2026-07-15 05:32:53 网络安全文章来源：ZONE.CI 全球网 0 阅读模式

文章总结： 本文分析EDPB02/2026匿名化指引，指出其将匿名性从数据集抽象判断重构为对数据、主体、视角、手段和条件的综合评估。封闭计算环境不能自动使数据匿名，但通过控制数据访问、附加信息、计算能力等可系统性限制识别条件，为匿名性提供可验证事实基础。建议设计环境时考虑实体相对性和场景依赖性。 综合评分： 89 文章分类： 数据安全,政策法规,技术标准,解决方案

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从数据到场景：EDPB匿名化新指引与封闭计算环境

原创

洪延青洪延青

网安寻路人

2026年7月14日 08:23 北京

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编者按

通过技术增强对个人信息的保护，例如匿名化、假名化技术，隐私增强技术，以及通过技术手段或模式强化个人信息主体的权利实现和意思表达，越来越成为值得关注的主题。本公号曾经发表的文章包括：

印度电子和信息技术部发布《数据匿名化指南（草案）》
新加坡PDPA下基于特定主题的建议指南 :“匿名化”专章编译
第29条工作组 | 《关于匿名化技术的意见》中文全文翻译（DPO社群出品）
大数据时代个人信息定义的再审视（二）:个人信息的场景依赖性及匿名化处理
AEPD和EDPS | “哈希函数简介——用于个人数据假名化技术”中译文（DPO社群出品）
个人信息对外提供时的指向性问题
欧盟法院在T-557/20（SRB v EDPS.）中对匿名化数据的一次澄清尝试
英国ICO《匿名化、假名化和隐私增强技术指南》（全文翻译）
英国ICO《数据共享业务守则》中文翻译
英国ICO发布：《隐私增强技术（PET）如何帮助遵守数据保护规定》（全文翻译）
“零信任”的App合规技术能力（DPO社群成员观点）
Android 系统“照明弹”功能的技术及法律规制（DPO社群成员观点）
AEPD和EDPS | “哈希函数简介——用于个人数据假名化技术”中译文（DPO社群出品）
隐私计算能代表个人信息保护的方向吗？（DPO社群成员观点）
德国数据保护机构《标准数据保护模式》中译文
从假名化与匿名化的区分看待封闭计算环境的数据流通价值
ISO 31700系列标准解读
EDPS v SRB：欧盟法院重新界定假名化数据的“个人数据”属性
域外个人信息匿名化与假名化界定综述
个人数据定义及识别标准的理论与实践比较研究

今天和大家分享的是公号君结合此前提出的封闭计算环境理念【从假名化与匿名化的区分看待封闭计算环境的数据流通价值】，对EDPB 新版匿名化指引的学习体会。

封闭计算环境不是单纯的物理或逻辑容器，而是通过技术、组织和法律措施，对给定数据、附加信息、计算功能、主体协作、结果输出和后续行动设置可验证边界，使相关实体无法通过合理可能使用的手段区分并区别对待特定个人的处理架构。

EDPB 02/2026 并未降低匿名化标准，也没有创设一种低于匿名化的中间法律类别；它明确的是匿名性判断的实体相对性和场景依赖性。因此，封闭计算环境的法律意义，不在于把数据本体自动转化为匿名数据，而在于通过计算环境设计和构建，重构环境中的相关实体对给定数据、附加信息、计算能力、协作渠道和输出结果的可得性，改变其“合理可能使用的识别手段”，并为特定实体视角下的匿名性提供可审计、可验证的事实基础。

欧盟数据保护委员会（EDPB）于2026年7月7日通过的《匿名化指引（02/2026）》1.0版公众咨询文本。相比于WP216【即第29条工作组 | 《关于匿名化技术的意见》中文全文翻译（DPO社群出品）】，02/2026指引的主要变化，是将匿名性从对数据集本身的抽象判断，重构为对给定数据、相关主体、适用视角、可用识别手段、处理目的和时间条件的综合判断。

此前公号君提出的封闭计算环境，其法律意义也应据此理解：它不能使进入环境的数据当然成为匿名数据，但可以通过控制数据访问、附加信息、计算能力、主体协作和结果输出，系统性地限制相关主体识别个人的条件，并为匿名性结论提供可验证的事实基础。

本文是公号君从封闭计算环境角度来理解EDPB的02/2026指引的学习体会。

第一部分　新指引对WP216的更新与深化

一、从数据技术评估扩展为法律与场景的综合评估

匿名化始终面临数据效用与识别风险之间的张力。对数据进行更充分的删除、泛化、聚合或扰动，通常有助于降低识别风险，但也可能削弱数据的分析价值；保留更多维度、更高精度和更长时间跨度，则有利于分析，却会增加联结和推断的可能性。

WP216为这一问题建立了重要的技术分析基础。该意见提出单独定位、链接和推断三项标准，明确删除姓名等直接标识符并不等于匿名化，也提醒控制者关注准标识符、外部数据和组合攻击。就匿名化技术及其局限而言，WP216仍具有基础性价值。

问题主要出现在后续适用方式上。实践中，WP216经常被解释为接近绝对的标准：评估重点集中于数据集自身是否仍存在任何可以设想的识别路径，而对具体接收者是否能够获得数据、是否掌握附加信息、不同主体的能力能否汇合、数据被允许用于何种目的等因素，缺乏统一的法律分析结构。在这种理解下，只要记录具有独特性，或者某处仍保留原始数据、映射表或其他可用于匹配的信息，匿名化主张即容易被否定。

02/2026并未否定WP216，而是在GDPR第26号前言及近年欧洲法院判例的基础上，对其进行更新和细化。新指引保留三项技术标准，同时将其纳入更完整的法律框架。匿名性判断不再仅回答“数据中还保留了什么”，而是进一步回答：哪些主体可能接触给定数据；这些主体分别能够取得哪些信息和能力；相关能力是否可以通过第三方或主体链条结合；在当前及可预见的条件下，识别个人的可能性是否已经降至现实中微不足道。

因此，02/2026所完成的并非简单的技术规则修订，而是分析重心的调整。数据属性仍然重要，但不再是唯一变量；数据所处的处理场景、主体关系和可用手段被正式纳入匿名性判断的核心结构。

二、匿名性改为逐相关主体和适用视角判断

新指引以“给定数据”“相关主体”和“适用视角”为基本概念。匿名性评估首先要确定，正在评价的是哪一份数据，以及该数据拟对哪些主体保持匿名。输入数据、计算中间态、聚合结果、模型和报告即使属于同一项目，也可能具有不同的法律属性，不能统一作出结论。

新指引明确，同一信息可以对某一主体构成个人数据，而对另一主体构成匿名信息。源数据控制者可能仍掌握真实身份、原始记录、映射关系或其他附加信息，因此数据对其仍然是个人数据；真正独立且无法取得这些信息的研究机构或其他接收者，则可能从自身视角将同一信息视为匿名数据（第6至12段）。

这里的“相对性”不是降低匿名化标准。匿名数据仍须不再关涉已识别或可识别的自然人。相对性体现在评估视角：不同主体拥有的数据、权限、法律渠道、技术能力和合作关系并不相同，因此“能否识别”的答案可以不同。换言之，相对性属于判断对象和判断视角，而不属于保护水平。

适用视角也不必然等同于实际持有数据者自身的视角。若某主体代表控制者处理数据，例如云服务商、分析机构或数据清洗室运营方作为处理者提供服务，数据是否属于个人数据通常应从控制者的视角判断。处理者不能仅因其技术上无法读取明文，就主张数据对其匿名并脱离GDPR。相反，若接收者独立决定处理目的和手段，不接受源数据方指示，且数据不会返回源数据方，则可以从该独立接收者自身的视角进行判断（第15段及例3、例4）。

这一变化具有直接的实务意义。匿名性分析的第一步不再是选择脱敏算法，而是确定数据层次、参与主体、法律角色和匿名目标。控制者、处理者、共同控制者与独立接收者的区分，决定了应采用何种视角，也决定了匿名化能否对某一主体产生退出GDPR适用范围的效果。

三、识别的核心从知悉身份转向区分并可能差别对待

新指引将“识别”界定为：在给定场景中将一名自然人与其他人区分开，并因此使对其作不同处理成为可能（第19段）。这一界定纠正了将识别等同于知悉姓名、身份证号码或其他正式身份信息的狭窄理解。

稳定的设备指纹、用户令牌或假名，即使不直接显示姓名，只要能够跨场景持续区分同一人、形成画像，并据此决定向其展示何种广告、给予何种排序或作出何种评价，该自然人即可能已经被识别。新指引例6对此作了明确说明：第三方广告服务商虽未取得姓名、IP地址或电子邮箱，但能够利用设备指纹衍生的假名识别用户、连接其行为并实施定向投放，因此相关用户对该服务商而言属于已识别或可识别的个人。

这一定义使匿名化标准更接近数据保护法的实际保护目的。法律关注的并非数据使用者是否知道某人的法定身份，而是其是否能够稳定区分该人，并将数据用于对其作出有实际影响的处理。由此，匿名化评估必须同时关注数据结构和处理功能。某项输出即使不含直接标识符，只要仍能支持个体级匹配、评分、推荐、拒绝、定向投放或其他差别化处理，通常不能认定为匿名。

另一方面，记录具有唯一性并不必然等于个人已经可识别。高维数据中可能存在大量唯一记录，但如果相关主体无法将记录同现实中的个人对应，也无法据此对其采取行动，仍需继续分析联结、推断和具体使用场景，而不能仅因唯一性直接否定匿名性。新指引由此将“记录能够被隔离”与“个人能够被识别”作了区分。

四、“合理可能使用的手段”被具体化为主体能力和手段链分析

“合理可能使用的手段”是新指引的核心概念。识别手段的范围很广，包括查阅文件、网络检索、调用公开数据库、运行统计分析、使用人工智能工具，以及委托第三方实施复杂重识别等（第26至29段）。评估对象不是某一主体当前已经使用的手段，而是其在现实中合理可能使用的全部手段。

新指引特别强调，主体的识别能力不以其自身独立完成识别为限。某一接收方可能没有实施重识别的技术能力，但可以轻易聘请专业机构；某一参与方可能无法取得映射表，却可以将数据转交给掌握身份信息的合作伙伴；不同主体分别掌握数据、密钥、成员名单或计算能力，也可能通过合作、串通或传输形成完整的识别路径。在这些情形下，必须评价整个“识别手段链”是否合理可能形成。

判断某种手段是否合理可能被使用，应依据客观因素。新指引列举的因素包括：数据是否为记录级数据或聚合数据；数据的维度、精度、准确性和记录独特性；数据所处环境是否存在有效且持续的访问限制；附加信息是否存在以及能否取得；取得信息所需的时间、成本和人力；当前可用技术以及可合理预见的技术发展（第29段）。

新指引同时限制了两个常见论据。第一，不能主要依赖“相关人员没有重识别动机”。动机难以客观证明，可能随时间变化，识别也可能因事故、过失、外部压力或非法入侵而发生。法律论证应当以能力、机会和可用路径是否受限为中心。识别所得信息的价值、实施成本和行为人承担的风险可以作为辅助因素，但不能替代能力分析（第31段）。

第二，合同禁止重识别不等同于法律禁止。合同条款可以补充技术和组织措施，也可以提高违规成本，但其本身可能被修改、规避或无视。只有在条款可靠、可验证、可执行，并与实质性技术限制共同发挥作用时，才可能影响某种识别手段是否合理可能被使用。合同措施不能单独证明数据已经匿名（第34段）。

五、三项技术标准被重构为分层的风险判断框架

02/2026保留了WP216的三项测试，但对名称、定义和体系地位均作了调整。三项标准分别为无记录隔离（No Record Isolation）、无联结（No Linkage）和无推断（No Inference）（第52段以下）。

无记录隔离关注给定数据中是否存在只关涉一人的独特属性组合。数据维度越高、精度越细、记录越长，出现唯一记录的可能性越大。但新指引明确，唯一记录只是识别风险的一个前提。能否据此把现实中的个人从其他人中区分出来，仍取决于是否存在匹配信息、成员知识、外部数据和后续使用能力。

无联结关注给定数据中的记录能否与另一数据集中的记录连接，并以确定或高度可能的方式指向同一人。联结可以通过共同标识符实现，也可以通过生日、地区、职业、购买组合、行为模式、轨迹或桥接数据实现。数据中存在一定噪声并不当然排除联结，因为模糊匹配仍可能取得较高准确度。

