金融數據安全與個人信息保護

金融業作為數據密集型行業，由于相關數據的高敏感性和高價值性，全面保障數據安全和個人信息權益成為金融行業數據治理的新內核。隨著《數據安全法》和《個人信息保護法》相繼進入實施階段，金融行業亟須根據相關法律法規的要求提升數據安全合規能力，加強金融數據安全與個人信息保護治理，切實踐行這兩部法律。

數據是社會個體和政府優化自然資源和社會資源使用與分配的決策依據，是國家戰略資源和數字經濟基礎。近兩年來，黨和國家明確把數據上升為生產要素，提出建設以數據為關鍵生產要素的數字經濟。數據要素廣泛流通是它成為生產要素的前提。數據要素化的根本目的是促進經濟增長，提高人民生活水平。在推動數據要素化和培育數據要素市場背景下，數據安全和個人信息保護成為緊迫的社會和經濟發展課題。

數據使用安全和權益保護是數據要素化和數據流通的第一必要條件。為此，2021年6月《中華人民共和國數據安全法》（以下簡稱《數據安全法》）正式出臺，9月1日起正式生效，成為我國保障數據安全和促進數字經濟發展的首部專門性法律。隨后2021年8月《中華人民共和國個人信息保護法》（以下簡稱《個人信息保護法》）頒布，11月1日開始實施，從法律上為個人信息保駕護航。金融業作為數據密集型行業，由于相關數據的高敏感性和高價值性，全面保障數據安全和個人信息權益成為金融行業數據治理的新內核。隨著上述法律相繼進入實施階段，金融行業亟須根據相關法律法規的要求提升數據安全合規能力，加強金融數據安全與個人信息保護治理，切實踐行《數據安全法》和《個人信息保護法》（以下合稱“兩部法律”）。

兩部法律對數據安全和個人信息保護提出全新要求

數據控制方承擔數據安全主體責任，主管部門承擔監管職責。《數據安全法》第六條提出：“各地區、各部門對本地區、本部門工作中收集和產生的數據及數據安全負責。工業、電信、交通、金融、自然資源、衛生健康、教育、科技等主管部門承擔本行業、本領域數據安全監管職責。”這明確了數據控制方和主管部門對數據安全的責任。數據安全包括數據保管安全（對于數據控制方）與使用安全（對于數據使用方）兩個方面。數據控制權對應的是數據安全責任（主管部門負責監管），數據使用權對應的是數據使用的社會和經濟收益。

處理個人信息必須具備明確合理的目的和合適的方法。《個人信息保護法》第六條指出個人信息處理須具有明確、合理的目的與對個人權益影響最小的方式。第七條指出個人信息處理者須公開處理規則，并明示處理目的、方式與范圍。第二十一條指出在個人信息委托處理中，受托方應按照約定的目的與方式處理個人信息，委托人進行監督。第六十九條明確指出了處理個人信息對個人信息權益造成損害，個人信息處理者不能證明自己沒有過錯的，應當承擔損害賠償等侵權責任（要求數據處理方自證清白）。可見，個人信息數據處理的目的和方式是《個人信息保護法》的關鍵聚焦點。

綜上，兩部法律對數據處理的基本要求是數據處理的目的和方式可控制、可監督。在數據流通時代，做到兩部法律提出的新要求，金融行業需要樹立新的數據觀和新的數據安全觀，并運用新的科技手段和管理制度有效保障數據使用安全合規。

新數據觀和新數據安全觀

數據要素廣泛流通需要建立新數據觀。明文數據一旦被“看見”即暴露信息，即可被無限復制和傳播，就無法限制其使用目的和方式，就無法厘清數據使用的“責、權、利”。數據的價值在于它所承載的信息的不對稱性，明文數據被復制和傳播的過程，從理論上講就是數據價值滅失的過程（這是個悖論）。過去10年，隨著大數據和人工智能（AI）技術不斷成熟，數據主要使用對象已經從“人”變為“機器”。運用多方安全計算等密碼學理論和現代互聯網技術（IT）工具等隱私保護計算技術，可以把數據中可見的具體信息和不用看見就可進行計算的使用價值區分開來，做到“數據可用不可見”。在此基礎上，利用創新的計算合約技術，把數據的使用價值精確地限制到只針對具體的算法和使用次數，實現數據“使用可控可計量”。從而，在保持數據控制權不變的情況下，針對數據具體的使用目的和方式（算法），授受數據的特定使用權，流通數據特定使用價值。

