公开课｜“技术+法律”隐私计算如何助力数据合规
导读
2022年7月30日下午，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成功举办，公开课直播全网超过15000人次观看。
本次公开课邀请了来自北京科技创新中心研究基地、阿里研究院数据经济研究中心、北京航空航天大学工业和信息化法治研究院、垦丁律师事务所、原语科技的专家深入介绍“技术+法律”隐私计算如何助力数据合规的革新影响。
赵精武
北京科技创新中心研究基地副主任
《破除隐私计算的迷思：治理科技的安全风险与规制逻辑》
在数据要素化国策下，治理科技等隐私计算方案是强监管形势的适应性产物，兼具“合规”和“赋能”的双重属性。然而，多方利益失衡、责任主体虚化、过程监管薄弱等结构性问题，催生了“赋能”反噬“合规”的反治理风险。诸如隐私计算等技术虽然以数据安全处理作为技术目标，但始终无法破除“治理—反治理—再治理”的逻辑怪圈。隐私计算的技术的规制实践已经证明，法律规制固有的“一对一”模式正在疲于应对技术创新所带来的安全风险。因此，治理科技的反治理风险规制应当回归到“法律、技术、市场和社群”的协同规制图谱中，实现“代码即法律”和“法律即代码”的双向治理效果。
傅宏宇
阿里研究院数据经济研究中心副主任
《隐私计算与数据要素市场建设》
阿里研究院数字经济研究中心副主任傅宏宇介绍了隐私计算与数据要素市场建设的相关话题。对隐私计算技术选型进行了分析，分析了不同类型的隐私计算技术适用的场景；接着就隐私计算合规问题展开讲述，对个人信息和隐私保护重要合规要点进行了梳理；傅主任对隐私计算与数据权益、隐私计算与数据价值、隐私计算与公共数据、隐私计算与数据安全相关问题展开讲解；最后他探讨了目前技术治理的制度选择，隐私计算技术应是可控、可靠、可用、可信的。
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、计算机学院博士后
《法律与技术的话语交叉：隐私计算技术的合规方向》
北京航空航天大学工业和信息化法治研究院研究员、计算机学院博士后周瑞珏博士在法律和科技的话语体系交叉框架下对隐私计算技术的技术特征、法律关系以及数据合规方向进行了体系化探讨。隐私计算技术作为兼顾数据可用性和数据安全性的新兴技术，通过零知识证明、差分隐私保护等安全保护技术形成了联邦学习、多方安全计算和可信执行计算等多种技术路径。而这些技术路径在安全风险、数据利用效率等层面的差异性决定了法律层面需要按照不同的规制模式予以回应。如在可信执行计算模式下，各方主体实质上创设了一个数据隔离平台，基于硬件的访问控制权限实现数据处理活动限定于特定的“可信任执行环境”（TEE）中，故而合规重心应当侧重于TEE的安全管理。
麻 策
垦丁律师事务所创始合伙人
《隐私计算场景中六个基本数据合规问题》
垦丁律师事务所创始合伙人麻策律师在分享中认为，隐私计算作为跨学科技术体系，融合了多方安全计算、同态加密、联邦学习、零知识证明等多维技术体系。随着数据要素市场在国家顶层中的建立，数据的流通共享利用已成趋势定局，而隐私计算“可用不可见”的技术特性，将可能成为最合规的技术利器，以破局数据孤岛难题。但是，在“隐私增强合规”大背景下，数字经济似乎面临进退维谷的境地，更令人沮丧的是，与此对应的“隐私增强技术(PET) ”似乎很难跟上“隐私增强合规”下的高强法律法规要求，也难以适配数据安全法、个人信息保护法等规则要求。
公开课中，麻策律师通过总结日常实践中的隐私计算场景，对隐私计算的本质、隐私计算的技术原理，结合个人信息保护法等重要法规进行了分享，提出了隐私计算仍需要关注数据来源合法、明确数据处理合法性基础、隐私计算的安全评估、隐私计算的多方法律关系界定以及隐私计算中的数据主体权利保护问题及思考。
李延凯
原语科技CEO
《开源隐私计算赋能数据合规流通》
数字经济时代，核心生产要素是数据，围绕这一要素将构建一些基础制度和商业生态。随着《数据安全法》和《个人信息保护法》的正式实施，地方和行业条例在逐步出台，一些创新探索也在逐步展开，例如数据资产入表等。
开源隐私计算平台原语PrimiHub（https://github.com/primihub/primihub.git），提供完整的隐私计算能力，具有低门槛、易于上手等特点。在数据要素化和资产化的每个环节中：数据采集、数据产品、数据流通和数据资本，隐私计算都可以解决对应的合规问题。开源隐私计算有利于降低使用门槛，拓展应用场景，快速支撑监管沙盒，从而加速数据要素合规流通。
本次公开课聚焦“技术+法律”隐私计算如何助力数据合规。近年来日趋严格的合规监管、日渐强化的政策引导、日益旺盛的市场需求共同助推了隐私计算的发展，并提供了广阔的应用前景。与此同时，我们也需要探讨如何将隐私计算技术与相关法律法规结合，实现数据合规使用，促进数据价值安全流通，进一步推进数据要素市场的培育。
开放隐私计算社区将持续关注隐私计算相关热点问题，与各方一道共同推动隐私计算行业健康高质量发展。
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