无推断关注能否从给定数据得出“具体且有意义”的推断（第67段）。所谓具体，是推断结果关涉一名已识别或可识别的个人；所谓有意义，是推断依赖给定数据，可能影响该人的权利或利益，且不能仅从一般知识或总体数据得出。由历史数据总结出总体规律，再将该规律应用于一个从未进入原始数据集的人，通常不因此使原数据成为个人数据。相反，若可以从聚合结果反推出某一员工的薪酬、某一患者的诊断、某人的成员资格或其他个体属性，则可能违反无推断标准。

三项标准的体系地位也发生变化。三项标准全部满足时，可以较有把握地认定数据匿名；某一项未满足时，并不当然得出数据必然属于个人数据的结论，而应继续评价该缺陷是否足以使具体个人被区分并受到差别化处理。三项标准由此成为识别风险、检验攻击有效性和形成后续法律判断的结构化工具，而不再被机械地理解为任一项失败即否定匿名性的绝对门槛。

六、场景化进路与简化进路承担不同功能

新指引提供两种评估进路。场景化进路根据不同相关主体的实际能力分别进行评价，是法律标准的完整体现；简化进路则暂时忽略主体之间在数据访问、附加信息和资源方面的差异，采用更为保守的统一假设（第45至49段）。

简化进路不是另一项法律标准。其功能是降低错误认定匿名的风险，但代价是可能将实际上对某些主体已经匿名的数据继续作为个人数据处理。未通过简化测试，不等于控制者已经承认数据必然属于个人数据，也不能据此直接证明控制者违法。

两种进路可以结合使用。控制者可以先以简化进路筛查理论上可能存在的记录隔离、联结和推断方法；如果发现理论攻击路径，再转入场景化进路，评价具体相关主体能否实际取得数据、附加信息和必要能力。对公开发布的数据，简化进路通常更为稳妥；对访问受到严格控制的数据，场景化进路更能准确反映不同主体之间客观存在的能力差异。

七、匿名化被明确为需要持续维护的合规状态

02/2026进一步系统说明了匿名化处理本身的合规义务（第37至42段）。为产生匿名信息而进行的数据收集、转换、匹配、聚合、测试和删除，仍然属于个人数据处理，必须具备GDPR第6条下的法律基础；涉及特殊类别数据时，还须满足第9条规定的条件。控制者还应履行透明度义务，准确说明处理目的，不得在个人仍可识别时使用“匿名”“去个人化”等具有误导性的表述。

新指引特别强调文档化和重新评估。控制者应当保存匿名化方法、攻击测试、风险判断和结论形成过程的记录，以证明匿名化过程符合法律要求，且匿名化结果具有充分依据。若安全事件导致原本保密的密钥、映射关系或辅助信息泄露，原有匿名性结论可能需要重新评估，并可能触发数据泄露通知义务。

匿名性还具有明确的时间维度。重识别技术会持续发展，公开数据和泄露数据会不断增加，人工智能会降低信息检索、组合和分析的成本。如果识别可能性由现实中微不足道上升至不可忽略，原本匿名的数据可能重新成为个人数据（第35段）。新指引因此要求场景化评估保留适当的安全余量，并鼓励定期复评。

综合而言，02/2026对WP216的深化可以概括为三个方面：匿名性由数据集的静态属性转变为数据与主体之间的关系判断；识别风险由单一技术攻击转变为对主体能力和手段链的综合分析；匿名化由一次性技术结果转变为需要持续证明和维护的合规状态。封闭计算环境正是在这一框架下获得了更为明确的法律定位。

第二部分　封闭计算环境如何落实新指引的判断框架

一、封闭计算环境的法律功能在于治理可识别性条件

封闭计算环境不是某一种单一技术。安全研究环境、数据安全沙箱、数据清洗室、可信执行环境、机密计算平台、安全多方计算和受控模型训练平台，都可以被纳入广义的封闭计算环境。【见从假名化与匿名化的区分看待封闭计算环境的数据流通价值】

其共同特征是：数据、人员、代码、计算功能和输出通道被置于受控边界内；未经授权者不能直接取得数据；身份映射与分析职能相互分离；用户只能执行经过许可的计算；只有通过审查的结果能够离开环境。

传统匿名化主要通过改变数据本身降低识别风险，例如删除直接标识符、泛化准标识符、聚合记录或加入噪声。封闭计算环境主要改变数据被处理和使用的条件，包括谁可以访问数据、谁可以取得附加信息、不同主体是否能够协作、用户可以执行何种查询、何种结果可以输出，以及输出能否被用于对特定个人采取行动。本文将这一设计思路概括为“可识别性场景治理”。

可识别性场景治理不是GDPR下新的法律类别。其作用是通过技术、组织和法律安排，改变相关主体合理可能使用的识别手段。它与数据层匿名化并非替代关系。对高维或记录级数据，环境内仍可能需要假名化、最小化、泛化等处理；在输出边界，通常还需要聚合、抑制、扰动或差分隐私。较为稳健的方案，是在受控环境内保留必要的分析能力，同时在数据进入、计算执行和结果输出三个环节分别设置风险控制。

新指引明确指出，技术、组织和合同措施可以限制访问，但这些措施本身不足以证明匿名（第90段）。因此，封闭环境的法律逻辑应当分为两个步骤。第一步，通过访问控制、附加信息隔离、查询限制和出域治理，收窄相关主体及其合理可能使用的识别手段。第二步，对仍然相关的主体分别适用无记录隔离、无联结和无推断三项标准。环境控制构成匿名性判断的事实基础，但不代替匿名性判断本身。

二、新指引与封闭计算环境形成双向对应

新指引为封闭环境的设计提供了明确的规范接口。相关主体和适用视角的判断，对应准入、身份、权限和法律角色设计；附加信息及识别手段链的分析，对应映射托管、密钥分离、数据导入和主体协作控制；无记录隔离、无联结和无推断三项标准，对应聚合、抑制、令牌设计、查询预算、噪声和模型测试；访问限制必须有效且持续，对应网络安全、生命周期管理、事件响应和存续安排；文档化义务，则对应日志、审计记录和匿名性保证档案。

封闭环境反过来使场景化进路具备更强的可操作性。公开发布的数据面向不确定的接收者，潜在主体难以枚举，外部附加信息无法穷尽，发布后也难以收回。封闭环境虽不能消除全部外部风险，但可以将关键事实转化为可以核验的系统记录：谁获得访问权限，可以通过准入名录确认；哪些数据和代码进入环境，可以通过入域记录确认；执行过何种查询，可以通过日志确认；哪些结果离开环境，可以通过输出记录确认。

这一区别具有证明意义。对公开发布的数据，“任何相关主体均无法识别”通常是一个范围广泛的否定性命题；对封闭环境中的数据，匿名性论证可以被分解为一组具体的肯定性命题，例如访问限制是否有效、映射分离是否真实、查询预算是否执行、输出审查是否覆盖累计披露。环境在运行过程中持续产生支持或反驳这些命题的证据。

封闭环境还为动态匿名性提供了执行条件。当重识别风险发生变化时，环境可以提高聚合阈值、降低输出精度、减少查询次数、调整隐私预算、撤销账号、暂停特定数据域或更新模型接口。公开发布的数据通常不具备相同程度的可调整性和可撤回性。对于高维、持续查询和长期运行的数据利用，受控访问因而更适合新指引所要求的持续评估和风险维护。

三、评估前提：分别确定数据层次、处理用途和法律角色

封闭环境项目首先应当进行数据分层。至少需要区分输入数据、计算中间态和最终输出。输入数据通常仍是假名化个人数据，源数据方往往掌握真实身份、原始记录或生成假名的能力。计算中间态可能包括匹配表、临时记录、特征向量、梯度、模型参数和日志，其识别风险有时高于最终输出。最终输出则可能是聚合统计、研究结论、模型、合成数据或API响应。三类数据的法律属性可能不同，不能以环境整体为单位作出统一定性。

其次，应当确定处理用途。项目究竟用于总体研究、统计测量和联合洞察，还是用于生成个人名单、风险评分、可寻址受众或个体化指令？用途直接影响信息是否被用于评价、影响或差别对待特定个人。总体洞察型用途可能形成匿名输出；个体激活型用途的功能本身就是识别并影响个人，通常应继续作为个人数据处理。

再次，应当明确各参与方的法律角色。源数据方可能是控制者；环境运营方可能是处理者，也可能因共同决定匹配逻辑、处理目的和输出规则而构成共同控制者；研究机构或其他接收者可能是独立控制者。角色判断应先于匿名性判断。特别是，运营方不能因为可信执行环境或密钥分持使其无法读取明文，就据此主张输入数据对其匿名。若其代表控制者处理数据，仍应采用控制者视角。

匿名性结论应采用限定式表述，例如：“数据D在处理阶段S，对主体E，在用途C和时间T下，被评估为匿名。”这一表述要求评估者明确对象、主体、阶段、用途和时间，避免使用“该清洗室是匿名的”“进入环境的数据均不受GDPR约束”等过度概括的表达。

四、将相关主体及其关系转化为可核验的访问拓扑

新指引要求先确定哪些主体应纳入匿名性评估。封闭环境的第一项作用，是将可能接触给定数据的主体从不确定范围收窄为可以登记、审计和复评的集合。第9段指出，若某主体不能实际访问或处理给定数据，与有访问能力的主体或主体链不存在实质联系，也不太可能从这些主体取得数据，则无需从其视角评价匿名性。封闭环境的准入、隔离和出域设计可以直接对应这些条件。

基础控制通常包括网络和物理隔离、白名单准入、强身份认证、最小权限、受控终端、会话管理、敏感操作双人授权和离职即时撤权。对特权管理员，还应实施职责分离、不可篡改日志和异常行为监测。设计目标不是证明参与者具有持续善意，而是证明即使其意图发生变化，其实际能力仍受到约束。

评估对象不能仅限于正常授权用户。还应根据具体场景考虑违规员工、供应链服务商、网络攻击者、可能接受数据转移的第三方、依法调取数据的公共机关，以及可能提供关键辅助信息的亲友、同事或业务伙伴。新指引并不要求每个项目机械地评价所有主体，但评估文件应说明某类主体为何被纳入或排除，以及其可能通过何种方式参与识别手段链。

主体之间的关系同样需要建模。两家参与方分别不具备完整识别能力，并不意味着其能力结合后仍然不足。共享内部标识、人员双重任职、关联公司控制、外包重识别和合同外数据交换，都可能使分散的信息和能力重新汇合。环境应通过组织隔离、参与方之间的逻辑隔离、禁止稳定跨方标识、查询语义检查和异常协同行为监测，降低串通和能力组合的可能性。

安全状态本身也是匿名性判断的客观事实。外部攻击者是否应被视为相关主体，不能仅依据入侵行为违法作出判断，还要评价系统是否存在现实可利用的漏洞。如果网络安全长期未更新、供应链缺乏控制或凭据管理薄弱，非法访问仍可能属于合理可能使用的手段。持续更新安全措施、开展渗透测试和监测异常事件，则可以支持将部分攻击路径降至现实中微不足道。

五、隔离映射关系和附加信息，并对入域数据与代码实施控制

假名化数据的识别风险通常不只取决于假名本身，更取决于谁掌握映射表、盐值、密钥、原始客户关系管理数据、成员名单及其他桥接信息。新指引要求评价这些附加信息能否被相关主体通过合理可能使用的手段取得。

封闭环境的重要设计，是将分析域与再识别域分离。映射表、密钥和对照档案由独立职能或独立托管方控制；分析人员在授权上没有合法渠道，在技术上也没有现实渠道取得这些信息。紧急访问、备份、容灾副本和运维接口必须纳入同一控制体系，不能在主系统之外形成未受治理的识别路径。

令牌设计会直接影响联结风险。跨项目、跨合作方长期稳定的标识，容易成为连接不同数据集的桥梁。目的专属、数据集专属或会话专属的令牌，更有利于限制联结。对电子邮箱、手机号码等低熵标识直接进行无盐哈希并不可靠，因为攻击者可以通过字典计算重新生成标识。加盐、密钥化令牌和分权托管可以降低风险，但仍须评价盐值、密钥和生成能力分别由谁掌握，以及这些能力能否通过主体链条汇合。