具體地說，數據“使用可控可計量”就是由參與數據融合計算的各方在計算開始之前（事前），就各自提供的數據（算法/模型、參數和數據）的使用目的和方式、使用次數或期限等達成一致（算法審核），并通過數字簽名達成計算合約，保障每次計算任務的數據使用都是在各方事先授權下進行的。在計算任務執行過程中（事中），通過技術手段保障計算過程嚴格按照計算合約執行，并通過區塊鏈等技術對計算過程進行存證。在計算任務完成后（事后），可以根據存證內容對計算合約與計算過程進行回溯、審計和追責。

數據使用安全是新數據安全觀的核心。兩部法律為金融業的數據安全和個人信息保護工作提供了新的要求。為筑牢數據安全與合規底線，金融行業需要建立新的數據安全觀。傳統數據安全的關注點聚焦于保障對數據的控制權，避免數據被他人復制和使用;以往數據分類分級、風險評估和管控重點在于管控數據本身的泄露風險。在數據流通時代，大規模的數據流通與融合計算如同開設“數據化工廠”——多種原料（數據）在一定的配方和條件下（算法）產生“化合反應”（融合計算）的結果，可能對他人、社會和國家造成傷害或產生重大風險。因此，管控多方、多種數據融合計算的目的和方式是新數據安全觀的核心。

“數據可用不可見”只防止數據在流通過程中泄露信息，“使用可控可計量”才能有效管控數據使用的目的和方式，才能夠保障數據安全合規地使用，才能使數據處理方可以“自證清白”。金融行業亟須明確對數據使用目的和方式的審核要求、建立管控“數據化合反應”結果/后果的機制，在新的法律環境下進一步厘清數據使用的“責、權、利”。

金融行業對數據使用的監管勢在必行。對多方、多種數據融合計算的目的和方法進行監管是金融行業踐行兩部法律的有效保障。金融行業對數據使用（尤其是個人數據）的目的和方式的監管迫在眉睫。

總體來看，數據“使用可控可計量”能力是管控金融行業數據使用的目的和方式的最有效手段，是數據使用合規與監管的基礎設施。

新形勢下隱私保護計算平臺的架構選擇

隱私保護計算平臺有兩種不同技術架構——代理計算模式和直連模式（如圖1所示），它們的根本區別在于可監管性。

在代理計算模式中，計算節點是多方數據融合計算的“經辦人”，可以通過對計算合約的審核和對計算過程的存證實現數據“使用可控可計量”，是為支持數據使用監管設計的。它以去中心化的信任機制保障有效監督和制約，以中心化的管理提高執行效率，以區塊鏈存證保證可回溯、可審計、可追責，從根本上厘清數據使用的“責、權、利”。而且，代理計算模式中的數據、算法、算力和控制面可以層層解耦，具有高通用性和強規模經濟效應，便于互連互通，形成有機生長的數據生態網。

直連模式的“多方”計算是由一對一直連的兩方計算疊加而成的，沒有第三方作為“經辦人”，無法做到數據“使用可控可計量”，不能對數據使用的目的和方法進行有效控制和監管。在這種架構中，數據、算法、算力和控制面無法解耦，部署通常是針對具體的應用的，很難實現通用和規模經濟效應。

綜上所述，代理計算模式的隱私計算架構是數據“使用可控可計量”能力的基礎，是金融行業數據使用合規與監管的正確選擇。

（張旭東為華控清交信息科技（北京）有限公司董事長。本文根據作者在2021金融街論壇年會上的講話整理而成。本文編輯/王曄君）