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　　在数字经济成为经济增长核心引擎、数据要素上升为国家战略资源的时代背景下，公共数据的开发利用成为激活数据要素价值、推动经济社会数字化转型的关键抓手。中央办公厅、国务院办公厅印发的《关于加快公共数据资源开发利用的意见》，明确提出要推动公共数据“供得出、流得动、用得好”，为公共数据资源开发利用工作指出了方向。上海市大数据中心作为统筹全市公共数据管理、运营与共享的核心枢纽，肩负着落实国家政策要求、释放公共数据社会化价值的重要使命，其公共数据授权运营工作更是打通数据要素流通“最后一公里”的关键环节。

　　当前，公共数据授权运营实践中，数据“可用不可见”的核心开发原则与数据要素高效流通的需求存在现实矛盾：一方面，公共数据涵盖政务服务、城市治理、民生保障等多领域核心信息，数据敏感性高，需严格遵循《数据安全法》等法律法规，隐私保护与安全合规要求不可逾越；另一方面，传统数据供给模式存在审批流程繁琐、数据格式不统一、“数据孤岛”林立等问题，导致数据要素供给效率难以匹配社会主体对公共数据的多元需求，制约了公共数据社会化价值的充分释放。

　　为响应相关需求、落实国家政策精神，破解公共数据授权运营中的数据流通难题，上海市大数据中心亟需通过技术创新构建安全高效的数据要素流通体系。在此背景下，上海市大数据中心与亚信科技达成深度合作，启动“数据合成技术促进公共数据社会化价值释放”项目。项目采用行业先进的“数据+人工智能”应用模式，参照相关规范，以差分隐私与生成对抗网络融合的生成式AI技术为核心，构建覆盖数据全生命周期的合成管理体系，通过模拟数据提前供给、简化授权审批流程，实现数据要素价值释放与隐私安全防护的动态平衡，助力公共数据在合规前提下向社会各界有序流通，为医疗、金融等敏感领域提供安全数据支撑，推动公共数据开放与企业数据流通双轨并行，构建驱动城市数字化转型的战略性基础设施。

　　1)样本数据抽取算法：基于数据要素的业务域特征与分布密度，构建多维度分层抽样框架，突破传统单一维度抽样局限。通过引入特征重要性权重，对核心业务字段进行优先级排序，支持按比例抽样、固定样本量抽取、最优信息熵样本抽取三种模式。抽样后采用KS检验、PSI值进行特征一致性校验，确保样本数据与原始数据在核心分布特征、关键统计指标上的高相似度，为后续合成环节提供高质量数据基底，该技术已在政务数据规模化处理场景中验证可行性。

　　2)数值型字段合成算法：深度融合条件生成对抗网络（CGAN）与差分隐私（DP）技术，构建“分布建模-对抗训练-隐私防护”三级架构。首先通过核密度估计（KDE）、贝叶斯网络对原始数据的分布特征进行精细化建模，精准捕捉数据偏态、长尾等复杂分布规律；随后利用CGAN的生成器与判别器动态对抗训练，优化生成数据的统计特性还原度，使均值、方差、分位数等指标与原始数据偏差；同时嵌入-差分隐私机制，通过噪声添加与隐私预算分配，在不牺牲数据可用性的前提下，从数学层面杜绝原始数据反推风险，该算法已达到行业内数值型数据合成的领先精度水平。

　　4)关联性字段处理算法：融合统计学习与语义理解技术，构建“数据关联挖掘-关联规则建模-生成校验”全链路算法。首先通过互信息计算、皮尔逊相关系数、图神经网络（GNN）挖掘数值型、文本型数据间的潜在关联，构建业务关联知识图谱；随后基于关联规则库，采用注意力机制增强的序列生成模型，确保生成数据的关联逻辑一致性；最后通过关联置信度校验与业务场景适配性验证，保障数据关联的合理性与可用性，为跨领域数据融合分析、业务决策支持提供技术支撑。

　　5)外键关联字段一致性校验算法：基于分布式事务一致性原理，设计“预校验-生成-后校验”闭环机制。在数据合成前，通过元数据管理系统梳理跨表外键关联关系，构建关联拓扑图；生成过程中，采用两阶段提交（2PC）机制，确保外键关联字段的主键与从属属性同步生成、一致性更新；合成后通过双向哈希校验、跨表关联查询验证等方式，对关联字段的完整性、准确性进行批量校验，外键关联一致性通过率达到90%以上。该算法支持大规模分布式数据表处理，可适配多源异构数据场景，有效解决传统合成数据中跨表关联断裂、属性不一致等痛点，满足业务需求方对数据完整性、可用性的核心要求。