托管分离不是使风险消失，而是将风险集中到一个可以单独评价和治理的位置。托管方本身属于相关主体，应当评价其法律角色、司法辖区、访问权限、被强制披露的可能及其与其他参与方的控制关系。只有当识别所需的信息和能力无法通过合理可能的路径重新组合，托管分离才具有实质法律意义。

封闭环境还必须控制进入环境的数据和代码。如果用户可以任意上传外部名单、公开数据、泄露数据库或自定义程序，环境本身可能被用于联结或推断。入域数据应实行白名单和用途审查，记录来源、字段、精度、成员范围和允许用途，并评价其是否构成新的桥接数据或附加信息。入域代码应限制网络访问、文件系统权限、运行时间和可调用功能，并审查是否包含枚举、扫描、数据编码或侧信道输出能力。

查询模板、模型和提示词同样可能被用于逐步提取个体信息，也应纳入入域治理。在多方计算和可信执行环境中，恶意参与方还可能通过构造特定输入观察输出变化，或者将标识信息编码于字段、排序、时间戳和缺失模式之中。环境应对输入语义、取值范围、批次结构和异常模式进行校验，防止利用非正式信号绕过标识控制。

六、将三项标准转化为查询、输出和累计披露规则

封闭环境的核心设计原则，是在受控边界内保留必要的计算能力，并在输出环节集中控制识别风险。但这并不意味着环境内数据可以不受限制，也不意味着任何聚合结果都属于匿名信息。无记录隔离、无联结和无推断必须被转化为具体的查询、输出和累计披露规则。

首先，无记录隔离要求控制单一记录或极小群体在输出中的可见性。最小群体规模、精度泛化、小单元格抑制和离群值控制，均可降低记录被隔离的风险。但固定的k值并非法律安全港。一个单元格即使包含较多人，若组内取值完全相同或高度集中，仍可能泄露每个成员的属性；罕见疾病、极端薪酬或独特轨迹也可能在较大群体中保持显著性。因此，输出审查不仅要评价单元格规模，还应评价组内分布、属性敏感性、离群值和外部成员知识。

其次，无联结要求限制输出与其他数据集建立稳定对应关系的可能性。输出不应包含稳定个人标识、可重复使用的匹配键或过细的准标识符组合。地区、年龄、时间、职业和行为维度的交叉细分，可能使聚合结果重新与参与方已有客户数据连接。联结测试应以能力最强的相关主体为基准，模拟其已经掌握的客户数据、成员名单和公开信息，而不能仅从普通公众视角判断。测试范围还应覆盖同一项目的历史输出和相关数据域，因为多个结果之间可能形成桥接关系。

再次，无推断要求将治理单位从单次查询扩展为累计披露。两次分别看来安全的查询可以通过相减定位个人，大量统计结果可以被联立重构底层记录，不同用户还可能分摊查询以规避限制。环境应限制查询次数、维度和精度，识别高度重叠的人群查询，跨会话和跨用户核算预算，并对异常查询序列实施自动告警。输出审核还应检查数值、缺失值、极端分布及不同结果之间的组合关系，因为某项数值的缺失本身也可能泄露个体信息。

差分隐私在这一环节具有重要作用。新指引提出，可以比较包含某人记录的数据集与删除该人记录的数据集所得结果，以判断某项推断是否真正依赖该人的数据（第71段及脚注43、44）。这一方法与差分隐私的相邻数据集思想具有明显的方法论联系。通过限制单一记录对输出分布的影响，差分隐私可以为“输出主要反映总体规律，而非依赖某一人的数据”提供技术证据。但新指引没有规定固定的ε值，隐私预算的选择、组合核算和效用权衡仍需个案论证。差分隐私可以强化匿名性证明，但不能自动替代法律判断。

模型和合成数据也属于输出治理对象。模型可能记忆训练样本，对外接口可能受到成员推断、模型反演、提示提取和属性推断攻击。不能因为离开环境的是模型、向量或代码，就将其视为与数据无关的成果。模型出域前应进行记忆化、成员推断和重构测试；对外提供查询接口时，还应限制调用频率、提示范围和响应精度，并将长期交互纳入累计披露评估。

环境内保留高维、记录级数据需要谨慎评价。新指引不再将记录唯一性本身等同于个人已经可识别，这为保留一定分析效用提供了空间。但前提是相关主体无法将唯一记录与现实个人连接，也不能根据记录对个人采取行动。若授权分析人员能够浏览个体记录、结合成员知识定位个人，或者输出可以回连身份，高维记录仍然属于个人数据。封闭环境并不免除对数据属性的分析，而是要求将数据属性与处理场景共同评价。

七、出域控制应同时覆盖信息转移和个体化行动

新指引将“把数据交给具备识别能力的第三方”明确纳入识别手段（第20、21段）。若环境用户能够将记录级数据或足够丰富的中间结果提供给外部主体，原先关于该用户自身缺乏识别能力的判断可能失去基础。因此，出域控制是手段链分析的构成性条件，而非一般性的安全附加措施。

出域不限于下载数据表。截图、剪贴板、人工誊录、日志、嵌入向量、模型参数、稳定令牌、API响应、图表底稿和能够驱动个体行动的指令，都可能使信息离开环境。较为稳健的设计是默认禁止出域，仅开放白名单化的结果通道；对输出实施自动审查，并在高风险场景保留人工复核；限制终端外设、批量复制和非授权网络通道；对所有放行结果进行留痕，并能够追溯至相应查询和审批。

还应控制“行动出域”。某些系统不输出姓名或逐行记录，却输出稳定用户标识、受众列表、个人评分，或者直接向广告系统回传针对特定用户的指令。这些结果的功能是对个人实施差别化处理。即使传输内容采用加密或假名形式，也通常难以认定为匿名。匿名性评估必须覆盖结果是否使下游系统能够对特定个人采取行动，而不能仅审查输出文件是否包含直接标识符。

据此，应当明确区分洞察型环境与激活型环境。洞察型环境用于总体统计、交叉覆盖率、研究结论、模型性能或群体趋势；只要输出不能稳定指向个人、不能有效联结，也不能支持针对个人的具体且有意义的推断，就存在形成匿名输出的可能。激活型环境用于生成可寻址名单、稳定标识、个人级评分、个体推荐或投放信号，其业务功能本身即依赖对具体个人的区分和影响，通常仍应按照个人数据处理。同一平台同时提供两类功能时，应分别定性，不能以测量模块的匿名输出概括整个系统。

八、将成员知识作为独立的风险变量

知悉某个人是否进入原始数据集，往往是后续联结和推断的重要前提。某人出现在癌症研究、戒毒治疗、工会、特定宗教或兴趣团体的数据集中，成员资格本身即可能具有敏感意义。新指引将成员推断明确列为风险类型（第79段）。

封闭环境可以通过隐藏成员名录、从更大总体抽样、抑制招募和计费元数据、分离数据采集人员与分析人员、减少精确批次和时间戳等方式，降低成员知识的可得性。输出和模型还应接受成员推断测试。

但在数据清洗室中，参与方通常知道自己提交了哪些客户，这一事实无法通过技术设计消除。此时不应假定成员知识不存在，而应将能力最强的相关主体设定为“同时掌握本方成员名单、客户属性和输出结果的参与方”，再检验输出是否仍不足以推出该客户的个体属性。成员知识不能被消除时，就必须通过维度粗化、噪声、预算和禁止个体回传，使成员知识无法转化为有效识别或具体推断。

九、按照主体能力建立分层威胁模型

封闭环境的威胁模型不应只考虑典型外部攻击者，而应逐类分析相关主体的能力路径。

对于授权人员和违规员工，重点在于特权账户、越权访问、日志规避、紧急访问通道和对托管密钥的非正常接触。控制措施应包括最小权限、职责分离、敏感操作双人批准、特权行为监测和离职即时撤权。法律论证不能停留于“员工没有动机”，而应证明其能力受到实质限制。

对于网络攻击者，重点在于外部渗透、勒索软件、供应链攻击和凭据窃取。环境设计除应降低被攻破的概率，还应降低攻破后的可识别后果。例如，即使攻击者取得分析域数据，如果映射关系、成员名单和关键附加信息仍被隔离，攻击者的识别能力可能仍受到限制。安全措施因而同时影响访问概率和泄露后的数据性质。

对于参与方及其合作伙伴，重点在于串通、外包重识别、共享内部标识和利用查询结果交换信息。技术控制应限制跨方稳定标识、异常查询序列和结果夹带；组织控制应明确角色分离、禁止串通、审计权和事件报告义务。合同措施只能作为技术控制的补充。

对于执法、司法或情报机关，评估应考虑其依法取得数据和附加信息的渠道、法域布局、密钥托管安排和跨境技术支持通道。公共机关能够取得环境数据，并不当然意味着可以完成识别；仍需进一步判断其能否取得映射、成员知识及其他必要信息。但若法律明确提供取得这些信息的现实渠道，该渠道通常属于合理可能使用的手段。

对于掌握个人生活信息的亲友、同事或邻居，风险主要来自成员知识、罕见属性和独特轨迹，而非复杂技术能力。相应控制包括限制这类主体接触数据、粗化高显著性属性，并在输出测试中模拟其可能掌握的背景信息。

这种分层威胁模型的目的，不是无限扩大相关主体范围，而是说明每类主体通过何种事实进入或退出分析。评估文件应当能够回答：该主体能否接触给定数据；能否取得关键附加信息；能否与其他主体形成手段链；其识别方法是否在现实中具有足够的准确性和可行性。

十、建立动态复评、可撤回机制和匿名性保证档案

新指引将匿名性视为会随时间变化的状态。封闭环境应当把复评机制内建于系统治理，而不能在上线时完成一次风险报告后长期沿用。

复评触发事件至少包括：出现新的外部数据源；查询、输出或用途发生变化；参与方、运营方或控制关系变化；企业并购、破产或合同终止；密钥、映射关系或备份发生安全事件；新的联结、重构或人工智能攻击被证明有效；模型和接口发生重大更新。环境还应保留安全余量，使参数不仅满足当前最低要求，还能够承受一定程度的能力增长（第88段）。

封闭环境的结构优势在于保有调整和撤回能力。发现风险上升后，可以缩小字段范围、提高聚合阈值、降低输出精度、调整隐私预算、暂停某类查询、撤销权限或下线特定数据域。公开发布的数据通常无法实施这些措施。可撤回性本身不产生匿名性，但使匿名性能够被持续维护。

每一项匿名性主张还应形成“匿名性保证档案”。档案至少应记录：匿名性主张所针对的数据、阶段、主体、用途和时间；所依赖的角色和访问假设；附加信息及识别手段链；采取的技术、组织和法律控制；无记录隔离、无联结、无推断及模型攻击测试；残余风险；复评周期和触发条件；失效后的重新分类和事件处置方案。

认证可以证明环境控制存在并达到一定质量，但不能自动证明所有进入该环境的数据均为匿名。环境认证与项目匿名性评估应当区分：前者评价基础设施和治理能力，后者针对具体数据、主体、用途、输出和时间形成结论。

十一、准确界定加密、可信执行环境和多方计算的作用

封闭计算环境经常采用加密、可信执行环境、安全多方计算、同态加密或联邦学习。对此应避免将“计算过程不可见”直接等同于“数据已经匿名”。

加密原则上是可逆的。其保护效果取决于密钥管理、算法强度、实现方式和密码分析风险。新指引明确将加密定位为限制访问的措施，而不是匿名化本身（第91段）。对密钥持有者而言，加密数据通常仍是个人数据；对无密钥且无现实取得渠道的独立主体，数据是否匿名仍需结合其角色和其他手段判断。

可信执行环境和机密计算主要限制运行过程中谁能够读取明文，能够显著降低管理员、云服务商或其他运营人员的直接访问能力。但其法律效果仍取决于运营方角色、密钥和证明机制、管理面权限、侧信道风险以及输出内容。可信执行环境可以支持场景化匿名性评估，却不自动改变输入数据的法律属性。

安全多方计算将输入分解为多个份额或密文，使单一参与者无法独立恢复其他方输入。该技术可以限制各主体的直接识别能力，但仍须评价参与方串通、协议元数据、输出泄露和角色关系。单一份额对某一独立主体是否属于匿名信息，必须根据该主体能否取得其他份额及相关能力个案判断。

联邦学习、梯度交换、模型参数和合成数据同样需要分别评价。数据留在本地并不排除梯度泄露、成员推断和模型记忆。技术的主要价值在于减少原始数据集中传输和直接暴露，而不是自动使整个处理活动脱离个人数据法。

