摘要
随着数字经济时代的全面来临，数据已成为基础性资源和战略性资源，在推动社会经济发展的同时，数据安全问题也日益凸显。数据脱敏作为一种平衡数据利用与安全的关键技术，通过特定算法对敏感数据进行变换，在保留数据统计特征和业务价值的同时，有效保护个人隐私、商业秘密和国家安全。本文基于我国现行数据安全法律法规体系，结合最新司法实践和专业技术标准，深入探讨数据脱敏的合规要求、技术标准、风险挑战及应对策略。研究表明，数据脱敏合规性的核心在于实现"匿名化"的法律标准，但实践中存在技术认定不统一、责任划分不清晰、跨境监管复杂等问题。需要构建涵盖治理架构、流程规范、技术保障和监管协同的全面合规体系，并在政务、金融、医疗等关键领域实施差异化合规策略。未来，随着人工智能、区块链等新技术与数据脱敏的深度融合，数据脱敏合规体系将逐步完善，为企业数据合规工作提供明确指引。
关键词：数据脱敏；合规；匿名化；个人信息保护；数据安全
一、引言
数字经济时代，数据以爆发式增长态势深刻改变着生产方式、生活方式和社会治理方式。据国际数据公司（IDC）预测，2018-2025年，全球数据量将从33 ZB猛增至175 ZB，而根据工业和信息化部相关预测，2021-2025年，我国的大数据产业规模将从1.3万亿元突破至3万亿元。数据已成为推动经济社会发展最重要的基础生产要素之一，与此相伴的是数据安全问题日益凸显，数据被非法获取事件频频发生，给企业和个人带来了巨大损失。如何在挖掘数据价值的同时，确保数据安全，已成为亟需解决的关键问题。
数据脱敏技术作为平衡数据利用与安全的关键手段，通过预先设定的规则和算法对敏感数据进行变换，去除数据中的敏感信息，既防止敏感数据被非法访问、获取，又减少对整体数据集挖掘利用的影响，实现了在保持数据可用性的同时保护用户隐私数据的目标。近年来，随着《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》等法律法规的相继实施，数据脱敏的法律地位和合规要求逐步明确。2025年1月，国家发展改革委、国家数据局等六部门联合印发的《关于完善数据流通安全治理 更好促进数据要素市场化价值化的实施方案》明确提出："鼓励开展数据脱敏等研究，对于经脱敏等技术处理后，依据所属行业领域的分类分级标准规范重新识别为一般数据的，可按照一般数据开展流通交易"。这一规定为数据脱敏的应用提供了政策支持。
然而，数据脱敏在实践中仍面临诸多法律挑战。一方面，数据脱敏后的法律属性认定存在不确定性，特别是"匿名化"与"去标识化"的法律界限模糊；另一方面，数据脱敏的技术标准不统一，不同行业领域的合规要求存在差异。同时，随着数据跨境流动的增加，数据脱敏的跨境合规问题也日益复杂。2025年8月，最高人民法院首次发布数据权益司法保护专题指导性案例，明确了数据权益保护的裁判规则，为数据脱敏合规提供了司法实践指引。
在此背景下，系统研究数据脱敏合规问题具有重要的理论和实践意义。本文从数据脱敏的法律基础出发，结合技术实现方式和司法裁判观点，分析数据脱敏合规面临的风险与挑战，提出构建数据脱敏合规体系的具体方案，并展望未来发展方向，以期为数据脱敏合规实践提供参考。
二、数据脱敏合规性的法律基础
（一）数据脱敏的法规体系与演进
我国数据脱敏法律规制的构建，伴随数字经济发展需求和数据安全威胁升级而逐步完善。从初始的原则性规定到如今的具体化、体系化规范，数据脱敏的法律框架已初步形成。当前，我国数据保护法律体系以《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》三大法律为支柱，辅以各部门规章、地方性法规和技术标准，共同构成了数据脱敏合规的多层次规范基础。
核心法律对数据脱敏的规制主要体现在对数据处理活动的总体要求上。《网络安全法》强调了网络运营者对其收集的个人信息负有安全保护义务，需采取技术措施和其他必要措施，确保个人信息安全。《数据安全法》确立了数据分类分级保护制度，要求根据数据在经济社会发展中的重要程度，以及一旦遭到篡改、破坏、泄露或者非法获取、非法利用造成的危害程度，对数据实行分类分级保护。《个人信息保护法》则直接规定了匿名化处理的法律效果，其第七十三条明确将"匿名化"定义为"个人信息经过处理无法识别特定自然人且不能复原的过程"，并规定经匿名化处理的信息不再属于个人信息。这一界定为数据脱敏技术的应用提供了法律依据，即达到匿名化标准的脱敏数据可以脱离个人信息保护体系的严格约束。
部门规章与政策导向进一步细化了数据脱敏的合规要求。2025年初由国家发展改革委、国家数据局等六部门联合印发的《关于完善数据流通安全治理更好促进数据要素市场化价值化的实施方案》（以下简称《实施方案》）是数据脱敏合规领域的重要规范性文件。《实施方案》明确提出"鼓励开展数据脱敏等研究，对于经脱敏等技术处理后，依据所属行业领域的分类分级标准规范重新识别为一般数据的，可按照一般数据开展流通交易"。这一规定具有三方面重要意义：一是从政策层面肯定了数据脱敏技术的合法性；二是明确了脱敏数据法律属性转变的可能性；三是为数据流通交易中脱敏数据的处理提供了依据。同时，《实施方案》还提出了"原始数据不出域、数据可用不可见、数据可控可计量"的数据价值开发原则，这些原则与数据脱敏技术密切相关。
地方性法规与标准体系为数据脱敏合规提供了具体操作指引。例如，山西省于2025年4月发布了《政务数据共享开放数据脱敏指南》（DB14/T 3322-2025），该标准适用于政务数据共享开放过程中的数据脱敏工作，为政务数据脱敏提供了技术规范。在行业标准方面，工业和信息化部于2024年12月发布了《面向互联网应用的健康医疗数据应用脱敏技术要求》（YD/T 6184-2024），该标准针对健康医疗这一敏感领域的数据脱敏提出了专门技术要求。这些地方标准和行业标准的出台，反映了数据脱敏合规要求正逐步走向精细化和场景化。
（二）数据脱敏的核心法律概念解析
数据脱敏合规性的准确把握，需建立在对"匿名化""去标识化""敏感个人信息"等核心法律概念的清晰理解之上。这些概念在《个人信息保护法》等相关法律中有明确界定，构成了数据脱敏合规的法律概念基础。
