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首部《跨境数据流通合规与技术应用白皮书》发布******

　　日前，“粤港澳大湾区国际人工智能与机器人高峰会2022”在香港、深圳、澳门三地以线上、线下相结合的方式举行，峰会由香港生产力促进局（生产力局）、深圳市发展和改革委员会、广东省人工智能与机器人学会、香港人工智能与机器人学会与澳门大湾区人工智能学会主办，以及深圳数据交易所、粤港澳大湾区大数据研究院、湾区数字科技联盟、开放群岛开源社区联合承办。

　　香港创新科技及工业局局长和深圳市科技创新委员会领导，以及国际图灵奖得奖者、三十余名中外院士及专家、多位大湾区高校校长出席会议，或将成为粤港澳大湾区三地联合主办的最高层次的人工智能与机器人领域专业会议。

　　会上，国家信息中心原党委书记、常务副主任，粤港澳大湾区大数据研究院名誉理事长杜平为《跨境数据流通合规与技术应用白皮书》致辞，联易融创始人、董事长兼CEO宋群作为主编单位代表出席发布仪式，并正式发布了由开放群岛开源社区跨境数据流通小组牵头，联易融、深数所、贵数所、粤港澳大湾区大数据研究院、中国电子、天翼电子、微众银行、顺丰科技、勤达睿、广和律所、大成律所、中伦律所、华东江苏大数据交易中心、星环科技、南方财经、雁联科技、九鑫智能、八分量等三十余家机构编写的国内首份《跨境数据流通合规与技术应用白皮书》。

　　跨境数据流通成为推动新型全球化的新引擎

　　近年来，互联网、云计算、大数据、人工智能、区块链等新一代信息技术成果快速涌现，陆续进入到大规模快速实现商业转化的阶段。与此同时，在催生大批数字化企业、数字化业态、数字化应用场景的过程中，全球互联网协议流量以及全球数据量都呈现指数级增长势头。伴随着跨境数据在支持国际贸易活动、促进跨国技术合作、推动数据资源共享方面的作用愈发凸显，数据作为要素具有巨大价值已经成为国际共识，促进数据跨境流通及数字贸易，正成为推动新型全球化的新动力。

　　2022年12月19日，国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见也指出，“深化开放合作，实现互利共赢。积极参与数据跨境流动国际规则制定，探索加入区域性国际数据跨境流动制度安排。推动数据跨境流动双边多边协商，推进建立互利互惠的规则等制度安排。鼓励探索数据跨境流动与合作的新途径新模式”，加强数据跨境流动的探索，成为我国在全球数字经济发展格局中的建立优势的关键。

　　探索合法、合规、可落地的跨境数据流通技术解决方案

　　开放群岛开源社区跨境数据流通小组以助力企业合法、合规实现数据流通业务出海为目标，围绕着国内数据的出境、国外数据的入境以及第三国数据过境等领域，联合生态伙伴结合业务模式与技术能力推进合法合规可落地的技术解决方案。

　　本份白皮书集领域内行业专家、法律专家、技术专家智慧，以跨境数据流通线下合规与线上技术解决方案相结合为特色，在研究数据出境接收国及地区的法律环境分析的基础之上，探索技术手段实现跨境数据的高效流转，是跨境数据技术解决方案的首次集中展现。白皮书系统剖析了我国在数据跨境流通领域的发展现状、难点和障碍；同时，全面梳理了美国、欧盟、日本、新加坡、中国香港、中国澳门等国家和地区在数据安全保护和数据跨境流通等方面的法律法规要求，为国内从事合规的从业人员提供相关素材的参考；还重点围绕金融、医疗、汽车、物流和跨境电商等行业，探索如何利用区块链、数据网关、隐私计算等最新技术，提出推进数据高效、合规跨境流动的技术解决方案。

　　以粤港澳数据跨境为起点，参与全球数字经济浪潮

　　近年来，粤港澳大湾区在经济贸易、投资融资、科技交流合作、人员往来等多个方面都开展广泛深入的合作且成效显著。面临新时代的新情况和新任务，如何以数据跨界流动来赋能粤港澳三地间人流、物流、资金流更加精准、便利、高效、安全地流通，提升大湾区整体的经贸合作和人文交流的效率和安全性，是三地政府管理部门、企业和市场服务机构的重大任务。

　　尝试以粤港澳为样本，探索实践数据跨境流动的大湾区方案有利于我国在参与世界数据经济合作中积累经验并发挥重要作用，大湾区具有一国两制三地的中国特色，在数据跨境流通、基础制度体系建设、管理体制机制完善、标准规范和通用协议制定、数据安全流通技术应用等重大问题上先行先试，及时总结有效做法。不仅仅是大湾区三地的事情，对于中国积极主动参与国际数字贸易、世界数字经济技术合作和网络空间治理以及维护速度主权都具有十分重要的现实意义。（柯岩）