十二、封闭环境匿名性主张的主要边界

第一，环境控制不能替代三项标准。访问限制、合同和安全认证只能改变评估事实，不能直接形成匿名结论。对仍可能接触数据的主体，必须继续评价记录隔离、联结和推断风险。

第二，运营方无法读取明文，不等于其处理匿名数据。若运营方代表控制者处理数据，应采用控制者视角；若其共同决定目的和手段，还可能构成共同控制者。技术隔离不会自动改变法律角色。

第三，原始数据或映射关系并不要求在全球范围内全部删除。对仍持有原始数据和映射能力的源控制者，相关信息通常仍是个人数据；对真正独立且无法通过合理手段取得映射的接收者，同一衍生数据可能构成匿名信息。关键问题是相关主体能否将数据与附加信息重新结合，而不是原始数据是否在任何地方仍然存在。

第四，混合数据集应以风险最高的记录为基准。若多数记录风险较低，但少数罕见属性、极端值或独特轨迹仍可识别，且这些记录不能分离处理，整个数据集通常应作为包含个人数据的数据集处理（第36段）。平均风险不能掩盖对单个数据主体的高风险。

第五，匿名化结果与匿名化过程必须分开。即使最终输出对某一接收者构成匿名信息，输入、匹配、计算和测试仍可能是个人数据处理，需要合法基础、透明度、安全保障和责任分配。封闭环境不能用于规避上游GDPR义务。

第六，匿名性不能仅依据系统名称或行业标签判断。“数据清洗室”“机密计算”“隐私计算”或“安全研究环境”均不产生预设法律效果。评价必须回到具体数据、主体、角色、用途、手段和输出。

十三、形成分层、限定和可复核的最终结论

一项封闭环境项目可以按照固定顺序开展匿名性评估。首先，绘制输入数据、计算中间态和最终输出的数据地图。其次，确定各参与方的控制者、处理者或共同控制者角色，并明确数据拟对哪些主体匿名。再次，列出能够直接或间接访问数据的相关主体，盘点映射、密钥、成员名单、公开数据和合作方数据等附加信息。随后，分析各主体可能形成的识别手段链，并分别测试无记录隔离、无联结和无推断。最后，审查全部出域形式和下游个体化行动，设置安全余量、复评触发条件和失效后的重新分类机制。

最终结论应当按数据层次和主体分别表达。例如，在一个仅输出聚合统计的数据清洗室中，参与方输入的数据和环境内匹配结果可能始终属于假名化个人数据；运营方作为处理者，也应按照个人数据履行相应义务。只有经过聚合、扰动、累计查询控制和逐相关主体评估的输出，才可能在限定接收者、用途和时间范围内被认定为匿名信息。

这种分层结论比“清洗室中的数据已经匿名”更准确。它同时承认两个事实：一方面，封闭环境内可以合法、受控地处理个人数据；另一方面，经过严格输出治理后，特定结果可能对相关接收者构成匿名信息。两种法律状态可以在同一系统中并存，但必须分别说明其适用范围和依据。

结语

02/2026将匿名性明确为一种主体特定、场景依赖并随时间变化的法律状态。其判断不再局限于数据是否经过某种技术变换，而是综合考察给定数据、相关主体、适用视角、识别手段链、处理功能和时间条件。

封闭计算环境与这一框架具有结构上的一致性。它通过治理数据访问、附加信息、计算能力、主体协作、查询、输出和后续行动，将抽象的场景因素转化为可设计、可测试、可审计和可持续维护的系统条件。环境本身不会自动创造匿名性，但可以为匿名性提供真实而可证明的基础；在匿名性尚未成立时，它仍然是安全处理假名化个人数据的重要基础设施。

因此，封闭计算环境的正确法律定位，不是匿名化的替代技术，也不是当然适用的监管安全港，而是一种对可识别性条件实施系统治理的处理架构。新指引为这一架构提供了规范分析框架，封闭环境则使该框架具有更强的工程可操作性和证据可验证性。

数据保护官（DPO）社群主要成员是个人信息保护和数据安全一线工作者。他们主要来自于国内头部的互联网公司、安全公司、律所、会计师事务所、高校、研究机构等。在从事本职工作的同时，DPO社群成员还放眼全球思考数据安全和隐私保护的最新动态、进展、趋势。2018年5月，DPO社群举行了第一次线下沙龙。沙龙每月一期，集中讨论不同的议题。目前DPO社群已超过400人。关于DPO社群和沙龙更多的情况如下：

DPO线下沙龙的实录见：

数据保护官（DPO）沙龙第一期纪实
第二期数据保护官沙龙纪实：个人信息安全影响评估指南
第三期数据保护官沙龙纪实：数据出境安全评估
第四期数据保护官沙龙纪实：网络爬虫的法律规制
第四期数据保护官沙龙纪实之二：当爬虫遇上法律会有什么风险
第五期数据保护官沙龙纪实：美国联邦隐私立法重要文件讨论
数据保护官（DPO）沙龙走进燕园系列活动第一期
第六期数据保护官沙龙纪实：2018年隐私条款评审工作
第八期数据保护官沙龙纪实：重点行业数据、隐私及网络安全
第九期数据保护官沙龙纪实：《个人信息安全规范》修订研讨
第十期数据保护官沙龙纪实：数据融合可给企业赋能，但不能不问西东
第十一期数据保护官沙龙纪实：企业如何看住自家的数据资产？这里有份权威的安全指南
第十二期数据保护官纪实：金融数据保护，须平衡个人隐私与公共利益
第十三期DPO沙龙纪实：厘清《数据安全管理办法》中的重点条款
第十四期DPO沙龙纪实：梳理《个人信息出境安全评估办法（征求意见稿）》的评估流程
第十五期DPO沙龙纪实：SDK非洪水猛兽，但如果“作恶”乱收集信息，谁来管？
第十六期DPO沙龙纪实：查询App收集个人信息类型、禁止收集IMEI号是未来监管趋势
与欧美一流数据保护专家面对面（DPO沙龙特别活动）
第十七期DPO沙龙纪实：数据统一确权恐难实现部门立法或是有效途径
第十八期DPO沙龙纪实：生物识别信息的安全保护
第十九期DPO沙龙纪实：《个人信息保护法（草案）》专题研讨会之一
第二十期DPO沙龙纪实：《个人信息保护法（草案）》专题研讨会之二
第二十一期DPO沙龙纪实：数据合规中的自动化技术及其应用
数据保护官（DPO）大湾区沙龙：大湾区数据跨境便利化的安全合规路径和实践案例-纪实

域外数据安全和个人信息保护领域的权威文件，DPO社群的全文翻译：

印度《2018个人数据保护法（草案）》全文翻译（中英对照版）（DPO沙龙出品）
巴西《通用数据保护法》全文中文翻译（DPO沙龙出品）
“美国华盛顿哥伦比亚特区诉Facebook“起诉书全文翻译（DPO沙龙出品）
法国数据保护局发布针对与商业伙伴或数据代理共享数据的指南
德国联邦反垄断局对Facebook数据收集和融合行为提出严格限制（DPO沙龙出品）
德国联邦反垄断局审查Facebook数据收集融合行为的背景情况（DPO沙龙出品）
“108号公约”全文翻译（DPO沙龙出品）
美国司法部“云法案”白皮书全文翻译（DPO社群出品）
新加坡《防止网络虚假信息和网络操纵法案》中文翻译（DPO沙龙出品）
英国ICO《广告技术和实时竞价的更新报告》中译文（DPO社群出品）
“FTC与Facebook达成和解令的新闻通告”全文翻译（DPO社群出品）
CJEU认定网站和嵌入的第三方代码成为共同数据控制者（DPO沙龙出品）
FTC与Facebook“2019和解令”全文翻译（DPO社群出品）
英国ICO《数据共享行为守则》中译文（DPO社群出品）
“hiQ Labs诉LinkedIn案上诉判决”中译文（DPO社群出品）
法国数据保护监管机构（CNIL）有关cookies和其他追踪方式的指引（全文翻译）
美加州消费者隐私法案（CCPA）修正案汇总中译文（DPO沙龙出品）
FTC“首次针对追踪类App提起诉讼”的官方声明中文翻译（DPO社群出品）
ICDPPC关于隐私和消费者保护、竞争维护交叉问题决议的中文翻译（DPO社群出品）
德国关于确定企业GDPR相关罚款数额官方指南的中文翻译（DPO社群出品）
亚洲十四个国家和地区数据跨境制度报告中译本（DPO社群出品）
印度《个人数据保护法》（2019年草案）全文翻译（DPO社群出品）
法国数据保护局（CNIL）关于人脸识别报告的中译文（DPO社群出品）
AEPD和EDPS | “哈希函数简介——用于个人数据假名化技术”中译文（DPO社群出品）
欧盟基本权利局“人脸识别技术”报告中文翻译（DPO社群出品）
联合发布 |《2020数字医疗：疫情防控新技术安全应用分析报告》
技术主权视野下的欧盟数字化转型战略探析（DPO社群出品）
意大利数据保护机关就新冠疫情联防联控中个人信息问题的意见（DPO社群出品）
新版《个人信息安全规范》（35273-2020）正式发布
英国ICO | 《儿童适龄设计准则：在线服务实业准则》全文翻译之一
英国ICO | 《儿童适龄设计准则：在线服务实业准则》全文翻译之二
《个人信息安全影响评估指南》（GB/T 39335-2020）正式发布
《英国ICO人工智能与数据保护指引》选译 | 如何保护人工智能系统中的个人权利？
《英国ICO人工智能与数据保护指引》选译 | 如何评估AI的安全性和数据最小化？
西班牙数据保护局《默认数据保护指南》全文翻译（DPO社群出品）
新加坡PDPA下基于特定主题的建议指南 :“匿名化”专章编译

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内容安全方面的文章如下：

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内容安全 | 英国《在线安全法案》中文译本及评析
美国得克萨斯州社交媒体法（HB20法案）-全文翻译
内容算法服务中正能量内容源识别和流量分发机制不足的初步思考

第29条工作组/EDPB关于GDPR的指导意见的翻译：

第29条工作组《对第2016/679号条例（GDPR）下同意的解释指南》中文翻译(DPO沙龙出品)
第29条工作组“关于减轻对处理活动进行记录义务的立场文件”（DPO沙龙出品）
第29条工作组《第2/2017号关于工作中数据处理的意见》（DPO沙龙出品）
第29条工作组《关于自动化个人决策目的和识别分析目的准则》（DPO沙龙出品）
第29条工作组《数据可携权指南》全文翻译（DPO沙龙出品）
第29条工作组关于GDPR《透明度准则的指引》全文翻译（DPO沙龙出品）
EDPB《关于GDPR适用地域范围（第3条）的解释指南》全文翻译（DPO沙龙出品）
EDPB“关于《临床试验条例》与GDPR间相互关系”意见的全文翻译（DPO沙龙出品）
EDPB《车联网个人数据保护指南》全文翻译（DPO社群出品）
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EDPB关于“疫情场景中使用位置数据和接触追踪工具”指南：全文翻译（DPO沙龙出品）
EDPB | 《对第2016/679号条例（GDPR）下同意的解释指南v1》中文翻译（DPO社群出品）
第29条工作组 | 《关于匿名化技术的意见》中文全文翻译（DPO社群出品）
欧盟委员会关于GDPR实施两周年评估报告中文翻译（DPO社群出品）
EDPB | 《GDPR下数据控制者及数据处理者概念的指南（07/2020）》全文翻译
EDPB | 《针对向社交媒体用户定向服务的指南（第8/2020号）》全文翻译
数据安全的法律要求 | DPB关于数据泄露通知示例的01/2021号指引
EDPB | 关于社交媒体平台界面的黑模式的准则3/2022
EDPB | GDPR下数据控制者及数据处理者概念的指南（第二版）
对首个GDPR认证机制的详解：GDPR-CARPA

