赵精武 周瑞珏

(北京航空航天大学法学院，北京 102206)

0 引言

在国家治理体系中，数据治理能力已经成为衡量治理能力现代化的重要标准。数据经济需要充足且可用的数据资源解放潜在的社会生产力，数据资源的商业价值远超于以往任何一个时代，用户行为习惯分析、产品服务精准推送和投放等新型商业模式极其依赖海量的用户数据集合，现代商业竞争实际上也可以理解为商业数据资源的争夺。在市场与日俱增的数据流通需求背后，则是监管者和社会公众对数据安全的担忧。依托数据挖掘和清洗技术所形成的“一键式服务”和“推送式服务”看似提供了更为优质的便利化服务，殊不知这些服务优化的基础乃是对用户行为和私密空间的“窥视”。个人数据过度收集、非法收集以及违法买卖等问题推动我国数据安全保护立法活动进程，《网络安全法》《个人信息保护法(草案)》《数据安全法(草案)》等专项立法构建了我国数据安全保护体系的雏形。然而，“一刀切”式的监管方式无助于解决数据流动与数据安全之间的内在冲突，诸如动态监管理论、分类化数据处理规则、全生命周期监管等学说主张试图提供具体可行的解决方案，但或多或少都存在以减损数据流动为代表实现数据安全的倾向。

面对用户数据、隐私信息在流动中难以定量描述和准确定位的治理困局，隐私计算(Privacy Preserving Computing)的概念应运而生，通过对各方主体个人数据处理行为的中和和计算，量化隐私的安全状态，避免大数据关联分析和深度挖掘过程中可能导致的隐私泄露问题，以技术流程平衡确保数据流动与数据安全的同向性[1]。……