你的隐私，大数据怎知道？我们又该如何自我保护？******

　　在网络上，每个人都会或多或少，或主动或被动地泄露某些碎片信息。这些信息被大数据挖掘，就存在隐私泄露的风险，引发信息安全问题。面对汹涌而来的5G时代，大众对自己的隐私保护感到越来越迷茫，甚至有点不知所措。那么，你的隐私，大数据是怎么知道的呢？大家又该如何自我保护呢？

　　1.“已知、未知”大数据都知道

　　大数据时代，每个人都有可能成为安徒生童话中那个“穿新衣”的皇帝。在大数据面前，你说过什么话，它知道；你做过什么事，它知道；你有什么爱好，它知道；你生过什么病，它知道；你家住哪里，它知道；你的亲朋好友都有谁，它也知道……总之，你自己知道的，它几乎都知道，或者说它都能够知道，至少可以说，它迟早会知道！

　　甚至，连你自己都不知道的事情，大数据也可能知道。例如，它能够发现你的许多潜意识习惯：集体照相时你喜欢站哪里呀，跨门槛时喜欢先迈左脚还是右脚呀，你喜欢与什么样的人打交道呀，你的性格特点都有什么呀，哪位朋友与你的观点不相同呀……

　　再进一步说，今后将要发生的事情，大数据还是有可能知道。例如，根据你“饮食多、运动少”等信息，它就能够推测出，你可能会“三高”。当你与许多人都在独立地购买感冒药时，大数据就知道：流感即将暴发了！其实，大数据已经成功地预测了包括世界杯比赛结果、股票的波动、物价趋势、用户行为、交通情况等。

　　当然，这里的“你”并非仅仅指“你个人”，包括但不限于，你的家庭，你的单位，你的民族，甚至你的国家等。至于这些你知道的、不知道的或今后才知道的隐私信息，将会把你塑造成什么，是英雄还是狗熊？这却难以预知。

　　2.数据挖掘就像“垃圾处理”

　　什么是大数据？形象地说，所谓大数据，就是由许多千奇百怪的数据，杂乱无章地堆积在一起。例如，你在网上说的话、发的微信、收发的电子邮件等，都是大数据的组成部分。在不知道的情况下被采集的众多信息，例如被马路摄像头获取的视频、手机定位系统留下的路线图、驾车的导航信号等被动信息，也都是大数据的组成部分。还有，各种传感器设备自动采集的有关温度、湿度、速度等万物信息，仍然是大数据的组成部分。总之，每个人、每种通信和控制类设备，无论它是软件还是硬件，其实都是大数据之源。

　　大数据利用了一种名叫“大数据挖掘”的技术，采用诸如神经网络、遗传算法、决策树、粗糙集、覆盖正例排斥反例、统计分析、模糊集等方法挖掘信息。大数据挖掘的过程，可以分为数据收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、挖掘分析、模式评估、知识表示等八大步骤。

　　不过，这些听起来高大上的大数据产业，几乎等同于垃圾处理和废品回收。

　　这并不是在开玩笑。废品收购和垃圾收集，可算作“数据收集”；将废品和垃圾送往集中处理场所，可算作“数据集成”；将废品和垃圾初步分类，可算作“数据规约”；将废品和垃圾适当清洁和整理，可算作“数据清理”；将破沙发拆成木、铁、布等原料，可算作“数据变换”；认真分析如何将这些原料卖个好价钱，可算作“数据分析”；不断总结经验，选择并固定上下游卖家和买家，可算作“模式评估”；最后，把这些技巧整理成口诀，可算作“知识表示”。

　　再看原料结构。大数据具有异构特性，就像垃圾一样千奇百怪。如果非要在垃圾和大数据之间找出本质差别的话，那就在于垃圾是有实体的，再利用的次数有限；而大数据是虚拟的，可以反复处理，反复利用。例如，大数据专家能将数据(废品)中挖掘出的旅客出行规律交给航空公司，将某群体的消费习惯卖给百货商店等。总之，大数据专家完全可以“一菜多吃”，反复利用，而且时间越久，价值越大。换句话说，大数据是很值钱的“垃圾”。

