技术赋能司法，隐私如何护航

文/ 张 杰   吴子昊

大数据技术在司法中的广泛应用与隐私风险的现实困境

随着司法大数据的广泛应用，传统司法模式逐渐向信息化、智能化、自动化的方向发展。大数据技术用在破案、帮助审判、预测量刑、分析证据这些方面，提升了办案效率，让司法更公平，也为司法透明度和公信力的提升提供了强有力的技术支持。这些技术在大幅度推动大数据司法的同时，也带来了严重的隐私权保护问题，大规模收集和处理个人数据，以及越来越依赖算法决策，可能对个人权利和自由产生深远影响。大数据技术的核心优势是能够通过对大量信息的挖掘与分析，揭示潜在的模式和趋势，在案件侦破、犯罪预测和风险评估中发挥重要作用。但在数据的采集、存储、传输和处理过程中，大数据技术的应用加速了数据采集和信息共享的频率，使得公民个人信息面临前所未有的暴露风险。司法机关如何平衡大数据技术应用与个人隐私保护的关系，成为亟需解决的核心问题。

隐私权，作为“隐私”在法律意义上的体现，是近现代社会和法治发展的产物。自然事实层面的个人私生活属于隐私，法律层面上的个人私生活属于隐私权。隐私权是一项基本人权、是公民基本权利的重要组成部分。大数据语境中，隐私权的法律保护主要体现为对信息采集、存储、使用等环节的限制和规范。我国《宪法》虽然未明确提及隐私权，但在《宪法》第37—40条中包含了对隐私权的保护。我国《宪法》规定公民的人格尊严不受侵犯，隐私权作为人格尊严的一部分，从宪法高度确立了其重要地位，但我国尚未确立宪法对隐私权的制度保障机制，因而隐私权主要还是由部门法实行保护。

如根据《民法典》第1032条：“自然人享有隐私权。任何组织或者个人不得以刺探、侵扰、泄露、公开等方式侵害他人的隐私权。隐私是自然人的私人生活安宁和不愿为他人知晓的私密空间、私密活动、私密信息。”的规定，民法将隐私权定义为自然人享有的私人生活安宁与信息秘密不被非法侵扰、知悉、公开的权利。信息秘密权涉及个体个人信息的保护，尤其是未经许可的收集、使用和传播，在大数据司法隐私保护中应侧重于对信息秘密权的保护。

作为社会保障法的刑法是社会保障的最后防线。但我国刑法并未直接保护隐私权，而是通过侵犯公民个人信息犯罪、非法获取计算机信息系统数据罪等罪名间接保护公民的隐私权。随着大数据司法的不断发展和扩张，对隐私权的保护越来越重要，侵犯个人信息罪也不应承载保护隐私权的功能，因为个人信息权已经从隐私权中分离出来成为一项独立的权利，且隐私权比个人信息权更重要，不宜由侵犯公民个人信息罪附带保护。且根据民法对隐私的定义来看，隐私权保护的范围广于个人信息权，甚至可以说隐私权中包含个人信息权。我们应该结合民法对隐私权的定义，明确隐私权在刑事司法领域的表现形式和法律定位，还要把对隐私权的保护融入到刑事诉讼全流程中去，更好地保障公民权利不受侵犯。

在实践层面，大数据技术的广泛应用使得信息采集门槛持续降低，数据采集的范围和频率急剧上升。在侦查环节，公安机关通过智能监控设备、大数据分析平台等新型技术手段，能够实现对个人信息的全方位采集与深度分析，这种转变使得隐私侵犯的范围从特定嫌疑对象扩展至社会公众。在数据“投喂”模式下，大量未经处理的个人信息被纳入数据库，违背了个人信息自主控制原则，也可能导致信息被滥用于原始采集目的之外的其他用途。在审查起诉环节，当前刑事诉讼法对大数据证据的规范较为保守，尤其是电子证据的采信标准缺乏统一，难以兼顾隐私保护与证据效力。在审判阶段，司法公开与隐私保护之间的矛盾尤为突出，判决文书数据库建设虽然提升了司法透明度，但也加剧了信息传播导致的隐私泄露风险。与此同时，算法歧视问题在大数据决策中逐渐凸显，历史数据训练模型可能放大原有偏见，导致特定群体受到系统性的不公正对待。

