隱私合規風險知幾何在現代商業發展程序中，資料驅動的業務創新正起著至關重要的推動作用，隱私資料的引入，讓企業能夠更精準地發現潛在客戶，更好地服務目標人群，甚至開闢全新的市場空間。
然，福兮禍之所伏。每一次創新，都有可能打破隱私資料使用的常規正規化，帶來諸如對個人隱私空間侵犯、企業敏感資訊洩露等額外的隱私風險和不良社會影響。政府相關部門作為市場秩序和社會秩序的守護者，就會為此設定對應的法律法規，來規範企業在進行依賴隱私資料的業務創新時，應遵循的必要標準。
近年來，以歐盟《通用資料保護方案》(簡稱GDPR)為代表，世界各國政府對於隱私的立法保護不斷細化，懲罰力度大大加強。在我國，以《中華人民共和國網路安全法》、《資訊保安技術 個人資訊保安規範》、《個人金融資訊保護技術規範》為代表的現有法律框架內，對於侵犯隱私的不法行為也有判罰，輕則罰款，重則鋃鐺入獄。
就在上週五(3月6日)，個人隱私安全在國家層面得到更細粒度的保護，2020年新版國家標準《資訊保安技術 個人資訊保安規範》正式釋出，對個人資訊收集、儲存、使用做出了明確規定，並規定了個人資訊主體具有查詢、更正、刪除、撤回授權、登出賬戶、獲取個人資訊副本等權力，同時新增「多項業務功能的自主選擇」「使用者畫像的使用限制」「個性化展示的使用」「第三方接入管理」等內容。
如何才能讓業務創新有效地滿足隱私合規的嚴格要求?這裡，我們將從控制合規成本的角度，分享關於平衡隱私合規風險和現代商業發展的一些思考：如何識別隱私合規風險，理解不同層面的合規需求，透過技術手段控制合規成本，並應對企業發展業務擴張過程中可能出現新的隱私合規挑戰。
明確隱私合規的目標
由於存在企業發展階段和區域市場法律法規的差異性，有效應對隱私風險的首要任務在於明確隱私合規的目標。
我們可以觀察到，伴隨著立法的細化深入，近年來關於「什麼資料才算是隱私資料」的爭議在不斷減少。儘管每個區域法律法規對於隱私資料的定義不盡相同，但都提供了具體的型別定義和敏感性分級，例如，位於最高敏感級的KYC身份資料、金融資料等。這使得我們現在能夠避免以往權利邊界不清的問題，從而明晰隱私合規的目標。
對於在某一區域開展的業務，隱私合規的目標可以歸結為：
保護當前區域市場法律法規中定義的隱私資料，並在產品設計中提供相應的特性，以此保障客戶的法定權利。
這裡提煉出的兩組關鍵詞——“資料內容保護”和“資料權利保障”，代表了隱私合規的兩條主線。
接下來，我們將圍繞兩條主線相關的九個維度，具體描述其對應的合規需求。
從九個維度拆解合規需求
鑑於資訊化社會中絕大部分成功的商業模式，難免會依賴源自海量客戶的海量隱私資料，傳統的人為治理手段效率十分有限，而潛在的違規懲罰金額相當“可觀”。所以，我們需要引入技術手段來滿足來自各個維度的合規需求。
九個維度的合規需求猶如隱私合規的九重關卡。對於普通企業而言，重點關注最基本的維度便可滿足合規需求。但對於處於強監管行業中的企業，如金融科技公司，或者運營跨國資訊業務的企業，如線上社交網路、跨境電商等，則可能需要滿足所有維度的合規需求。
如何才能過關斬將，最終在合法合規的框架下，實現業務穩健發展?這裡，我們將一一闡述相關要點。
第一維度：介面資料隱匿
在使用者介面中隱匿資料，使得客戶在使用產品時，其隱私資料無法被附近位置的惡意第三方所窺視。
作為資料內容保護合規中最容易滿足的一個需求，直接的介面渲染操作，如簡單的顯示打碼、資料截斷等都是有效的技術手段。
然而，它往往也是最容易因為忽視而出現隱私事故的一個維度。尤其是在多個敏感資料欄位同時顯示的前提下，若隱匿技術使用不當，可能等同於沒有任何隱匿效果。
第二維度：網路資料隱匿
在網路維度上隱匿資料，使得隱私資料在傳輸過程中，無法被惡意第三方截獲明文。
經典的傳輸層安全TLS/SSL系列協議，都可以滿足這一需求。但需要注意，這類協議的安全性，依賴可信公鑰數字證書服務的正常執行，一旦該服務受到攻擊，可能會導致證書造假、證書過期等，最終影響到現有業務的安全性和可用性。
第三維度：域內計算資料隱匿
在同一個計算域內，如由企業完全掌控和部署的雲端計算環境，任何隱私資料的明文，在計算和儲存過程中，都不離開安全隔離環境，防止企業存在內鬼進行未授權的隱私資料訪問。隱私資料只有在安全隔離計算環境中，才會被解密成明文，在安全隔離計算環境之外，只能進行密文運算，並以密文形式儲存在介質中。這裡需要用到可信硬體或者軟體隔離來構建安全隔離計算環境，它們分別依賴不同的安全假設，需要根據業務的特性來進行選擇。
