互聯網企業數據與國家安全

陳冰

“滴滴一下，美好出行”。所有人都沒想到滴滴的美好出行來得這么快。6月30日，滴滴悄無聲息地在紐交所掛牌上市。所有人也沒有想到，滴滴的下架來得這么快。7月2日啟動安全調查，7月4日就被下架了。

7月2日，國家網信辦發布通報，網絡安全審查辦公室對“滴滴出行”實施網絡安全審查，審查期間“滴滴出行”停止新用戶注冊。

7月4日，國家網信辦官微發布通報，根據舉報，經檢測核實，“滴滴出行”App存在嚴重違法違規收集使用個人信息問題。國家互聯網信息辦公室依據《中華人民共和國網絡安全法》相關規定，通知應用商店下架“滴滴出行”App。一天后，網絡安全審查辦公室發布關于對“運滿滿”“貨車幫”“BOSS直聘”啟動網絡安全審查的公告。

7月7日，滴滴出行在支付寶小程序、微信小程序內同時下架。7月9日晚間，網信辦再次發布通報，因嚴重違法違規收集使用個人信息，繼“滴滴出行”全網下架后，滴滴旗下另外25款 App也被國家網信辦要求下架。網信辦明確要求，各網站、平臺不得為“滴滴出行”和“滴滴企業版”等25款已在應用商店下架的App提供訪問和下載服務。

7月10日，國家互聯網信息辦公室發布關于《網絡安全審查辦法（修訂草案征求意見稿）》公開征求意見的通知。其中明確提出，掌握超過100萬用戶個人信息的運營者赴國外上市，必須向網絡安全審查辦公室申報網絡安全審查。

實際上，滴滴等近期赴美上市的幾家企業，有一個共同的特點，那就是均為互聯網平臺企業，擁有海量數據，隨著這些企業在境外上市，不可避免地存在著跨境數據流動問題，因而面臨著數據出境當中涉及的國家網絡安全審查問題。

“資本可以沒有國籍，但企業家要有底線。”當資本和潛在的對國家安全產生巨大威脅的數據安全發生沖突時，該聽誰的？聽資本的嗎？國家相關部門的一系列雷霆之舉已經給出了明確答案——在涉及國家安全的重大是非面前，沒有討價還價的余地。

企業大數據到底有多重要？

以滴滴為代表接受安全審查的幾家公司，赴美上市提交的數據資料至于危害國家安全嗎？答案是肯定的。安全威脅首先來自硬件。《網絡安全法》規定，使用未經安全審查或者安全審查未通過的網絡產品或者服務的，由有關主管部門責令停止使用，處采購金額一倍以上十倍以下罰款；對直接負責的主管人員和其他直接責任人員處一萬元以上十萬元以下罰款。情節嚴重的，并可以責令暫停相關業務、停業整頓、關閉網站、吊銷相關業務許可證或者吊銷營業執照。

其中，“采購網絡產品和服務”是指，“核心網絡設備、高性能計算機和服務器、大容量存儲設備、大型數據庫和應用軟件、網絡安全設備、云計算服務以及其他對關鍵信息基礎設施安全有重要影響的網絡產品和服務”。

業內人士指出，這些設備上，存在后門、能被遠程操控的簡直是行業內公開的秘密，所以，蘋果早早把自己在中國的數據放在了“云上貴州”。特斯拉也在貴州建立了數據中心，將所有在中國內地市場銷售的車輛所產生的數據都儲存在中國境內。

滴滴不上市，這些設備放在哪里、買自何家、用來干什么，外界知之甚少，但一旦上市，就需要審計和披露，有想法的情報機構只要按圖索驥，就能輕易抄掉滴滴的老底。網信辦公告的原文是，“為防止風險擴大”。證明實際風險已經產生了，現在要做的是減少損失。