匿名化与去标识化的法律区分是数据脱敏合规的核心问题。《个人信息保护法》第七十三条对这两个概念作了明确区分："匿名化"是指个人信息经过处理无法识别特定自然人且不能复原的过程；而"去标识化"是指个人信息经过处理，使其在不借助额外信息的情况下无法识别特定自然人的过程。这一区分具有重要法律意义：匿名化处理使个人信息转变为非个人信息，不再适用《个人信息保护法》的规定；而去标识化处理后的信息仍属于个人信息，需继续受《个人信息保护法》的规制。在实践中，数据脱敏技术能否达到匿名化标准，往往需要结合具体场景和技术手段进行判断。单纯的删除、替换直接标识符（如姓名、身份证号）通常只能达到去标识化效果，因为通过结合其他信息（如地址、出生日期、性别等准标识符）仍可能重新识别个人身份。真正的匿名化需要采用更高级的技术手段，如差分隐私、k-匿名等，确保即使结合其他信息也无法识别到特定个人。
敏感个人信息的特殊要求对数据脱敏提出了更高标准。《个人信息保护法》第二十八条将敏感个人信息定义为"一旦泄露或者非法使用，容易导致自然人的人格尊严受到侵害或者人身、财产安全受到危害的个人信息，包括生物识别、宗教信仰、特定身份、医疗健康、金融账户、行踪轨迹等信息，以及不满十四周岁未成年人的个人信息"。对于敏感个人信息，法律设定了更为严格的处理规则，要求具有特定的目的和充分的必要性，并采取严格的保护措施。这意味着对敏感个人信息进行脱敏处理时，需要采用更高级别的脱敏技术和更严格的管理措施，以确保达到匿名化标准或有效降低识别风险。
数据分类分级制度为数据脱敏提供了差异化合规基础。《数据安全法》第二十一条确立的数据分类分级保护制度，要求根据数据在经济社会发展中的重要程度，以及一旦遭到篡改、破坏、泄露或者非法获取、非法利用造成的危害程度，将数据分为一般数据、重要数据和核心数据，实行不同级别的保护。在数据脱敏实践中，不同级别数据对应的脱敏要求也存在差异。对于一般数据，企业可自行采取必要安全措施进行流通利用；对于重要数据，则需通过"原始数据不出域、数据可用不可见、数据可控可计量"等方式实现数据价值开发。这种差异化的数据管理制度，要求企业在实施数据脱敏前，首先完成数据的分类分级，从而采取适当的脱敏策略。
（三）数据脱敏在司法实践中的认可
数据脱敏合规性不仅体现在立法规定中，也反映在司法裁判观点上。近年来，随着数据相关纠纷的增加，法院在裁判中逐步形成了对数据脱敏技术的认可和对数据权益的保护规则。
数据权益的司法保护为数据脱敏提供了激励机制。2025年8月，最高人民法院发布第47批指导性案例，这是首次专门针对数据权益司法保护发布的专题指导性案例。在指导性案例262号"某科技有限公司诉某文化传媒有限公司不正当竞争纠纷案"中，法院确认网络平台经营者对其投入实质性人力、物力、财力形成的数据集合享有经营性利益，应当受到法律保护。这一裁判观点体现了"谁投入、谁贡献、谁受益"的数据权益保护原则，鼓励企业通过合法手段（包括数据脱敏）开发和利用数据资源。最高法研究室负责人进一步指出，这种保护"有助于推动数据要素收益向数据价值和使用价值创造者合理倾斜，激活数据要素潜能，充分释放数据要素价值红利"。
个人信息保护的司法边界明确了数据脱敏的应用场景。在指导性案例265号"罗某诉某科技有限公司隐私权、个人信息保护纠纷案"中，法院明确了处理个人信息的"必要性"标准，指出收集用户画像信息并非提供网络服务所必需的情况下，未向用户提供不同意提交相关信息情况下的其他登录方式的，构成对用户个人信息权益的侵害。这一裁判观点为数据脱敏的应用提供了指引——在不需要识别具体个人的场景下，通过脱敏技术降低数据与个人的关联度，可以更好地平衡数据利用与个人信息保护的关系。同时，在指导性案例266号"黄某欢诉某信用管理有限公司个人信息保护纠纷案"中，法院认可了在特定场景下（如"先享后付"功能），收集反映用户个人信用或者风险状况的个人信息属于"为订立、履行个人作为一方当事人的合同所必需"。这种对必要性的限缩解释，为数据脱敏在非必要场景下的应用创造了空间。
数据合理使用的司法认定为数据脱敏提供了合法性基础。在指导性案例264号"某钢铁有限公司诉某电子商务股份有限公司侵权责任纠纷案"中，法院明确"数据处理者依法采集企业数据，经符合有关标准的编制方法加工形成数据产品并合理利用，未对企业权益造成损害，相关企业要求数据处理者承担侵权责任的，人民法院依法不予支持"。这一裁判要点确认了企业对依法采集的数据经过加工处理后形成的产品享有合法权益，为数据脱敏后形成的数据产品的合法流通提供了司法支持。
三、数据脱敏的技术实现与法律认定
（一）数据脱敏技术分类与法律效果
数据脱敏技术根据其实现原理和应用场景的不同，可分为多种类型，各类技术在法律效果特别是达到"匿名化"标准方面存在显著差异。深入理解不同脱敏技术的特点和法律效果，是企业构建数据脱敏合规体系的技术基础。
确定性脱敏与随机性脱敏是两种基本技术路径，各自对应不同的法律风险特征。确定性脱敏（如哈希函数、替换表）对同一输入始终生成相同输出，适用于需要数据一致性的场景（如跨系统数据同步）；但其安全性依赖于算法的保密性，若算法泄露，攻击者可通过彩虹表等手段还原原始数据。随机性脱敏（如加噪、扰动、差分隐私）则引入随机因素，使同一输入生成不同输出，显著提升了安全性；但可能破坏数据的统计分布，影响分析结果的准确性。从法律效果看，确定性脱敏通常难以达到匿名化标准，因为通过比对或其他辅助信息仍可能重建原始数据；而设计良好的随机性脱敏技术（如差分隐私）则有较大可能达到匿名化要求，从而使数据脱离个人信息保护法规的管辖范围。
差分隐私技术是近年来备受关注的高级脱敏技术，其在法律合规方面具有显著优势。差分隐私通过向原始数据注入精心控制的噪声或扰动，实现在保护个体数据隐私的同时，完成对数据的挖掘利用。该技术提供了一种严格的数学证明框架，能够确保单个记录的存在与否对查询结果的影响可被精确控制，从而有效抵抗各类背景知识攻击。正因如此，《"数据要素×"三年行动计划（2024—2026年）》等政策文件明确提出推广差分隐私等隐私保护技术在数据流通中的应用。从法律角度看，经过差分隐私处理的数据更可能被认定为已达到匿名化标准，因为即使攻击者拥有最大背景知识，也无法以高置信度推断特定个体的信息。
k-匿名与l-多样性模型是针对结构化数据中准标识符组合风险的高级脱敏技术。k-匿名要求每个等价类（具有相同准标识符组合的记录集）至少包含k条记录，使攻击者无法以超过1/k的概率确定目标个体；l-多样性进一步要求每个等价类中的敏感属性至少有l个不同值，避免通过属性分布推断个体信息。例如，在脱敏后的医疗数据中，若某等价类包含5条年龄为"20-30岁"、性别为"女"的记录，且疾病类型分别为"流感""过敏""胃炎""支气管炎""哮喘"，则满足5-匿名与5-多样性，有效降低了隐私泄露风险。这些技术虽然不能提供如差分隐私般的严格数学证明，但在实践中已被广泛认可为有效的匿名化手段，特别是在医疗、金融等领域的数据共享场景中。
