文/ 張 杰   吳子昊

大數(shù)據(jù)技術(shù)在司法中的廣泛應(yīng)用與隱私風險的現(xiàn)實困境

隨著司法大數(shù)據(jù)的廣泛應(yīng)用,，傳統(tǒng)司法模式逐漸向信息化、智能化,、自動化的方向發(fā)展,。大數(shù)據(jù)技術(shù)用在破案、幫助審判,、預(yù)測量刑,、分析證據(jù)這些方面，提升了辦案效率,，讓司法更公平，也為司法透明度和公信力的提升提供了強有力的技術(shù)支持,。這些技術(shù)在大幅度推動大數(shù)據(jù)司法的同時,，也帶來了嚴重的隱私權(quán)保護問題，大規(guī)模收集和處理個人數(shù)據(jù),，以及越來越依賴算法決策,，可能對個人權(quán)利和自由產(chǎn)生深遠影響。大數(shù)據(jù)技術(shù)的核心優(yōu)勢是能夠通過對大量信息的挖掘與分析，揭示潛在的模式和趨勢,，在案件偵破,、犯罪預(yù)測和風險評估中發(fā)揮重要作用。但在數(shù)據(jù)的采集,、存儲,、傳輸和處理過程中，大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用加速了數(shù)據(jù)采集和信息共享的頻率,，使得公民個人信息面臨前所未有的暴露風險,。司法機關(guān)如何平衡大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用與個人隱私保護的關(guān)系，成為亟需解決的核心問題,。

隱私權(quán),，作為“隱私”在法律意義上的體現(xiàn)，是近現(xiàn)代社會和法治發(fā)展的產(chǎn)物,。自然事實層面的個人私生活屬于隱私,，法律層面上的個人私生活屬于隱私權(quán)。隱私權(quán)是一項基本人權(quán),、是公民基本權(quán)利的重要組成部分,。大數(shù)據(jù)語境中，隱私權(quán)的法律保護主要體現(xiàn)為對信息采集,、存儲,、使用等環(huán)節(jié)的限制和規(guī)范。我國《憲法》雖然未明確提及隱私權(quán),，但在《憲法》第37—40條中包含了對隱私權(quán)的保護,。我國《憲法》規(guī)定公民的人格尊嚴不受侵犯，隱私權(quán)作為人格尊嚴的一部分,，從憲法高度確立了其重要地位,，但我國尚未確立憲法對隱私權(quán)的制度保障機制，因而隱私權(quán)主要還是由部門法實行保護,。

如根據(jù)《民法典》第1032條：“自然人享有隱私權(quán),。任何組織或者個人不得以刺探、侵擾,、泄露,、公開等方式侵害他人的隱私權(quán)。隱私是自然人的私人生活安寧和不愿為他人知曉的私密空間,、私密活動,、私密信息?！钡囊?guī)定,，民法將隱私權(quán)定義為自然人享有的私人生活安寧與信息秘密不被非法侵擾、知悉、公開的權(quán)利,。信息秘密權(quán)涉及個體個人信息的保護,，尤其是未經(jīng)許可的收集、使用和傳播,，在大數(shù)據(jù)司法隱私保護中應(yīng)側(cè)重于對信息秘密權(quán)的保護,。

作為社會保障法的刑法是社會保障的最后防線。但我國刑法并未直接保護隱私權(quán),，而是通過侵犯公民個人信息犯罪,、非法獲取計算機信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)罪等罪名間接保護公民的隱私權(quán)。隨著大數(shù)據(jù)司法的不斷發(fā)展和擴張,，對隱私權(quán)的保護越來越重要,，侵犯個人信息罪也不應(yīng)承載保護隱私權(quán)的功能，因為個人信息權(quán)已經(jīng)從隱私權(quán)中分離出來成為一項獨立的權(quán)利,，且隱私權(quán)比個人信息權(quán)更重要,，不宜由侵犯公民個人信息罪附帶保護。且根據(jù)民法對隱私的定義來看,，隱私權(quán)保護的范圍廣于個人信息權(quán),，甚至可以說隱私權(quán)中包含個人信息權(quán)。我們應(yīng)該結(jié)合民法對隱私權(quán)的定義,，明確隱私權(quán)在刑事司法領(lǐng)域的表現(xiàn)形式和法律定位,，還要把對隱私權(quán)的保護融入到刑事訴訟全流程中去，更好地保障公民權(quán)利不受侵犯,。