第四維度：跨域計算資料隱匿
隱私資料的明文只在同一個計算域內出現，在與其他計算域進行聯合計算時，其他計算域的控制方無法直接訪問或間接推測出隱私資料的明文，防止其他合作方獲得合作協議授權之外的敏感隱私資料。
作為資料內容保護合規中最具挑戰性的需求，其對於以醫療資料、金融資料等高度敏感資料業務尤為重要。如果無法滿足合規要求，通常意味著業務無法開展或者面臨鉅額罰金。而且可能會出現雙向判罰，即企業不僅會因為自身方案漏洞導致隱私資料洩露而受罰，還會因利用合作方企業的方案漏洞違規獲取未授權的敏感隱私資料而受罰。
為了避免相關隱私合規事故，可採用的通用技術方案包括資料脫敏、安全多方計算、資料外包計算、零知識證明等。在涉及機器學習的特定場景下，聯邦計算等新興技術可以提供更為有效的方案效果。
第五維度：資料訪問通告
資料訪問通告是指，讓客戶瞭解當前業務會收集哪些隱私資料、為什麼需要這些資料、將會如何使用這些資料、將以什麼方式儲存這些資料、儲存期多久等隱私資料流通生命週期的細節。作為資料權利保障合規中最基礎的需求，它保障了客戶的知情權。
滿足該需求的難點在於，如何讓客戶理解晦澀的技術語言、理解相關隱私風險的後果，避免相關監管機構以混淆客戶理解為由，判定企業違規。
進行使用者體驗和人機互動技術的研究，是處理好這一需求的關鍵。適度採用基於機器學習的自動風險匹配是近年來業界比較推崇的技術，簡化客戶理解成本，幫助其更理性地評估對應業務的潛在風險。
第六維度：資料收集控制
資料收集控制是指，允許客戶選擇哪些隱私資料會被業務系統所收集，並在初始選擇之後，允許對未來的資料收集選擇進行調整。由於資料收集作為隱私資料流通生命週期的起始點，該需求能夠賦予客戶對於自身隱私資料流通的全域性控制權。 對於客戶不願意分享的隱私資料，在資料收集控制機制的作用下，無法以未授權的方式進入業務系統，以此營造客戶的心理安全感。傳統的訪問控制技術可以很好地實現這一需求，但若原系統架構設計擴充套件性不佳，相關歷史系統改造將是一項巨大的工程挑戰。
第七維度：資料使用控制
資料使用控制是指，允許客戶對於特定的業務系統中使用隱私資料的方式進行調整或限制。
原先是GDPR特有的合規需求之一，稱之為限制處理權，最新版的《資訊保安技術 個人資訊保安規範》中也有相關規定，僅對部分業務型別有效。目前主要針對線上廣告投放相關的個性化推薦業務，設立的初衷是避免過於個性化推薦引發的個人隱私空間強烈侵入感。
鑑於GDPR鉅額罰款機制，這對於相關業務在注重個人隱私的區域的穩健發展十分重要。有效應對該項需求的關鍵，在於企業能否在系統架構設計早期，為相關隱私資料變動預留空間，減少後期系統改造的代價。
第八維度：衍生資料控制
衍生資料使用控制是指，允許客戶對其原始隱私資料在經過變換、聚合後產生的衍生資料有一定的控制權。
這也是GDPR特有的合規需求之一，目前主要表現在兩方面：
資料被遺忘權：在客戶刪除賬戶之後，清理對應個體歷史資料和包含該客戶的聚合資料;
資料攜帶權：客戶有離開當前業務平臺的意向，打包提取之前所有的相關歷史資料，如電子郵件、評論留言、雲主機資料等。
該項需求的實現，通常也面臨著高昂的系統改造代價。建議企業在系統架構設計早期，務必考慮完備的隱私資料溯源機制，為後期改造減少合規成本。
第九維度：資料影響力複議
資料影響力複議是指，允許客戶對基於其隱私資料產生的業務決策進行復議，由此更正自動化決策系統可能做出的不公平判斷，消除資料歧視等負面影響。
這可能是權利資料保障合規中最具挑戰性的需求，其關注點在於資料驅動決策系統設計的可解釋性，並限制難以解釋的機器學習模型在民生、醫療等關鍵領域的應用。這就要求企業在研發自動化決策系統設計時，研發具備較高解釋能力的決策模型，或者提供備選技術方案，減少誤判導致的合規成本。
正是：強立法監管嚴管控，興科技企業巧合規!
日益細化的隱私保護法律法規，對於海量隱私資料提出了不斷量化的合規需求。只有藉助科技的力量，才有可能有效實現隱私合規，以此掃清企業持續業務創新的阻礙，併為企業開拓國際市場做好準備。
因此，自本系列的下一篇推文開始，我們將以隱私保護的核心技術領域「密碼學」為起點，逐步與大家分享關於關鍵技術的深入解析和理論分析，欲知詳情，敬請關注下文分解。
