1. 引言
数字时代，公共数据作为关键生产要素被纳入授权运营轨道，被视为撬动政府治理现代化与数字经济高质量发展的“双引擎”；然而这类数据在生成、汇聚与流转过程中天然携带海量个体敏感信息——从身份标识、生物特征到行为轨迹、社会关系，几乎覆盖数字人格的全部维度——一旦在“行政许可 + 运营授权”的复杂链条中被过度采集、超范围使用或因接口漏洞、明文传输、云存储隔离失效而泄露，不仅直接冲击公民人格尊严、诱发算法歧视与社会排斥，还将动摇公众对政府数据治理能力的信任根基，进而掣肘数据要素市场的可持续发展，由此催生的“数据价值释放–隐私风险控制”张力已成为当前国家治理体系无法回避的核心议题。
围绕这一核心议题，国内外学术界与实践领域已形成多维度的探索脉络，相关研究与实践可从国际经验与国内进展两个层面进行系统梳理：
在国际层面，欧美及国际组织积累了二十余年的研究与实践传统，形成了差异化的治理路径。欧盟以《通用数据保护条例》(GDPR)为核心标志，构建了以“数据主体基本权利”为导向的高阶规范体系，其研究焦点集中于数据主体的知情权、访问权、删除权等权利界定与实现机制，通过“风险导向 + 高额罚款”的刚性约束机制，倒逼数据处理者严格履行隐私保护义务，相关研究多围绕权利行使的程序设计、跨境数据流动中的权利保障等展开。美国则采取“分散立法 + 行业自律”的多元路径，研究重点聚焦于医疗、金融、教育等垂直领域的差异化合规标准制定，依托联邦贸易委员会(FTC)的执法威慑与市场化隐私认证制度，探索数据利用效率与个体权益保护的动态平衡，相关成果多关注行业自律规则的有效性、执法机制的协同性等问题。此外，OECD、联合国等国际组织提出“开放数据宪章”“可信数据流动”等全球倡议，研究主要集中于跨境数据治理的最低基准构建、不同治理体系的互操作性等议题，试图为全球公共数据隐私保护提供共识性框架。
在国内层面，数字时代下，公共数据的价值释放与隐私保护的冲突日益凸显，相关研究已形成多维度探索。在公共数据开放与隐私保护的基础悖论层面，田新玲、黄芝晓(2014)最早明确指出“公共数据开放”与“个人隐私保护”存在天然张力，公共数据的公共属性要求其流动共享以发挥社会价值，而个人隐私的人格权属性则强调对数据传播的限制，这一核心悖论成为后续研究的逻辑起点[1]。贾映辉、曹红丽(2018)通过文献综述进一步发现，政府信息共享与数据开放的实践推进中，隐私保护始终是制约机制落地的关键瓶颈，现有研究多聚焦于宏观层面的冲突调和，缺乏具体场景下的操作路径设计[2]。
在数据流通与隐私保护的法律规则构建方面，陈子朝(2020)针对非可识别个人数据这一核心流通载体，提出了法律规则的理论框架，为公共数据去标识化处理提供了理论支撑，但未涉及授权运营模式下的特殊规则适配问题[3]。许政(2018)则聚焦大数据时代隐私权保护的疑难问题，指出传统隐私保护规则在数据聚合、二次利用等场景下的适用性不足，尤其在公共数据涉及海量用户信息的场景中，隐私侵权的认定与救济面临多重挑战[4]。陈筱贞(2019)从政府数据开放的法律边界切入，强调需通过明确数据开放的范围、条件和程序来防范隐私风险，但未深入探讨授权第三方运营时的责任划分机制[5]。
随着公共数据授权运营成为数据价值转化的重要路径，相关研究开始聚焦这一特定模式的治理问题。时祖光(2023)从理论阐述角度指出公共数据授权运营需要平衡激励与规制的关系，既要通过制度设计激励市场主体参与运营，又要建立有效的风险防控机制[6]。李悦(2023)从法律机制构建角度进行前述研究，但二者均未将用户隐私保护作为核心靶点展开具体规则设计[7]。杨大鹏(2021)基于浙江的实践经验，提出了数据开放共享的机制与对策，强调地方实践中已关注隐私保护与数据流通的平衡，但缺乏体系化的机制总结[8]。此外，侯劭勋、吴新叶(2019)关于教育类APP内容风险评估的研究，虽聚焦特定领域，但揭示了第三方运营主体在数据处理中的隐私风险点，为公共数据授权运营中的风险识别提供了参考[9]。
