一.簡介與核心概念

1.什么是可信數據空間

可信數據空間不是一個單一的軟件或數據庫，而是一個基于標準和規則的、去中心化的數據共享基礎設施與環境。它旨在讓參與者在保持數據主權的前提下，安全、可信、高效地交換和協同處理數據。

• 核心思想： 數據不動，算法/計算動 或 數據使用權與所有權分離。數據所有者無需復制和傳輸原始數據即可實現數據價值的流通。
• 類比： 就像是一個“數據市場”或“數據協作聯盟”，但有一套所有參與者都必須遵守的“憲法”（規則、標準、協議），確保公平、安全和可信。

2.核心特征

• 數據主權： 數據所有者始終完全控制其數據。誰的數據，誰決定誰在什么條件下用于什么目的。

• 可信與安全： 通過加密、區塊鏈、數字身份等技術，確保數據來源可信、傳輸安全、使用可追溯。

• 互操作性： 基于共同的標準和接口，允許不同技術平臺和系統的數據與服務無縫交互。

• 生態系統： 連接數據提供者、使用者、應用開發者、基礎設施提供商等多個角色，形成價值網絡。

3.主要應用場景

• 工業制造： 供應鏈協同、預測性維護、產品碳足跡追蹤。

• 醫療健康： 跨機構醫療研究、病歷安全查詢、藥品溯源。

• 金融： 聯合風控、反洗錢、中小企業信貸。

• 智慧城市： 交通流量優化、公共安全數據協作、能源管理。

二、 產品設計

1. 產品定位

打造一個面向企業級用戶的、開箱即用的可信數據空間解決方案平臺，降低企業參與數據流通的技術和合規門檻。

2. 目標用戶

• 數據提供方： 希望數據變現或通過數據合作優化自身業務的企業。

• 數據消費方： 需要外部數據來提升模型效果、進行分析決策的企業。

• 數據空間運營方： 行業協會、政府機構、平臺運營商，負責空間的治理和運營。

• 應用開發者： 基于空間內的數據和服務開發新應用。

3. 核心功能模塊

a. 身份與訪問管理

基于數字證書/DID的去中心化身份系統。

細粒度的權限管理（基于屬性的訪問控制ABAC）。

b. 數據目錄與服務發現

提供數據的元數據注冊和發現功能。數據本身不上傳，只上傳描述信息的元數據。

支持按主題、格式、質量、提供商等條件檢索。

c. 策略執行與合約管理

圖形化或DSL（領域特定語言）的策略編輯工具，定義數據使用規則（如“僅可用于分析，不可下載”、“結果需脫敏”）。

智能合約自動執行策略，實現“用法控制”。

d. 數據連接與計算

提供安全的數據連接器（Connector），這是數據空間的技術核心。

支持多種計算模式：聯邦學習、安全多方計算、可信執行環境等，實現“數據不出域”的聯合計算。

e. 審計與溯源

所有數據訪問、使用、交易事件均被不可篡改地記錄（通常上鏈）。

提供完整的審計日志，滿足GDPR等法規的合規要求。

f. 計量與清算

記錄數據使用量、計算資源消耗。

集成支付通道，實現自動化的清結算。

g. 控制面板

為各方提供可視化界面，監控數據資產狀態、使用情況、收益報告等。

三、 技術架構

采用分層、松耦合的云原生架構，確保彈性、可擴展性和安全性。

層級	組件與技術選型
表示層/API層	React/Vue (Web控制臺), gRPC/RESTful API (對外接口)
核心服務層	微服務架構 (Java/Go)。服務包括：身份服務、目錄服務、策略服務、連接器協調服務、審計服務、計費服務。服務網格 (Istio) 治理通信。
安全與信任層	區塊鏈 (Hyperledger Fabric/以太坊企業版) 用于存證溯源。數字身份 (DID)，HSM (硬件安全模塊) 管理根密鑰。
計算與連接層	數據連接器 (關鍵組件，通常用Go/Java開發)，Kubernetes 調度聯邦學習等計算任務，TEE (如Intel SGX) 環境。
數據基礎設施層	對象存儲 (S3), 關系數據庫, 緩存 (Redis), 消息隊列 (Kafka)。注意：原始數據仍存儲在參與者的本地。
監控與運維層	Prometheus/Grafana (監控), ELK (日志), K8s (容器編排)

工作流舉例（數據消費方申請使用數據）：

消費方通過Web控制臺在數據目錄中發現所需數據的元數據。

1. 發起使用申請，系統觸發策略服務，要求其提供使用目的、承諾等。

2. 提供方審批通過，策略服務生成一個數字合約，規定使用條款。

3. 消費方的連接器根據合約，與提供方的連接器建立安全加密連接。

4. 雙方連接器在安全環境（或在TEE中）執行預定的計算任務（如SQL查詢、模型訓練）。

5. 只有計算結果（非原始數據）返回給消費方。

6. 審計服務將此次操作的哈希記錄上鏈，計費服務完成清算。

四、 數據庫設計方案

數據空間涉及多種類型的數據，必須采用多模型數據庫或多種數據庫組合的方案，沒有一種數據庫可以解決所有問題。

1. 數據庫分類與選型

數據類別	數據類型與特點	推薦數據庫技術	推薦數據庫技術
身份、策略、元數據	結構化數據，關系性強，需要復雜查詢和事務支持 (ACID)	關系型數據庫 (PostgreSQL, Amazon Aurora)	存儲用戶身份、權限策略、數據目錄元數據
審計日志、溯源記錄	寫多讀少，順序追加，