1.完善法律法规体系
一是加强立法协调。整合现有数据保护相关法律法规,消除法律法规之间的冲突和矛盾,形成统一、协调的数据保护法律体系。加强不同部门之间的沟通与协作,在立法过程中充分考虑各行业的特点和需求,提高法律法规的可操作性。
二是及时更新立法。密切关注新兴技术的发展和数据安全领域的新问题,及时修订和完善法律法规,填补法律空白。针对人工智能、区块链、物联网等新兴技术应用中的数据保护问题,制定专门的法律法规或司法解释,明确相关主体的责任和义务。
2.强化技术保障
一是加大技术研发投入。政府和企业应加大对数据安全技术研发的投入,鼓励科研机构和企业开展数据加密、访问控制、数据脱敏、安全审计等关键技术的研究与创新。支持产学研合作,促进科技成果转化,提高我国数据安全技术水平。
二是采用先进安全技术。企业应积极采用先进的数据安全技术,如零信任安全架构、数据水印技术、区块链技术等,提升数据保护能力。零信任安全架构以“永不信任、始终验证”为原则,通过持续的身份验证和授权,保障数据的访问安全;数据水印技术可用于追踪数据的传播路径,防止数据被非法复制和传播;区块链技术具有去中心化、不可篡改等特性,可用于构建可信的数据共享和交易平台。
三是建立安全技术评估机制。建立健全数据安全技术评估机制,对企业采用的数据安全技术进行定期评估和认证,确保技术的安全性和有效性。评估内容包括技术的成熟度、漏洞风险、与现有系统的兼容性等。通过评估,引导企业选择合适的数据安全技术,提高数据保护水平。
3.提升企业合规意识
一是加强宣传教育。政府、行业协会和媒体应加强对数据保护与应用合规的宣传教育,通过举办培训、研讨会、发布案例等方式,普及数据安全知识和法律法规,提高企业和公众的数据安全意识和合规意识。例如,行业协会可以定期组织企业参加数据合规培训,邀请专家解读最新法律法规和政策要求。
二是开展合规培训。企业应将数据合规培训纳入员工培训体系,定期对员工进行数据安全知识和合规操作培训,使员工了解数据保护的重要性和自身的职责,掌握数据处理的合规流程和方法。同时,对涉及数据处理的关键岗位人员进行重点培训,提高其风险防范意识和应对能力。
三是建立激励机制。企业可以建立数据合规激励机制,对在数据保护与应用合规工作中表现突出的部门和个人进行表彰和奖励,激发员工参与数据合规工作的积极性和主动性。同时,将数据合规工作纳入绩效考核体系,对违规行为进行相应的处罚,强化员工的合规意识。
4.构建数据共享与隐私保护平衡机制
一是制定统一标准。政府和行业协会应制定统一的数据共享与隐私保护标准,明确数据共享的技术要求、安全规范、隐私保护措施等,促进不同企业和组织之间的数据共享与合作。例如,制定数据脱敏标准、数据安全评估标准等,为企业提供操作指南。
二是引入第三方监管。引入独立的第三方机构对数据共享与交易活动进行监管和评估,确保数据共享过程中的隐私保护和合规性。第三方机构可以对数据共享协议进行审查,监督数据使用情况,对违规行为进行报告和处理。同时,第三方机构还可以提供数据安全认证服务,增强数据共享双方的信任。
三是探索技术解决方案。利用技术手段解决数据共享与隐私保护的矛盾,如联邦学习、多方安全计算等技术。联邦学习允许不同机构在不共享原始数据的情况下进行联合建模,保护数据隐私的同时实现数据价值的共享;多方安全计算能够在数据加密状态下进行计算,确保数据在计算过程中的安全性。