正是针对上述缺口，本文重构隐私保护的正当性基础，以隐私控制理论厘清数据主体在授权运营全过程中的“自主边界”，以利益平衡理论协调国家安全、产业发展与个体尊严的多元价值，进而提出贯通“法律规制–技术防护–监管机制–社会协同”的综合性框架，将高位阶权利转化为可编码、可审计、可救济的具体制度安排，既弥补单一学科视角的割裂，又克服碎片化规范的冲突，为构建安全、高效、可信的中国公共数据治理体系提供系统化、可操作的整体方案。
2. 公共数据授权运营中隐私保护的理论逻辑与实践困境
(一) 隐私保护价值重构
隐私保护理论将传统关注的范围延伸到数字空间，凸显个体在数据环境中的主体性[3]。在公共数据授权运营中，用户隐私从单纯的个人信息保护转变为隐私保护的关键环节。公共数据涵盖诸多敏感信息，如生物识别、行为轨迹等，一旦泄露，公民的人格尊严难免受损。数据若被不当利用，还可能催生算法歧视、社会排斥等新的侵害形式，这些都说明隐私保护的重要性。
1) 隐私保护的内涵与价值基础
隐私保护理论强调个体对其个人数据的控制权和自主权。在公共数据授权运营中，隐私保护的价值不再局限于个人信息的保密性，而是上升到更高层次。隐私保护的核心在于保障个体在数字空间中的主体性地位，确保其能够自主决定个人数据的使用和流转。
从法理角度看，构建隐私保护的“三位一体”规范体系是实现隐私保护的重要途径。在宪法层面，应明确数据主体的基本权利，将数据相关权益纳入公民基本权利体系。在部门法层面，需完善个人信息保护和数据安全的配套制度，对公共数据授权运营中的权利义务进行细化。在地方立法层面，鼓励各地先行先试，积极探索通过立法保障用户对数据使用的控制权。
2) 公共数据授权运营中的隐私保护实践
在公共数据授权运营中，隐私保护的实践面临诸多挑战。数据的敏感性和重要性差异明显，需要在法律框架内明确数据的分类和分级管理，对高敏感数据给予更严密的保护。2018年，华大基因被曝光存在数据泄露风险。华大基因作为全球领先的基因测序公司，拥有大量用户的基因数据。基因数据属于高度敏感的个人数据，一旦泄露，可能导致用户面临基因歧视、保险拒保等严重后果。该事件引发了公众对基因数据安全的高度关注1。
华大基因事件凸显了公共数据授权运营中高敏感数据保护的重要性。基因数据不仅涉及个人隐私，还可能影响到用户及其后代的健康和权益。因此，必须对这类数据采取严格的保护措施，如加密存储、匿名化处理等。同时，运营机构需要明确数据使用范围，确保数据仅用于授权目的。
3) 数据使用目的的审查与用户控制权
在公共数据授权运营中，数据使用目的的审查至关重要。部分运营机构存在超范围使用数据的情况，导致用户隐私被侵犯。2018年，Facebook被曝光将用户数据泄露给剑桥分析公司，用于政治广告投放。剑桥分析公司通过不正当手段获取了约8700万Facebook用户的个人数据，并将其用于2016年美国总统选举的广告投放。这一事件不仅侵犯了用户的隐私权，还引发了公众对数据被用于不当政治目的的担忧2。
Facebook“剑桥分析”事件凸显了数据使用目的审查的重要性。运营机构必须明确数据的使用范围，并在用户授权的范围内使用数据。同时，用户应有权随时调整或撤销授权，确保其对个人数据的控制权。
4) 欧盟《通用数据保护条例》(GDPR)的实践与启示
欧盟《通用数据保护条例》(GDPR)是隐私保护的典型实践案例。GDPR以“数据主体基本权利”为核心，构建了高阶规范体系，通过“风险导向 + 高额罚款”机制，倒逼数据处理者履行保护义务。GDPR明确规定了数据主体的权利，包括知情权、同意权、访问权、更正权、删除权等，并要求数据处理者在处理个人数据时必须遵循合法性、公平性和透明性原则。
2018年，Facebook因“剑桥分析”事件被欧盟罚款5000万欧元。该事件中，Facebook未经用户同意，将大量用户数据泄露给剑桥分析公司，用于政治广告投放。GDPR的实施，不仅对Facebook等科技巨头形成了强大的威慑力，也为全球隐私保护提供了重要的借鉴和参考。
