(1.湘潭大学知识产权学院，湖南湘潭411105；2.同济大学上海国际知识产权学院，上海200092)
关键词：数据生存周期；安全技术；前向引证；后向引证；竞争态势
WenYuheng1,YangYichen2
(1.SchoolofIntellectualProperty,XiangtanUniversity，Xiangtan411105,China;2.ShanghaiInternationalCollegeofIntellectualProperty,TongjiUniversity，Shanghai200092,China)
Abstract：Datasecurityisnotonlyrelatedtothepersonalandpropertysecurityofcitizens,butalsototheoverallnationalsecurity.Thestrengthofdatasecuritycapabilitylargelydependsondatasecuritytechnology,thatis,thesecuritytechnologyinvolvedinthevarioussecurityprocessareasofthedatalifecycle(hereinafterreferredtoas“datalifecyclesecuritytechnology”)isthekeytorealizingtheoverallnationalsecurity.Globally,theUnitedStatesdominatesthedevelopmentofdatasecuritytechnology,anditsdatalifecyclesecuritytechnologycapabilitiesarealsothestrongest.Underthisbackground,itisparticularlyimportanttoanalyzethetechnicalcompetitionofdatalifecyclesecuritybetweencountriesandenterprisestoacquireglobalpioneersandemergingcompetitorsinthistechnologyfield,aswellastounderstandandmasterChina'scompetitivenessandadvantageoustechnologiesinthefieldofdatalifecyclesecuritytechnology.
Thenumberofglobaldatalifecyclesecuritytechnologyhasbeengraduallyincreasing.TheUnitedStates,JapanandChinaarethethreecountrieswiththelargestnumberofthetop100applicantsfordatalifecyclesecuritytechnologypatentsintheworld.Amongthem,IBM,MicrosoftandHitachiarethepioneers,IBM,MicrosoftandHParetheleaders,andApple,Alibaba,AmazonTechnology,etc.areemergingcompetitors.ThemainfieldsofdatalifecyclesecuritytechnologyIPCaredistributedin16fieldssuchasG06F017,G06F015,G06F009andH04L029.TheR&DeffortsofH04L012andG06F003areenhancing,andtheR&DeffortsofG06F012,G06F013andH04L009arecontinuouslydeclining.Thereare17companiesinChinathathaveenteredtheranksofthetop100applicantsforthenumberofglobaldatalifecyclesecuritytechnologypatents,3universitiesandtheremaining14areenterprises.AsaChinesecompanythatranksamongthetop10globaldatalifecyclesecuritytechnologypatents,HuaweiisdominantintechnologyfieldsincludingH04L029,H04L009,andH04L012,however,theindividualinnovationcapabilitiesofHuawei'sR&Dteamareinsufficientcurrently.
AlthoughChina'sdatalifecyclesecuritytechnologyranksamongthefirstechelonintheworld,therearetoofewleadingapplicantswithextraordinaryinternationalcompetitiveness,anditstilllagsfarbehindtheUnitedStatesonthewhole.Intermsofcomputertechnology,informationtechnology,etc.,Chinahasbeenalatecomer,whichhasledtotheinherentdeficienciesinthecompetitivenessofdigitaltechnology.Inaddition,insufficientnationalpolicyguidance,weakawarenessofindustryalliancesandlackofcorporateR&Dcapabilitiesarealsomajorfactors.Therefore,Chinashouldincreasecapitalinvestmentintermsofchangingpolicythinking,focusingonpolicyorientationandpromotingpolicyimplementation.Meanwhiletheindustryshouldstrengthencollaborativeapplicationsintermsofpromotingcollaborativeresearchanddevelopment,promotingpatentopenlicensingandlocalizedsubstitutionoftechnologies.EnterprisesshouldenhancetheirR&Dcapabilitieswithfocousonattachingimportancetoindependentresearchanddevelopment,seekingexternalcooperationandintroducinginventors.
