2021年隐私保护计算技术合规性研究报告

报告核心内容涵盖了以下几个方面： 一、隐私保护计算的关键技术 报告首先总结了隐私保护计算（Privacy-Preserving Computing，PPC）的关键技术，包括但不限于同态加密、安全多方计算、零知识证明、联邦学习等。这些技术是隐私保护计算的基石，它们能够在不泄露用户原始数据的前提下，对数据进行分析和处理，从而保障个人隐私的安全性。 1. 同态加密技术允许在加密数据上直接进行计算，并得到加密结果，解密后得到的结果与在原始数据上进行计算的结果相同。这样可以在保护数据隐私的同时进行有效计算。 2. 安全多方计算让多个参与方能够在不泄露各自数据的前提下，共同计算出一个函数的结果。这有助于多个组织在保护各自数据的基础上，共同完成数据价值的挖掘。 3. 零知识证明是一种密码学方法，它允许一方（证明方）向另一方（验证方）证明某个陈述是正确的，而不提供任何有关陈述内容的信息。零知识证明在隐私保护和身份验证领域有着广泛的应用。 4. 联邦学习是一种机器学习技术，它允许多个设备或服务器协同训练一个共享模型，而不需要共享设备上的用户数据。这种方法在保护用户数据隐私的同时，也能利用多个数据源进行模型训练。 二、我国个人信息和隐私保护法律法规框架 报告详细梳理了我国个人信息和隐私保护的法律法规框架，涉及的主要法律包括《中华人民共和国网络安全法》、《个人信息保护法》、《数据安全法》等。这些法律规定了个人信息的收集、存储、使用、传输、公开及删除等各环节应遵守的法律法规要求。 1. 《网络安全法》规定了网络运营者在收集和使用个人信息时应遵循合法、正当、必要的原则，并需取得用户同意。 2. 《个人信息保护法》专门针对个人信息的处理活动进行了规范，强调了个人信息主体的权利，比如知情权、决定权、查询权、更正权和删除权等。 3. 《数据安全法》则对数据处理活动提出了整体性要求，要求保障数据安全，防止数据泄露、毁损、丢失等风险，并对违反数据安全的行为设定了相应的法律责任。 三、隐私保护计算技术的合规点分析 报告分析了隐私保护计算技术在个人信息和隐私保护方面涉及的关键合规点。这部分内容聚焦于如何通过隐私保护计算技术帮助企业更好地满足法律法规的要求，包括但不限于个人信息最小化处理、透明度原则、用户授权和同意机制、数据去标识化处理等。 1. 个人信息最小化处理原则要求企业仅收集完成业务所必需的个人信息，并在不违反最小化原则的前提下使用这些信息。 2. 透明度原则要求企业公开个人信息处理的目的、方式和范围，并在实施收集个人信息前取得信息主体的明确同意。 3. 用户授权和同意机制涉及到获取用户授权的方式、用户的知情同意以及用户撤回同意的途径等。 4. 数据去标识化处理是指通过技术手段对个人信息进行处理，使得无法识别信息主体身份，并在这一状态下进行数据的存储、使用或共享。 四、隐私保护计算技术的应用前景和挑战 报告最后展望了隐私保护计算技术的应用前景，并针对建立健全法律法规体系、加快标准体系建设、强化全流程风险防控、明确安全与发展并举以及人才培养等方面提出了建议。报告也指出了当前技术发展和应用中面临的挑战，例如隐私保护与数据利用的平衡、跨域协作与隐私保护的冲突等问题。 1. 建立健全法律法规体系需要对现有法律进行整合，形成针对隐私保护计算技术应用的详细指导和规范。 2. 加快标准体系建设有助于推动行业内部形成统一的技术标准，促进隐私保护计算技术的健康发展。 3. 强化全流程风险防控要求企业在整个数据处理流程中采取措施，防止数据泄露和滥用。 4. 明确安全与发展并举的原则是为了确保在发展技术创新的同时，不会牺牲个人隐私和数据安全。 5. 人才培养是推动隐私保护计算技术发展的关键，需要加强对专业人才的培养和引进，为技术创新提供人力资源支持。 通过这份报告，关注个人信息和隐私保护的社会各界可以更好地了解隐私保护计算技术在合规应用方面的最新进展，并为相关企业的隐私保护实践提供有益参考和指导。