公开课 | 周瑞珏：法律与科技的话语交叉：隐私计算技术的合规方向（附PPT）

导读：2022年7月30日下午，在由CSDN、OpenMPC社区联合主办，网络法前沿、网络法实务圈支持的“技术+法律”隐私计算如何助力数据合规公开课中，北京航空航天大学工业和信息化法治研究院研究员周瑞珏分享了《法律与科技的话语交叉：隐私计算技术的合规方向》。

         周瑞珏         

北京航空航天大学工业和信息化法治研究院 研究员
《法律与科技的话语交叉：隐私计算技术的合规方向》

一

隐私计算技术的法律属性

隐私计算技术有两个部分非常关键，它不像区块链那样有明确的技术概念，实际上是一种技术体系，一种技术路径。技术方案包括联邦学习、多方安全计算、可信计算；安全保护技术包括混淆电路技术、秘密共享技术、同态加密技术、零知识证明技术、差分隐私技术、可信执行环境。隐私计算技术现在还没有一个统一的、权威的概念，主要有以下三种观点：

• 观点一：隐私计算是面向隐私信息全生命周期保护的计算理论和方法，具体是指在处理视频、音频、图像、图形、文字，数值、泛在网络行为信息流等信息时，对所涉及的隐私信息进行描述、度量、评价和融合等操作，形成一套符号化、公式化且具有量化评价标准的隐私计算理论、算法及应用技术，支持多系统融合的隐私信息保护。
• 观点二：隐私计算技术涵盖隐私信息全生命周期过程中的所有计算操作，包括任何实现隐私保护前提下的数据安全流通共享技术。
• 观点三：隐私计算技术属于隐私保护技术，是在处理和分析数据的过程中保持数据的加密状态、确保数据不会泄露、无法被计算方以及其他非授权方获取的技术。

这些观点达成了一个共识：隐私计算技术是按照“ 数据可用不可见” 的方式实现数据流通和处理的安全保障技术体系。隐私计算技术存在几个误区，这几个误区有必要澄清，主要是：

• 隐私计算技术能够解决商业实践中绝大部分的数据安全风险：不能
• 隐私计算技术是一个专门的数据安全保护技术：不是，是技术体系
• 使用了隐私计算技术就可以任意处理用户个人信息：不能
• 隐私计算技术应用能够满足法定的数据传输安全要求：不一定

隐私计算技术的法律属性，首先确定主体，有数据提供方、服务提供商、服务使用方。服务提供商可以通过联邦学习、多方安全计算、可信计算等技术模式协同处理数据，仅提供输出结果，不涉及稳私信息和个人数据。数据提供方和服务使用方在某些情况下身份重合，这三方共同构建了独立的隐私计算系统平台，使得原始数据本地化，外部不可见。那么在特定的技术模式下，法律属性该如何确定非常关键。比如服务提供商需要承担一定数据泄露的法律风险。

二

隐私计算技术是否属于个人信息的合法处理？

法律和技术话语体系关于“安全”的理解和定义差异性可能造成一些误解，现有法律还没有对“安全”做一个特有的定义，整体角度来看，数据安全主要体现在数据完整性、保密性、可用性，但是并没有具体细化的标准。技术层面来看，从抽象角度来看是数据抵御外界攻击的能力。在匿名化技术中就已经存在法律和技术话语体系的不同界定问题。隐私计算技术本身并不属于可以让自己免责使用数据的技术，而是属于一种隐私增强保护技术。自然人有权决定自己的数据的处理方式，也有权知晓自己数据在上传、使用过程中的风险情况。隐私计算技术同样不能实现绝对的数据安全，不同技术路径的隐私计算技术所对应的个人信息保护义务履行方式同样不尽相同。

三

隐私计算技术是否属于个人信息的合法处理？

联邦学习、多方安全计算、可信计算在数据合规方面有不同的使用侧重。

• 联邦学习：强化对隐私计算过程中解密密钥业务处理流程的管理。
• 多方安全计算：任何参与主体均不能获得超出其预期的输出结果。
• 可信计算：TEE环境的安全性保障义务。

数据合规还有一个重点方向是在数据权益归属问题未决的情况下，提供了兼顾安全与使用的技术方案。在隐私计算未来的发展过程中，真正重要的可能不是原始数据本身，而是基于原始数据产生的算法模型，这些算法模型相较于原始数据，具有更明显的财产权属性在里面。 

以上内容就是今天讨论的法律与科技的话语交叉体系下隐私计算技术合规方向的问题。

附课件内容：

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编辑整理：谢彪 重庆大学

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