另外一個威脅來自數據。滴滴研究院一篇2015年發表在新華網的舊文再次流傳開來。這篇文章使用了滴滴研究院的詳細數據，分析了幾個政府部門在一天的不同時間打車的次數，得出了這些部門員工加班時間的結論。誰能想到，當初一篇宣傳企業大數據挖掘能力的文章，會在六年后的今天引發軒然大波。現在，大家已經輕而易舉地知道，這樣的信息對于有心之人意味著什么。

同樣被審查的“運滿滿”，是國內基于云計算、大數據、移動互聯網和人工智能技術開發的貨運調度平臺。“貨車幫”是中國最大的公路物流互聯網信息平臺，建立了中國第一張覆蓋全國的貨源信息網，并為平臺貨車提供綜合服務，致力于做中國公路物流基礎設施。 “BOSS直聘”官網介紹稱，該平臺應用人工智能、大數據前沿技術，提高雇主與人才的匹配精準度，縮短求職招聘時間，從而提升求職招聘效率。綜合來看，這幾家企業都掌握大量用戶隱私數據，并且業務與關鍵信息基礎設施有關聯。

“上述幾家被審查的企業，分別為日常出行、網絡貨運及大眾求職領域的頭部平臺，至少掌握了所屬行業領域80%以上的深度數據。這些數據可以直接或間接地反映我國各區域人口分布、商業熱力、人口流動、貨物流動、企業經營等情況。”上海觀安信息技術有限公司創始人、首席專家張照龍告訴記者，位置信息、移動軌跡、時間節點這些數據要素形成的動態數據都足以形成對國家安全的重大影響。

“舉個簡單的例子，某孩子媽媽每周末都帶兩個娃去東部戰區附近看一下爸爸，那么很容易推算出這是個軍嫂，家里那位是營級以上職務。等到哪天忽然幾百上千的軍嫂都不再叫車了，輕易就能推算出解放軍要搞什么大動作。再比如說，有用戶軌跡的地方，有路，有人在這里活躍；沒有用戶軌跡的地方，但如果又有設施，那這里是用來干嘛的？”

在張照龍看來，目前我國手機號實行實名制，手機綁定App應用，很容易輕松掌握特定人的行動信息。一個人的信息不算什么，但是當精準的數據收集變成海量的時候，數據分析工程師可以利用各種手法或者分析方法、統計方法、推測方法，通過關聯分析、融合分析等等，挖出這些表面信息隱含著的情報。“美國是非常善于做數據分析的國家，這些上市公司將經營的原始數據都提供給美方的時候，這些聚合在一起的數據所蘊含的其他類信息，足以產生許多潛在的國家安全風險。”

數據安全，事關重大

數據對國家而言，是新的“戰略資源”；對產業是新的“生產要素”；對個人更是新的“生活必需品”。從某種意義上講，數據正在不斷催生新的社會形態：“未來社會發展在很大程度上將用‘數據說話”。

面向全球數字化轉型成立的專業化智庫賽博研究院，在2021世界人工智能大會上，不僅舉辦了2021世界人工智能安全高端對話，探討人工智能發展引發的網絡、數據和算法等多層面的風險和挑戰，還聯合相關機構發布了《人工智能賦能網絡安全白皮書2021》《以數據為核心，構建新型數字信任體系》《全球數據安全報告：認知、政策與實踐》三份重磅報告。其中，《全球數據安全報告》指出，在全球數據爆發增長，海量集聚的新形勢下，數據也成為安全的“重災區”，針對數據的攻擊、竊取、劫持、濫用等手段不斷推陳出新，甚至形成地下數據產業鏈，給經濟、政治、社會帶來巨大風險。

數據的依賴性越強則脆弱性越大。各國從自身國家安全、社會公益以及個人權利保護等角度出發，越來越重視數據安全問題。但現實情況是各主體出于各自的利益訴求和安全關切，對于數據安全的認知與要求并不一致，企業與用戶之間，國家與企業之間，國家與國家之間，都可能會出現利益沖突。如何平衡數據安全與發展的關系，找到政策的合理區間，既能促進數字經濟的發展，又能滿足各方安全訴求成為各國數據政策制定者們的最大挑戰。