在實踐層面,，大數(shù)據(jù)技術(shù)的廣泛應(yīng)用使得信息采集門檻持續(xù)降低，數(shù)據(jù)采集的范圍和頻率急劇上升,。在偵查環(huán)節(jié),，公安機關(guān)通過智能監(jiān)控設(shè)備、大數(shù)據(jù)分析平臺等新型技術(shù)手段,，能夠?qū)崿F(xiàn)對個人信息的全方位采集與深度分析,，這種轉(zhuǎn)變使得隱私侵犯的范圍從特定嫌疑對象擴展至社會公眾。在數(shù)據(jù)“投喂”模式下,，大量未經(jīng)處理的個人信息被納入數(shù)據(jù)庫,，違背了個人信息自主控制原則，也可能導致信息被濫用于原始采集目的之外的其他用途,。在審查起訴環(huán)節(jié),，當前刑事訴訟法對大數(shù)據(jù)證據(jù)的規(guī)范較為保守，尤其是電子證據(jù)的采信標準缺乏統(tǒng)一,，難以兼顧隱私保護與證據(jù)效力。在審判階段，司法公開與隱私保護之間的矛盾尤為突出,，判決文書數(shù)據(jù)庫建設(shè)雖然提升了司法透明度,，但也加劇了信息傳播導致的隱私泄露風險。與此同時,，算法歧視問題在大數(shù)據(jù)決策中逐漸凸顯,，歷史數(shù)據(jù)訓練模型可能放大原有偏見，導致特定群體受到系統(tǒng)性的不公正對待,。

此外,，法律制定、修改和完善需要經(jīng)過嚴格的立法程序,，需要充分的社會共識與價值權(quán)衡,，而技術(shù)的變革卻日新月異，常常在短時間內(nèi)改變數(shù)據(jù)處理與利用的方式和邊界,。這種法律時間與技術(shù)時間的錯位,，不可避免地導致了法律真空的出現(xiàn)，使得公民隱私權(quán)在大數(shù)據(jù)司法應(yīng)用中面臨前所未有的挑戰(zhàn)與風險,。在現(xiàn)有法律尚未完全覆蓋大數(shù)據(jù)司法應(yīng)用場景的情況下,，技術(shù)保護措施的介入不僅是必要的，更是對憲法精神的積極回應(yīng),。法律與技術(shù)的結(jié)合,，形成了一種“軟硬兼施”的保護機制，技術(shù)手段在某種程度上成為法律保護的延伸與補充,。

隱私保護技術(shù)的原理與在司法場景中的具體應(yīng)用

在司法實踐中,，大數(shù)據(jù)技術(shù)廣泛應(yīng)用于案件偵查、量刑評估,、證據(jù)分析等領(lǐng)域,。大數(shù)據(jù)技術(shù)涵蓋了數(shù)據(jù)的采集、儲存,、清洗,、分析、使用等多個環(huán)節(jié),，在這些過程中,，每一個環(huán)節(jié)都可能存在隱私泄露和侵犯隱私風險。

K-匿名是一種數(shù)據(jù)去標識化技術(shù),，旨在降低個體身份被重新識別的風險,。其核心思想是：確保數(shù)據(jù)集中每條記錄在關(guān)鍵屬性上至少與k-1條其他記錄相同，從而使攻擊者無法通過這些屬性唯一鎖定某個個體,。在司法實踐中,，k-匿名可以用于司法統(tǒng)計數(shù)據(jù)的隱私保護,、電子證據(jù)共享與隱私保護以及罪犯畫像與犯罪預(yù)測。構(gòu)建犯罪熱點預(yù)測模型時,，對訓練數(shù)據(jù)中的嫌疑人特征進行群體化處理,，即去除個人敏感信息。

