跨境数据传输：改变一切的两种数据传输技术解决方案

在Schrems II案之后，欧盟和美国之间的跨境数据传输是全球科技公司面临的最痛苦的挑战之一。让我们来看看数据技术领域的两大发展，跨境数据传输应该让我们都对未来感到乐观。

毫无根据，亚马逊在收到 GDPR 历史上最大的个人数据行为罚款后宣称。如果用数字表示，违规的严重程度被确定为8.88亿美元，折算为7.46 亿欧元。

即使同意亚马逊“没有数据泄露”的说法，即使没有数据暴露给第三方，技术巨头采用的某些数据收集和处理做法也不再被监管机构和个人消费者所接受。

21世纪的第二个十年可以定义为数据和人工智能领域竞争加剧的时期，尤其是考虑到中美之间日益激烈的竞争。意识到欧洲的公共和私人参与者基本上依赖于美国主要科技公司提供的云服务后，出现了基于欧洲价值观构建数据空间的强大推动力。

特别是，欧洲利益相关者越来越担心数据流是在非欧盟参与者的控制下发生的。此外，大量数据泄露和监控问题引发了许多关于在公共和私人领域发展数据实践的法律和道德后果的讨论。

欧盟内部的新兴数据框架

在欧洲背景下，2020年确实是开创性的一年，因为欧盟委员会推出了一系列雄心勃勃的数据计划：欧盟数据和人工智能战略以及欧盟网络战略。欧盟数据和人工智能战略提出了各种政策措施和投资，旨在通过使欧盟能够利用其大量数据来赋予其竞争优势。欧盟数据和人工智能战略基于以下五个主要支柱：

（1）人工智能白皮书制定了关于人工智能的统一规则；

（2）人工智能安全报告，重点关注人工智能、物联网和机器人技术的安全和责任影响，这应成为修改欧盟产品责任指令的催化剂；

（3）数据治理法案提案侧重于重用受某些保护的公共部门数据，为数据中介制定规则，引入“数据利他主义”的概念，并提出建立欧洲数据创新委员会；

（4）应修改过时的 2000 电子商务指令的数字服务法案提案；

（5）《数字市场法案》提案解决了欧盟委员会数据战略中与竞争相关的问题。

除了这些欧盟范围内的政策措施外，公共和私营部门还大力推动替代跨境数据传输解决方案。数字服务市场存在相当多的怀疑，因为大多数市场参与者不得不面对五家科技巨头在全球数据流中占据主导地位这一事实所带来的挑战。需要新的框架来促进私人和公共组织（例如，研究中心）之间的跨境数据传输；此类新框架是加速创新以及大数据和人工智能的使用的先决条件。

从技术角度来看，两大发展值得密切关注：欧盟 GAIA-X 项目和新兴的“用户持有数据模型”。让我们来看看这两种数据处理方法各自的核心原则。

1. GAIA-X：建立信任 B2B 数据访问的快速通道

GAIA-X 是一项欧盟范围内的倡议，旨在根据欧洲价值观和标准构建基础设施和数据生态系统。GAIA-X 被设想为“由欧洲发起，为欧洲服务”的数据基础设施和开放数字生态系统。它旨在支持欧洲公司的全球竞争力，促进欧洲的“数据主权和数据可用性”。特别是，GAIA-X 项目与欧洲数据战略保持一致，旨在为企业提供一种简单、安全和安全的方式来访问无限量的高质量工业数据。

GAIA-X 项目由德国和法国发起，旨在解决与一般数据和特定数据传输有关的许多问题。GAIA-X 在很大程度上是一项正在进行的工作：虽然对 GAIA-X 的技术架构达成了共识，但距离成为规范还有很长的路要走。总的来说，GAIA-X 的架构远远超出了高度集中的云方法。它支持以下原则：设计安全、设计隐私、联合、分发和数据分散。此外，还有使用友好性指南。利益相关者，包含服务消费者、数据所有者以及服务和节点提供者之间的关系被明确定义。

GAIA-X 促进基础设施和数据服务生态系统的发展。GAIA-X 生态系统通过技术和组织层面的互操作性实现，允许跨供应商无缝集成和使用产品。GAIA-X 专门解决以下主题以促进生态系统中的互操作性：身份和信任管理、发现、互操作性标准（即标准架构）、可执行的使用策略、数据提供者和数据消费者之间的合同），以及监控和计量。

