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隐私计算技术应用合规指南

（2022年）

隐私计算联盟2022年12月

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免责声明

本报告的内容和观点不构成任何相关问题的法律意见。因隐私计算及其他数据流通技术仍在快速发展，业务模式不断迭代，法律规范和行业标准不断更新，企业实际业务中产生法律意见或专业分析需求时，建议咨询相关专业人士。

编写委员会

?牵头单位：隐私计算联盟

?编写单位（排名不分先后）：

上海市方达（北京）律师事务所、世辉律师事务所、德恒律师事务所、上海富数科技有限公司、深圳市洞见智慧科技有限公司、华控清交信息科技（北京）有限公司、上海零数众合信息科技有限公司、北京腾云天下科技有限公司、杭州趣链科技有限公司、星环信息科技（上海）股份有限公司、神州融安数字科技（北京）有限公司、蚂蚁科技集团股份有限公司、天翼电子商务有限公司、OPPO广东移动通信有限公司、浙江吉利数字科技有限公司、深圳国家基因库。

?编写组主要成员（排名不分先后）：

王丹阳

吕艾临

侯宁

闫树

张斯睿

王泽宇

袁博

韩璐

王新锐

刘晓霞

王一楠

周望

万千惠

全婉晴

卞阳

方竞

杨天雅

李倩

曾钰涵

王湾湾

姚明

殷宝玲

薛婧

靳晨

时代

王云河

张嘉熙

林乐

兰春嘉

杨珍

胡豫皖

李仲平

葛梦莹

南钰彤

徐静

汪小益

张延楠

江涛

彭海祥

杨一帆

李登峰

刘伟

宁立君

昌文婷

彭晋

白晓媛

贺伟

徐潜

喻博

付艳艳

李晨龙

薛勇

吴凯

游丽金

王伟文

韦振勇

引言

近年来，随着数字经济的发展和数字化转型的深入，企业逐渐积累大量数据，需要与外部数据进行融合以充分释放价值。但是，全球数据安全事件频发，数据保护合规监管日趋严格，企业在数据流通和协作方面的风险及合规成本大大增加。在此双重背景下，企业亟须探索出一条数据安全流通的新道路，在保证数据安全的前提下挖掘数据价值。隐私计算技术因其“数据可用不可见”的特点，为上述困境提供了解决思路。

隐私计算是一类在提供隐私保护的前提下，实现数据价值挖掘的技术，是人工智能、密码学、数据科学等众多领域交叉融合形成的跨学科技术1。应用隐私计算，原始数据不出域，参与方也难以逆推原始输入数据，降低了原始数据泄露的风险，进而帮助企业履行安全保障义务，降低数据滥用风险。

近几年，隐私计算发展迅速。据统计，2016年至2022年第一季度，中国隐私计算企业的累计融资额超30亿元人民币，资本热度持续提升2。根据隐私计算联盟2022年发布的《隐私计算产业图谱1.0》，互联网、大数据、金融科技、AI、区块链、云服务和信息安全等行业的企业都入局隐私计算技术服务产业，金融、政务、通信、互联网、工业及能源、医疗等行业领域均有应用需求。此外，国务院、各中央部委出台的一系列政策文件，如发展改革委等四部委发布的《全国一体化大数据协同创新体系算力枢纽实施方案》等，以及《上海市数据条例》等地方性法规等也开始将隐私计算作为一种数据流通过程中的

1闫树，吕艾临：《隐私计算发展综述》，载《信息通信技术与政策》，2021年第6期，第1页。

2艾瑞咨询2022年《中国隐私计算行业研究报告》第13页。

安全保障技术来鼓励使用。

然而，在火热的发展势头下，隐私计算的应用也面临着一些挑战，在合规方面尤为明显。一方面，近年来我国的数据合规监管趋严，立法愈发频繁，企业的数据合规意识也逐渐建立，对数据合规问题的关注度提升。另一方面，随着《中华人民共和国个人信息保护法》（以下简称“《个人信息保护法》”）的出台和生效，个人信息的处理行为面临着更严格的法定义务和法律责任约束，隐私计算应用于处理个人信息时也必须考虑如何遵守相应要求。而在现阶段，企业对于授权同意、个人信息保护影响评估以及个人信息权利保障等合规义务如何落地仍然存在一些疑惑，如何在匹配《个人信息保护法》合规要求的同时尽可能降低合规对业务的影响，仍有待探索。因此，在相关实施细则出台和监管执法案例出现之前，很多需求方对隐私计算技术应用持谨慎的观望态度，行业内对于隐私计算应用的合规性展开了一些讨论，对于法律规定的合规要求也产生了一些理解和认识上的偏差。

对此，隐私计算联盟、中国信通院云计算大数据研究