數字檢察中的數據安全：風險、困境與保護*

● 揭 萍 孫雨晨* 王 攀 /文

數字檢察是檢察機關運用數字賦能深入法律監督，通過數據共享、線索歸集、類案辦理，能動推進社會治理體系、治理能力現代化的數字監督思維、理念、程序、效應的集成、跨越、引領、再造、重塑性變革。［1］參見張曉東：《數字檢察賦能監督促進治理》，最高人民檢察院微信公眾號https://mp.weixin.qq.com/s/HIyRPQi6JRPPwC 6leBmA4g ，最后訪問日期：2022年9月21日。為順應信息社會數字化浪潮，加快實現數字檢察的建設目標，各地檢察機關紛紛建立數據算法模型，打造數字檢察，重塑法律監督模式，以數據驅動檢察工作高質量發展。高質量發展的前提是守住安全底線，數字檢察的出發點是數字賦能，底線是數據安全，尤其需要防范化解數據被濫用、盜用、篡改的風險。數字檢察建設還處于起始階段，現有法律對數字化法律監督中數據安全缺乏體系性保護規范，數據安全保護問題突顯。確保數據安全，實現數據最大化利用和最有效保護的雙贏局面是數字檢察建設進程中亟待解決的問題。

一、數字檢察中數據安全的風險分析

數字檢察為檢察機關法律監督工作開辟了新的領域，由于大數據技術本身具有關聯性強和數據價值密度低特點，使得檢察機關監督過程中對司法數據往往不加區分海量收集，極大增加了數據安全風險。

（一）監督線索來源拓寬擴大數據暴露風險

檢察機關的職責之一是對行政執法行為進行監督，傳統模式下的檢察監督往往難以發現線索。檢察機關的數字化轉型助力突破違法線索發現難問題，推動檢察工作由個案辦理到類案監督，由被動受案到主動監督。相關的數據辦案平臺充分激發了數據對檢察監督的撬動作用，讓監督線索難發現、信息不對稱難題有了新的破解渠道。但平臺運行中涉及海量數據，有的關涉公民個人信息或隱私，數據安全問題不容忽視。

另外，人民檢察院作為公益訴訟的公益代表人加之檢察公益訴訟受案范圍日益拓寬，檢察機關勢必能接觸到各類社會數據。但鑒于重大公益訴訟案件的辦理往往需要與多個不同層級的紀檢監察、公安機關有效銜接配合，不同部門不同層級對數據保密要求不同，多部門信息共享過程中面臨一定程度上的數據暴露風險。

（二）司法數據全鏈條共享加劇數據泄露風險

檢察監督工作效能與數據共享程度密切相關，實現司法數據全鏈條共享是推動數字檢察的有效路徑。浙江不僅是互聯網大省更是數字化改革的先行者，各地檢察機關不斷探索“四大檢察”數字化監督新模型。數字檢察各類辦案模式與公安機關、法院、銀行、企事業單位、社會組織等部門之間的數據實現連接與流通。檢察數字化改革的穩步推進，以海量數據為依托的算法預測模型的普及，加之檢察機關受案范圍的逐步拓寬，越來越多的司法數據將匯集到檢察機關。

以刑事檢察為例，涉及立案、偵查、起訴、審判、執行等各個訴訟程序，實現各階段、全鏈條數據共享僅靠一個司法機關或者一家科技公司遠遠不夠，且大數據算法的精準度受到數據數量、質量等因素限制。檢察權行使過程中運用大數據技術通過對非結構化數據、孤立數據的碰撞比對，分析處理，極易導致敏感數據處于危險境地。目前，大數據技術使得數據的存儲流動更加智能化、專業化，國家公權力機關提供準確、詳細的數據，極大概率會成為海量數據中極具價值的中介數據，而這些中介數據的大量堆積能夠降低算法交叉分析難度，嚴重危及數據安全。

（三）第三方平臺數據儲流加大數據保護難度

數字檢察建設過程中，檢察機關一方面向第三方獲取數據，另一方面又將數據儲存于第三方。大數據技術的應用不僅使得檢察機關法律監督的時間點前移，也使得檢察機關偵查犯罪的時間點前移，通過特定的算法模型在未立案前預測犯罪發生風險鎖定特定人員并向第三方商業機構調取犯罪偵查相關數據，從用戶個人角度出發，這極大削弱了對數據的知情同意權以及數據控制權。大多數情形下，檢察機關收集數據時不會作一般數據和敏感數據的區分，而敏感數據一般指涉及公民個人隱私的信息，一旦泄漏、濫用不僅容易危及公民人身、財產安全，還可能導致公民人格權受損。

檢察機關由于其自身缺乏大數據技術力量而無法獨自完成數字檢察轉型過程中所需的技術性工作，于是將部分涉及技術的工作內容外包給第三方科技公司。但這也意味著將部分數據轉移給了第三方控制，科技公司在進行數字化技術工作時，需以大量數據作為原材料，在此過程中極易因為數據流轉交接中出現疏漏或者工作人員的個人品質問題等而導致數據泄漏，這給數據安全帶來極大隱患，不可不加防范。