GDPR的实践表明，通过明确数据主体的权利和数据处理者的义务，可以有效保障用户隐私。同时，高额罚款机制能够倒逼企业加强数据安全管理，确保用户数据的合法使用。
5) 我国隐私保护的立法实践与挑战
我国在隐私保护方面也取得了一定的立法进展。《数据安全法》和《个人信息保护法》的出台，为隐私保护提供了重要的法律依据3。然而，在实践中，仍面临诸多挑战。一方面，专项立法不完善，导致实践中“同案不同判”，影响法律的统一性和权威性。例如，在某起数据泄露案件中，不同法院对侵权责任的认定存在差异，导致受害者难以获得有效的法律救济。另一方面，数据权属的界定仍不明确，导致用户在数据使用中的控制权难以实现。在一些地方政府的公共数据授权运营中，用户对其个人数据的控制权被忽视，数据被过度采集和使用，引发了公众对数据安全和隐私保护的担忧。
6) 构建隐私保护的制度体系
为实现隐私保护，需要从法律、技术、管理等多个层面构建完善的制度体系。在法律层面，应加快推进公共数据授权运营管理相关立法，明确用户数据自主、运营机构义务和政府监管职责。例如，北京市经济和信息化局发布的《北京市公共数据专区授权运营管理办法(试行)》4，对公共数据专区授权运营管理机制、工作流程、运营单位管理要求、数据管理要求、安全管理和考核评估等方面进行了规范。
在技术层面，应加强隐私计算、同态加密、差分隐私等技术的研发和应用，为隐私保护提供技术支撑。在管理层面，应建立数据安全审查制度，对重大授权项目实施前置性安全评估。例如，2024年国家数据局开展的数据安全专项整治行动，要求所有省级以上授权项目必须通过安全审查，未达标项目一律暂停运营。
(二) 授权运营模式的隐私泄露风险
当前公共数据授权运营主要采用“行政许可 + 运营授权”模式，存在多方面的隐私泄露风险。一方面，授权边界模糊，部分地方政府在授权协议中未明确数据使用范围，导致运营机构超范围采集用户信息[2]。数据聚合风险突出，跨领域数据融合可能产生隐私泄露效应，公共数据与自然人、法人高度关联，不法分子可能将这些公共数据与其他数据进行关联分析，从而导致个人隐私的泄露[1]。运营机构与第三方合作时，数据流转链路的延长显著增加了泄露概率，实践中存在大量由合作方故意或者过失泄露个人信息的情况，委托方有时也存在安全管理缺失问题。从技术视角来看，风险产生源于数据接口安全断点，部分平台API接口未实施访问控制，导致非法调用；数据传输断点，明文传输仍普遍存在，增加了数据在传输过程中的泄露风险；数据存储断点，云存储环境下的多租户隔离机制不完善，可能导致数据被非法访问或泄露。
这些风险不仅威胁到个人隐私安全，也对公共数据授权运营的可持续发展构成挑战。因此，需要从法律、技术、管理等多个层面加强隐私保护措施，明确授权边界，规范数据使用流程，强化技术防护手段，完善数据存储和传输的安全机制，以确保公共数据在授权运营过程中的安全性和合规性。
(三) 现有保护机制的实践困境
1) 法律体系的不完善
现有的隐私保护法律体系虽然已经初步搭建，但仍然存在诸多问题，导致实践中“同案不同判”，影响法律的统一性和权威性。以滴滴出行数据安全事件为例，2021年7月，滴滴出行因数据安全问题被国家网信办调查。调查结果显示，滴滴出行存在多项数据安全问题，包括过度收集用户信息、数据跨境传输未按规定进行安全评估等。这一事件凸显了我国在数据安全法律体系中的不足，尤其是对于数据跨境传输的规范和监管。尽管我国已经出台了《数据安全法》和《个人信息保护法》，但在公共数据授权运营的具体领域，仍缺乏专项立法。例如，对于公共数据的分类分级管理、数据跨境传输的安全评估等，缺乏明确的实施细则。此外，法律适用的不统一也导致不同地区、不同行业在处理数据安全问题时存在差异，影响了法律的权威性。数据权属的界定不清也是法律体系中的一个重要问题。在公共数据授权运营中，数据的所有权、使用权和控制权界定仍不明确，导致用户数据被过度采集和使用。