（二）不同脱敏技术的合规标准
各类数据脱敏技术要达到法律合规要求，特别是达到"匿名化"标准，需满足相应的技术指标和治理要求。当前我国法律法规尚未对匿名化设定统一具体的技术标准，但通过分析相关规范、标准及司法实践，可归纳出各类脱敏技术的合规要点。
匿名化的技术标准在法律上仍存在认定难题。《个人信息保护法》将匿名化定义为"无法识别特定自然人且不能复原"，但未明确具体的技术标准。从技术角度看，绝对的"不能复原"几乎无法实现，因为只要存在足够多的辅助信息和计算能力，理论上任何脱敏数据都存在被重新识别的风险。因此，在法律实践中，对匿名化的认定通常采用"合理可能"标准，即考虑当前技术水平和可能获得的资源，判断重新识别是否具有合理可能性。欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）序言第26条即采用此标准，我国监管实践也呈现出类似倾向。这意味着企业在选择脱敏技术时，需考虑当前技术环境下该技术抵抗各类攻击的能力，并适时更新技术方案以应对新的重新识别风险。
差异化脱敏策略是满足不同场景合规要求的必然选择。根据《实施方案》的要求，对于不涉及风险问题的一般数据，企业可自行采取必要安全措施进行流通利用；对于未认定为重要数据，但企业认为涉及重要经营信息的，鼓励数据提供方、数据接收方接入和使用数据流通利用基础设施；对于重要数据，则需通过"原始数据不出域、数据可用不可见、数据可控可计量"等方式实现价值开发。这种差异化的管理要求反映在脱敏技术上，表现为对不同类型数据采取不同的脱敏强度：一般数据可采用简单的掩码、替换等技术；敏感个人信息和重要数据则需采用差分隐私、同态加密等更高级的技术。同时，企业还需考虑数据的使用场景——在内部测试开发环境中，可采用可逆的脱敏技术；而在数据共享流通场景中，则需采用不可逆的脱敏技术以达到匿名化标准。
技术标准的符合性是证明脱敏合规的重要依据。虽然我国尚未出台统一的匿名化国家标准，但部分行业标准和地方标准已开始为数据脱敏提供技术指引。例如，《政务数据共享开放数据脱敏指南》（DB14/T 3322-2025）为政务数据脱敏提供了具体规范；《面向互联网应用的健康医疗数据应用脱敏技术要求》（YD/T 6184-2024）为健康医疗数据脱敏设定了行业标准。企业在实施数据脱敏时，参考这些标准不仅有助于确保技术合规性，也可以在发生争议时提供证据证明已采取合理安全措施。特别是在指导性案例264号中，法院强调"经符合有关标准的编制方法加工形成数据产品"，表明符合相关标准的数据处理活动更易获得司法认可。
（三）新兴技术在数据脱敏中的应用与法律挑战
随着技术的发展，人工智能、联邦学习、区块链等新技术正与数据脱敏深度融合，这些技术既为数据脱敏合规提供了新工具，也带来了新的法律挑战。
人工智能赋能的数据脱敏正在从"规则驱动"向"智能驱动"演进。传统脱敏规则通常由人工定义，难以覆盖所有敏感场景；而基于机器学习的脱敏算法可通过分析数据分布、关联关系自动识别敏感字段与脱敏需求。例如，自然语言处理（NLP）技术可解析文本型结构化数据（如用户评论、医疗报告）中的敏感实体（如人名、地名、疾病名称），并自动生成替换词或泛化表达；图神经网络（GNN）则可分析数据中的关联关系（如社交网络中的好友关系、交易网络中的资金流向），识别高风险节点并针对性加强脱敏强度。此外，生成对抗网络（GAN）还可用于合成脱敏数据：生成器尝试生成与原始数据分布相似的合成数据，判别器则判断数据是否脱敏，通过对抗训练使生成的数据既保留原始统计特征，又无法还原个体信息。从法律角度看，AI驱动的数据脱敏提高了脱敏的精准度和效率，但同时也引入了新的解释性挑战——当使用复杂AI模型进行脱敏时，企业难以向监管机构证明脱敏过程符合匿名化要求，这可能导致合规认定困难。
联邦学习与数据脱敏的结合为跨机构数据合规使用提供了新思路。联邦学习通过"数据不动模型动"的模式，允许各机构在本地训练模型，仅共享模型参数或梯度信息，从而在保护原始数据隐私的同时实现联合建模。在这一框架下，数据脱敏可嵌入到联邦学习的各个环节：在数据上传前，各机构可先对本地数据进行脱敏处理（如加噪、差分隐私），进一步降低泄露风险；在模型训练过程中，可通过安全多方计算（SMC）等技术对参数进行加密处理，确保中间结果不被泄露；在模型聚合阶段，可采用同态加密等技术直接对加密参数进行计算，避免解密导致的隐私暴露。联邦学习框架下的数据脱敏较好地平衡了数据利用与保护的关系，但其法律定性仍存在模糊之处——在联邦学习中流转的模型参数是否属于个人信息？如果属于，其脱敏处理是否达到匿名化标准？这些问题亟待监管进一步明确。
区块链与数据脱敏的融合为脱敏过程的可信验证提供了可能。区块链的不可篡改特性可为脱敏规则提供可信存证，确保规则执行的一致性与可追溯性。例如，企业可将数据脱敏过程中使用的哈希函数、噪声参数等关键信息通过哈希运算后存储在区块链上，当发生争议时，可通过比对证明脱敏操作的一致性。同时，基于区块链的智能合约还可实现自动化的脱敏规则执行，确保只有在数据达到特定脱敏标准后才会被共享给第三方。然而，区块链的透明特性与隐私保护存在天然张力——如何在保证脱敏过程可验证的同时，不泄露原始数据或脱敏规则，是技术实现上的挑战。此外，区块链上的数据不可删除特性可能与欧盟《通用数据保护条例》中的"被遗忘权"产生冲突，这也需要在系统设计阶段予以考虑。
四、数据脱敏的合规风险与挑战
（一）脱敏操作中的法律风险边界
数据脱敏作为一种技术手段，其实际操作中存在诸多法律风险边界，这些边界问题直接影响脱敏数据的法律定性和合规责任认定。明确这些风险边界，是企业构建数据脱敏合规体系的前提。
匿名化与去标识化的界定模糊是数据脱敏面临的核心法律风险。尽管《个人信息保护法》对匿名化和去标识化作了概念区分，但实践中二者之间的界限并不清晰。理论上，匿名化要求"无法识别特定自然人且不能复原"，而去标识化仅要求"在不借助额外信息的情况下无法识别特定自然人"。然而，在复杂的数据环境中，"额外信息"的可获得性往往成为判断的关键——如果攻击者可能通过公开渠道获取到相关额外信息，那么即使是经过严格去标识化处理的数据，也可能被认定为未达到匿名化标准。例如，在指导性案例262号中，即使某文化公司抓取的是经过初步脱敏的数据（如删除直接标识符），但由于其结合其他信息仍能识别到特定用户，法院依然认定其行为构成不正当竞争。这表明，在司法实践中，对匿名化的认定采取实质性标准，即不考虑理论上的可能性，而是基于具体场景判断重新识别是否具有合理可能性。