数字贸易专题系列：

TPP对跨境金融数据“另眼相看”？
数字贸易协定 | 欧盟GDPR与WTO的必要性测试
数字贸易协定 | GATS/GATT中“一般性例外条款”的援引实践
数字贸易协定 | 贸易谈判中的中美欧数据跨境流动博弈概览
美国-欧盟贸易和技术委员会启动会联合声明：泄露版本（全文翻译）
数字贸易协定 | DEPA和CPTPP给国内数据本地化和跨境流动管控预留的“自由度”
数字贸易协定 | G7贸易部长的数字贸易原则（全文翻译）
数字贸易协定 | 数据竞争的美欧战略立场及中国因应
数字贸易协定 | 加入CPTPP的流程示意图
美欧贸易技术委员会第二次声明（选译）：人工智能和ICT安全
美欧贸易技术委员会第二次声明（选译）：数据治理和技术平台、危机中的信息完整性
美欧贸易技术委员会第二次声明（选译）：技术的滥用威胁安全与人权
G7公布6000亿美元的计划，以对抗“一带一路”（外媒编译）
美国放弃在WTO电子商务谈判中对数据本地化、数据跨境流动等议题的支持
CPTPP 数字贸易现代化改革：对 PECC《现代化数字贸易》报告的综述

关于中国数据出境安全管理制度的文章

《数据出境安全评估办法》正式发布，倒计时开始！
《数据出境安全评估办法》英文版
也谈《数据出境安全评估办法》涉及到的几个问题
尘埃终落定，对我国数据出境安全评估制度的观察和理解
数据出境风险自评估要点解析
中国个人信息跨境认证机制与BCRs和AC的比较分析：个人数据跨境流动的未决之路
中外数据出境安全评估的“意同而形不同”
《数据出境安全评估申报指南（第一版）》英文版
《个人信息出境标准合同办法》及标准合同-英文版
认证制度为中国个人信息跨境流动保驾护航
专家解读｜《个人信息出境标准合同办法》出台贡献数据跨境流动中国方案
我国数据出境三条路径的风险控制要求对比
《个人信息出境标准合同备案指南（第一版）》（英文全文翻译）

美国方面的个人信息保护立法的文章：

美加州消费者隐私法案（CCPA）修正案汇总中译文（DPO沙龙出品）
美国联邦隐私保护立法草案研究（一）：“行为个性化”
美国联邦隐私保护立法草案研究（二）：“个人敏感信息”
美国联邦隐私保护立法草案研究（三）：“个人敏感信息”的保护规则
美国联邦隐私保护立法草案研究（四）：“生物识别信息”
美国联邦隐私立法重要文件编译第一辑（DPO沙龙出品）
美国隐私立法 | 加州《CCPA实施条例》全文翻译（DPO社群出品）
美国个信保护立法 | 州层面三部法案系列研究之一：个人敏感信息定义
美国个信保护立法 | 州层面三部法案系列研究之二：定向广告的定义
美国个信保护立法 | 州层面三部法案系列研究之三：出售个人数据和画像分析的定义
“美国数据隐私和保护法”（全文翻译）
美国FTC准备制定规则，打击商业监视和不严格的数据安全做法
2024年美国隐私权法案（全文翻译）

关于印度的数据保护和数据治理政策和技术文件的文章有：

印度撤回《个人数据保护法（草案）》
印度“国家数据治理框架政策”（中译文）
欧盟-印度贸易和技术委员会：正式宣布成立
作为经济政策的数据治理：中国、欧盟和印度的发展（附报告全文）
印度封禁中国APP事件研究报告 V.2.
印度《个人数据保护法》（2019年草案）全文翻译（DPO社群出品）
透析印度《个人数据保护法2019年草案》
印度《2018个人数据保护法（草案）》全文翻译（中英对照版）（DPO沙龙出品）
印度《个人数据保护法（草案）》的数据本地化规定
印度最高法院判决确认“隐私权是一项基本人权”
印度电子和信息技术部发布《数据匿名化指南（草案）》

关于数据的安全、个人信息保护、不正当竞争等方面的重大案例：

因隐私政策不合规，西班牙对Facebook开出巨额罚单
英法两国对 AdTech和广告类SDK的监管案例分析
Facebook事件多层次影响及中美欧三地监管展望
FTC vs Facebook：50亿美元和解令的来龙去脉
FTC与Facebook“2019和解令”全文翻译
案件摘要：德国反垄断监管机构对Facebook数据收集融合行为裁决
德国联邦反垄断局审查Facebook数据收集融合行为的背景情况
德国联邦反垄断局对Facebook数据收集和融合行为提出严格限制
GDPR与相关数据保护法律处罚案例调研
他山之石：美国20年间33个儿童信息保护违法案例分析
重大案件 | 分析WhatsApp的2.25亿欧元罚款决定：合法利益事项
“脸书文件” | 爆料人的美国会听证会开场白、欧盟“数字服务法”推动人的表态
重大案件 | WhatsApp被罚2.25亿欧元一案核心事实与争点述评
重大案件 | CNIL对脸书、谷歌的Cookies实践的处罚：官方公告译文
欧盟法院允许消费者保护协会自主发起GDPR诉讼
个人信息处理者可以合法留存信息用于测试和纠偏吗？｜欧盟法院最新判决Digi解析
脸书可能被罚二十亿欧元一案前瞻分析
欧盟新近执法中所见的跨境传输和匿（假）名化
欧盟新近执法中所见的隐私设计

关于保护网络和信息系统安全的相关文章包括：

以风险治理的思想统筹设计关键信息基础设施保护工作
中德两国在识别关键信息基础设施方面的一点比较
美国疫情防控中的关键基础设施的识别和认定（DPO社群出品）
美国《关于改善国家网络安全的行政命令》分析之一
美国《关于改善国家网络安全的行政命令》之五大“看点”
网络和信息系统安全 | 网络安全信息共享：为什么和怎么做
网络和信息系统安全 | 主体责任与综合共治关键信息基础设施保护的新格局
网络和信息系统安全 | 美国通过”网络事件报告法”
在网络安全方面，拜登政府正变得更加积极主动（外媒编译）
美白宫：《关于关键基础设施安全和复原力的国家安全备忘录》中文翻译

围绕着TIKTOK和WECHAT的总统令，本公号发表了以下文章：

突发 | 特朗普签署关于TIKTOK和WECHAT的行政令
理解特朗普禁令中的Transactions
白宫决策内幕 | TIKTOK的命运是由一场”击倒、拖出”的椭圆形办公室争斗所形塑
TikTok和甲骨文合作中的“可信技术提供商” | 微软和德国电信合作的模式
TikTok和甲骨文合作中的“可信技术提供商” | 苹果和云上贵州合作模式
外媒编译 | TikTok 零点时间：最后一刻的交易
TikTok和甲骨文合作中的“可信技术提供商” | 来自EPIC的质疑和两家公司的回复

关于我国数据跨境流动监管体制变革的系列文章：

认识《规范和促进数据跨境流动规定（征求意见稿）》——对必要性判断的设计
《规范和促进数据跨境流动规定（征求意见稿）》英文全文翻译
企业迎来数据跨境合规的窗口期——《规范和促进数据跨境流动规定（征求意见稿）》解读
洪延青：准确认识《规范和促进数据跨境流动规定（征求意见稿）》的重大转变
个人信息保护认证走向前台，“权责一致”压实地方安全责任——再评《规范和促进数据跨境流动规定（征求意见稿）》
从数据相关条款看《全面对接国际高标准经贸规则推进中国（上海）自由贸易试验区高水平制度型开放总体方案》
国家网信办《促进和规范数据跨境流动规定》《安全评估申报指南（第二版）》等英文翻译
《促进和规范数据跨境流动规定》要点解读 | 持续优化我国数据出境制度推进我国高水平对外开放
中国数据出境安全管理制度的“再平衡”——基于国家间数据竞争战略的视角
基于场景化的白名单路径，提升法律确定性节约合规资源——评临港《数据跨境场景化一般数据清单》
持续优化数据出境制度推进我国高水平对外开放——《中国网信》2024年第2期
跨境数据传输政策的三大创新为北京自由贸易试验区注入发展新动能
津沪闽京自贸区数据跨境流动清单管理制度研究

针对审计在数据安全、个人信息保护、AI安全的作用与落地实操，本公众号发布过的文章：

中国个人信息保护立法 | 合规审计：英国ICO的指南（全文翻译）
欧盟《数字市场法》第15条审计画像技术的模板（公开征求意见）
审计算法：现有格局、监管机构的作用和未来展望（全文翻译）
认真对待合规审计为个人信息保护护航
《数字服务法》对超大平台和搜索引擎的审计规则

关于中国的网络安全审查制度，本公号发表过的文章：

网络安全审查制度利刃出鞘
对《网络安全审查办法（征求意见稿）》的几点观察
网络安全审查制度吹响了向网络安全强国迈进的号角
我国网络安全审查制度走向前台
网络安全审查的中欧比较：以5G为例
网络安全审查 | 中国《网络安全审查办法》的逻辑和要旨：以5G安全为例
与时俱进筑牢国家安全的审查防线：对《网络安全审查办法》的认识和理解
关于美光网络安全审查的一些理解和认识
再谈美光网络安全审查：审查不通过的后果

关于个人信息安全影响评估的文章如下：

中国个人信息保护立法 | 善用个人信息保护影响评估灵活实现创新和个人保护的平衡
《个人信息安全影响评估指南》（GB/T 39335-2020）正式发布
第二期数据保护官沙龙纪实：个人信息安全影响评估指南
国家标准《个人信息安全影响评估指南》制定进展汇报
国家标准《个人信息安全影响评估》公开征求意见
个人信息安全影响评估有助于防范“年度账单”事件
英国ICO的Privacy Harm分类：国标39335的个人权益影响分类
Cyber Harm的层次分解图
PIA仅是一个合规评审吗？——工程思维与法律思维的碰撞
从合规技术的视角看：您的PIA真的有效吗？

围绕供应链安全，本公众号发表文章：

供应链安全 | 白宫发布关于降低依赖外国对手的重要矿产的行政令
供应链安全 | 美国从科技供应链中剔除中国行动的内幕（外媒编译）
供应链安全 | 英国政府推进《电信（安全）法案》以确保供应链安全
《关于推进生物技术和生物制造创新以实现可持续、安全和可靠的美国生物经济的行政命令》（全文翻译）
欧盟金融业供应链安全立法对我国的启示
欧盟《网络安全法2》提案与对中国ICT供应商影响的分析

关于AI与标准化工作，本公号发表的文章：

关于生成式AI安全标准化需求的两点想法
欧盟AI法案中的标准化需求和制定流程简述
23家国际安全机构联合发布《安全的AI系统开发指南》（全文翻译）
《以伦理为基础的设计：人工智能及自主系统以人类福祉为先的愿景（第一版）》
《基于个人信息的自动化决策安全要求》标准制定项目的立项汇报
美国NIST《可解释的人工智能的四个原则》（全文翻译）
美国NIST《人工智能风险管理框架》初稿-中译文
欧盟的人工智能法案正朝着不存在的人工智能标准方向发展（外专观点）
NIST《人工智能风险管理框架》全文翻译
解析《基于个人信息的自动化决策安全要求》逻辑——特征工程简介
《基于个人信息的自动化决策安全要求》国标制定工作会议（23年4月）
23家国际安全机构联合发布《安全的AI系统开发指南》（全文翻译）
美国NIST发布《对抗性机器学习：攻击与缓解的分类和术语》
新加坡-生成式AI的治理框架模型
AI治理基本问题与监管及标准化基本思路之初探
OECD《为制定人工智能事件定义而进行的评估》（全文翻译）
英国政府近期就AI网络安全“行为守则”公开征求意见（全文翻译）

关于新加坡数字化（包括个人信息、网络安全、人工智能等）方面的改革，本公号发表的文章：

新加坡-生成式AI的治理框架模型
新加坡PDPA下基于特定主题的建议指南 :“匿名化”专章编译
新加坡《防止网络虚假信息和网络操纵法案》中文翻译（DPO沙龙出品）
新加坡《个人数据保护法》全文翻译

关于健康医疗数据方面的文章有：

健康医疗大数据系列文章之一：英国健康医疗大数据平台care.data之殇
健康医疗大数据系列文章之二：安全是健康医疗大数据应用的核心基础
健康医疗大数据系列文章之三：棘手的健康医疗大数据共享、开放、利用
英美健康医疗大数据安全现状和合规研究
健康医疗数据 | NHS计划与第三方共享病人记录
健康医疗数据 | NHS数据共享计划的“隐私政策”
健康医疗数据 | NHS数据共享计划所引发的公众担忧
健康医疗数据 | EU健康数据空间立法倡议的初始影响评估
欧盟健康数据空间的建设进展
欧盟《关于欧洲健康数据空间条例》草案中译文
欧洲健康数据空间建设历程分析与启示