二、數字檢察視野下數據安全保護的現實困境

數字檢察建設尚處于初始階段，我國現行法律制度框架下數據安全保護制度體系不夠完善健全，對數據安全的保護仍然面臨許多現實困境。

（一）法律監督與數據保護存在價值沖突

作為國家公權力的檢察監督權和作為公民私權利的數據權利在價值取向上存在著根本差異。兩者間的價值沖突表現在對于檢察機關公權力的賦權和公民救濟私權利的授予極不平衡。在懸殊的實力差距面前，公民要以一己之力對抗國家公權力困難重重。數據作為個人信息載體，侵犯數據安全也就意味著侵犯個人信息安全。在侵犯個人信息權益的救濟方面，雖然《中華人民共和國個人信息保護法》（以下簡稱《個人信息保護法》）第57條規定對于發生或者可能發生個人信息泄漏、篡改、丟失的，個人信息處理者應當立即采取補救措施，并通知履行個人信息保護職責的部門和個人。但是并未明確規定具體的補救措施，救濟成為空中樓閣。而對于不履行個人信息保護義務的國家機關，《個人信息保護法》第68條規定了處罰措施，對直接負責的主管人員和其他直接責任人員依法給予處分，但處分權僅是部門內部處罰措施，并非公民能夠使用的外部救濟手段，公民救濟之路仍待完善。

（二）數據安全監管部門缺乏專業性

結合《中華人民共和國網絡安全法》第8條、《中華人民共和國數據安全法》第6條第3款、《個人信息保護法》第60條的規定，國家網信部門、公安機關、國家安全機關似乎應當被確立為刑事司法領域數據安全保護的專門機構。但上述三機關作為專門的數據安全監管機構均存在一定的問題：一是國家網信部門與刑事訴訟的相關度較弱，其工作人員往往不具備該領域所需具備的專業知識；二是刑事訴訟過程封閉性、排外性較強，國家網信部門在整個刑事訴訟過程中參與度低。公安機關、國家安全機關作為大數據司法領域的數據安全監管機構同樣具有兩方面難題：一是刑事訴訟過程中對數據獲取最主要的階段是偵查階段，而公安機關、國家安全機關恰好是法定偵查機關，這將難以避免自我監督的困境；二是由公安機關、國家安全機關行使數據安全監管職權容易導致訴訟行為與監管行為混淆。所以，將國家網信部門、公安機關、國家安全機關其一或者全部作為數據安全監管部門并非最優解。

（三）檢察機關內部復合型人才匱乏

隨著大數據、云計算、人工智能對法學領域的廣泛滲透，形成了很多信息科學與法學交叉的領域，智慧法院、智慧檢務、數字檢察的蓬勃發展，無不體現當前信息科學與法學已深度交融。但由于傳統教育模式往往采取單一學科教育模式，檢察官大多數來自法學專業，往往難以具備人工智能技術、計算機科學技術、電子信息技術等領域的知識，對于大數據算法歧視、人工智能司法相對陌生。一方面，檢察官在參與數字檢察辦案模型研發與利用各類司法平臺數據辦案過程中，往往缺乏數字安全意識與保護數據的技術能力；另一方面，由于專業人才的匱乏，檢察機關內部不具備單獨開發運用信息系統的力量，實踐中一般委托第三方科技公司代為研發，而第三方有可能在經濟利益的驅使下對信息數據進行干預，從而給數據安全帶來極大的不確定性。

三、數字檢察中加強數據安全保護的有效路徑

信息社會推動大數據技術的不斷革新，大數據技術促進檢察模式的不斷升級轉型。在此背景下，明確數字檢察中數據安全的風險和困境后，應當及時調整數據安全監管部門、在檢察機關內部設定全流程程序法規制，加快建立數據分類分級保護機制體系以及重視學科交叉復合型人才培育和輸出，以期探索數字檢察與數據安全之間的最佳平衡點。

（一）檢察機關內部設立數據安全監管部門

我國憲法規定人民檢察院是國家的法律監督機關。所以檢察機關對數據的收集、使用、處理行為進行監督于法有據。筆者認為在檢察機關內部設立專門的數據安全監管部門最為合適。理由如下：第一，檢察機關全程參與整個刑事訴訟過程，掌握的數據總量和類型是其他任何機關都無法比擬的；第二，檢察機關對訴訟過程中的數據安全問題全程關注，對數據所呈現的個人信息更具全面的了解；第三，檢察機關能就出現的數據安全問題進行及時處理。因此，在檢察機關內部建立數據安全監管部門是確保刑事司法領域數據安全的首要之選。