重新识别风险与合规责任是数据脱敏中的潜在法律责任来源。即使企业采用了先进的脱敏技术，也无法完全消除重新识别的风险。那么，当脱敏数据被恶意重新识别时，原数据处理者是否应承担责任？现行法律对此未有明确规定，但通过体系解释可推知一定责任边界。《数据安全法》第二十七条要求数据处理者"根据数据分类分级制度采取相应的安全保护措施"，这意味着企业有义务根据数据敏感程度选择适当的脱敏技术。如果企业明知某种脱敏技术存在缺陷仍使用之，或未及时更新已发现漏洞的脱敏算法，则可能对由此导致的重新识别事件承担责任。同时，《个人信息保护法》第五十五条规定，个人信息处理者在知悉个人信息泄露后应当立即采取补救措施，这暗示企业对其处理的数据（包括脱敏数据）负有持续监控安全的义务。因此，即使数据已经脱敏，企业仍需评估其被重新识别的风险，并采取适当措施降低这种风险。
技术标准的滞后性导致脱敏合规判断缺乏明确依据。数据脱敏技术日新月异，而相关技术标准的制定和更新往往滞后于技术发展。当前，我国虽已出台若干数据脱敏相关标准（如《政务数据共享开放数据脱敏指南》《面向互联网应用的健康医疗数据应用脱敏技术要求》），但这些标准多为推荐性标准或行业标准，缺乏统一强制性国家标准。这种标准缺失导致企业在选择脱敏技术时缺乏明确指引，而监管机构和法院在判断脱敏措施是否合理时也缺乏客观依据。在缺乏明确标准的情况下，企业更应谨慎行事，采用行业公认的最佳实践，并通过第三方评估认证等方式证明其脱敏措施的有效性。同时，企业还应密切关注国际标准发展，如ISO/IEC 20889:2020《隐私增强数据去标识化技术》等，这些国际标准虽无法律强制力，但可为企业提供技术参考，并在争议中作为行业惯例的证据。
（二）多主体参与下的责任划分困境
数据脱敏过程往往涉及多个主体参与，包括数据提供方、数据处理方、数据接收方以及技术供应商等。在多主体协同的数据处理场景中，如何划分各方责任成为数据脱敏合规的难点问题。
数据流通中的责任界定在《实施方案》中已有原则性规定。《实施方案》提出："数据提供方应当确保数据来源合法，数据接收方应严格按照要求使用数据，防止超范围使用。鼓励供需双方在数据流通交易合同中约定各自权责范围，清晰界定权责边界"。这一规定明确了数据提供方和数据接收方的基本责任，但在复杂的数据流通链条中，仅靠两方合同约定难以全面覆盖所有风险场景。例如，当数据经过多次转手和多次脱敏处理后，如发生数据泄露事件，很难追溯是哪个环节的脱敏措施不足导致的。为此，《实施方案》进一步提出"探索建立数据流通安全审计和溯源机制，融合应用数字水印、数据指纹、区块链等技术手段，高效支撑数据流通过程中的取证和定责"。这表明，未来数据脱敏合规的发展方向是将管理要求与技术措施相结合，通过技术手段实现责任追溯。
第三方技术服务的责任分配是数据脱敏中的另一复杂问题。许多企业选择使用第三方提供的数据脱敏工具或服务，而非自主开发。当这些第三方技术存在缺陷导致脱敏效果不佳时，如何分配责任成为难题。从法律角度看，企业作为数据处理者，应对其数据处理活动承担主体责任，即使将技术环节外包，也不能免除其对数据安全的保障义务。因此，当因第三方脱敏技术缺陷导致数据泄露时，企业首先应对数据主体承担赔偿责任，然后再根据合同向技术供应商追偿。这一责任分配原则在《个人信息保护法》中有所体现，其第五十一条要求个人信息处理者根据实际情况采取安全技术措施，包括"选择安全可靠的数据处理工具"。这意味着企业在选择第三方脱敏技术时，负有尽职调查义务，需要评估技术的可靠性和安全性。为指导实践，可考虑建立数据脱敏技术与服务的第三方认证制度，通过权威机构对脱敏技术的评估认证，为企业选择可靠技术提供参考，同时分散责任风险。
关联方之间的数据转移中的脱敏责任界定也有其特殊性。在集团企业内部或关联企业之间，数据共享是常见做法，这类共享通常需要通过数据脱敏实现权限分离。指导性案例263号"某网络信息技术有限公司诉某信息科技有限公司不正当竞争纠纷案"对此提供了有益参考。该案例明确："网络平台向用户提供关联账号服务，经用户授权后转移其在关联网络平台获取的数据，为用户在合理范围内处理该数据提供便利，未扰乱市场竞争秩序的，不构成不正当竞争行为"。这表明，在用户授权的前提下，关联方之间的数据转移具有合法性基础。然而，该案例也隐含了限制条件——数据转移应当在"合理范围内"且不得"扰乱市场竞争秩序"。这意味着，即使是关联方之间的数据共享，也需通过脱敏等技术手段将数据使用限制在必要范围内，特别是要避免通过数据共享实现市场力量的非法延伸。
（三） 跨境场景下的特殊合规要求
数据跨境流动是全球化经营的常态，在跨境场景中，数据脱敏不仅关系到一般的个人信息保护，还涉及国家安全、国际贸易规则等复杂问题，这使得合规要求更为严格和复杂。
跨境数据流动的规制差异导致脱敏数据的跨境合规判断复杂化。不同国家和地区对数据跨境流动的规制存在显著差异：欧盟通过《通用数据保护条例》（GDPR）建立了充分性认定、适当保障措施和例外情况三位一体的跨境数据流动机制；美国主要通过行业自律和部门法规制跨境数据流动；中国则通过《个人信息保护法》《数据安全法》等建立了以安全评估、认证和标准合同为主要工具的跨境数据流动管理体系。这些规制差异对数据脱敏实践产生重要影响——在欧盟，经匿名化处理的数据不被视为个人信息，可以自由跨境流动；在中国，即使数据经过脱敏处理，但只要仍属于个人信息或重要数据，就需满足相应的跨境传输要求。因此，企业在进行跨境数据脱敏时，必须同时考虑来源国、中转国和目的国的法律规定，特别是要关注各国对匿名化认定的差异。为避免合规风险，跨国企业宜采取"就高不就低"的原则，即选择最严格的标准作为企业全球数据脱敏的基准。
重要数据的特殊管控对数据脱敏提出了更高要求。《数据安全法》第二十一条规定，国家数据安全工作协调机制统筹协调有关部门制定重要数据目录，各地区、各部门应当按照数据分类分级保护制度确定本地区、本部门以及相关行业、领域的重要数据具体目录，对列入目录的数据进行重点保护。对于重要数据，即使经过脱敏处理，其跨境传输也需通过国家网信部门组织的安全评估。这意味着，企业不能简单地通过数据脱敏规避重要数据的跨境传输限制。同时，《实施方案》对重要数据的价值开发提出了专门要求："对于重要数据，在保护国家安全、个人隐私和确保公共安全的前提下，鼓励通过'原始数据不出域、数据可用不可见、数据可控可计量'等方式，依法依规实现数据价值开发"。这表明，对于重要数据，即使是在境内共享，也应优先采用联邦学习、可信执行环境等隐私增强技术，而非简单的数据脱敏。