关于欧盟技术主权相关举措的翻译和分析：

技术主权视野下的欧盟数字化转型战略探析（DPO社群出品）
欧盟委员会主席首提“技术主权”概念
推进欧洲可持续和数字化转型：《欧洲新工业战略》解读（DPO社群成员观点）
欧盟“技术主权”进展 | 德国和法国推出欧盟自主可控的Gaia-X云平台计划
欧盟“技术主权”进展 | 欧盟如何在科技领域能主导下一个十年
欧盟“技术主权”进展 | 关于数字平台监管的建议
欧盟“技术主权”进展 | 欧洲共同数据空间治理立法框架
欧盟《数字市场法》选译之一：解释性备忘录
欧盟《数字市场法》选译之二：序言和条文
欧盟《数字服务法》选译之一：解释性备忘录
欧盟《数字服务法》选译之二：序言
欧盟《数字服务法》选译之三：（实体规则方面的）条文
欧盟《数字服务法》《数字市场法》简评
欧洲法院：欧盟成员国的数据保护机构都可对Facebook提出隐私方面的诉讼
欧盟技术主权 | 《电子隐私条例》（e-Privacy Regulation）全文翻译
欧盟技术主权 | “欧盟在全球数据争夺战中的位置”：欧盟副主席采访实录
欧盟技术主权 | “技术的地缘政治”：欧盟内部市场委员的演讲
欧盟技术主权 | 欧盟标准化战略发布
欧盟技术主权 | 欧盟通过具有里程碑意义的数字法案瞄准大型科技公司的权力（外媒编译）
泄露出的《数字市场法》最终版本：最后时刻加入的重大条款（外媒编译）
欧洲近五年数字立法进程追踪及2023年立法议程
欧盟关于数字经济的立法和政策举措【乌镇世界互联网大会发言】
欧盟《数字市场法》第15条审计画像技术的模板（公开征求意见）
欧盟《数字服务法》生效版本-中文翻译（上）
欧盟《数字服务法》生效版本-中文翻译（下）
欧盟《关于政治广告的透明度和针对性的条例》（全文翻译）
欧盟《数字市场法》生效版本-中文翻译、
欧盟《关于金融部门数字业务复原力条例》全文翻译
欧盟《企业可持续发展尽职调查指令》全文翻译
欧盟《网络复原力法》全文翻译

美国利用法律和政策工具单边化地维护或强化美国的安全和经济利益，本公众号曾发表文章：

美国出口管制制度系列文章之一：对“外国生产的产品”的相关规则
美国出口管制制度系列文章之二：适用EAR的步骤
美国出口管制制度系列文章之三：苏联油气管道的“华为”事件
美国出口管制制度 | 允许华为和美国公司共同制定5G标准
美国出口管制 | BIS发布针对“基础性技术”出口管制的“拟议制定规则预先通知”
《华盛顿邮报》披露《美国对中国的战略路径》背后的决策博弈
美国出口管制 | ARM+美国公司收购=更强的出口管制？
日本、荷兰拟同意与美国就芯片相关出口管制规则采取一致行动（外媒编译）
美高管演讲透露美国出口管制执法方向性发展【讲稿全文翻译】
控制的幻觉：遏制中国技术野心的单边尝试将会失败（外媒编译）
“一个巨大的变化”：拜登颠覆了几十年来的中国贸易政策（外媒编译）
出口管制的回归：一个需要盟国合作的风险策略（外专观点）
美商务部AI模型出口管制新规（全文翻译）
2022-2024年间-美国对华芯片出口管制规则的梳理分析
2025年美国BIS《AI扩散框架》解析：芯片篇
2025年美国BIS《AI扩散框架》解析：受控AI模型篇
2025年美国BIS《AI扩散框架》解析：VEU认证要求规定
特朗普系列总统行动：贸易优先和投资优先
特朗普系列总统行动：保护美国公司和创新者免受海外勒索以及不公平的罚款和处罚

关于AI技术的系列读书笔记：

DeepSeek-R1展示了小模型也能成为推理专家
DeepSeek的R1与R1-Zero：技术差异与AI风险管控
DeepSeekR1与R1-Zero的训练过程及与普通语言模型的区别
模型上下文协议（MCP, Model Context Protocol）的定位和基本机理

本公号发表过的关于数据执法跨境调取的相关文章：

微软起诉美国司法部：封口令违法！
网络主权的胜利？再评微软与FBI关于域外数据索取的争议
微软与FBI关于域外数据索取的争议暂告一段落
美国Cloud Act法案到底说了什么
Cloud Act可能本周就得以通过！
修改版的Cloud Act终成为法律
欧盟推出自己的“Cloud Act”
美国快速通过Cloud法案清晰明确数据主权战略
德国最高数据保护官员就美国“云法案”提出警告
美国司法部“云法案”白皮书全文翻译（DPO社群出品）
TikTok和甲骨文合作中的“可信技术提供商” | 微软和德国电信合作的模式
TikTok和甲骨文合作中的“可信技术提供商” | 苹果和云上贵州合作模式
欧洲将立法允许执法跨境直接调取数据
数据跨境流动 | “法律战”漩涡中的执法跨境调取数据：以美欧中为例
赴美上市与网络、数据安全 | 美国SEC针对会计师事务所从域外调取信息的权力和实践
跨境数据调取 | 针对中资银行的数据调取行为概览
跨境数据调取 | 中美欧的模式冲突（耶鲁大学翻译版）
GPA关于政府为国家安全和公共安全目的获取私营部门持有的个人数据的原则（中译文）
主审Meta反垄断的法官支持针对TikTok、微信、Telegram的数据要求（外媒编译）
对《联合国网络犯罪公约最新草案》第三章的想法
EDPB关于GDPR第48条的第02/2024号指南（全文翻译）

地缘政治与跨国科技公司运营之间的互动影响：

地缘政治与跨国科技公司 | 欧盟对今日俄罗斯（RT）和Sputnik的封禁
地缘政治与跨国科技公司 | TikTok与甲骨文的交易将树立两个危险的先例
地缘政治与跨国科技公司 | 乌克兰战争考验科技巨头的力量 (外媒编译)
美国-欧盟贸易和技术委员会启动会联合声明：泄露版本（全文翻译）
地缘政治与跨国科技公司 | 美欧等和西方盟友将提出“互联网民主原则”的宣言（外媒编译）
地缘政治与跨国科技公司 | 以“道德”名义贴标签迫使企业站队，全球化企业还能保持中立吗
梅德韦杰夫被任命为确保俄罗斯“技术主权”的委员会的主任（外媒编译）
欧盟-印度贸易和技术委员会：正式宣布成立
美欧贸易技术委员会第二次声明（选译）：人工智能和ICT安全
美欧贸易技术委员会第二次声明（选译）：数据治理和技术平台、危机中的信息完整性
美欧贸易技术委员会第二次声明（选译）：技术的滥用威胁安全与人权
德克萨斯项目：TikTok计划在美国继续运营的细节（外专观点）
美国投资者对中国人工智能领域的投资（外专报告）
ikTok应对美国国家安全关注的内幕（外媒编译）
华为和中兴到Wechat和TikTok：域外对我国相关法律的误解和抹黑
欧盟委员会禁止其工作人员在官方设备上安装TikTok【外媒编译】
美欧政界密集推动TT禁令，再次抹黑我国相关法律
美两党参议员联合推出“Restrict法案”，直指中国ICT技术
TikTok禁令可能仅仅是刚开始（外媒编译）
英国TCN下的苹果iCloud加密之争与“英国-欧盟”数据流动挑战
主权云研究报告：定义、技术架构、国家战略与AI能力提升路径
主权云报告：定义、技术架构、国家战略与AI能力提升路径

关于AI“情感交互”和“拟人化互动”，本公号发布过以下文章：

人机“情感交互”的规范化：指标、机制与多方协同治理
精准识别和治理“拟人化互动服务”：一个初步方案
情感交互启动事件（SIE）判定指标体系设计：精准圈定“拟人化互动”
《国际AI安全报告2026》对人工智能情感陪伴的风险分析
Anthropic的角色选择模型与我国AI拟人化互动治理路径启示
从“人格”到“功能性情绪”：Anthropic 两篇新研究对 AI 情感交互的机理揭示
从“人格”到“功能性情绪”：Anthropic 两篇新研究对 AI 拟人化交互监管的启示
生成式人工智能情感交互的技术原理、风险与治理路径研究综述

关于AI风险治理和数据保护的交叉，本公号发表过的文章：

基于AI生命周期的个人信息保护风险研究综述
OpenAI数据处理协议-全文翻译
GPT与训练数据：个人信息保护和数据训练收费（外媒编译）
美英联合发布《AI数据安全：用于训练和操作AI系统的数据安全最佳实践》
《英国ICO人工智能与数据保护指引》选译 | 如何评估AI的安全性和数据最小化？
英国ICO人工智能指导 | 数据分析工具包（全文翻译）
《英国ICO人工智能与数据保护指引》选译 | 如何保护人工智能系统中的个人权利？
AI监管 | 用户数据用于AI模型训练场景的合规要点初探
英国ICO针对生成式AI的公开证据征询（第1-3次）
法国CNIL对欧盟AI法的首次问答（全文翻译）
EDPB“关于在AI场景下处理个人数据的第28/2024号意见”（全文翻译）
《关于建立可信赖数据治理框架以促进创新且保护隐私的人工智能发展的联合声明》（全文翻译）
大模型时代下的数据治理：从“合规挡箭牌”到可信AI的前置安全与持续资产管理

关于业务场景中数据跨境流动的文章如下：

构建数据跨境流动安全评估框架：实现发展与安全的平衡
构建数据跨境流动安全评估框架：实现发展与安全的平衡（二）
构建数据跨境流动安全评估框架：实现发展与安全的平衡（三）
构建数据跨境流动安全评估框架：实现发展与安全的平衡（四）
TPP对跨境金融数据“另眼相看”？
马来西亚拟将我国认定为个人数据跨境流动“白名单”地区
美国ITIF关于数据跨境流动的研究报告简介
Chatham House举办Cyber 2017大会，关注中国数据跨境流动
俄罗斯个人信息保护机构对隐私政策和数据跨境流动的新举措
看清APEC“跨境隐私保护规则”体系背后的政治和经济
敬请关注“闭门会-数据跨境流通”
“闭门会：数据跨境流动政策分析” 总结
欧盟个人数据跨境流动机制进展更新（截止201810）
俄罗斯数据本地化和跨境流动条款解析
亚洲十四个国家和地区数据跨境制度报告中译本（DPO社群出品）
《个人信息和重要数据出境安全评估办法》实现了安全与发展的平衡
数据出境安全评估：保护我国基础性战略资源的重要一环
个人信息和重要数据出境安全评估之“境内运营”
《数据出境安全评估：保护我国基础性战略资源的重要一环》英文版
个人信息和重要数据出境安全评估之“向境外提供”
数据出境安全评估基本框架的构建
银行业金融数据出境的监管框架与脉络（DPO社群成员观点）
《网络安全法》中数据出境安全评估真的那么“另类”吗
解析《个人信息出境安全评估办法（征求意见稿）》实体保护规则背后的主要思路
《个人信息出境安全评估办法（征求意见稿）》解读：从中外比较的角度
数据跨境流动 | 澳大利亚政府提出新的数据本地化要求
数据跨境流动 | 美欧“隐私盾协议”被判无效背后的逻辑
数据跨境流动 | 欧盟EDPB对欧盟隐私盾协议被判无效的相关问答（全文翻译）
“清洁网络计划”下的APEC跨境隐私保护（CBPR）体系
数据跨境流动 | 爱尔兰DPA即将禁止FACEBOOK的数据跨境传输
数据跨境流动 | 最新判决将显著影响英国与欧洲大陆之间的数据自由流动
数据跨境流动 | 爱尔兰高等法院暂时允许Facebook继续个人数据跨大西洋传输
数据跨境流动 | 中国公司基于SCCs开展数据跨境流动的基本策略
数据跨境流动 | 美国三位高官就Schrems II判决公开向欧盟喊话
数据跨境流动 | 欧盟EDPS官员敦促美国强化个人救济以达到“实质等同”
数据跨境流动 | 美国政府白皮书正式回应欧盟Schrems II判决
数据跨境流动 | EDPB关于标准合同条款之外的“补充措施”的指南终于问世
数据跨境流动 | EDPB提出“评估目的国法律环境”的指南（全文翻译）
数据跨境流动 | 微软率先提出对欧盟数据的专属“保护措施”
数据跨境流动 | 欧盟新版标准合同条款全文翻译
数据跨境流动 | EDPB和EDPS通过了关于新的SCCs的联合意见
数据跨境流动 | 东盟跨境数据流动示范合同条款（全文翻译）
数据跨境流动 | 东盟数据管理框架（全文翻译）
数据跨境流动 | 推进“一带一路”数据跨境流动的中国方案（专论）
数据跨境流动 | 欧盟新版标准合同条款（最终版）全文翻译
数据跨境流动 | 欧盟关于欧盟境内的控制者和处理者间标准合同条款（全文翻译）
数据跨境流动 | EDPB关于标准合同条款之外的“补充措施”指南2.0版（全文翻译）
数据跨境流动 | 两张图解读EDBP“数据跨境转移补充措施的最终建议”
数据跨境流动 | 推进“一带一路”数据跨境流动的中国方案（英文本）
数据出境安全保障的中国路径
欧盟关于域外适用和数据跨境流动条款适用问题的指南（全文翻译）
土耳其和欧盟关于医疗器械数据跨境传输的行政协定
数据跨境流动 | 欧盟数国强化对谷歌分析Cookie跨境数据传输行为的审查
数据跨境流动 | EDPB《关于行为守则作为数据跨境传输工具的04/2021号指南》简评（附征求意见前后对比中译本全文）
数据跨境流动 | 针对控制者的BCRs工作要点（中译文）
数据跨境流动 | 针对处理者的BCRs工作要点（中译文）
数据跨境流动 | 美欧就新的跨大西洋数据隐私框架达成原则性协议
数据跨境流动 | 美国发布“全球跨境隐私规则”宣言（全文翻译）
华盛顿向全球数据隐私发起攻势（外媒编译）
数据跨境流动的规则碎片化及中国应对
无边界数据的时代正在结束（外媒编译）
美国《保护美国人数据免受外国监视法案》（中译本）
英国“数据：新方向”咨询结果|促进贸易和减少数据跨境传输壁垒（第三章）
俄罗斯修改个人数据跨境传输程序
白宫《关于加强美国信号情报活动保障措施的行政命令》全文翻译
《关于欧盟-美国数据隐私框架的充分性决定草案》发布
欧