KeyWords:DataLifecycle;SecurityTechnology;ForwardCitation;BackwardCitation;CompetitiveSituation
DOI：10.6049/kjjbydc.2021100018
开放科学(资源服务)标识码(OSID)：
中图分类号：F491
文献标识码：A
收稿日期：2021-10-08
修回日期：2022-01-15
基金项目：国家社会科学基金青年项目(21CFX007)
作者简介：文禹衡(1989-)，男，湖南衡阳人，博士，湘潭大学知识产权学院副教授、硕士生导师，研究方向为知识产权、数据法；杨怡晨(1998-)，女，陕西西安人，同济大学上海国际知识产权学院硕士研究生，研究方向为知识产权。
当前，数据已成为新生产要素，数字经济、数字社会、数字政府建设均离不开数据要素驱动，数据安全问题上升到前所未有的高度。数据安全的重要性不再局限于某一环节，而是贯穿于整个数据生存周期。《信息安全技术数据安全能力成熟度模型》(GBT37988-2019)提出数据生存周期安全过程域，将数据生存周期划分为数据采集、数据传输、数据储存、数据处理、数据交换、数据销毁6个阶段[1]。数据安全不仅关涉人们的人身安全和财产安全，更关乎国家总体安全，而数据生存周期各安全过程域涉及的安全技术(以下简称“数据生存周期安全技术”)是实现国家总体安全的重要保障。在全球范围内，数据生存周期安全技术一直呈快速发展态势，美国数据生存周期安全技术发展最为强劲。在这种背景下，了解和掌握我国数据生存周期安全技术发展尤为重要。
当前，国内学界关于数据生存周期的研究成果较少，而针对数据生命周期的研究较多。从内容看，数据生存周期和数据生命周期实际上是同一指代的不同称谓而已，研究成果主要包括“视角型”和“本体型”两大类。
(1)多数研究基于数据生命周期视角分析数据素养、数据服务、数据特征、数据安全、数据质量、数据开放共享等问题。齐乾坤和王文龙[2]构建高校研究生数据素养评价指标体系，通过问卷调研法收集数据，利用BP神经网络对评价指标进行验证；张宇和刘文云[3]运用文献调研和网络调研法构建科研数据服务模型；陈欣等[4]运用文献计量分析、内容分析、社会网络分析法构建高校科学数据生命周期模型，对社会科学数据特征进行深入研究；刘桂锋等[5]采用网络调研法构建高校科学数据安全内容框架；江红等[6]采用文案调研法、网络调研法和内容分析法构建科学数据质量评价指标模型；武彤[7]采用网络调研和文献分析法分析美国研究图书馆开展的科学数据开放共享服务实践，为我国高校图书馆数据开放共享提供了宝贵经验。
(2)少数研究以数据生命周期为本体，分析科学数据、健康医疗数据生命周期运行过程和管理模式。杨乐等[8]采用实证研究方法构建科研活动周期和数据生命周期研究模型；吴丹和马乐[9]采用综合归纳法、案例分析法分析可穿戴设备医疗健康数据生命周期管理与服务研究进展，并构建以可穿戴设备为载体的医疗健康数据生命周期模型；聂云贝等[10]运用网络调研法、案例研究法和文献调研法，构建任务对象明确、任务划分清晰的科学数据生命周期一般过程模型；丁宁和马浩琴[11]通过调研国外科学数据生命周期模型及管理模型，构建高校科学数据管理框架，为我国高校科学数据生命周期管理实践提供了宝贵经验。
综上所述，当前研究主要以数据生命(存)周期为研究视角或本体，对于数据生命周期安全技术[12]的研究较少，尤其是缺乏从专利视角分析数据生存周期安全技术竞争态势的研究。因此，本文从专利视角出发，揭示数据生存周期安全技术领域的主要领导者和新兴竞争者，挖掘数据生存周期安全技术领域核心技术及其发展趋势，为我国企业提升数据生存周期安全技术竞争力提供参考依据。
当前，国内多数学者基于专利情报、专利信息、专利计量、专利引证等方法分析特定技术竞争态势，并从电动汽车[13]等传统技术领域扩展到区块链[14]等新兴技术领域。鉴于当前学者通过专利前向引用和后向引用实现知识继承与发展已形成共识[15-17]，故本研究采用专利引证法分析数据生存周期安全技术竞争态势。专利引证分为后向引证和前向引证，其中后向引证是指目标专利引用其它专利作为参考，前向引证是指目标专利被其它专利引用作为参考[18]。综合既有研究，运用专利引证分析技术竞争态势具有一定可行性，专利后向引证和专利前向引证将分散的技术点连成一条可以追溯的线[18]，并准确呈现专利技术被引态势，进而预测技术发展方向[19]。