2. 用户持有的数据模型

所谓的“用户持有数据模型”是解决跨境数据传输问题的第二种可能更具开创性的方法。这种方法基于这样一个前提，即个人处于数据生态系统的核心：实际上，是个人通过在线冲浪或携带各种活动传感器来生成数据，这些传感器有助于测量每日步数、心率和许多其他参数。

所有用户数据都在个人数据云中

用户持有的数据模型是指每个人都能够将各种数据源连接到自己的“个人数据云”的技术架构。此类数据可能来自个人的在线帐户或各种活动跟踪器和物联网设备收集的数据。

个人数据云是中央存储库，个人可以在其中收集他们的个人数据，然后以统一格式“标准化”。换句话说，个人数据云就像您的 Dropbox 文件夹或存储数据主副本的数字钱包。每个个人数据云都由软件支持，帮助用户保持数据的组织性和对普通人的理解。此外，个人数据云只能由个人消费者本人访问；第三方只有在个人事先授权的情况下才能访问某些数据片段）。

推动针的三大变化

三个主要因素促成了用户持有数据模型的出现。

(1) 数据隐私法规

首先，最近通过的数据隐私法规，例如欧盟的 GDPR 或加利福尼亚的 CCPA为公司制定了新要求，要求他们在管理客户数据的方式上更加透明和负责任。GDPR 和 CCPA 还创建了一些数据隐私权，个人消费者可以针对各种企业和服务提供商行使这些权利，例如，知情权、删除权或选择退出个人信息销售的权利数据。

知情权一直是用户持有数据模型出现的最重要催化剂之一：在欧盟，消费者可以依赖 GDPR 第15条和GDPR 第20条并要求企业提供有关该个人的个人数据副本。

(2) 商业风险。

用户持有数据模型出现的第二个催化剂与企业在客户数据方面面临的实际问题有关。如前所述，GDPR 和其他数据隐私法规对企业施加了极高的合规成本，企业必须实施各种保护措施和程序以确保客户数据的安全和合法使用。

尽管如此，数据隐私法规并没有改变企业之间的巨大不对称：四大数据巨头（谷歌、亚马逊、Facebook 和苹果）继续在数据市场上占据主导地位。这些市场支配地位和合规相关因素促使企业探索直接与客户互动的新方式，并寻找直接从消费者那里获取相关数据的方法。

(3)技术改造

数据处理技术已经达到成熟水平，分散的数据管理模型现在变得更加可行。特别是联邦学习、差分隐私、边缘计算、复杂机器学习和去中心化账本技术使得在本地，即在终端用户设备上进行主要数据处理成为可能。

另一方面，集中式数据模型难以为最先进的应用程序提供足够的性能和保障。这种向去中心化、以用户为中心、用户持有的数据生态系统的转变可能会降低主要数据泄露的风险，因为黑客会发现攻击存储在每个用户的独立个人数据云上的数据集的动机会减少。

个人数据云中保存的所有数据都来自两个来源之一。首先，一些数据可以由个人手动添加例如，通过上传个人身份证、财务报表或月度账单。其次，个人数据可以从第三方数据聚合器或数据处理器聚合到个人数据云。此过程是完全自动化的，由嵌入个人数据云中的软件执行。

用户持有的数据模型有两个重要的含义。首先，能够将自己的数据保留在个人数据云中，个人用户可以更好地了解其个人数据的深度和广度以及价值。支持个人数据云的软件机器人有助于“规范化”聚合数据，并使普通消费者更容易理解。

其次，用户持有的数据模型导致数据与应用程序分离：在用户持有的数据生态系统中，应用程序在个人数据云中持有的任何数据“之上”运行。这是 GDPR 第 20 条规定的数据可移植权的范例：一旦数据从数据处理器中检索并存储在个人数据云中，数据就不再需要“传输”到另一个服务提供商；取而代之的是，服务提供商来到个人并在用户持有的数据之上运行。

开发人员就像用户持有的数据环境中的淘金者

实际上，用户持有的数据模型为开发人员提供了无限的机会来构建在用户持有的数据之上运行的新型应用程序。此类应用程序可以帮助找到不同数据源和数据集之间的相关性，并为用户提供有价值的见解和建议。对于寻求直接面向消费者的客户的品牌来说，这种用户持有的数据模型似乎是一种简单的出路。

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