盟-美国数据隐私框架”充分性决定草案（全文中译本）
第108号公约-个人数据跨境转移示范合同条款（中译本）
EDPB《关于GDPR第3条的适用与第五章的国际转移规定之间的相互作用的05/2021准则》2.0版本-中文翻译
爱尔兰DPC对Meta使用SCCs跨境传输数据的巨额处罚决定：分析和展望
欧盟委员会通过“欧盟-美国数据隐私框架”的充分性决定
欧盟委员会即将就新的个人数据传输标准合同条款进行公开咨询
法国CNIL《传输影响评估实践指南》全文翻译
爱尔兰DPC对TT的5.3亿罚单与NOYB投诉分析和应对建议
DPC对TikTok跨境数据传输处罚决定的复盘报告
跨境数据治理转向与中国应对（学术专论）

关于欧洲的人工智能监管方面的立法、政策和实践方面的文章：

AI监管 | EDPB和EDPS对欧盟AI条例的联合意见书（全文翻译）
AI监管 | 对欧盟AI统一规则条例的详细分析
AI监管 | 欧盟《AI统一规则条例（提案）》(全文翻译)
AI监管 | 意大利因骑手算法歧视问题对两个食物配送公司处于高额罚款
欧盟《AI统一规则条例》立法进展（截止20220430）
英国《有效的人工智能保障生态系统路线图》（中译文）
GDPR 项下的自动化决策：法院和数据保护机构的实际案例【全文翻译】
欧盟的人工智能法案正朝着不存在的人工智能标准方向发展（外专观点）
审计算法：现有格局、监管机构的作用和未来展望（全文翻译）
欧洲新近执法中对算法的描述（DPO社群成员观点）
基于立法过程解析欧盟《人工智能法案》
欧盟人工智能立法过程中的折衷与争论：选译
欧盟立法者支持生成性人工智能的透明度和安全规则【外媒编译】
欧洲议会关于欧盟《AI法案》的折衷案文（中文全文翻译）
挪威DPA关于在Ruter参与AI监管沙盒的最终报告
欧盟《人工智能法案》立法过程中成员国间的意见分歧（选译）
欧洲议会和欧盟委员会关于缺陷产品责任的指令的建议（选译）
欧盟《AI条例》的立法进展和现有三个版本重点内容比较（截止2023年7月）
欧盟《人工智能法案》谈判：回顾与前瞻
英国间谍机构希望放宽对AI数据使用的“繁重”法律（外媒编译）
欧盟《人工智能法》最终版全文翻译（一）
欧盟《人工智能法》最终版全文翻译（二）
欧盟《人工智能法》最终版全文翻译（三）
欧盟《人工智能法》最终版全文翻译（四）
欧盟-美国人工智能术语和分类法第二版（中文翻译）
欧洲委员会《人工智能与人权、民主与法治框架公约》-中文译文
欧盟《人工智能法案》风险分类机制研究

关于我国对人工智能技术和应用的监管发展，本公号发布过以下文章：

我国信息服务算法推荐管理 | 与个人信息保护的耦合和差异
我国信息服务算法推荐管理 | 条文背后的技术逻辑“想象”
我国信息服务算法推荐管理 | 分类分级管理
我国信息服务算法推荐管理 | 合规的基础性工作：技术说明
中国个人信息保护中的自动化决策监管初探：基于与GDPR的比较
解析《基于个人信息的自动化决策安全要求》逻辑——特征工程简介
我国生成式AI新规的认识和理解之一：和深度合成规则的主要异同
我国生成式AI新规的认识和理解之二：监管必要性的分析
我国生成式AI新规的认识和理解之三：生成式AI的技术特性
我国生成式AI新规的认识和理解之四：生成式AI的产业链和责任安排
我国生成式AI新规的认识和理解之五：中欧监管逻辑比较
我国生成式AI新规的认识和理解之六：打开AI黑盒的主要监管工具
我国生成式AI新规的认识和理解之七：美国FTC的态度和观点（选译）
我国生成式AI新规的认识和理解之八：美国白宫发布AI负责任创新举措
我国生成式AI新规的认识和理解之九：OpenAI对个人查询权的响应
我国生成式AI新规的认识和理解之十：域外产品或服务的相关条款和文件之要点解析
我国生成式AI新规的认识和理解之十一：与个人信息保护的关系初探
我国生成式AI新规的认识和理解之十二：超级人工智能的治理
我国生成式AI新规的认识和理解之十三：立法的中美欧比较
简评七部门联合发布的《生成式人工智能服务管理暂行办法》
从中欧美比较的角度理解我国《人工智能安全治理框架》的特点
“清朗·网络平台算法典型问题治理”专项行动中的推荐和决策算法的工作原理
“清朗·网络平台算法典型问题治理”专项行动中的大数据“杀熟”
“清朗·网络平台算法典型问题治理”专项行动中的动态定价算法
“清朗·网络平台算法典型问题治理”专项行动中的推荐算法的全流程解析
“清朗·网络平台算法典型问题治理”专项行动中的排名算法
GB/T 45392《基于个人信息的自动化决策安全要求》发布
从风险清单到治理体系：人工智能安全治理框架的演进逻辑分析

关于人工智能安全和监管，本公号发布过以下文章：

人工智能 vs. 个人信息保护之“个人同意”
AI监管 | 用户数据用于AI模型训练场景的合规要点初探
AI监管 | 全球人工智能的协调实际上是可以实现的吗？（外媒编译）
机器学习安全的基本概念（读书笔记之一）
机器学习的稳健性和对抗性例子（读书笔记之二）
机器学习中的可解释性（读书笔记三）
推荐系统中的公平与影响因素
搜索引擎引导使用算法的合规要点分析
机器学习中的规范问题（读书笔记之四）
算法透明度推进中需注重分类透明满足不同对象预期及降低透明风险
推荐算法中引导正能量和破解信息茧房的路径探讨
OECD推进人工智能的可问责原则（摘译）
推荐系统工作原理简介（学习笔记）
ChatGPT是网络上的一个模糊的JPEG文件（外专观点）
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澳洲关于隐私以及开发和训练生成式人工智能模型的指南（全文翻译）
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五大AI厂商“前沿安全”框架综述
2025年全球非生成式算法监管年度综述
生成式引擎优化（GEO）的“负外部效应”与法律规制

本公号曾发表的人脸识别系列文章：

欧盟基本权利局“人脸识别技术”报告中文翻译（DPO社群出品）
法国数据保护局（CNIL）关于人脸识别报告的中译文（DPO社群出品）
零售门店使用人脸识别技术的主要法律问题（DPO社群成员观点）
人脸识别技术的规制框架（PPT+讲稿）
人脸识别技术运用的六大场景及法律规制框架的适配（DPO社群成员观点）
人脸识别技术的法律规制研究初探（DPO社群成员观点）
美国联邦隐私保护立法草案研究（四）：“生物识别信息”
美国华盛顿州人脸识别服务法案中文翻译（DPO社群出品）
PAI | 《理解人脸识别系统》全文翻译（DPO社群出品）
解读世界首例警方使用人脸识别技术合法性判决二审判决（DPO社群成员观点）
人脸识别技术研究综述（一）：应用场景
人脸识别技术研究综述（二）：技术缺陷和潜在的偏见
美国人脸识别技术的法律规范研究综述 | 拼凑式（Patchwork）的范式
美国《2020年国家生物识别信息隐私法案》中译文
人脸识别技术是潘多拉盒子还是阿拉丁神灯？
人脸识别 | “第108号公约+”咨询委员会发布《关于人脸识别的指南》（全文翻译）
人脸识别 | EDPB“关于通过视频设备处理个人数据的指南”（全文翻译）
人脸识别 | EDPS关于面部情绪识别的观点
人脸识别 | 保护人脸信息规范行业健康发展的有效司法路径
人脸识别 | 对我国“人脸识别技术民事案件司法解释”中“单独同意”的理解
人脸识别 | 国际计算机协会（ACM）对人脸识别技术的态度
人脸识别 | ICO关于实时人脸识别技术在公共场所的应用的意见（全文翻译）
解构《人脸识别技术应用安全管理规定（试行）》（征求意见稿）的监管逻辑
人脸识别技术应用的分层治理理论与制度进路（学术专论）
公共场所视频监控与人脸识别的治理路径：国际经验与中国方案
人脸识别的双轨治理与通向智能技术的治理适配框架（学术专论）

针对美国的人工智能监管政策发展，本公众号发表过如下文章：

AI监管 | 美国各州和地方开始以零敲碎打的方式推进AI监管（外媒编译）
美国对欧盟即将出台的人工智能规则的非官方立场
美国NIST发布《对抗性机器学习：攻击与缓解的分类和术语》
美欧贸易和技术委员会关于可信赖AI和风险管理的评价和测量工具联合路线图（全文翻译）
美国《人工智能权利法案蓝图》全文翻译
美国数个监管机关“关于对自动化系统中的歧视和偏见进行执法行动的联合声明”（全文翻译）
美召开听证会讨论《人工智能两党立法框架》：从柔性治理迈向硬监管思路日益明朗
美国“关于安全、可靠、可信地开发和使用人工智能的行政命令”（中文翻译）
美国白宫《确保安全、可靠和可信赖的人工智能自愿框架》：简析
调和美国对人工智能的路径【外专观点翻译】
NIST《人工智能风险管理框架》全文翻译
美国国家人工智能咨询委员会（NAIAC）：监管人工智能的理由、机制和挑战
美商务部要求美云服务就特定AI模型训练建立KYOC和强制报告义务的拟议规则（全文翻译）
美国商务部NTIA就两用基础模型的开闭源模型征求公众意见
美白宫OMB发布《推进机构使用人工智能的治理、创新和风险管理》备忘录
美国州层面第一部监管私营部门使用AI的综合性立法（全文翻译）
欧盟-美国人工智能术语和分类法第二版（中文翻译）
美国土安全部：《降低人工智能风险：关键基础设施所有者和运营者安全和安保指南》全文翻译
美国议会两党联盟推出针对AI的《加强海外关键出口国家框架法案》-中文翻译
美发布“关于开发高级人工智能（AI）模型和计算集群报告要求”的拟议规则通知
美国总统关于利用人工智能实现国家安全目标的备忘录（全文翻译）
美国白宫《推进国家安全领域人工智能治理和风险管理的框架》（全文翻译）
加州人工智能前沿模型联合政策工作组发布报告草案
加州人工智能前沿模型联合政策工作组发布报告（全文翻译）
美AI行动计划中的“人工智能技术栈”战略及我应对建议
“缺位”与“碎片化”：对《美国人工智能行动计划》的反向透视
前沿人工智能治理的加州模式与中国镜鉴——基于美国加州SB 53法的分析