差分隱私的核心思想是通過在查詢結(jié)果中引入噪聲來合理地隱藏每個個體的數(shù)據(jù),，使得即便攻擊者通過數(shù)據(jù)查詢了解部分信息,，也無法準確推測出某個個體的數(shù)據(jù),。在司法數(shù)據(jù)查詢場景中或數(shù)據(jù)發(fā)布等場景中,，差分隱私技術(shù)可以通過自動添加隨機干擾噪聲來保護個人隱私，使得攻擊者無法逆向推斷案件的具體信息,。如2014年Google在Chrome瀏覽器中部署RAPPOR,，用于收集用戶默認搜索引擎設(shè)置等行為數(shù)據(jù)。差分隱私的技術(shù)實現(xiàn)需要從數(shù)據(jù)分析和需求確定開始,，再計算數(shù)據(jù)敏感度,、分配隱私預(yù)算，然后從拉普拉斯機制,、高斯機制和指數(shù)機制三個噪聲機制中選擇合適的差分機制并添加噪聲,，最后驗證和發(fā)布數(shù)據(jù)。

聯(lián)邦學習是一種分布式機器學習方法,，其核心思想是數(shù)據(jù)本地化處理,，模型協(xié)同訓練。通過分布式模型訓練實現(xiàn)數(shù)據(jù)本地化,，避免原始數(shù)據(jù)跨域傳輸,。聯(lián)邦學習保證了數(shù)據(jù)的本地化、隱私性,，避免了將數(shù)據(jù)直接暴露給第三方,，該結(jié)構(gòu)特點直接決定了其對數(shù)據(jù)隱私的天然保護作用。聯(lián)邦學習在大數(shù)據(jù)司法中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在跨機構(gòu)的數(shù)據(jù)協(xié)同建模,，同時避免原始數(shù)據(jù)的直接交換,，從而保護司法數(shù)據(jù)的隱私。通過這一流程,，聯(lián)邦學習能夠在保障司法數(shù)據(jù)隱私的前提下,，實現(xiàn)跨機構(gòu)的協(xié)同建模，為犯罪預(yù)測,、智能法院,、案件分析和預(yù)測等司法應(yīng)用提供智能支持。

同態(tài)加密則是一種允許在密文狀態(tài)下進行計算并在解密后得到正確結(jié)果的加密機制,，可廣泛應(yīng)用于隱私保護的數(shù)據(jù)分析,、加密搜索與遠程司法數(shù)據(jù)處理中,。該技術(shù)在跨區(qū)域犯罪數(shù)據(jù)協(xié)同分析、加密檢索,、遠程案件處理等領(lǐng)域為司法提供了“數(shù)據(jù)可用不可見”的新解決方案,。SecureML等框架可在不泄露原始數(shù)據(jù)的前提下實現(xiàn)分布式聯(lián)合建模,，提升了大數(shù)據(jù)司法的分析深度與安全性,。

區(qū)塊鏈技術(shù)以其分布式賬本、哈希加密,、不可篡改與全流程可溯源等特性,，在司法數(shù)據(jù)管理與電子證據(jù)存證中顯示出巨大潛力。通過默克爾樹結(jié)構(gòu)構(gòu)建數(shù)據(jù)完整性驗證機制,，通過零知識證明實現(xiàn)信息驗證而不泄露原始數(shù)據(jù),，通過智能合約實現(xiàn)自動審計與權(quán)限控制。這些機制不僅提升了司法數(shù)據(jù)的可信性,、安全性,，也實現(xiàn)了全流程隱私保護。例如,，在某些知識產(chǎn)權(quán)案件中,，法院可快速驗證電子證據(jù)是否被篡改，區(qū)塊鏈還可應(yīng)用于法院判決書,、案件流程,、執(zhí)行信息等環(huán)節(jié)的信息共享與追溯，提升了司法活動的透明度與公正性,。

基于數(shù)據(jù)生命周期的技術(shù)治理路徑與多維協(xié)同機制

技術(shù)治理路徑需要從司法活動的特點和需求出發(fā),，將差分隱私、聯(lián)邦學習,、區(qū)塊鏈以及同態(tài)加密等技術(shù)有機融合,，形成全方位的隱私保護解決方案。從數(shù)據(jù)生命周期的視角來看,，司法數(shù)據(jù)的隱私保護可分為數(shù)據(jù)采集,、數(shù)據(jù)處理與分析、數(shù)據(jù)存儲與共享三個關(guān)鍵環(huán)節(jié),。