2) 技术防护能力不足
技术防护是隐私保护的重要支撑，但目前部分运营机构的技术手段滞后，难以应对新型攻击，数据安全风险大。以Equifax数据泄露事件为例，2017年，美国信用报告机构Equifax发生大规模数据泄露事件，约1.47亿用户的个人信息被泄露，包括姓名、出生日期、社会安全号码等高度敏感信息5。该事件的主要原因是Equifax的技术防护措施不足，其API接口存在安全漏洞，未及时修复，导致数据被黑客攻击并窃取。这一事件凸显了技术防护能力不足对隐私保护的重大威胁。技术更新滞后是导致隐私保护不足的重要原因之一。部分运营机构未能及时更新技术防护措施，导致无法应对新型攻击。隐私计算技术的应用不足也限制了隐私保护的效果。隐私计算技术如同态加密、差分隐私等虽然在理论上能够有效保护用户隐私，但在实际应用中仍面临诸多挑战。例如，同态加密技术的运算效率较低，难以大规模应用。此外，隐私计算技术缺乏统一的标准，导致不同技术之间的兼容性差，难以形成协同效应。这些技术瓶颈不仅影响了隐私保护的效果，也制约了公共数据授权运营的发展。
3) 监管体系的协调困难
监管体系在公共数据授权运营中发挥着至关重要的作用，但目前跨部门监管协调难度大，职责不清、监管空白问题突出。以蚂蚁集团上市暂停事件为例，2020年11月，蚂蚁集团因数据安全和金融监管问题被暂停上市。事件中，蚂蚁集团被指存在数据安全风险，包括过度采集用户数据、数据共享机制不透明等。这一事件凸显了我国在数据安全监管中的协调问题，涉及金融监管、数据安全监管等多个部门，但各部门之间的协调机制不完善，导致监管空白。跨部门监管协调困难是监管体系中的一个重要问题。公共数据授权运营涉及多个部门，如网信办、工信部、市场监管总局等，但各部门之间的协调机制不完善，导致监管效率低下。监管职责不清也是导致监管空白的重要原因。在数据安全监管中，各部门的职责划分不明确，导致部分领域存在监管空白。此外，监管沙盒机制不完善也影响了新技术的试点和推广。这些问题不仅制约了监管的有效性，也影响了公共数据授权运营的健康发展。
4) 社会协同的不足
社会协同是隐私保护的重要补充，但目前公众知情权和参与权保障不足，社会监督力量未能充分发挥。以华住酒店数据泄露事件为例，2018年，华住酒店集团被曝光存在数据泄露问题，约5亿条用户信息被泄露，包括姓名、身份证号、银行卡号等。事件发生后，公众对酒店数据安全的担忧加剧，但由于缺乏有效的社会监督机制，公众难以参与数据安全治理6。公众知情权和参与权不足是社会协同中的一个重要问题。在公共数据授权运营中，公众往往缺乏对数据使用和保护情况的知情权和参与权。社会监督机制不完善也导致公众难以有效参与数据安全治理。此外，公众隐私保护意识薄弱也是影响社会协同的重要因素。这些问题不仅影响了公众对隐私保护的参与度，也制约了社会协同机制的有效运行。
5) 治理效能的失衡
现有保护机制的困境根源在于权利义务、激励约束和供需之间的失衡。用户承担较高隐私风险却未获相应收益，加剧了权利义务不对等。以Equifax事件为例，该公司因数据泄露被罚款，但罚款金额远低于其因数据运营获得的收益，导致其对数据安全的重视程度不足。这种激励约束机制的失衡，使得运营机构在追求经济利益时忽视数据安全和隐私保护。此外，安全产品和服务供给不足，难以满足公共数据授权运营的多样化需求。这些问题不仅影响了隐私保护的效果，也制约了公共数据授权运营的可持续发展。权利义务不对等是治理效能失衡的重要表现之一。用户在公共数据授权运营中承担较高的隐私风险，但未能获得相应的收益和保护。激励约束机制失衡也是导致运营机构忽视隐私保护的重要原因。此外，供需失衡也影响了隐私保护的效果。这些问题相互交织，严重影响了现有保护机制的有效运行。
3. 法律规制：构建隐私保护的制度基石
