支振锋:立法专家讲透《数据安全法》——贯穿数据分级、评估、预警及应急处置等全套实务链

数据安全法

一、背景与体系

生效:2021年6月20日通过

*滴滴report:滴滴未向证监会批准就去美国上市

*滴滴可能涉及的数据:

①个人信息(司机、乘客)

②涉密信息(敏感设施)

③国家地理信息(2017年10月滴图公司获得甲级测绘资质,供无人驾驶的高精地图;道路斜率与曲率)(滴滴未来还想要进军无人机行业)

*这些数据可能用于什么:

①情报分析:识别敏感乘客、敏感部门、重大行动、高精定位、跨省区道路数据

②坐标纠偏:国内外GPS为止坐标有偏差;GCJ-02坐标/WGS-84坐标(中国现公开的坐标故意做了偏差,但是滴滴的是精确)

*数据的定义:

数据安全法:数据是指任何以单子或者其它方式对信息的记录(范围很大),数据自古就有,但是只有利用数字技术才能进行更深的数据挖掘

国际标准化组织:数据是以一种适合沟通、解释或处理的形式化方式、对信息的可解释性呈现(数据和信息是一体两面的关系)

DIKW理论:,最底层的是数据,数据经过处理变成信息,信息经过整合成为知识,知识为人所理解和应用成为智慧

通用数据保护条例(GDPR):

*数据性质:从立法宗旨看,非电子形式数据很难实现跨境流动,通过档案法、保密法或者国际之星司法协助可以解决,不是数据安全法的主要规制对象。数据安全法中的数据主要是指网络数据,在网络安全法76条:网络数据,是指通过网络收集、存储、传输、处理和产生的各种电子数据,数据是企业的一项重要数据资产。作为资源的数据,具有潜在的法律意义,数据和空气、阳光类似,很难去做权利化处理,只能是赋予采集收集数据的权利,如采矿权,作为资源数据本身不存在所有权,只有数据产品才有对应权利。

*数据类型:21条(以数据重要程度和危害程度为标准)

①个人数据:核心是能够识别

②政府数据:政府履职中收集的数据、政府产生的数据(如统计分析,如科研)

③企业数据(企业产生的数据和企业收集的数据,如营收数据、产品数据、技术数据)

(数据目录正在等待数据安全部门出具专门的条例)

*数据的价值

①情报分析:香农曾说过,信息就是用来消除不确定的东西,可以利用大数据进行精细化治理、改善交通、改良土壤等

②数据辅助决策,如公安部门利用算法评估犯罪倾向

③数据驱动业务:如个性化推荐,精准营销等等

④数据对外服务:如数据导流、提供数据开放平台服务

 

 

[展开全文]

1.根据《证券法》,境内公司境外上市需要经过证券监管部门或证券管理部门上市。

滴滴上市可能违法或者违规。

2.滴滴收集关键数据,可能涉及违法向境外提供关键数据。

3.数据

个人信息(乘客、司机)

涉密信息(敏感设施)

国家地理信息(无人机、物联网)

滴滴研究院2015年报告(中央机关的位置,涉密受控信息),国家机关部委的数据进行了公开。

坐标纠偏:

3.数据与信息(国外未区分)

有人类就有数据;数据并非简单的比特流;数据越用越多;数据有层次,分data、information、knowledge、wisdom5层;《网络安全法》76条第4项。

数据是一种资源,并非一种权利;类似空气和阳关,无法对其权利化处理。

数据涉及到个人为个人信息;涉及智慧为知识产权。

作为资源的数据不太能进行权利化;数据产品的权利能进行权利化。

4.数据的类型:

按照重要程度;危害程度区分。

个人数据(个人数据;社会信息;画像数据——搜集群体的政治倾向;政要的身体健康);政府数据(自然数据;社会数据;公民信息数据);企业数据(企业产生数据;企业收集数据;平台用户产生的数据)。

5.数据的价值

香农:信息用来消除不确定数据。

预测加班;预测感冒;治理交通(杭州数字治理);广告营销;

(1)情报分析(2)数据辅助决策(3)数据驱动业务(4)数据对外服务。

[展开全文]

滴滴安全审查

1. 个人信息

2. 涉密信息

3. 国家地理信息

 

 

数据的性质:电子或其他方式对信息的记录

 

数据和信息加以区分:

非电子形式的数据涉及物理形态,很难跨境自由流动,通过档案法、保密法或国际执法司法协助可以解决-对象,但非主要对象

主要是网络数据:网络安全法76.4,网络数据是指通过网络收集、存储、传输、处理和产生的各种电子数据

 

作为资产或财产的数据:企业数据资产,具有潜在的法律意义

 

作为资产的数据 vs 作为产品的数据

数据的类型:分类分级保护

-个人数据:能够识别到个人的数据或信息;个人(自然、社会)产生的数据,他人分析的个人数据(画像数据)

-政府数据:政府履职中所收集的数据(气象、海洋、地理等自然数据,交通、经济、文化等社会数据,公民信息数据),政府产生的数据(统计分析数据,科研活动数据)

-企业数据:企业产生的数据(营收数据、人事数据、产品数据、技术数据),企业收集的数据(de-identification清洗后的消费者信息)

 

数据的价值:

情报分析:公共利益,大数据精细化治理;商业利益,广告营销

数据辅助决策

数据驱动业务

数据对外服务

数据驱动业务

[展开全文]
 
支振锋:立法专家讲透《数据安全法》——贯穿数据分级、评估、预警及应急处置等全套实务链
¥599.00
点击购买 开通会员