在數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié),，核心問題是如何在保證數(shù)據(jù)真實性和完整性的前提下，最大限度地保護個人隱私,。差分隱私技術(shù)通過在原始數(shù)據(jù)中引入隨機噪聲,，可以有效降低個體信息的識別風險。同時聯(lián)邦學習技術(shù)的應(yīng)用使得不同司法機關(guān)可以在本地完成數(shù)據(jù)處理,，僅共享模型參數(shù),，從而從源頭上預(yù)防數(shù)據(jù)泄露風險,。

在數(shù)據(jù)處理與分析環(huán)節(jié)，安全與效率的平衡問題始終是核心挑戰(zhàn),。以同態(tài)加密技術(shù)為例,，其最大創(chuàng)新點在于構(gòu)建了“加密態(tài)運算”模式。設(shè)想某跨省電信詐騙案件偵辦中,，三省公安機關(guān)可通過該技術(shù)對涉案賬戶流水進行加密交叉比對,，在不暴露具體賬戶信息的前提下精準鎖定異常交易鏈路。這種加密運算機制有效破解了傳統(tǒng)協(xié)作中“數(shù)據(jù)不出域”與“分析需共享”的矛盾,。

數(shù)據(jù)存儲與共享環(huán)節(jié)面臨的主要挑戰(zhàn)是如何確保數(shù)據(jù)的長期安全性和可控性,。區(qū)塊鏈技術(shù)的引入帶來了可信機制革新。如北京互聯(lián)網(wǎng)法院主導,，與國內(nèi)領(lǐng)先區(qū)塊鏈產(chǎn)業(yè)企業(yè)共建的電子證據(jù)平臺“天平鏈”,，實現(xiàn)了電子數(shù)據(jù)的全流程記錄、全鏈路可信,、全節(jié)點見證,。當某專利侵權(quán)案涉及的設(shè)計圖紙被調(diào)取時，系統(tǒng)自動生成包含時間戳,、操作者數(shù)字簽名的存證記錄,，使得證據(jù)流轉(zhuǎn)過程可回溯驗證。

在司法大數(shù)據(jù)平臺建設(shè)中,，可以將差分隱私與聯(lián)邦學習技術(shù)結(jié)合使用,，在數(shù)據(jù)采集端實現(xiàn)隱私保護，通過同態(tài)加密和多方安全計算技術(shù)保障數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)的安全性,，最后借助區(qū)塊鏈技術(shù)確保數(shù)據(jù)存儲和流轉(zhuǎn)的可信度,。這種“數(shù)據(jù)可用不可見”的技術(shù)路徑，既保護了各方數(shù)據(jù)主權(quán),，又實現(xiàn)了1+1>2的研判效果,。各類司法場景也需匹配適當?shù)募夹g(shù)組合，如多省公安部門聯(lián)合建?？墒褂谩奥?lián)邦學習+差分隱私”,，加密DNA證據(jù)云端比對可結(jié)合“同態(tài)加密+區(qū)塊鏈”，而裁判文書的公開則可采用“k-匿名+差分隱私”,。通過分層融合與動態(tài)增強策略,，構(gòu)建起司法隱私保護的系統(tǒng)性解決方案，確保隱私保護和司法效率的有機統(tǒng)一,。

結(jié)束語

隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)在司法領(lǐng)域的深入應(yīng)用,，隱私權(quán)保護面臨的挑戰(zhàn)日益復(fù)雜化。本文通過對隱私權(quán)保護困境及技術(shù)解決方案的全面分析,，提出了基于數(shù)據(jù)生命周期的技術(shù)治理路徑,，這一體系通過差分隱私,、聯(lián)邦學習、區(qū)塊鏈及同態(tài)加密等技術(shù)的有機結(jié)合,，為司法數(shù)據(jù)的采集,、處理、存儲與共享提供了多層次的隱私保護,。未來的司法實踐中,，應(yīng)持續(xù)深化技術(shù)與法律的協(xié)同創(chuàng)新，構(gòu)建兼顧效率與隱私的智能化司法體系,，以更好地維護公民基本權(quán)利,，推進司法的公正性與透明度。通過技術(shù)創(chuàng)新與制度協(xié)同,，隱私保護技術(shù)將持續(xù)賦能司法數(shù)字化轉(zhuǎn)型，實現(xiàn)“數(shù)據(jù)驅(qū)動正義”與“隱私權(quán)利保障”的雙重目標,。