(一) 制定专项立法明确权利义务
需加快推进公共数据授权运营管理相关立法，构建“三维权利体系”[7]：一是明确用户数据自主。规定用户对个人数据的查询、更正、删除权，建立数据可携带权制度。可借鉴欧盟通用数据保护条例(GDPR)的技术标准，要求运营机构提供标准化数据接口。二是界定运营机构义务。要求运营机构实施数据分类分级管理，对高敏感数据采取“一数一策”保护措施。2023年12月5日，北京市经济和信息化局发布了《北京市公共数据专区授权运营管理办法(试行)》，该办法对公共数据专区授权运营管理机制、工作流程、运营单位管理要求、数据管理要求、安全管理和考核评估等方面进行了规范。三是规范政府监管职责。建立数据安全审查制度，对重大授权项目实施前置性安全评估。2024年国家数据局开展的数据安全专项整治行动，要求所有省级以上授权项目必须通过安全审查，未达标项目一律暂停运营7。
在立法过程中，需着力破解三大难题。一是明确数据权属，确定公共数据所有权属于国家，同时保障用户作为数据主体的权利。二是合理划定授权范围，采用负面清单模式，明确禁止将人脸、基因等敏感数据用于商业目的，以保护用户隐私。三是规范跨境数据流动，建立白名单制度，仅允许通过安全评估的数据出境，确保数据跨境传输的安全性。
(二) 建立主客观结合的隐私判定标准
在隐私保护领域，传统的“告知–同意”框架存在形式化缺陷，难以适应公共数据授权运营的复杂需求[4]。需要构建一个结合客观风险评估和主观意愿表达的双轨机制。在客观标准层面，应制定公共数据隐私影响评估指南，从数据类型、使用场景、传播范围等维度量化风险等级。例如，可将医疗数据列为高风险等级，要求实施更严格的安全措施，而将气象数据列为低风险等级，可适当简化授权流程。在主观标准层面，引入动态同意机制，允许用户根据数据使用阶段调整授权范围，使用户能够更灵活地控制个人数据的使用。
为确保隐私判定标准的有效性和可操作性，评估体系应包含以下要素。一是数据敏感性，根据生物识别、健康信息、财产信息等分类进行评估。二是使用目的的正当性，明确禁止数据用于歧视性算法或其他不当用途。三是处理方式的安全性，要求采用匿名化或去标识化技术，以降低数据泄露的风险。四是影响范围的可控性，限制数据的二次传播，防止数据被滥用。五是救济途径的有效性，明确用户在隐私受到侵害时的投诉和诉讼等维权方式。通过这些措施，可以更全面地保护用户的隐私权益，同时为公共数据的合理利用提供法律和技术支持。
(三) 完善侵权责任追责体系
为有效遏制运营机构的侵权行为，保护用户合法权益，必须构建一个全面且有力的侵权责任追责体系[5]。在行政处罚方面，应根据侵权行为的严重程度和违法所得，设定相应的罚款上限。对于那些造成重大数据泄露的机构，不仅要处以高额罚款，还应实施市场禁入等严厉措施，以示警戒。同时，在民事赔偿领域，引入惩罚性赔偿制度显得尤为重要。根据侵权所得的1~5倍来确定赔偿基数，这不仅能够对侵权者形成有力的经济威慑，还能为受害者提供更为充分和合理的经济补偿，确保其因隐私泄露所遭受的损失得到妥善弥补。
在强化追责机制的过程中，因果关系的认定是关键一环。采用相当因果关系理论，能够在一定程度上降低用户的举证难度，使受害者更容易证明侵权行为与其所受损害之间的直接联系。此外，损害赔偿的计算方式也应更加全面和合理。除了对直接经济损失进行赔偿外，还应将精神损害纳入赔偿范围。毕竟，隐私泄露往往会给用户带来极大的精神压力和心理负担，这种无形的损害同样需要得到重视和补偿。最后，执行保障措施的完善也不可或缺。建立责任保险制度，要求运营机构购买数据安全责任险，这不仅能为受害者提供更可靠的赔偿保障，还能促使运营机构更加重视数据安全管理，从源头上减少侵权行为的发生。
4. 技术防护：筑牢隐私保护的安全屏障
(一) 构建全生命周期安全体系
