原标题：抖音联合清华大学发布《全球数据要素治理研究报告》，用技术促进数据安全和隐私保护
数字经济时代，数据要流转才能发挥其经济作用，但数据流转又在安全和隐私方面存在天然的风险，这一矛盾该如何解决？
7月15日召开的“构建规范互信数据环境的技术实践及法律适用”研讨会上，抖音集团数据与隐私法务团队联合清华大学数据治理研究中心共同发布了《全球数据要素治理研究报告》与《隐私计算法律适用规则报告》，希望通过对隐私保护计算与数据保护法律适配规则的阐释，来助力数字产业可信认证机制的建立与完善，实现技术为数据安全和隐私保护赋能。
隐私保护计算，又称隐私计算、隐私增强计算，是指在提供隐私保护的前提下，实现数据价值挖掘的技术体系。隐私保护计算技术能够实现数据处于加密状态或非透明状态下的计算，以达到各参与方隐私保护的目的，也是推动数据要素市场合规的关键。
随着数据经济的发展，如何统筹数据领域“安全与发展”的关系，成为全世界共同面临的问题。两份报告总结了当前全球各主要国家和经济区在数据治理方面的法律法规要求，并结合隐私保护技术的最新发展，给出了具体的保护方案。清华大学创新发展研究院院长刘涛雄指出，在数据收集和交易两个环节，隐私保护计算技术都能发挥重要作用。即收集时尽可能少的体现个人信息，避免暴露用户隐私；交易时增强技术安全性，避免数据信息的泄露。
目前，比较成熟的隐私保护计算技术，有联邦学习、安全多方计算、机密计算（可信执行环境）、差分隐私和同态计算等多种方案。国家互联网应急中心高级工程师林星辰认为，根据不同的特定场景，可以构建特定的技术方案，来实现隐私保护前提下的数据流转。但他同时强调，目前还没有任何一种技术，可以满足通用场景的要求。
正是针对这一问题，《隐私计算法律适用规则报告》提出要将隐私保护计算与数据安全影响评估有机结合，共同构建完整的“数据保护评估体系”。该报告指出，隐私保护计算对数据要素的流通提供了重要的技术支撑，但当数据要素涉及个人信息的处理时，还需要结合数据保护影响评估的合规工具，形成技术和法律的合力，实现对个人信息的更强保护，构建数据要素流通的个体信任基石。
“面对各种特定的数据处理场景，隐私保护计算技术和相关数据保护法律规则之间应该如何具体适配，才能发挥协同效应、实现数据要素充分利用与数据安全隐私保障的共同发展？报告提供了我们根据过往业务实践进行的成果总结。也希望能有更多人来参与相关的讨论，共同促进技术为隐私保护和数据安全赋能。”抖音集团数据及隐私法务负责人田申说。返回搜狐，查看更多
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