国际认证机制的局限性在数据脱敏跨境合规中尤为突出。当前，全球范围内存在多种数据跨境流动的认证机制，如APEC跨境隐私规则（CBPR）、欧盟-美国隐私盾（已失效）等。这些机制理论上可为数据脱敏跨境合规提供便利，但实际上存在诸多局限：一是认证标准不统一，不同机制的认可范围有限；二是认证程序复杂，中小企业难以承担高昂的合规成本；三是认证效力不确定，地缘政治因素可能导致认证机制突然失效。在这种情况下，企业更务实的做法是采取技术手段降低合规风险，如通过差分隐私、同态加密等技术实现"数据不出境，价值出境"，或通过建立分布式架构避免数据的集中跨境。同时，企业还可考虑在自贸试验区等特殊区域利用政策试点优势，如《实施方案》提出的"支持在自由贸易试验区（港）等地方开展先行先试，围绕数据流通交易溯源机制、重点场景安全治理标准、重点场景安全责任界定机制等，探索新型治理模式"。
五、典型行业的数据脱敏合规要求
（一）政务数据共享开放中的脱敏合规
政务数据作为国家基础性战略资源，其共享开放对于提升政府治理能力和公共服务水平具有重要意义。然而，政务数据中往往包含大量个人信息、商业秘密甚至国家安全相关信息，这要求政务数据在共享开放过程中必须进行适当脱敏处理。
政务数据脱敏的规范框架已初步建立。国家层面，《实施方案》提出："政务数据共享过程中，数据提供方按照'谁主管、谁提供、谁负责'的原则，明确政务数据共享范围、用途、条件，承担数据提供前的安全管理责任，探索建立数据接收方数据安全管理风险评估制度，确保数据在安全前提下有序共享。数据接收方按照'谁经手、谁使用、谁管理、谁负责'的原则，承担数据接收后的安全管理责任"。这一原则确立了政务数据共享中的责任划分机制，为政务数据脱敏提供了管理基础。在地方层面，山西省发布的《政务数据共享开放数据脱敏指南》（DB14/T 3322-2025）为政务数据脱敏提供了具体技术规范。该标准适用于政务数据共享开放过程中的数据脱敏，为各级政务部门实施数据脱敏提供了操作指引。
政务数据分类与脱敏策略的对应关系是合规实施的关键。政务数据根据敏感程度和应用场景的不同，应采取差异化的脱敏策略。对于公开类数据，可采用轻度脱敏方式，如删除明显标识符；对于共享类数据，需根据共享范围和安全要求采取适度脱敏，如对身份证号、电话号码等进行部分掩码；对于敏感度较高的数据，则需采用高强度脱敏，如通过数据泛化、合成数据等技术实现统计特征的保留而消除个体识别性。特别需要注意的是，在政务数据开放过程中，即使数据经过脱敏，也需评估其与其他公开数据结合后重新识别个人的风险。《政务数据共享开放数据脱敏指南》为此提供了具体指导，包括不同类别数据应采用的脱敏技术、脱敏强度的选择依据以及脱敏效果的评估方法。
政务数据脱敏的监督机制是确保合规的重要保障。《实施方案》提出："有关地方和部门开展公共数据授权运营的，应依据有关要求明确公共数据授权运营机构的安全管理责任，建立健全数据安全管理制度，采取必要安全措施，加强关联风险识别和管控，保护公共数据安全"。这意味着，政务数据脱敏不是一次性技术活动，而是需要持续监督管理的系统工程。政务部门在实施数据脱敏时，应建立完善的脱敏决策流程和记录机制，确保脱敏过程可追溯；同时，还应定期评估脱敏数据的安全状况，特别是当出现新的重新识别技术或方法时，应及时调整脱敏策略。此外，政务数据脱敏还应接受第三方的独立审计，通过引入专业机构对脱敏效果进行评估认证，增强公众对政务数据开放的信任度。
（二） 医疗健康领域的数据脱敏合规
医疗健康数据是敏感个人信息中的特殊类别，具有极高的隐私敏感性和社会价值。在保障患者隐私的前提下，促进医疗健康数据的合规利用对于医学研究和公共卫生管理具有重要意义。
医疗健康数据脱敏的专门要求已在行业标准中体现。工业和信息化部发布的《面向互联网应用的健康医疗数据应用脱敏技术要求》（YD/T 6184-2024）为健康医疗数据脱敏提供了专门技术规范。该标准适用于各类信息化服务提供商、医院和监管机构在面向互联网应用的健康医疗数据脱敏工作，涵盖了脱敏流程、技术要求和效果评估等内容。与一般数据脱敏相比，医疗健康数据脱敏的特殊性在于：一是需要保留更多的医学特征以确保数据的科研价值；二是需要处理复杂的时空关联信息，如病程记录、用药序列等；三是需要应对多样的使用场景，如临床研究、流行病学调查、医院管理等。这些特殊性要求医疗健康数据脱敏不能简单套用通用方法，而需开发专业化的脱敏算法。
医疗健康数据脱敏的典型场景需要差异化合规策略。根据《面向互联网应用的健康医疗数据应用脱敏技术要求》，医疗健康数据脱敏主要适用于以下场景：一是临床科研数据共享，在保护患者隐私的前提下促进多中心医学研究；二是公共卫生数据上报，在满足传染病监测、慢性病管理等公共卫生需求的同时保护个人隐私；三是互联网医疗服务，在远程诊疗、健康管理等场景中使用脱敏数据支持业务开展；四是医疗质量评估，利用脱敏数据进行医院绩效评价和医疗质量改进。在这些不同场景中，脱敏策略应有侧重：在临床科研场景中，需重点保护患者身份信息同时保留疾病和治疗特征；在公共卫生上报场景中，需采用聚合脱敏方式，消除个体识别性而保留群体特征；在互联网医疗服务场景中，则需平衡用户体验与隐私保护，采用动态脱敏技术根据用户角色展示不同详细程度的信息。
医疗健康数据脱敏的特殊技术需要考虑医学数据的多维关联性。传统的脱敏技术如泛化、抑制等虽可用于医疗健康数据，但往往不足以应对复杂的医学数据环境。例如，在电子健康记录中，单个患者的数据可能分散在挂号、就诊、检查、处方等多个系统中，通过时间戳、地理位置、医生ID等准标识符仍可能重新识别患者身份。为此，医疗健康数据脱敏需要采用更高级的技术手段，如基于差分隐私的医疗数据脱敏，通过在统计查询结果中添加可控噪声，防止通过多次查询推断个体信息；或是采用合成数据技术，利用真实医疗数据的统计特征生成模拟数据，完全避免使用原始患者信息。这些高级脱敏技术虽然增加了实施复杂度，但能更好地平衡医疗数据的隐私保护与价值利用，是医疗健康数据脱敏合规的发展方向。
（三）金融行业的数据脱敏合规
金融数据直接关联个人和企业的财产安全，具有高度的敏感性和价值性。金融行业的数据脱敏合规不仅关乎个人信息保护，还涉及金融安全、反欺诈等多重目标。