图1全球数据生存周期安全技术专利年申请量Fig.1Annualnumberofglobaldatalifecyclesecuritytechnologypatentapplications
在Patentics数据库中，按照“国家”对样本进行分组发现，在美国申请的专利总量最多，共计9813件；其次是中国，共计5753件；排名第三的是日本，共计4934件，最后是韩国、WO和EP。可见，美国是数据生存周期安全技术专利成果领先国家，中国、日本等国家也拥有一定数量的数据生存周期安全技术专利。依据“标准化申请人”对数据生存周期安全技术专利数量全球TOP100申请人按国别(地区)进行排名，发现全球TOP100专利申请人分布在15个国家(地区)。按照数量分为3个梯队：①第一梯队为美国(30家)、日本(22家)、中国(17家)、韩国(10家)，其中美国专利申请人数量分别是日本、中国、韩国的1.4倍、1.8倍、3倍，表明美国数据生存周期安全技术处于领先地位；②第二梯队专利申请人数量均未超过10家，依次为德国(5家)、法国(5家)、英国(2家)、俄罗斯(2家)，其中德国和法国专利申请人数量均是俄罗斯、英国的2.5倍；③第三梯队专利申请人数量仅有1家，包括荷兰、芬兰、瑞士、瑞典、加拿大、印度6个国家和中国台湾。从国家所属板块看，全球数据生存周期安全技术集中分布在亚洲(51家)、北美洲(31家)、欧洲(18家)三大洲，主要被美国、日本所掌握。
表1全球数据生存周期安全技术专利数量TOP50申请人Tab.1TOP50applicantsforglobaldatalifecyclesecuritytechnologypatents
排名申请人专利数量(件)排名申请人专利数量(件)1国际商业机器128226富士施乐1682西门子58827诺基亚1633日立51928埃森哲全球服务1584微软47829慷孚系统1485日本电气43130浪潮1446韩国电子通信研究院41131亚马逊科技1397三星电子40732鸿海精密工业1268华为33533美国银行1259中兴通讯33434中国科学院12410东芝33135LG电子11411SAP股份公司32836皇家飞利浦电子10912甲骨文30737通用电气10913富士通29338腾讯科技10214戴尔28139中国电子科技9515佳能27640霍尼韦尔9516国家电网26841凯蒂9217惠普26142ABB公司9018索尼24743波音8819阿里巴巴24544罗伯特·博世8720中国平安保险24245中国南方电网8521松下23646赛门铁克8422三菱23447博通8223NTT通信20748精工爱普生8124英特尔18049卡西欧计算机8025理光17450威瑞森全球商务79
后向引证专利被引用率越高，说明专利信息越丰富，专利技术竞争优势越明显。因此，本文对数据生存周期安全技术领域TOP10申请人后向引证专利数量进行统计，利用Ucinet软件生成后向引证网络，如图2所示。图2中，正方形表示全球数据生存周期安全技术专利数量TOP10目标申请人，圆形表示目标申请人后向引证数据生存周期安全技术专利TOP10申请人。圆形大小表示与目标申请人直接连接的次数多少，如国际商业机器圆形最大，说明其与目标申请人连接次数最多，被引频次最高。连线粗细表示TOP10目标申请人所有专利后向引证专利数，如国际商业机器与国际商业机器之间的连线最粗，说明国际商业机器后向引证专利数最多(2936件)；又如，国际商业机器与惠普之间的连线较粗，说明国际商业机器后向引证的惠普专利较多(556件)。
图2目标申请人后向引证的数据生存周期安全技术TOP10申请人Fig.2TOP10applicantsfordatalifecyclesecuritytechnologybackward-citedbytargetapplicants
本文按照出现频次列举TOP50目标申请人后向引证数据生存周期安全技术专利TOP10申请人频次，如表2所示，呈现国际商业机器、微软等30家企业、高校在数据生存周期安全技术领域的领先地位。从中可见，国际商业机器频次为41，说明在TOP50中有41个目标申请人都后向引证了国际商业机器的技术专利；又如三星电子频次为7，说明在TOP50中仅有7个目标申请人后向引证了三星电子的技术专利。国际商业机器、微软、惠普、日立、甲骨文、东芝、诺基亚、戴尔均是后向引证专利的主要申请人，国际商业机器、微软、惠普等是数据生存周期安全技术的先行者，这些企业聚集了数据生存周期安全领域的基础技术，技术专利质量较高。