关于我国《个人信息保护法》的立法、标准化和执法等内容，本公号发表的相关文章包括：

中国个人信息保护立法 | 《个人信息保护法(草案)》与GDPR的比较
中国个人信息保护立法 | 合同所必需：魔鬼在细节之中
对《常见类型移动互联网应用程序必要个人信息范围规定》的两点理解
对《常见类型移动互联网应用程序必要个人信息范围规定》的再理解
理解《数据安全法》《个人信息保护法》二审稿的实质性修改内容（一）
个保法解读之数据可携带权（DPO社群成员观点）
《个人信息保护法》与《个人信息安全规范》对照比较表
过度收集个人信息如何破解
中国个人信息保护立法 | 解析GDPR中的风险路径
中国个人信息保护立法 | 善用个人信息保护影响评估灵活实现创新和个人保护的平衡
中国个人信息保护立法 | 《个人信息保护法》与GDPR 条文对比
中国个人信息保护立法 | 合规审计：英国ICO的指南（全文翻译）
个人信息保护 | 欧盟第29条工作组《关于网络行为广告的2/2010号意见》（全文翻译）
关于个人信息处理者用户规模的量级
新书推荐｜《〈中华人民共和国个人信息保护法〉释义》
个人信息保护 | 中欧关于敏感个人信息类型的简单对比
个人信息保护 | 作为共同治理的个人信息保护认证
认真对待合规审计为个人信息保护护航
深圳市企业数据合规指引
数字司法中的个人信息保护
《个人信息安全规范》修订思考之一：AI助手的授权机制设计
《个人信息安全规范》修订思考之二：个人信息保护目标的“惑”与“解”
《个人信息安全规范》修订思考之三：涉AI的个人信息保护政策撰写要点
《个人信息安全规范》修订思考之四：从认证效用与审核实践看
敏感个人信息的界定和范围出现实质性变化了吗？（《个人信息安全规范》修订思考之五）
夯实能力、强化责任、构建托底机制——《大型网络平台个人信息保护规定》的监管逻辑与国际比较
数据角度的“大型网络平台”界定初探
《个人信息保护法》背景下侵犯公民个人信息行为的罪与非罪认定标准分析

关于人工智能能力扩散议题，本公号发表过以下报告：

超智能时代的国家安全战略：外国智库报告综述
全球AI扩散新格局：底座不均衡、入口重塑与中国战略选择
从Mythos到GPT-5.4-Cyber：超强AI网络能力的访问秩序正在形成
从“蒸馏”到污名化：白宫 NSTM-4 备忘录的概念陷阱与政策误区
Manus案的监管范式选择：为什么是外商投资安全审查？
机器速度下的攻防失衡：AI 时代网络安全治理逻辑的根本性重构
2026特朗普访华：16+1家美企CEO谁在冲刺，谁在防守
能力前沿与部署广度：AI 竞争的两条轴
部署广度的地基：DeepSeek 如何把一部分算力瓶颈，改写成内存问题
第三个尺度：能力、部署之后，AI 竞争开始比拼“系统时间”
前沿 AI 模型对网络防御的影响：域外官方指南的比较分析与政策建议

关于域外在数据、电信、外国投资方面所建立的国家安全相关的审查机制，本公号发布过以下文章：

## 美国电信行业涉及外国参与的安全审查（一）：基本制度介绍
## 美国电信行业涉及外国参与的安全审查（二）：国际性的第214节授权
## 美国电信行业涉及外国参与的安全审查（三）：建立外国参与安全审查的行政令
## 美国电信行业涉及外国参与的安全审查（四）：FCC对中国企业的陈述理由令
ICTS安全审查 | 美国针对“信息和通信技术及服务”和“联网应用”安全审查的两个行政令
ICTS安全审查 | 美国智库学者的分析和呼吁
ICTS安全审查 | 美国商务部确保ICTS供应链安全实施规则（全文翻译）
美国考虑对其产业界对外国的投资建立新的审查制度（外媒编译）
《关于确保美国外国投资委员会有力地考虑不断变化的国家安全风险的行政命令》全文翻译
《美国国家安全审查制度：法律背景和比较》全文翻译
美国商务部《确保信息和通信技术与服务供应链安全》的规则（2024版更新全文翻译）
美国《保护美国人数据免受外国监视法案》（中译本）
个人数据在美欧外国投资审查中的角色初探（一）
个人数据在美欧外国投资审查中的角色初探（二）
个人数据与域外国家安全审查初探之三：从美国《确保ICT技术与服务供应链安全》看
个人数据与域外国家安全审查初探（四）：从美国《2019年安全与可信通信网络法案》看
个人数据与域外国家安全审查初探（五）：禁止中国公司对StayNTouch的收购
个人数据与域外国家安全审查初探（六）：《2019国家安全和个人数据保护法案》
个人数据与域外国家安全审查初探（七）：美国众议院荒唐的决议草案
个人数据与域外国家安全审查初探（八）：《2020安全的5G和未来通信》法案
个人数据与域外国家安全审查初探（九）：澳大利亚《协助和访问法》
美国司法部狙击中国内幕（Inside DOJ’s nationwide effort to take on China）
美国司法部“中国计划”的概况介绍
《国际紧急经济权力法》（IEEPA）的起源、演变和应用
个人数据与域外国家安全审查 | 美国安局对地理位置信息的建议（全文翻译）
拜登关注禁止中国获得美国数据的新方法（外媒编译）
白宫：关于防止受关注国家获取美国人大量敏感个人数据和美国政府相关数据的行政命令（全文翻译）
美商务部《确保ICTS供应链的安全：联网汽车》建议制定规则全文翻译
解读：关于防止受关注国家获取美国人大量敏感个人数据和美国政府相关数据的行政命令
资料手册：美司法部发布拟议规则制定预通知【关于防止受关注国家获取美国人大量敏感个人数据和美国政府相关数据的行政命令】
全文翻译：美司法部发布拟议规则制定预通知【关于防止受关注国家获取美国人大量敏感个人数据和美国政府相关数据的行政命令】
《保护美国人数据免受外国敌人攻击法案》【H.R. 7520】与司法部拟议规则的比较
《保护美国人免受外国敌对势力控制应用程序法》《保护美国人数据免受外国敌对势力法》的全文翻译
TikTok要求审查《保护美国人免受外国敌对势力控制应用程序法》合宪性请愿书
美商务部“确保联网车辆信息和通信技术及服务供应链安全”的拟议规则
美国司法部关于“防止受关注国家或涵盖人员访问美国敏感个人数据和政府相关数据的规定”的分析
美司法部《防止受关注国家或涵盖人员访问美国敏感个人数据和政府相关数据的规定》最终文本的全文翻译
DPO社群成员观点：美司法部“防止受关注国家或涵盖人员访问美国敏感个人数据和政府相关数据的规定”
美商务部《保障ICT供应链：联网汽车》规则（全文翻译）
美国 FCC“受管制设备和服务清单”制度综合分析

本公号发表过的关于数据要素治理的文章有：

《非个人数据在欧盟境内自由流动框架条例》全文中文翻译（DPO沙龙出品）
简析欧盟《数字市场法》关于数据方面的规定
数据流通障碍初探——以四个场景为例
对“数据共享合法化”的分析与思考系列之一：以《关于欧洲企业间数据共享的研究》为起点
对“数据共享合法化”的分析与思考系列之二 ——欧盟B2B数据共享的案例研究
对“数据共享合法化”的分析与思考系列之三 ——更好的保护才能更好的共享
用户授权第三方获取自己在平台的数据，可以吗？不可以吗？（DPO沙龙线上讨论第三期）
数据爬取的法律风险综述（DPO社群成员观点）
第29条工作组《数据可携权指南》全文翻译（DPO沙龙出品）
澳《消费者数据权利法案》对数据共享与数据可携权的探索（DPO社群成员观点）
欧盟“技术主权”进展 | 欧洲共同数据空间治理立法框架
数据要素治理 | 欧盟《数据法》初始影响评估（全文翻译）
数据要素治理 | 应该在欧盟引入数据生产者权利吗？（上）
数据要素治理 | 应该在欧盟引入数据生产者权利吗？（下）
数据要素治理 | 数据所有权：问题盘点与总结（上）
数据要素治理 | 数据所有权：问题盘点与总结（下）
数据要素治理 | 没有人拥有数据（上）
数据要素治理 | 没有人拥有数据（下）
数据要素治理 | 当讨论数据所有权时，我们到底在讨论什么？
数据要素治理 | 政策制定者应密切关注数据治理（上）
数据要素治理 | 政策制定者应密切关注数据治理（下）
数据要素治理 | 欧盟《数据法》草案中译本
作为经济政策的数据治理：中国、欧盟和印度的发展（附报告全文）
数据要素治理 | 领英和HiQ案件新进展：“已公开数据的爬取不违法”（外媒编译）
数据要素治理 | 如何解锁制造业数据的价值？
印度“国家数据治理框架政策”（中译文）
EDPB – EDPS对Data Act的联合意见（全文翻译）
数据要素治理 | 企业角度的数据保护问题：欧盟法律现状
中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见
2022年全球数据治理观察年度报告
爱沙尼亚：建立世界上第一个数据大使馆
解锁数据孤岛：《数据法案》启示下三重授权原则的再审视与数据要素价值化的新思路
隐私计算：数据要素法律规则构建的“基础设施”
欧盟《数据法》全文翻译（第一部分）
欧盟《数据法》全文翻译（第二部分）
欧盟《数据治理法》全文翻译
OECD版的数据二十条——《关于加强数据的获取和共享的建议》全文翻译
OECD对数据治理相关工作的简单梳理
欧盟委员会《<数据法>常见问题解答（1.0版本）》中译文
《广东省数据条例（草案征求意见稿）》公开征求意见
世行《全球数据市场监管框架评估》（报告编译）
数据持有权的两条路径：三权完全切割 vs. 持有权母权化
越自主，越难流通？数据使用权外部化的结构张力
上游为何不愿对外经营数据？控制降级、衍生数据与不确定性下的经营决策
数据平行财产权：能定资格，难保控制

关于智能体的文章：

OpenClaw的系统架构及其安全风险（学习笔记）
借鉴OpenClaw架构哲学重塑政府能力与服务模式——以广州南沙为例
《智能体数据处理安全要求》国标制定申请的初步思考
《智能体数据处理安全要求》立项申请汇报
五眼联盟发布《智能体AI服务的审慎采用》指导性文件
以“可控性”为中心的智能体个人信息保护体系——基于行动型处理的运行时合规（学术专论）
从输出风险到行动风险：智能体治理体系的重构（学术专论）
AI智能体的系统架构与安全治理：从输出风险到行动风险

关于数据抓取和公开数据保护，本公号发布过以下文章：

第四期数据保护官沙龙纪实：网络爬虫的法律规制
第四期数据保护官沙龙纪实之二：当爬虫遇上法律会有什么风险
数据要素治理 | 领英和HiQ案件新进展：“已公开数据的爬取不违法”（外媒编译）
数据爬取的法律风险综述（DPO社群成员观点）
关于数据抓取和隐私保护的联合声明（全文翻译）
英国ICO：爬取公开数据用于人工智能训练的合法性意见公开征集
法国CNIL：可公开获取的数据开放与再利用（全文翻译）
数据抓取技术的学习笔记之一：类型和流程概述
数据抓取技术的学习笔记之二：常见的反面数据抓取行为
数据抓取技术的学习笔记之三：数据抓取行为的伦理准则
自动化工具收集网络数据（数据抓取）标准制定需求汇报
《数据安全技术网络数据爬取行为规范》国家标准立项汇报
洪延青：AI时代的数据爬取治理：法律冲突与利益平衡之道
《网络数据自动化工具收集行为规范》标准编制汇报（草案阶段）
国标《自动化工具收集网络数据技术要求》编制汇报
人工智能时代网络爬虫治理的中欧比较

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本文转载自：网安寻路人洪延青洪延青《从数据到场景：EDPB匿名化新指引与封闭计算环境》