金融数据分类与脱敏策略需与数据重要性相匹配。根据《金融数据安全 数据安全分级指南》（JR/T 0197-2020）等行业规范，金融数据被分为不同安全级别，从1级（低影响）到5级（极高影响），不同级别对应不同的脱敏要求。例如，对于公开数据（1级），可不脱敏或仅作轻度脱敏；对于内部数据（2-3级），需采用不可逆的脱敏方式，如哈希函数、数据变形等；对于敏感数据（4-5级），则需采用高强度脱敏，如差分隐私、同态加密等。特别需要注意的是，金融数据中的某些字段虽然本身不直接标识个人（如交易金额、交易时间），但通过组合分析仍可能推断出敏感信息，这要求金融数据脱敏需采用全局优化的技术方案，如k-匿名、l-多样性等，而非简单的字段级脱敏。
金融业务场景中的动态脱敏需求尤为突出。与静态脱敏不同，动态脱敏是指在数据使用过程中实时进行的脱敏，它能够根据用户身份、场景和权限决定脱敏强度。在金融行业中，动态脱敏广泛应用于以下场景：一是客服系统中，根据客服人员级别显示不同详细程度的客户信息；二是风险控制中，在不暴露完整数据的前提下支持欺诈检测和信用评估；三是数据展示中，防止敏感信息在屏幕上被未授权人员窥视。动态脱敏的合规要点在于建立精细化的权限管理体系，确保"最小授权"原则的落实，即用户只能访问其完成任务所必需的最少数据。同时，动态脱敏系统本身也应受到严格保护，防止攻击者绕过脱敏规则直接访问原始数据。
金融数据共享中的脱敏合规是金融科技发展的关键环节。随着开放银行、供应链金融等新模式的发展，金融数据在不同机构间的共享日益频繁。在这种背景下，数据脱敏成为平衡数据流通与安全的重要手段。《实施方案》提出的"原始数据不出域、数据可用不可见、数据可控可计量"原则，在金融数据共享中具有特别指导意义。为实现这一原则，金融机构可采纳多种技术路径：一是采用联邦学习技术，在不共享原始数据的前提下联合训练风控模型；二是使用多方安全计算，在加密状态下完成数据查询和统计；三是通过区块链与脱敏结合，实现数据共享的全程可追溯。值得注意的是，金融数据共享中的脱敏合规不仅要考虑技术方案的安全性，还需满足金融监管机构的特定要求，如中国人民银行《金融消费者权益保护实施办法》中对金融信息保护的特殊规定。这要求金融机构在实施数据脱敏时，既要关注技术先进性，也要确保符合行业监管要求。
六、数据脱敏合规体系的构建
（一）数据脱敏治理架构与政策体系
建立健全的数据脱敏治理架构是确保数据脱敏合规性的组织保障和制度基础。一个完整的数据脱敏治理体系应当包括决策层、管理层和执行层三个层级，各自承担相应的脱敏治理职责。
首席数据官制度的建立是数据脱敏治理的重要举措。《实施方案》明确提出："鼓励企事业单位设立首席数据官，加强数据治理和数据开发利用"。首席数据官作为企业数据管理的最高负责人，应在数据脱敏治理中发挥核心作用，包括审批数据脱敏政策、决定重大数据脱敏项目的投资、监督数据脱敏合规情况等。在首席数据官之下，企业还应设立专门的数据保护官（如适用）或数据安全管理岗位，具体负责数据脱敏制度的落实和日常管理。此外，在技术层面，应明确数据脱敏的技术负责人，负责脱敏技术的选型、实施和维护。这种分层治理架构能够确保数据脱敏治理既有战略高度，又有执行力度。
数据脱敏政策体系的构建需要涵盖从原则到细则的多层次规范。顶层的数据脱敏政策应明确企业数据脱敏的基本原则、职责分工和管理框架；中层的数据脱敏规范应针对不同类型数据、不同使用场景规定具体的脱敏要求和技术标准；操作层面的数据脱敏指南则应提供具体的技术操作步骤和应急处理程序。在制定数据脱敏政策时，应特别注意与现有数据管理制度的衔接，包括数据分类分级制度、数据安全管理制度、个人信息保护制度等。例如，数据脱敏策略应当与数据分类分级结果直接对应，不同类别和级别的数据适用不同的脱敏规则。同时，数据脱敏政策还应与业务连续性管理相结合，确保脱敏后的数据仍能支持业务运营的需求。
数据脱敏的审计与监督机制是确保治理有效性的关键环节。企业应当建立定期与不定期的数据脱敏审计制度，检查数据脱敏政策的执行情况，评估脱敏措施的有效性，发现和纠正脱敏过程中的违规行为。数据脱敏审计应包括技术审计和管理审计两个维度：技术审计关注脱敏算法的可靠性、脱敏过程的安全性、脱敏效果的符合性；管理审计则关注脱敏决策的合理性、脱敏记录的完整性、脱敏培训的覆盖度等。审计结果应向首席数据官和最高管理层报告，并作为改进数据脱敏治理的重要依据。此外，企业还可考虑引入第三方审计机构对数据脱敏进行独立评估，藉此增强各方对企业数据保护能力的信任。
（二）数据脱敏全生命周期管理
数据脱敏合规性不仅体现在技术选择上，更贯穿于数据从产生到销毁的全生命周期。建立覆盖数据全生命周期的脱敏管理机制，是确保数据脱敏持续合规的必然要求。
数据采集阶段的脱敏规划是生命周期管理的起点。在数据采集阶段，企业就应当根据"数据最小化"原则和预期使用场景，确定哪些数据需要脱敏处理以及脱敏的程度。《个人信息保护法》第六条规定的"处理个人信息应当具有明确、合理的目的，并应当与处理目的直接相关，采取对个人权益影响最小的方式"为数据采集阶段的脱敏规划提供了法律依据。这意味着，对于仅需统计分析的场景，企业可在数据采集阶段就进行脱敏处理，避免收集原始个人信息。例如，在用户行为分析中，企业可能只需要知道用户的年龄段而非具体出生日期，这时就可以在数据采集时直接将出生日期转换为年龄段，实现"采集即脱敏"。这种在源头进行的脱敏处理不仅降低了隐私风险，也减少了后续数据管理的负担。
数据存储与使用阶段的脱敏策略需要区分静态脱敏与动态脱敏。静态脱敏适用于非生产环境，如开发、测试、培训等场景，这些场景不需要真实的个人数据，但需要保持数据的业务特征和关联关系。静态脱敏通常采用不可逆的脱敏方式，如数据替换、乱序、仿真等，确保脱敏后的数据与生产环境隔离且无法还原。动态脱敏则适用于生产环境，根据用户角色和权限实时决定数据的展示程度。例如，客服人员只能看到客户手机号的后四位，而风控人员可以看到完整信息。动态脱敏的合规要点在于建立精细化的访问控制策略，并确保脱敏规则不会影响正常业务流程。同时，无论是静态脱敏还是动态脱敏，都应保留完整的脱敏日志，记录何时、何人、对何数据、采取了何种脱敏操作，这些日志既是合规证明，也是事后审计追溯的重要依据。
数据共享与销毁阶段的脱敏管理面临特殊的合规挑战。在数据共享阶段，企业需根据共享目的和接收方可信度决定脱敏强度。《实施方案》提出的"对于未认定为重要数据，但企业认为涉及重要经营信息的，鼓励数据提供方、数据接收方接入和使用数据流通利用基础设施，促进数据安全流动"为数据共享脱敏提供了指引。对于可信度低的接收方，应采用高强度脱敏，如差分隐私、合成数据等；对于可信度高的接收方，可适当降低脱敏强度，但需通过合同约束其后续处理行为。在数据销毁阶段，需要注意的是，脱敏后的数据副本也可能成为攻击目标，因此当数据生命周期结束时，不仅应销毁原始数据，也应同步销毁脱敏后的数据副本。此外，对于用于脱敏的替换规则表、加密密钥等元数据，也应纳入销毁范围，防止攻击者通过这些元数据反向推导原始数据。