作為一種“泛在”性的存在，數據的安全維護是一個非常復雜的系統，面臨著數據確權、數據壟斷、數據泄露以及數據作假等主要挑戰，由此帶來的安全風險包括：數據非法跨境流通可能危害國家主權和國家安全；數字信息的過度采集和非法使用，可能侵犯公民的權利和隱私；算法的偏好可能加劇社會的偏見或歧視，威脅公平正義；機器深度學習難以理解人性的道德，無人駕駛汽車緊急避險等智能決策可能威脅特定的人群生命；人機相互交互式產品廣泛應用帶來的工作、生活、感情的高度依賴，可能威脅社會倫理。

所以說，數據安全不僅是一個技術問題，也是一個安全問題，同時還涉及倫理、法律和國際規則的相關問題。簡而言之，如果數據背后代表了個人，就有個人權益的概念；如果數據背后代表的是組織，就涉及知識產權、商業秘密；如果數據背后代表了行業或者國家，就有數據的主權和國家安全這些概念交織在里面。企業需要盤點自己的數據資產，并考慮在數據使用的過程中可能牽扯到哪些權利。

張照龍指出，數據風險點可能出現在數據的產生、收集、存儲與傳輸的各個環節。近幾年工信部處理了一些違規App，這些違規的App多數是采集了個人的一些隱私信息。“大家都有過這樣的經歷，剛剛說了某樣東西，某個購物軟件就向你做了推薦；或者某個新聞就向你做了推送。這些互聯網企業挖掘海量用戶數據資源，用于定向推送，產生商業利益。我們的衣食住行變得越來越方便，我們的隱私也就變得越來越少。如何在隱私保護與開發數據資源之間達成某種平衡，一直是各國立法面臨的重要問題。與此同時，海量數據集中在少部分平臺和公司之中，無形中也增大了大規模數據泄露的風險。近年來數據泄露的事件屢見不鮮，涉及工業制造、政府數據、醫療信息、個人賬號、軍工情報等諸多領域。”

另外一個不容忽視的問題是數據造假。數據篡改或作假問題日益引起廣泛關注。環境監測、金融數據、電商交易、視頻網站以及社交平臺上的公開數據不時爆出造假新聞，而這些假數據對于依賴數據真實性的行業發展極為不利，更會影響國家相關領域的宏觀判斷與政策制定。更嚴重的后果還在于，人工智能和機器學習的應用中，無論是算法還是機器學習，都基于海量數據，如果基于被篡改的數據與作假的數據，算法的有效性與學習效果可想而知會出現多么大的偏差。一個最現成的案例就是人臉識別技術。早期的人臉識別可能對白種人或者亞洲人的識別效果比較好，但是對于非洲人、黑人的識別效果比較差，這就涉及數據偏差和歧視問題。

目前的人工智能應用場景中，個人生物識別信息以其獨特性、唯一性、可數據化和便攜性而被廣泛應用在生活的方方面面。指紋鎖、小區人臉識別門禁、疫苗注射登記乃至于天網系統都與個人生物識別信息密切相關。而在2021世界人工智能大會上，參與人工智能安全高端對話的復旦大學計算機學院副院長楊珉透露，很多國家級政務平臺，包括頭部App廠商的生物特征身份登錄，都存在著一定的問題。

此外，利用人工智能的“深度偽造”技術對生物信息進行替換、合成和調整，已經足以實施“換臉術”“變聲術”，甚至造出集合上百人特征的“合成臉”，實施各種犯罪行為。這些深度偽造技術足以引發政治風險、社會風險乃至影響國家安全和國際社會安全。

“現在很火的自動駕駛汽車、無人駕駛，如果當它面臨投毒攻擊或者定向攻擊，或者它本身的算法出現問題的時候，很容易導致車禍出現人身傷害，這也是和我們的傳統計算機安全不太一樣的地方，人工智能的數據安全出現問題的時候，可能會引發社會安全乃至國家安全問題。”張照龍說。

（摘自《新民周刊》2021年第26期，作者為該刊記者。有刪節）