　　3.大数据挖掘永远没有尽头

　　大数据挖掘，虽然能从正面创造价值，但是也有其负面影响，即存在泄露隐私的风险。隐私是如何被泄露的呢？这其实很简单，我们先来分解一下“人肉搜索”是如何侵犯隐私的吧！

　　一大群网友，出于某种目的，利用自己的一切资源渠道，尽可能多地收集当事人或物的所有信息；然后，将这些信息按照自己的目的提炼成新信息，反馈到网上与别人分享。这就完成了第一次“人肉迭代”。

　　接着，大家又在第一次人肉迭代的基础上，互相取经，再接再厉，交叉重复进行信息的收集、加工、整理等工作，于是，便诞生了第二次“人肉迭代”。如此循环往复，经过多次不懈迭代后，当事人或物的画像就跃然纸上了。如果构成“满意画像”的素材确实已经证实，至少主体是事实，“人肉搜索”就成功了。

　　几乎可以断定，只要参与“人肉搜索”的网友足够多，时间足够长，大家的毅力足够强，那么任何人都可能无处遁形。

　　其实，所谓的大数据挖掘，在某种意义上说，就是由机器自动完成的特殊“人肉搜索”而已。只不过，这种搜索的目的，不再限于抹黑或颂扬某人，而是有更加广泛的目的，例如，为商品销售者寻找最佳买家、为某类数据寻找规律、为某些事物之间寻找关联等。总之，只要目的明确，那么，大数据挖掘就会有用武之地。

　　如果将“人肉搜索”与大数据挖掘相比，网友被电脑所替代；网友们收集的信息，被数据库中的海量异构数据所替代；网友寻找各种人物关联的技巧，被相应的智能算法替代；网友们相互借鉴、彼此启发的做法，被各种同步运算所替代。

　　各次迭代过程仍然照例进行，只不过机器的迭代次数更多，速度更快，每次迭代其实就是机器的一次“学习”过程。网友们的最终“满意画像”，被暂时的挖掘结果所替代。之所以说是暂时，那是因为对大数据挖掘来说，永远没有尽头，结果会越来越精准，智慧程度会越来越高，用户只需根据自己的标准，随时选择满意的结果就行了。

　　当然，除了相似性外，“人肉搜索”与“大数据挖掘”肯定也有许多重大的区别。例如，机器不会累，它们收集的数据会更多、更快，数据的渠道来源会更广泛。总之，网友的“人肉搜索”，最终将输给机器的“大数据挖掘”。

　　4.隐私保护与数据挖掘“危”“机”并存

　　必须承认，就当前的现实情况来说，大数据隐私挖掘的“杀伤力”，已经远远超过了大数据隐私保护的能力；换句话说，在大数据挖掘面前，当前人类有点不知所措。这确实是一种意外。自互联网诞生以后，在过去几十年，人们都不遗余力地将碎片信息永远留在网上。其中的每个碎片虽然都完全无害，可谁也不曾意识到，至少没有刻意去关注，当众多无害碎片融合起来，竟然后患无穷！

　　不过，大家也没必要过于担心。在人类历史上，类似的被动局面已经出现过不止一次了。从以往的经验来看，隐私保护与数据挖掘之间总是像“走马灯”一样轮换的——人类通过对隐私的“挖掘”，获得空前好处，产生了更多需要保护的“隐私”，于是，不得不再回过头来，认真研究如何保护这些隐私。当隐私积累得越来越多时，“挖掘”它们就会变得越来越有利可图，于是，新一轮的“挖掘”又开始了。历史地来看，人类在自身隐私保护方面，整体处于优势地位，在网络大数据挖掘之前，“隐私泄露”并不是一个突出的问题。

　　但是，现在人类需要面对一个棘手的问题——对过去遗留在网上的海量碎片信息，如何进行隐私保护呢？单靠技术，显然不行，甚至还会越“保护”，就越“泄露隐私”。

　　因此，必须多管齐下。例如从法律上，禁止以“人肉搜索”为目的的大数据挖掘行为；从管理角度，发现恶意的大数据搜索行为，对其进行必要的监督和管控。另外，在必要的时候，还需要重塑“隐私”概念，毕竟“隐私”本身就是一个与时间、地点、民族、文化等有关的约定俗成的概念。

　　对于个人的网络行为而言，在大数据时代，应该如何保护隐私呢？或者说，至少不要把过多包含个人隐私的碎片信息遗留在网上呢？答案只有两个字：匿名！只要做好匿名工作，就能在一定程度上，保护好隐私了。也就是说，在大数据技术出现之前，隐私就是把“私”藏起来，个人身份可公开，而大数据时代，隐私保护则是把“私”公开(实际上是没法不公开)，而把个人身份隐藏起来，即匿名。

　　(作者：杨义先、钮心忻，均为北京邮电大学教授)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）