《网络安全法视域下的数据处理：规范、挑战与应对》
图片来源于网络，如有侵权联系删除
一、网络安全法中数据处理的内涵
（一）数据的收集
1、合法性基础
在网络安全法的框架下，数据收集必须基于合法的目的，企业不能随意收集用户的个人信息，如姓名、身份证号、联系方式等，除非是为了提供用户明确要求的服务，如电商平台收集用户地址以实现商品配送，收集数据时，需要向用户明示收集的目的、方式和范围，并且获得用户的同意，这一规定旨在保护用户的知情权和选择权，防止数据收集者滥用权力。
2、最小化原则
数据收集应遵循最小化原则，即只收集为实现特定目的所必需的最少数据量，一个在线阅读应用，只需要收集用户的阅读偏好（如喜欢的书籍类型）等基本信息来提供个性化推荐，而不应过度收集用户的其他无关信息，如家庭财产状况等。
（二）数据的存储
1、安全存储要求
网络安全法规定，数据存储必须保障数据的安全性，存储数据的主体，无论是企业还是其他组织，需要采取技术措施和其他必要措施来防止数据泄露、篡改和丢失，采用加密技术对存储的数据进行加密，建立严格的访问控制机制，只有经过授权的人员才能访问存储的数据。
2、存储期限的合理确定
数据存储不能无期限进行，应根据数据的性质、用途以及相关法律法规的要求，合理确定存储期限，对于一些用户的临时交易数据，在交易完成并满足相关的财务审计等要求后，应及时删除；而对于一些具有长期研究价值或符合法律法规规定需要长期保存的数据，如企业的财务档案数据，则应按照规定的年限妥善保存。
（三）数据的使用
1、合规性使用
数据的使用必须在合法合规的框架内进行，使用数据的目的不能超出最初收集时向用户明示的范围，一个社交媒体平台如果收集用户数据是为了提供社交服务，如好友推荐、动态推送等，就不能将用户数据转卖给第三方广告商用于精准广告投放，除非得到用户的另行同意。
2、数据匿名化处理
在数据使用过程中，为了保护用户隐私同时又能实现数据的价值挖掘，数据匿名化处理是一种重要方式，通过对数据进行匿名化处理，使得数据在使用过程中无法识别特定的个人，但又能反映出一定的群体特征，从而用于市场调研、趋势分析等合法用途。
（四）数据的共享
1、共享的合法性审查
数据共享必须遵循严格的合法性审查，共享数据的主体需要对共享的目的、共享对象的合法性以及共享数据的范围进行审查，一家医疗数据公司如果要与科研机构共享患者的匿名化医疗数据用于医学研究，需要确保科研机构有合法的研究资质，共享的目的确实是为了医学研究，并且共享的数据范围不会泄露患者的个人隐私。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
2、签订协议
在数据共享时，数据提供方和数据接收方应签订详细的数据共享协议，协议中应明确双方的权利和义务，包括数据的使用范围、数据安全保护措施、数据泄露后的责任承担等内容，这有助于在数据共享过程中规范双方的行为，保障数据的安全。
二、网络安全法中数据处理面临的挑战
（一）技术快速发展带来的挑战
1、新兴技术的冲击
随着人工智能、物联网、区块链等新兴技术的发展，数据的产生、收集、存储和使用方式发生了巨大变化，物联网设备产生海量的传感器数据，这些数据的收集和管理面临着新的技术难题，如何确保这些设备收集的数据符合网络安全法的数据处理要求，如在设备端进行数据加密、保障数据传输安全等，是一个亟待解决的问题。
2、数据跨境流动的技术监管难度
在全球化背景下，数据跨境流动日益频繁，不同国家和地区的数据保护法规存在差异，网络安全法在对数据跨境流动进行监管时面临着技术上的挑战，如何准确监测数据跨境流动的路径、流量和内容，确保数据在跨境过程中不被非法获取或滥用，需要依靠先进的技术手段如网络监测技术、数据水印技术等，但目前这些技术还不够成熟。
（二）企业合规成本与意识问题
1、合规成本较高
企业为了满足网络安全法中数据处理的要求，需要投入大量的人力、物力和财力，建立数据安全管理体系、购买数据加密和防护设备、培训员工等都需要成本，对于一些中小企业来说，这些成本可能是难以承受的，从而影响其对数据处理合规性的执行。
2、企业数据合规意识参差不齐
尽管网络安全法已经实施，但仍有部分企业对数据处理的合规意识不足，一些企业为了追求商业利益，可能会忽视数据处理的合法性要求，如未经用户同意收集数据、过度使用用户数据等，这种情况不仅违反了网络安全法，也损害了用户的权益。
（三）执法与监管的挑战
1、监管资源有限
网络安全法的执行需要大量的监管资源，数据处理涉及众多的企业和组织，数量庞大且数据类型复杂，监管部门在人员、技术和资金等方面的资源有限，难以对所有的数据处理行为进行全面、及时的监管。
2、执法标准的统一
在不同地区和不同行业，对于网络安全法中数据处理的执法标准可能存在差异，这种差异可能导致企业在执行数据处理合规时的困惑，也不利于营造公平统一的市场环境。
三、应对网络安全法中数据处理挑战的策略
图片来源于网络，如有侵权联系删除
（一）技术创新与提升
1、研发适应的数据安全技术
加大对数据安全技术的研发投入，如开发更高效的数据加密算法、数据溯源技术等，量子加密技术的研究和应用有望为数据安全存储和传输提供更强大的保障，数据溯源技术可以帮助在数据处理过程中准确追踪数据的来源和流向，一旦发生数据安全问题，可以迅速定位责任。
2、建立数据安全技术标准
在国家层面建立统一的数据安全技术标准，使得企业和组织在数据处理过程中有章可循，对于数据存储的加密标准、数据共享的接口标准等进行规范，这有助于提高数据处理的安全性和规范性。
（二）提高企业合规能力
1、提供合规培训与指导
政府和行业协会应向企业提供更多的数据处理合规培训和指导，通过举办培训班、发布操作指南等方式，帮助企业了解网络安全法中数据处理的要求，提高企业的合规意识和能力，针对中小企业，可以开展专门的免费培训课程，详细讲解数据收集、存储、使用和共享等环节的合规要点。
2、建立激励机制
建立激励企业遵守网络安全法数据处理规定的机制，对于数据处理合规的企业给予税收优惠、政策扶持等奖励，鼓励企业积极投入资源进行数据合规管理。
（三）加强执法与监管
1、优化监管资源配置
监管部门应合理优化监管资源配置，采用分类分级监管的方式，对于数据处理量较大、涉及用户隐私较多的大型企业和关键行业进行重点监管，而对于数据处理量较小、风险较低的企业可以采取定期抽查等方式进行监管。
2、统一执法标准
制定全国统一的网络安全法数据处理执法标准，消除地区和行业之间的差异，这需要加强各地区、各部门之间的协调与沟通，建立统一的执法规范和流程，确保在数据处理的执法过程中做到公平、公正、公开。
网络安全法中的数据处理规定对于保障数据安全、维护用户权益和促进数字经济健康发展具有至关重要的意义，尽管目前在数据处理过程中面临着诸多挑战，但通过技术创新、企业合规能力提升和加强执法监管等多方面的策略，可以逐步解决这些问题，实现数据处理的合法、安全和高效。
评论列表