以数据为中心的信任以数据为中心的信任管理 _小知识

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原文链接：https://flur.ee/2021/01/19/data-centric-trust/ 。译者做了小幅增删和调整。
在前文中，我们简要介绍了以数据为中心的架构理念。传统上，应用程序是企业IT架构的中心，这造成了严重的数据孤岛问题，也给安全性和合规性带来了不小的挑战。如果承认数据才是企业的核心资产，就必须重新审视我们习以为常的IT架构，把数据层从每个应用程序中分离出来，统一为其设计信任、安全、互操作性等本征属性，让数据不管在哪里都安全、可信、可互操作。
欢迎来到《以数据为中心》系列。在这里，我们将逐层剥离以数据为中心的架构堆栈，以解释其与当今企业技术的紧密联系，以及它为什么能适应数字时代持续变化的行业需求。
本文是该系列的第一部分，我们将着重介绍该架构中最底层的“信任”堆栈，以及它对企业数据管理的广泛影响。Fluree的核心理念是，我们必须为数据提供完备的出处（provenance），安全性和信任保障，才能使数据变得更加可获得（available）、可互操作（interoperable），或者从根本上说，让数据更可用（usable）。
为什么数据需要信任信任可以被视为促成协作的一个关键因素：只有在信任的基础上，集体中的利益相关者（个人、企业、政府）之间才能进行成功的协作。
本文中，我们将重点关注信任因素影响企业的几个方面：
1、在决策中建立信任今天，企业高管们可以使用的强大分析工具数以十计，但是他们为什么仍然要凭“直觉”做出判断呢？主要是因为在他们看来，分析工具只是沙箱，而非真相。如果数据不是完全可信的，您很可能就不会依据它做出决策，不是吗？
数据信任必须满足如下三个维度：

有效性：数据是否正确？
可靠性：数据是否准确及时？
治理：数据是否满足业务或合规性要求？

这三个维度中，任何一个被削弱，都会给组织带来风险。
另一方面，机器也在越来越自主地进行业务决策，而其所依赖的数据源也越来越丰富。如果这些数据源不能做到可信和安全，难道机器做出的决策就能有效吗？因此，自动化地验证数据的有效性、来源和完整性，也将是一个持续增长的需求。
【以数据为中心的信任以数据为中心的信任管理】在人工智能的可解释性方面，我们对任一决策的原因进行完整的审计跟踪。
在人工智能的安全性方面，我们必须构建工具来对抗“数据投毒”，这是一种新兴的攻击模式，涉及恶意操纵数据源以影响算法的结果。
在以上诸多场景中，直接构建于数据之上的信任，能从根本上提高决策的有效性。
2、在数据生态系统中建立信任数据正在变得更富协作性，因为越来越多组织意识到，与内外部伙伴共享信息、共同解决问题，能为组织带来非凡的价值。与此同时，越来越多以数据为基础的行业，如供应链、保险公司、银行，他们正在打破高墙，允许各种级别的数据共享。在提高透明度、增强协作和效率的过程中，自身也日益进化为一个个“数据生态系统” 。
随着协作的增加，可信数据的共享变得越来越重要。我们需要构建一个系统来应对这种需求。以下是该系统的几个应用示例：

在服装供应链中，以数字化方式打击假冒伪劣；

汽车零部件市场上有众多供应商和制造商，但各种产品的真实性和价值都可以被数字化方式验证；

共享的KYC（Know Your Customer，了解你的客户）或AML（Anti Money Laundering，反洗钱）数据库；

在抵押贷款申请过程中，提供关于就业情况的可验证凭据（Verifiable Credentials，一个W3C标准，用于在许可的基础上向第三方证明身份）。

企业将越来越需要实时共享可信数据，同时管理相关风险（例如发现不准确或被篡改的数据）。实践以数据为中心的信任，可以在商业生态系统中大大减少相关摩擦，节省在验证、操作或分析第三方数据时可能的时间和成本。进而，无缝的数据交换也将给我们带来更好的客户产出、更可靠的预测模型、更准确的共享数据库等。
3、在数字合规性中建立信任对数据所有权和隐私保护的监管正在全球市场上飞速推进，这对所有组织都构成了新的压力。组织将需要一个可靠的解决方案来应对这一挑战。

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