表2TOP50目标申请人后向引证的数据生存周期安全技术TOP10申请人频次Tab.2FrequencyofTOP10applicantsfordatalifecyclesecuritytechnologybackward-citedbyTOP50targetapplicants
申请人频次申请人频次申请人频次申请人频次国际商业机器41微软32惠普25日立23甲骨文22东芝19诺基亚16戴尔15富士通15松下14佳能13日本电气12三菱9NTT通信8索尼8华为8中兴通讯8中国科学院8富士施乐8英特尔7三星电子7理光7赛门铁克6浪潮6国家电网6SAP股份公司5西门子5思科系统5LG电子5博通5
专利前向引证体现了专利申请人的研发创新能力和技术发展趋势，本文统计数据生存周期安全技术领域TOP10目标申请人所有专利前向引证的TOP10申请人专利数量，利用Ucinet软件生成前向引证网络，如图3所示。图3中正方形表示全球数据生存周期安全技术专利数量TOP10目标申请人，圆形表示目标申请人前向引证数据生存周期安全技术专利的TOP10申请人。圆形大小反映与目标申请人直接连接次数的多少。如三菱圆形较小，说明其与目标申请人的连接次数较少，反映出仅有2个目标申请人前向引证了三菱的专利。连线粗细反映TOP10目标申请人所有专利前向引证的TOP10申请人专利数量的多少，如国际商业机器与甲骨文之间的连线较粗，说明国际商业机器前向引证甲骨文的技术专利数较多，为1138件；又如，华为与中兴通讯之间的连线较细，说明华为前向引证中兴通讯的技术专利较少，为14件。
图3目标申请人前向引证的数据生存周期安全技术TOP10申请人Fig.3TOP10applicantsfordatalifecyclesecuritytechnologyforward-citedbytargetapplicants
表3TOP50目标申请人前向引证的数据生存周期安全技术TOP10申请人频次Tab.3FrequencyofTOP10applicantsfordatalifecyclesecuritytechnologyforward-citedbyTOP50targetapplicants
目标申请人后向引证专利体现了企业主要技术领域分布情况，本文对TOP10目标申请人后向引证的技术领域IPC分类进行排名，利用Ucinet生成网络图，如图4所示。图4中正方形表示全球数据生存周期安全技术专利数量TOP10目标申请人，圆形表示后向引证的技术领域IPC，圆形大小表示与目标申请人直接连接次数的多少，圆形越大，说明IPC与目标申请人的连接次数越多。连线粗细代表目标申请人在某一领域的排名，连线越粗表示排名越靠前。如日本电气与各IPC之间的连线由粗到细依次为G06F017、G06F021、G06F012、H04L009、G06F015、G06F009、H04L012、G06F011、G06F013、G09C001，说明日本电气在这10个IPC领域内的排名为1～10。
图4目标申请人后向引证技术领域IPC分类Fig.4IPCclassificationoftechnicalfieldsbackward-citedbytargetapplicants
目标申请人前向引证技术领域IPC网络如图5所示，由于前引专利有可能继续增加，从而导致数据不稳定；此外，专利检索范围、引用目的不一致也有可能影响前向引证数据，故本文不使用图5数据对数据生存周期安全技术专利技术优势进行分析。
图5目标申请人前向引证技术领域IPC分类Fig.5IPCclassificationoftechnicalfieldsforward-citedbytargetapplicants
如果某一技术同时出现在目标申请人后向引证和前向引证的技术领域IPC分类中，说明该领域为主要技术领域。结合图4和图5发现，G06F017、G06F015、G06F009、H04L029、G06F021、G06F011、G06F012、H04L009、H04L012、G06Q010、G06F013、G06F003、G06K009、H04W004、H04W012、G06Q050为数据生存周期安全技术主要IPC分类技术领域。另外，还可进一步挖掘某一项技术是日渐增强、衰落还是日趋稳定。以G06F003为例，其仅出现在日立、三星电子和东芝3家企业后向引证专利TOP10申请人IPC分类中，但出现在西门子、日本电气、韩国电子通信研究院、三星电子、中兴通讯和东芝6家企业前向引证TOP10申请人IPC分类中，因此认为G06F003越来越被重视。同理可以推断，H04L012和G06F003研发力度日渐增强，G06F012、G06F013和H04L009研发力度日渐式微。
