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康謀分享 | 數(shù)據(jù)隱私和匿名化:PIPL與GDPR下,如何確保數(shù)據(jù)合規(guī)?(一)

康謀自動駕駛 ? 2024-09-29 10:28 ? 次閱讀
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自動駕駛技術的快速發(fā)展伴隨著數(shù)據(jù)隱私保護的嚴峻挑戰(zhàn)。中國《個人信息保護法》(PIPL)與歐盟《通用數(shù)據(jù)保護條例》(GDPR)為自動駕駛數(shù)據(jù)合規(guī)設立了高標準。本篇文章將帶大家深入探討PIPL與GDPR的異同點,期望能夠幫助車企更好地理解并應對數(shù)據(jù)隱私保護法規(guī)的挑戰(zhàn),推動自動駕駛行業(yè)健康發(fā)展。

一、自動駕駛數(shù)據(jù)合規(guī)挑戰(zhàn)

2021年8月20日,中國發(fā)布了一項重要的數(shù)據(jù)保護法,即《個人信息保護法》(Personal Information Protection Law, PIPL)。圍繞數(shù)據(jù)隱私,將零碎的立法統(tǒng)一并加強為一套完整的規(guī)范,包含數(shù)據(jù)的收集、處理和保護等規(guī)則。

歐盟的通用數(shù)據(jù)保護條例(General Data Protection Regulation,GDPR)類似,PIPL在眾多方面對于數(shù)據(jù)隱私做出了相應的限制。

wKgaomb4ukeAAa2tAAGoQ0CjIfU559.png圖1 部分國家和地區(qū)的數(shù)據(jù)隱私法規(guī)

數(shù)據(jù)隱私保護法規(guī)的相關限制對自動駕駛行業(yè)無疑是一項重大挑戰(zhàn)。這是因為近年來在自動駕駛行業(yè),眾多新能源車企已經(jīng)將眼光從逐漸飽和的中國市場轉(zhuǎn)向歐洲市場,而數(shù)據(jù)采集作為自動駕駛數(shù)據(jù)閉環(huán)的開始,在中國地區(qū)和歐洲地區(qū)之間的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移必須要符合相應地區(qū)的隱私保護法規(guī),否則可能會和Google一樣,因涉嫌侵犯用戶的隱私而面臨巨額罰款。

目前GDPR相關的罰款總額現(xiàn)已達到近50億歐元。

wKgZomb4uk-ALq0VAADGRxigoyg094.png圖2 累計罰款總額(來源:GDPR Enforcement Tracker )

在中歐地區(qū)之間進行自動駕駛行業(yè)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移時,為幫助車企避免違規(guī)受罰,本文接下來將從多個方面討論中國和歐盟隱私保護法規(guī)的異同之處。

二、PIPL和GDPR的異同點

1、覆蓋范圍

PIPL的范圍:(1)中國境內(nèi)的個人信息的處理;(2)在海外處理中國境內(nèi)個人信息:a.必須為中國提供產(chǎn)品或相關服務;b.中國公民的行為或是活動的數(shù)據(jù)分析處理必須在中國境內(nèi)進行。

覆蓋范圍這一層面上,GDPR(歐盟通用數(shù)據(jù)保護條例)與PIPL(中國個人信息保護法)呈現(xiàn)出相似性。就PIPL而言,它明確保障了在中國境內(nèi)居住公民的個人信息安全。而對于在境外處理涉及中國公民個人信息的數(shù)據(jù)活動,PIPL同樣設定了條件,即這種處理必須旨在向中國境內(nèi)的消費者提供商品或服務,簡而言之,其服務對象必須限定為中國公民。

一個可能的差異點在于,PIPL在執(zhí)行過程中明確指出了可能會援引其他法律或行政法規(guī)的情況,這一特點使得PIPL的適用范圍相較于GDPR更為廣泛。但在處理數(shù)據(jù)的過程中,企業(yè)也需要更加全面地考慮各種可能的法律限制和約束。

2、個人信息定義

PIPL規(guī)定了個人信息是指由電子類設備或是其他方式記錄,與已識別或可識別的自然人相關的信息,并指出不包括匿名化處理后的數(shù)據(jù)。

GDPR則在這一基礎上進一步細化了可識別自然人的定義,明確了無論是直接還是間接方式能夠識別出的個體均屬于此范疇,并列舉了諸如姓名、身份證號碼、居住地址,以及自然人的物理、生理等特征作為具體示例,以更直觀地說明其定義。

wKgZomb4ulqAIj5ZAANA9riOPF0829.png圖3模糊匿名化后的數(shù)據(jù)

3、敏感數(shù)據(jù)

敏感數(shù)據(jù)處理方面,PIPL與GDPR也存在異同之處。比如,PIPL與CCPA類似,直接使用了“敏感數(shù)據(jù)”(Sensitive Data)這一術語,而GDPR則稱之為“特殊類別信息”(Special Category Information)。這一稱呼上的差異也反映了兩者在敏感數(shù)據(jù)定義上的不同。

GDPR通過明確列出一種具體的信息清單,將符合該清單的數(shù)據(jù)歸類為“特殊類別信息”,并為其提供專門的保護。這種方式使得GDPR在敏感數(shù)據(jù)的識別上更加直接和具體。

相比之下,PIPL在敏感數(shù)據(jù)的定義上采取了更為寬泛的視角。它不僅包括了生物計量學特征、低于14歲公民個人信息等明確列出的內(nèi)容,還支持對清單外數(shù)據(jù)內(nèi)容提出爭議的權(quán)利。這意味著,在PIPL的框架下,敏感數(shù)據(jù)的范圍可能更加廣泛。

未完待續(xù),我們將分享更多數(shù)據(jù)隱私和匿名化的相關內(nèi)容。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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