在强化公共数据的全生命周期安全管理是保障隐私保护的关键环节[9]。在数据采集阶段，应采用先进的技术手段，学习技术实现数据的可用性与隐私保护的平衡，确保原始数据不出域，从而在数据源头保障用户隐私。在数据存储环节，同态加密技术的应用至关重要，它允许在加密数据上直接进行计算，有效降低数据泄露风险，为数据存储安全提供有力支撑。数据传输过程中，区块链技术的引入能够确保数据流转的透明性和可追溯性，通过分布式账本记录数据的每一次流转，实现责任的精准追溯，增强数据传输的可信度。在数据使用环节，实施数据脱敏处理，对敏感信息如身份证号、手机号等进行替换或扰动，防止数据在使用过程中被不当利用。最后在数据销毁阶段，建立严格的安全销毁标准，采用物理销毁与逻辑销毁相结合的方式，彻底消除数据恢复的可能性，确保数据生命周期的终点同样安全可靠。
为突破技术瓶颈，需从多个方面着手。针对同态加密技术运算效率低的问题，应加大研发投入，研发专用硬件加速设备，提高加密与解密的效率，使其能够更好地适应实际应用场景。解决现有隐私计算技术难以兼容异构系统的问题，制定统一的接口标准，促进不同技术之间的无缝对接，提升技术的通用性和互操作性。面对部署隐私计算技术导致项目成本增加的问题，政府应通过政策补贴等方式，降低企业和机构的应用门槛，鼓励更多主体参与到数据安全防护工作中来，共同推动公共数据授权运营的安全发展。
(二) 强化智能监测与应急响应
在公共数据授权运营中，智能监测与应急响应是保障数据安全的关键环节。部署AI驱动的异常行为检测系统，能够实时识别非常规IP登录、高频数据下载等风险行为，有效拦截可疑访问，降低数据泄露风险。同时建立数据泄露应急预案，明确72小时报告制度，确保在数据泄露事件发生后，应急团队能够迅速响应，及时完成溯源、隔离、修复等流程，将损失控制在最小范围。开发威胁情报共享平台，实现跨机构、跨地区的安全信息共享，为运营机构提供及时的预警服务，增强整体的安全防护能力。
为了进一步提升监测能力，需要在多个维度上进行优化。提高检测精度，采用先进的无监督学习算法，降低误报率，确保监测系统的准确性。加快响应速度，建立自动化处置流程，缩短平均响应时间，提高应急处理的效率。扩大覆盖范围，实现网络层、应用层、数据层的全栈监测，确保全方位的安全防护。提升溯源能力，通过IP定位、日志分析等技术，提高溯源准确率，为后续的追责和整改提供有力支持。通过这些措施，可以构建一个更加智能、高效、全面的监测与应急响应体系，有效保障公共数据的安全运营。
(三) 推动隐私计算技术创新应用
隐私计算技术为公共数据授权运营中的隐私保护提供了关键支撑。多方安全计算技术可实现跨机构数据联合分析，提升数据利用效率的同时保障数据安全。可信执行环境技术构建硬件级安全区，有效隔离计算过程，确保数据保密性。差分隐私技术通过添加噪声保护个体信息，降低数据泄露风险。零知识证明技术实现身份验证无需泄露原始信息，提升用户隐私保护水平。这些技术的应用，不仅能够满足数据安全需求，还能促进数据的合理利用。
为推动隐私计算技术的创新与应用，需解决标准化、人才培养和产业生态等问题。制定隐私计算技术国家标准，统一协议接口，确保技术的兼容性和互操作性。培养既懂密码学又懂业务场景的复合型人才，满足行业发展需求。构建“技术提供商–集成商–用户”的产业生态，推动技术落地与应用。通过这些措施，可以加速隐私计算技术的普及，为公共数据授权运营提供更强大的技术保障。
5. 监管协同：构建多元共治的保护格局
(一)完善政府监管体系
政府监管在公共数据授权运营中发挥着至关重要的作用。国家数据管理部门应统筹制定监管规则，建立全国统一的数据安全标准，确保各地在数据管理和安全保护方面有章可循。省级数据管理部门则需依据国家层面的规则，实施属地监管，开展定期的安全检查，及时发现并整改安全隐患。同时，引入第三方评估机构参与监管过程，建立“双随机、一公开”监管机制，增强监管的公正性和透明度。此外，建立监管沙盒制度，为新技术在可控环境中的试点提供便利，促进创新与安全的平衡发展。