在全球数据生存周期安全技术专利数量TOP100申请人中，共有14家中国企业、3所高校，本文对这17家企业及高校进行分析，如图6所示。从中可见，中国TOP17申请人分别为：华为、中兴通讯、国家电网、阿里巴巴、中国平安保险、浪潮、中国科学院、腾讯科技、中国电子科技、中国南方电网、北京奇虎科技、西安电子科技大学、中国银联、中国电子信息产业、北京工业大学、联想、中国航天科工。从中可见，我国数据生存周期安全技术以企业为主，以高校为辅。从所属领域看，申请人涉及通信、电子商务、软件、电气、电力、信息、制造、电子、社交、金融、计算机和航天12个技术领域。华为拥有的数据生存周期安全技术专利数量最多(335件)，其余依次是中兴通讯、国家电网、阿里巴巴，分别为334件、268件和245件。此外，3所高校院所分别为中国科学院、西安电子科技大学和北京工业大学。
图6全球数据生存周期安全技术专利数量中国TOP17申请人Fig.6Top17Chineseapplicantsinthenumberofglobaldatalifecyclesecuritytechnologypatents
本文绘制全球数据生存周期安全技术专利数量中国TOP17申请人专利质量，如图7所示。从中可见，中兴通讯气泡最大、最靠上，说明中兴通讯在数据生存周期安全技术领域的专利数量最多、特征度最高，但专利度不高，综合反映出中兴通讯经济实力较强，专利质量较好；华为气泡虽然没有中兴通讯大，但位置最靠右且比较靠上，说明华为专利数量较多、专利度最高、特征度较高，反映出华为在数据生存周期安全技术领域的综合实力很强；阿里巴巴气泡小于华为，位置介于中兴通讯与华为之间，说明其数据生存周期安全技术专利数量不如中兴通讯和华为多，专利度不如华为高，特征度不如中兴通讯高，故整体实力不如华为和中兴通讯强；其他申请人气泡不大，还有部分位置较为靠左和靠下，说明其它公司或高校数据生存周期安全技术实力与华为、中兴通讯、阿里巴巴相比存在较大差距。
图7全球数据生存周期安全技术专利数量中国TOP17申请人专利质量Fig.7PatentqualityofChineseTOP17applicantsinthenumberofglobaldatalifecyclesecuritytechnologypatents
注：横轴表示专利度，专利度指申请保护权利要求个数，以数值大为佳；纵轴表示特征度，指技术限制特征数，以数值小为最好，数值越大则对应专利保护范围越小；气泡大小表示申请人申请专利数量的多少，气泡越大表示申请人申请的专利数量越多
目前，学界并未就专利质量评估形成统一标准。本文按照专利数量、专利数量全球排名、专利度、特征度、同族度、同族国家数、引用度、被引用度及高价值专利率等指标评价企业专利质量。本文对华为和中兴通讯专利质量进行全面比较发现(见表4)，中兴通讯在特征度和引用度两个方面具有显著优势，华为在专利度、同族度、同族国家数、被引用度及高价值专利占比5个方面具有显著优势，中兴通讯和华为专利数量及排名差距较小。
表4中兴通讯与华为数据生存周期安全技术领域专利质量对比Tab.4ComparisonofpatentqualitybetweenZTEandHuaweiindatalifecyclesecuritytechnology
申请人(企业)专利数量(件)专利数量全球排名专利度特征度同族度同族国家数(个)引用度被引用度高价值专利率(%)华为335823.0516.073.802.943.020.7842.39中兴通讯334913.1514.271.922.233.610.6333.23
图8华为公开号为“WO2014094251”的专利价值图谱Fig.8PatentvaluemapofHuawei'spatentwithpublicationnumberofWO2014094251
按照上述方法，分别筛选出华为在数据生存周期安全技术领域共有142篇高价值专利，占比42.39%；中兴通讯共有111篇高价值专利，占比33.23%。可见，在数据生存周期安全技术领域，虽然中兴通讯专利数量与华为相差不大，但华为专利质量总体高于中兴通讯，故本文以华为为案例进行分析。