檢察機關內部設立數據安全監管部門后，應當履行以下職責：首先，根據數據分類分級要求，制定法律監督領域重要數據目錄，對檢察機關內部其他部門及其他行政執法機關、社會治理部門等數據使用、處理行為提供相關指引。其次，對數據的控制者以及使用者的處理行為實時監督監管。此處值得注意的是，數據監督監管行為要遵循“合理原則”，切勿將“監督”轉變為“監控”。再次，定期或者不定期對數據儲流系統以及數據共享平臺進行安全巡查，一旦發現系統漏洞及時采取必要的補救措施。最后，及時對數據安全事故作出處理，并受理數據主體的異議和申訴。

（二）檢察機關內部建立全流程數據安全規制

我國刑事司法過程中對于數據安全的保護路徑是沿著隱私權展開的。然而隱私權是一種消極的、防御性的權利，在該權利遭受侵害之前，個人無法積極主動地行使權利，而只能在遭受侵害的情況下請求他人排除妨害、賠償損失等。［2］參見王利明：《論個人信息權的法律保護——以個人信息權與隱私權的界分為中心》，《現代法學》2013年第4期。在檢察機關的法律監督中亦存在類似情況，即數字檢察過程中對數據安全的保護存在滯后性特點。對于數字檢察來說，僅靠事后救濟性質的保護路徑顯然無法滿足數據安全保護的現實需要，因此從消極、被動的事后救濟方式轉向積極、主動的全程監管模式無疑是當前最佳選擇。對于數字檢察中數據安全的保護應當貫穿事前、事中以及事后全流程。

首先，事前應當有以嚴格審批手續為基礎的制度規定。對敏感數據的獲取需要遵循“合理目的”要求，在檢察機關內部規定嚴格的審批權限與程序，具體操作可參照刑事訴訟法及相關司法解釋關于技術性偵查的規定。其次，事中應當對數據處理使用行為進行實時監管。司法機關內部可以參照《公安機關辦理刑事案件電子數據取證規則》第25條規定制定相應規章制度，對檢察人員提取數據過程進行全程記錄，及時制止違規使用數據的行為。最后，事后救濟實體賦權，賦予相對人知情權，知曉個人信息被司法機關獲取的目的和用途，也賦予其查詢數據信息流向、要求更正不準確信息以及刪除過時數據信息的權利，切實保障數字檢察中海量數據的安全。

（三）建立數據分類分級保護機制體系

近年來，我國先后在多部法律法規政策文件中強調數據分類分級工作的重要性。《中共中央、國務院關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》提出要推動完善數據分類分級安全保護制度，加強個人數據保護。《網絡數據安全管理條例（征求意見稿）》第5條要求國家對不同級別的數據類型采取不同的保護措施，對個人信息和重要數據進行重點保護，對核心數據實行嚴格保護。檢察司法領域對于網絡數據的分類分級標準可參照2022年9月14日全國信息安全標準化技術委員會發布的《信息安全技術網絡數據分類分級要求（征求意見稿）》制定適用本領域的數據安全保護體系。檢察機關在行使檢察權時應當嚴格遵守比例原則，結合數據分類分級標準，針對大數據司法行為對數據的干預程度，建構一套程序寬嚴相當、權能強弱有別的數據調取體系。

（四）加快復合型人才的培養輸出

人才是新興技術落地的關鍵所在。鑒于大數據技術專業性和復雜性，我國倘若要在大數據司法上有所突破，必須注重專業型、復合型人才的培養。確保數字檢察的高質量發展，除了需要大規模、高質量的數據，更需要既精通法律又掌握計算機技術的復合型人才作為強有力的支撐。總的來說，可通過以下兩個方面完善我國大數據司法的人才培養和供給機制：第一，大力推進交叉學科復合型人才培養方案，在此基礎上，可出臺相應政策進一步鼓勵高等院校招收具有電子信息工程、計算機科學與技術以及應用統計學等學科背景的研究生，致力于培養一批既懂技術又懂法學的復合型人才；第二，完善“大數據+法學”復合型人才的引進聘用機制，優化業務考核標準，吸引具有交叉學科背景的高端法治人才加入各大司法系統。司法實務中，部分檢察院已有一些技術人員，但目前散落于后勤保障部門、信息中心等地，亦可將此類人員集中整合，專門應對數據存儲系統、數據共享平臺出現的相關問題。

數字檢察是實現法律監督“本”的提升和“質”的躍變的必由之路，也是法律行業發展的必然趨勢。數字檢察打破了傳統法律監督相對閉塞的環境，使司法數據的收集、使用、分析更加方便、快捷的同時，也帶來了新的數據安全隱患。數據安全不僅關乎個人隱私、社會福祉，更事關經濟發展和國家安全。因此，還需加強檢察機關工作人員數據安全保護意識教育，出臺責任規則要求。同時本文所論述主要是檢察機關內部能做的加強數據安全保護的有效路徑，但數據安全保護，還需要從國家層面進行整體制度完善，明確司法機關、行政機關、社會服務機構等不同社會治理主體的數據安全責任，構建數據安全保護體系。