续关注和应用前沿安全技术。
- 积极适应法律法规变化并参与标准建设：主动研究并遵守数据保护法规，积极参与行业标准和国际标准的制定，提升企业在全球数字经济中的合规性和话语权。
8. 结论
8.1 总结核心观点
本文系统探讨了从宏观的“作业过程”到微观的“作业活动”的数字化转型路径及其伴随的数据安全挑战与解决方案。核心观点可以总结为：
- 作业活动是数字化转型的微观基石，亦是数据安全管理的最小单元。对其进行精细化分析和管理，是实现精准有效安全控制的基础 [用户查询]。
- 统一数字化作业界面是实现高效运营与数据安全协同的关键载体。它通过整合分散的系统和数据，提供了集中化的安全策略执行点和一致的用户体验 [41]。
- “数据可用不可见”是以作业活动为中心构建数据安全体系的核心理念。它平衡了数据利用与隐私保护的矛盾，使得敏感信息在授权场景下可用，在非授权场景下不可见 [用户查询, 37]。
- 零信任、隐私计算等技术是实现新安全范式的关键支撑。它们共同构建了适应动态环境的、以数据为中心的安全防御体系 [28, 47]。
8.2 强调作业过程/活动数字化与数据安全一体化建设的长期价值
将作业过程/活动的数字化与数据安全能力建设视为一个有机整体，一体化推进，将为企业带来长期价值：
- 提升企业韧性与可持续发展能力：有效应对网络安全和数据泄露风险，保障业务连续性，增强企业在复杂环境下的生存和发展能力。
- 增强客户信任与市场竞争力：严格保护客户数据隐私，建立可信的数字化服务形象，赢得客户信任，提升品牌价值和市场竞争力 [6, 7]。
- 确保合规运营并规避风险：满足日益严格的数据保护法律法规要求，避免巨额罚款和法律诉讼，构建健康合规的经营环境 [6, 7]。
8.3 提出未来研究方向或行动建议
作业活动的数字化与数据安全是一个充满活力且快速发展的领域，未来仍有许多值得深入研究的方向：
- 深化行业定制化解决方案研究：针对金融、医疗、智能制造、能源等关键行业，深入研究其特有的作业活动数字化模式，以及与之相适应的、深度融合的、行业定制化的数据安全解决方案和最佳实践。
- 量化评估“数据可用不可见”效果并推动标准化：对“数据可用不可见”理念在不同业务场景下的具体技术实现路径、应用效果（包括对业务效率的影响和对数据安全的提升程度）进行量化评估，并探索形成可推广的行业标准或参考框架。
- 前瞻性研究智能化作业带来的新型安全风险与应对：随着AI和认知型数字代理在作业活动中的广泛应用，需要前瞻性地研究由此可能产生的新的、未知的安全风险（如AI模型的对抗性攻击、算法偏见导致的安全漏洞、数字代理的权限滥用等），并探索相应的检测、防御和治理机制。
- 推动隐私增强技术（PETs）的实用化与成本效益分析：进一步推动同态加密、联邦学习、安全多方计算等PETs技术在企业实际应用场景中的成熟度和易用性，并对其部署成本、性能开销与带来的隐私保护效益进行综合评估，以促进其更广泛的采纳和标准化推广 [47]。
- 探索数据安全与业务流程优化的协同演进机制：研究如何在企业业务流程持续优化（BPR/BPM）和数字化迭代的过程中，实现数据安全能力的同步规划、协同演进和动态适配，确保安全始终与业务发展保持一致的步伐。
通过持续的理论创新、技术突破和实践探索，企业将能够更好地驾驭数字化转型的浪潮，在享受作业活动数字化带来巨大价值的同时，构筑起坚实的数据安全防线，实现安全与发展并重、效率与合规兼顾的可持续未来。
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贡献者
pansin