表5华为数据生存周期安全技术后向引证/前向引证申请人分布Tab.5Distributionofapplicantsforbackwardcitation/forwardcitationofHuaweidatalifecyclesecuritytechnology
排名后向引证申请人专利数量(件)前向引证申请人专利数量(件)1华为175华为342中兴通讯68中兴通讯143国际商业机器27国际商业机器104三星电子26戴尔95诺基亚24阿里巴巴96爱立信22微软87大唐电信21日本电气78中国移动通信16腾讯科技69中国科学院15palantirtechnologies510微软15三星电子5
对华为数据生存周期安全技术专利按照“国际大类”分组发现，排名前10的技术领域IPC分类分别为H04L029(占比20.90%)、G06F021(占比14.41%)、H04L012(占比13.56%)、H04W012(占比12.43%)、H04L009(占比12.15%)、G06F017(占比8.76%)、G06F009(占比8.19%)、G06F011(占比3.39%)、H04W076(占比3.39%)、G06F016(占比2.82%)，H04L029、G06F021、H04L012是华为数据生存周期安全技术专利主要集中领域。华为突出优势技术领域为H04L029、H04L009、H04L012，表明H04L029、H04L012是华为传统核心技术领域，而G06F021和H04W012则是华为新兴技术领域。
在华为数据生存周期安全技术前向引证专利数TOP10发明人中，有5个属于日本电气公司、2个属于微软公司、2个属于戴尔公司、1个属于国际商业机器，如表6所示。由表6可知，MerenLibby拥有6件数据生存周期安全技术专利，所属申请人为微软公司。日本电气、微软和戴尔数据生存周期安全技术发明人专利数最高(均为6件)，国际商业机器发明人专利数量有3件。运用Patentics分类器进行检索发现，华为数据生存周期安全技术专利前向引证发明人有71人，而表5显示华为前向引证专利数共计34件。用华为前向引证专利数除以华为前向引证发明人人数，得出华为专利发明人人均申请量为0.48件。同样，按照上述步骤计算国际商业机器、中兴通讯、三星电子和微软人均申请量分别为0.97、0.61、0.45、0.57，如表7所示。可以看出，华为人均申请量相较竞争对手而言并不占有优势，说明华为数据生存周期安全技术整体创新能力有待提升。
表6华为数据生存周期安全技术前向引证专利数TOP10发明人Tab.6TOP10inventorsfordatalifecyclesecuritytechnologyforwardscitedbyHuawei
发明人发明人专利数量(件)所属申请人KunzAndreas6日本电气MerenLibby6微软NagarajaVishwas6戴尔PrasadAnandRaghawa6日本电气TamuraToshiyuki6日本电气TraceRobm.6微软ZhangXiaowei6日本电气VelevGenadi5日本电气MohammedIntesar4戴尔AaronKeithBaughman3国际商业机器
表7华为、国际商业机器、中兴通讯、三星电子和微软专利发明人人均申请量对比Tab.7ComparisonoftheapplicationnumbersperpatentinventorofHuawei,IBM,ZTE,SamsungElectronics,andMicrosoft
申请人前向引证本企业专利数前向引证中属于本企业的发明人专利发明人人均申请量华为34710.48国际商业机器421543300.97中兴通讯23380.61三星电子1954380.45微软97116890.57
5.1.1全球竞争态势
从整体看，全球数据生存周期安全技术呈逐渐递增态势。数据生存周期安全技术专利数量进入全球TOP100的申请人主要分布在亚洲、北美洲、欧洲15个国家或地区，其中美国、日本和中国位居前三，美国专利申请人分别是日本、中国的1.4倍和1.8倍，说明当前数据生存周期安全技术主要被美国和日本所掌握，而美国占据主导地位。
5.1.2国内竞争态势