（三）数据脱敏技术保障措施
选择适当的技术保障措施是数据脱敏合规的基础支撑。这些技术措施不仅包括脱敏算法本身，还包括与之配套的安全控制、监控审计和应急响应机制。
脱敏算法的选择与评估应当基于科学性、可靠性和适用性原则。企业选择脱敏算法时，应考虑以下因素：一是算法的成熟度，优先选择经过实践检验的算法；二是算法的透明度，避免使用无法验证效果的"黑盒"算法；三是算法的性能，确保脱敏过程不会对业务系统造成过大负担；四是算法的适应性，能够应对不同类型的数据和场景需求。为确保脱敏算法的有效性，企业应建立算法评估机制，包括：功能测试，验证脱敏后的数据是否满足业务需求；安全测试，评估脱敏数据抵抗重新识别攻击的能力；性能测试，测量脱敏过程的时间与资源消耗。对于重要数据的脱敏，还应考虑引入第三方专业机构对算法进行评估认证。此外，随着技术的发展，企业还应定期重新评估已部署的脱敏算法，及时更新或替换不再安全的算法。
脱敏过程的安全控制是防止脱敏环节成为数据泄露突破口的关键。数据脱敏过程本身可能成为攻击目标，因此需对脱敏环境、脱敏工具和脱敏操作采取必要的安全措施。脱敏环境应当与生产环境和互联网隔离，防止在脱敏过程中发生数据泄露；脱敏工具应受到严格访问控制，只有授权人员才能使用；脱敏操作应当留下完整日志，记录数据来源、脱敏时间、操作人员、使用的脱敏规则等信息。对于特别敏感的数据，还可考虑在脱敏过程中使用加密技术，如基于同态加密的脱敏，使得数据在加密状态下即可完成脱敏操作，避免明文数据的出现。此外，脱敏过程中使用的临时存储空间、缓存数据等也应及时清理，防止残留敏感信息。
脱敏效果的持续监控是应对新型威胁的必要手段。数据脱敏不是一劳永逸的工作，而需要持续的监控和改进。企业应建立脱敏效果监控机制，包括：定期重新识别风险评估，检查在新技术条件下脱敏数据是否仍能抵抗重新识别；数据效用监控，确保脱敏后的数据仍能满足业务需求；异常访问监测，发现对脱敏数据的可疑访问模式。为实现有效监控，企业可采用数字水印、数据指纹等技术，在脱敏过程中植入特定标记，便于后续追踪数据流向和使用情况。同时，企业还应建立脱敏应急响应计划，明确当发现脱敏失效或脱敏数据被恶意利用时的应对措施，包括技术补救、通知受影响方和报告监管机构等。这种持续监控和应急响应机制不仅是技术上的保障，也是证明企业已尽合理注意义务的证据，在发生纠纷时可能减轻企业责任。
七、数据脱敏合规的未来发展
（一）法律法规与标准体系的演进趋势
数据脱敏合规要求将随着数字经济发展和数据安全形势变化而不断演进。把握法律法规和标准体系的发展趋势，对企业前瞻性布局数据脱敏合规工作具有重要意义。
匿名化认定标准的细化是未来立法的重要方向。当前，《个人信息保护法》对匿名化的定义较为原则，缺乏具体技术标准和评估方法，这给企业实践和监管执法带来了不确定性。未来，监管机构很可能出台更为细化的匿名化认定指南，明确不同场景下达到匿名化所需满足的技术要求和管理要求。这种细化可能体现在以下几个方面：一是分场景差异化要求，针对数据内部处理、数据共享、数据公开等不同场景设定不同的匿名化标准；二是分行业专门指导，针对医疗、金融、教育等重点行业制定行业性匿名化规范；三是技术中性原则，即不指定具体技术，而是规定技术应达到的安全水平，为企业技术创新留出空间。企业应密切关注这类规范的发展，及时调整自身脱敏策略，确保与监管要求保持一致。
数据产权制度的构建将对数据脱敏合规产生深远影响。党的二十届三中全会提出"加快建立数据产权归属认定、市场交易、权益分配、利益保护制度"，数据产权制度的明确将为数据脱敏后的权益分配提供法律基础。在数据产权制度下，企业对自己投入劳动收集、加工的数据享有合法权益，即使经过脱敏处理，这种权益也应得到保护。指导性案例262号确认的网络平台经营者对数据集合的经营性利益，已经体现了这一趋势。未来，随着数据产权制度的完善，数据脱敏不仅是一种合规手段，也将成为企业实现数据资产化的重要工具——通过脱敏，企业可以在保护隐私和安全的前提下，最大化数据的流通价值和商业价值。这意味着数据脱敏合规将从单纯的防御性合规转向价值创造型合规，成为企业数据战略的重要组成部分。
国际规则的对接与协同是跨境数据脱敏合规的必然要求。随着数字贸易的发展，各国在数据保护规则上的差异成为国际贸易的潜在障碍。为解决这一问题，未来各国可能通过双边或区域协定推动数据保护规则的互认，包括对数据脱敏和匿名化标准的互认。APEC跨境隐私规则（CBPR）、全球隐私大会（Global Privacy Assembly）等国际机制正在为此努力。中国企业如要参与全球竞争，就需要使自身的数据脱敏实践符合国际通行标准，至少能够证明达到了等同的保护水平。这要求企业在制定数据脱敏策略时，不仅要考虑中国本土要求，也要参考GDPR、CCPA等国际主流数据保护制度中的相关规定，打造既能满足国内监管要求，又能支持国际业务的一体化数据脱敏合规体系。
（二）技术革新对合规实践的影响
技术创新始终是推动数据脱敏合规发展的核心动力。随着人工智能、区块链、量子计算等新技术的发展，数据脱敏技术本身也在不断进化，这将深刻影响未来的合规实践。
人工智能与数据脱敏的深度融合将提升脱敏的精准度和智能化水平。如前所述，AI技术正在改变传统规则驱动的脱敏模式，使脱敏系统能够自动识别敏感信息、评估重新识别风险并生成最优脱敏方案。未来，随着大模型技术在理解上下文和语义方面的突破，AI驱动的脱敏系统将能更准确地判断数据的敏感程度和关联风险，从而实现更精细化的脱敏。例如，在医疗文本数据脱敏中，基于大模型的脱敏系统不仅能够识别明显的个人信息（如姓名、身份证号），还能理解医学术语上下文，准确判断哪些临床表现组合可能导致患者重新识别。同时，AI技术也将改善脱敏数据的效用，通过分析下游任务的数据需求，智能选择最适合的脱敏方法，在保证隐私的前提下最大化数据价值。当然，AI脱敏也带来了新的合规挑战，特别是算法透明度和可解释性问题——当使用复杂AI模型进行脱敏时，企业需要能够向监管机构和用户解释脱敏原理和效果，证明已达到合规要求。