为了提升监管效能，政府需在多个方面持续发力。技术手段方面，部署大数据监管平台，实现对数据流动和使用情况的实时监测，提升监管的及时性和精准性。人员能力方面，通过组织专业培训，提高监管人员的业务水平和执法能力，确保监管工作的专业性和有效性。国际合作方面，积极参与国际数据安全标准的制定，提升我国在国际数据治理领域的话语权和影响力。社会监督方面，建立举报奖励制度，鼓励公众参与数据安全监督，形成全社会共同维护数据安全的良好氛围。通过这些措施，可以构建一个更加完善、高效、透明的政府监管体系，为公共数据授权运营提供坚实的保障。
(二) 强化行业自律机制
行业自律是公共数据授权运营中不可或缺的监管补充[6]。制定公共数据授权运营行业规范，明确数据脱敏、访问控制等技术要求，为运营机构提供具体的操作指南。建立运营机构资质认证制度，要求机构通过信息安全管理体系认证，确保其具备足够的技术能力和管理措施来保障数据安全。成立行业联盟，制定数据使用道德准则，引导运营机构遵守行业规范，营造良好的行业生态。开展自律检查，通过行业联盟组织交叉检查，及时发现并整改问题，确保运营机构的合规运营。
为强化行业自律机制的功能，需在标准制定、培训教育和纠纷调解等方面持续发力。标准制定方面，建立覆盖数据全生命周期的标准体系，确保数据在各个环节的安全性和合规性。培训教育方面，定期开展专业培训，提升从业人员的数据安全意识和操作技能，确保行业规范的有效执行。纠纷调解方面，设立专家委员会，及时调解运营机构与用户之间的纠纷，维护各方合法权益。通过这些措施，可以构建一个更加规范、有序、自律的行业环境，促进公共数据授权运营的健康发展。
(三) 提升公众参与能力
公众参与是公共数据授权运营中隐私保护的重要环节[8]。开发可视化授权平台，通过直观的图表和动画等形式向公众解释数据的用途和流向，帮助公众更好地理解数据授权的意义和风险。建立数据保护官制度，要求运营机构设立专职岗位处理用户投诉，确保公众的合法权益得到及时响应和保护。畅通举报渠道，对查实的举报给予奖励，鼓励公众积极参与数据安全监督。开展公众教育活动，如数据安全宣传周等，提升公众的隐私保护意识和能力。
为拓展公众参与的深度和广度，需在多个方面进行优化。拓展参与渠道，建立线上举报平台、线下服务窗口、热线电话等多元化的沟通渠道，方便公众随时反馈问题。拓展参与主体，鼓励包括老年人、残疾人等弱势群体在内的社会各界广泛参与，确保数据授权运营的公平性和包容性。拓展参与内容，从数据授权延伸到标准制定、政策评估等多个环节，让公众能够更全面地参与到数据治理过程中。评估参与效果，建立科学的参与度指标体系，定期评估公众参与的效果，不断优化参与机制。通过这些措施，可以构建一个更加开放、透明、有效的公众参与机制，提升公众在公共数据授权运营中的参与度和满意度。
NOTES
1https://baijiahao.baidu.com/s?id=1616608273021038501&wfr=spider&for=pc.
2http://www.xinhuanet.com/world/2018-03/24/c_129836684.htm.
3https://www.cac.gov.cn/2024-09/30/c_1729384458534444.htm.
4https://jxj.beijing.gov.cn/zwgk/2024zcwj/202406/t20240621_3723365.html.
5https://baijiahao.baidu.com/s?id=1578847715106753474&wfr=spider&for=pc.
6https://china.cnr.cn/yaowen/20180831/t20180831_524347074.shtml.
7https://www.gov.cn/gongbao/2024/issue_11646/202410/content_6980863.html.