尽管我国数据生存周期安全技术跻身全球第一梯队，但整体科学技术水平比较落后，而且进入全球数据生存周期安全技术专利数量TOP100申请人较少，专利数量和专利质量两极分化严重，真正具有国际竞争实力的“头部”申请人较少，仅有3家高校院所进入TOP100。我国在计算机技术、信息技术等方面属于技术后发型国家，导致数字化技术竞争“先天不足”。据此，提出如下对策：
5.2.1国家层面
首先，转变政策思维，从重视数据安全规则建设转向规则建设和技术研发并重；其次，注重政策引导，在国家重点研发计划中增加数据生存周期安全技术专项数量，引导更多高校参与技术研发；再次，推动创新链和产业链有效对接，吸引更多企业进行突破性创新。
5.2.2行业层面
首先，促进数据生存周期安全技术与实体经济深度融合，针对数字产业化和产业数字化技术短板，以协同方式加快技术产品研发，推进“官产学研用”深度融合；其次，推动具有数据生存周期安全技术优势的高校、科研院所在新兴技术领域实施专利开放许可，免除专利许可使用费，供企业免费使用；再次，组建产业联盟、行业联盟等行业组织，实施国产自主可控替代计划。
5.2.3企业层面
参考文献:
[2]齐乾坤,王文龙.基于数据生命周期的高校研究生数据素养评价研究[J].情报科学,2021,39(9):125-130，145.
[3]张宇,刘文云.基于数据生命周期的高校机构知识库科研数据服务研究[J].图书馆学研究,2021，32(3):71-80.
[4]陈欣,詹建军,叶春森,等.基于高校科学数据生命周期的社会科学数据特征研究[J].情报科学,2021,39(2):86-95.
[5]刘桂锋,阮冰颖,包翔.数据生命周期视角下高校科学数据安全内容框架构建[J].情报杂志,2021,40(2):146-153.
[6]江洪,王春晓.基于科学数据生命周期管理阶段的科学数据质量评价体系构建研究[J].图书情报工作,2020,64(10):19-27.
[7]武彤.基于数据生命周期的美国研究图书馆科学数据开放共享服务研究[J].图书与情报,2019，40(1):135-144.
[8]杨乐,颜石磊,李洪波.科研数据生命周期研究和数据知识库理论架构[J].图书情报工作,2019,63(1):91-97.
[9]吴丹,马乐.基于可穿戴设备的医疗健康数据生命周期管理与服务研究[J].信息资源管理学报,2018,8(4):15-27.
[10]聂云贝,刘桂锋,刘琼.数据生态链视角下科学数据生命周期运行过程分析[J].信息资源管理学报,2021,11(2):69-77.
[11]丁宁,马浩琴.国外高校科学数据生命周期管理模型比较研究及借鉴[J].图书情报工作,2013,57(6):18-22.
[12]朱楠楠,李尧,高智伟,等.云计算环境下数据生命周期安全技术研究进展[J].无线互联科技,2015，12(23):108-109.
[13]黄裕荣,侯元元,刘彤,等.专利信息视域下纯电动汽车技术研发竞争态势研究[J].科技进步与对策,2017,34(4):72-77.
[14]刘星,单晓光,姜南.基于专利信息的中美区块链技术竞争态势分析[J].科技进步与对策,2020,37(18):1-9.
[15]CZARNITZKID,HUSSINGERK,SCHNEIDERC.Commercializingacademicresearch:thequalityoffacultypatenting[J].IndustrialandCorporateChange,2011,20(5):1403-1437.
[16]THURSBYJ,FULLERAW,THURSBYM.USfacultypatenting:insideandoutsidetheuniversity[J].ResearchPolicy,2009,38(1):14-25.
[17]DORNBUSCHF,NEUHAUSLERP.Compositionofinventorteamsandtechnologicalprogress-theroleofcollaborationbetweenacademiaandindustry[J].ResearchPolicy,2015,44(7):1360-1375.
[18]周婷,文禹衡.专利引证视角下的虚拟化技术竞争态势[J].图书情报工作,2015,19(59):30-40.
[19]赵蓉英,李新来,李丹阳.专利引证视角下的核心专利研究——以人工智能领域为例[J].情报理论与实践,2019,42(3):78-84.