隐私增强技术的综合应用将成为数据脱敏合规的新范式。单一技术往往难以同时满足数据保护和数据利用的双重目标，因此未来数据脱敏合规将更多依赖多种隐私增强技术的组合应用。例如，差分隐私可与联邦学习结合，在本地模型训练阶段就添加噪声，同时享受两种技术的优势；同态加密可与数据脱敏结合，对高度敏感字段加密，对一般敏感字段脱敏，平衡安全与效率。这种技术融合趋势要求企业的数据脱敏合规团队具备更广泛的技术视野，能够根据具体场景选择最优技术组合。同时，隐私增强技术的标准化和产品化也将推进，出现更多开箱即用的隐私保护解决方案，降低企业特别是中小企业的合规技术门槛。监管方面也可能出台针对特定技术组合的合规指南，如差分隐私与联邦学习结合使用的合规性认定标准，为企业实践提供明确指引。
量子计算对数据脱敏的潜在冲击需前瞻性应对。虽然量子计算尚未大规模商用，但其对现有密码学基础和隐私保护技术的潜在威胁已引起关注。量子计算机一旦实用化，很可能破解当前广泛使用的哈希函数、同态加密等脱敏相关技术，导致原本安全的脱敏数据面临重新识别风险。为应对这一长远挑战，企业应关注后量子密码学的发展，逐步将量子安全的加密算法纳入数据脱敏技术体系。同时，在评估脱敏技术的长期安全性时，应考虑量子计算带来的威胁时间线，对需要长期保护的数据采取更为保守的脱敏策略。监管方面也可能开始要求对特定敏感数据的脱敏方案具备量子安全性，这将成为数据脱敏合规的新维度。
（三）数据脱敏合规的全球治理协调
在数据跨境流动日益频繁的背景下，数据脱敏合规已超越国界，成为全球治理议题。各国在数据脱敏标准、认证和监管方面的协调，将对跨国企业的合规实践产生重大影响。
国际标准的趋同化将为企业提供统一合规基准。国际标准化组织（ISO）、国际电工委员会（IEC）等国际标准机构正在积极制定数据隐私保护相关标准，如ISO/IEC 27701（隐私信息管理体系）、ISO/IEC 20889（隐私增强数据去标识化技术）等。这些国际标准虽然不具有法律强制力，但为各国立法提供了技术参考，也为企业建立跨jurisdiction合规方案提供了共同框架。未来，随着这些国际标准的广泛采纳，各国对数据脱敏的技术要求可能逐步趋同，减少因标准差异导致的合规冲突。企业特别是跨国企业，应积极参与国际标准的制定和实施，使自身数据脱敏实践与国际最佳实践保持一致。同时，企业也可通过获得国际标准认证，向全球客户和合作伙伴证明其数据保护能力，增强市场信任。
监管合作机制的建立将简化跨境数据脱敏合规。面对数据跨境流动的监管挑战，各国监管机构之间正在建立多种形式的合作机制，包括双边互认协定、区域性合作框架和监管沙盒等。例如，欧盟的充分性认定机制允许数据向符合欧盟标准的国家自由流动；APEC跨境隐私规则（CBPR）体系为参与经济体提供了统一认证机制。这些合作机制往往包含对数据脱敏和匿名化标准的互认，如一国监管机构认可经特定方式脱敏的数据可自由流向另一国。未来，这类监管合作机制有望进一步扩展和深化，为企业提供更多合规通道。企业应密切关注相关进展，善用这些机制简化跨境数据合规流程，如通过申请APEC CBPR认证，一次性满足多个经济体的数据保护要求。
企业合规实践的全球化需要本土化智慧。尽管数据脱敏合规存在全球化趋势，但不同国家和地区在文化传统、法律体系和监管重点上的差异仍然存在。这意味着企业不能简单地将一国的合规实践复制到另一国，而需要结合当地特点进行调整。例如，欧盟对个人信息保护采取权利本位思路，强调个人的知情同意和控制权；美国则更侧重风险管理和行业自律；中国则强调国家安全、公共利益和个人权益的平衡。这些差异反映在数据脱敏合规上，体现为对匿名化认定、合法基础选择和技术标准偏好的不同。因此，跨国企业在构建全球数据脱敏合规体系时，应采取"全球框架+本地适配"的策略，在核心技术标准上保持全球一致性，在具体实施方式上尊重本地要求。这种平衡之道既能够确保合规效率，又能够降低本地监管风险。
八、结论
数据脱敏作为平衡数据利用与安全的关键技术，在数字经济时代具有日益重要的法律地位和应用价值。本文通过系统分析数据脱敏合规的法律基础、技术实现、风险挑战和体系构建，得出以下结论：
第一，数据脱敏合规性已形成多层次法律框架体系
以《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》为基础，辅以部门规章、地方标准和行业规范，数据脱敏的法律规制不断完善。特别是2025年六部门联合发布的《实施方案》，明确鼓励数据脱敏技术的研发和应用，为数据脱敏合规提供了政策支持。同时，最高人民法院发布的数据权益司法保护专题指导性案例，明确了数据权益保护的裁判规则，体现了"谁投入、谁贡献、谁受益"的原则，为数据脱敏合规提供了司法实践指引。
第二，数据脱敏技术的法律认定核心在于达到"匿名化"标准
《个人信息保护法》将匿名化定义为"无法识别特定自然人且不能复原"，但实践中匿名化与去标识化的界限模糊。各类脱敏技术中，差分隐私、k-匿名等高级隐私保护技术更可能达到匿名化要求，而简单的删除、替换直接标识符通常只能达到去标识化效果。企业应根据数据分类分级结果和具体使用场景，选择适当的脱敏技术，并关注相关技术标准的符合性。
第三，数据脱敏面临重新识别风险界定、多主体责任划分和跨境合规等挑战
重新识别风险的存在使得绝对的匿名化难以实现，法律实践通常采用"合理可能"标准判断是否达到匿名化。在多主体参与的数据流通中，需通过合同约定和技术手段清晰界定各方责任。跨境场景下的数据脱敏还需考虑不同法域的法律差异，采取差异化的合规策略。
第四，构建数据脱敏合规体系需要治理、技术和管理多维度协同
企业应建立包含决策层、管理层和执行层的治理架构，明确首席数据官等关键角色的职责。在技术保障方面，应根据数据全生命周期各阶段特点采取相应的脱敏策略，并建立脱敏算法的选择评估机制和脱敏效果的持续监控机制。特别是对于政务、医疗、金融等关键行业，需遵循行业特殊要求，实施差异化的脱敏合规策略。
未来，数据脱敏合规将面临法律法规细化、技术革新和全球治理协调等多重发展。匿名化认定标准的细化、数据产权制度的构建和国际规则的对接将重塑数据脱敏的法律环境。人工智能、隐私增强技术和量子计算等新技术将深刻影响数据脱敏的合规实践。国际标准的趋同化、监管合作机制的建立将为企业提供更统一的全球合规基准。
综上所述，数据脱敏合规是一项系统性工程，需要法律、技术和管理多方面的协同配合。企业应当前瞻性布局数据脱敏合规体系，既将其作为满足法律要求的必要措施，也视其为释放数据价值、赢得市场竞争的重要手段。在数字经济蓬勃发展的背景下，健全的数据脱敏合规实践将成为企业核心竞争力的重要组成部分，为数字中国建设提供坚实保障。