此外，法律制定、修改和完善需要经过严格的立法程序，需要充分的社会共识与价值权衡，而技术的变革却日新月异，常常在短时间内改变数据处理与利用的方式和边界。这种法律时间与技术时间的错位，不可避免地导致了法律真空的出现，使得公民隐私权在大数据司法应用中面临前所未有的挑战与风险。在现有法律尚未完全覆盖大数据司法应用场景的情况下，技术保护措施的介入不仅是必要的，更是对宪法精神的积极回应。法律与技术的结合，形成了一种“软硬兼施”的保护机制，技术手段在某种程度上成为法律保护的延伸与补充。

隐私保护技术的原理与在司法场景中的具体应用

在司法实践中，大数据技术广泛应用于案件侦查、量刑评估、证据分析等领域。大数据技术涵盖了数据的采集、储存、清洗、分析、使用等多个环节，在这些过程中，每一个环节都可能存在隐私泄露和侵犯隐私风险。

K-匿名是一种数据去标识化技术，旨在降低个体身份被重新识别的风险。其核心思想是：确保数据集中每条记录在关键属性上至少与k-1条其他记录相同，从而使攻击者无法通过这些属性唯一锁定某个个体。在司法实践中，k-匿名可以用于司法统计数据的隐私保护、电子证据共享与隐私保护以及罪犯画像与犯罪预测。构建犯罪热点预测模型时，对训练数据中的嫌疑人特征进行群体化处理，即去除个人敏感信息。

差分隐私的核心思想是通过在查询结果中引入噪声来合理地隐藏每个个体的数据，使得即便攻击者通过数据查询了解部分信息，也无法准确推测出某个个体的数据。在司法数据查询场景中或数据发布等场景中，差分隐私技术可以通过自动添加随机干扰噪声来保护个人隐私，使得攻击者无法逆向推断案件的具体信息。如2014年Google在Chrome浏览器中部署RAPPOR，用于收集用户默认搜索引擎设置等行为数据。差分隐私的技术实现需要从数据分析和需求确定开始，再计算数据敏感度、分配隐私预算，然后从拉普拉斯机制、高斯机制和指数机制三个噪声机制中选择合适的差分机制并添加噪声，最后验证和发布数据。

联邦学习是一种分布式机器学习方法，其核心思想是数据本地化处理，模型协同训练。通过分布式模型训练实现数据本地化，避免原始数据跨域传输。联邦学习保证了数据的本地化、隐私性，避免了将数据直接暴露给第三方，该结构特点直接决定了其对数据隐私的天然保护作用。联邦学习在大数据司法中的应用主要体现在跨机构的数据协同建模，同时避免原始数据的直接交换，从而保护司法数据的隐私。通过这一流程，联邦学习能够在保障司法数据隐私的前提下，实现跨机构的协同建模，为犯罪预测、智能法院、案件分析和预测等司法应用提供智能支持。

同态加密则是一种允许在密文状态下进行计算并在解密后得到正确结果的加密机制，可广泛应用于隐私保护的数据分析、加密搜索与远程司法数据处理中。该技术在跨区域犯罪数据协同分析、加密检索、远程案件处理等领域为司法提供了“数据可用不可见”的新解决方案。SecureML等框架可在不泄露原始数据的前提下实现分布式联合建模，提升了大数据司法的分析深度与安全性。

区块链技术以其分布式账本、哈希加密、不可篡改与全流程可溯源等特性，在司法数据管理与电子证据存证中显示出巨大潜力。通过默克尔树结构构建数据完整性验证机制，通过零知识证明实现信息验证而不泄露原始数据，通过智能合约实现自动审计与权限控制。这些机制不仅提升了司法数据的可信性、安全性，也实现了全流程隐私保护。例如，在某些知识产权案件中，法院可快速验证电子证据是否被篡改，区块链还可应用于法院判决书、案件流程、执行信息等环节的信息共享与追溯，提升了司法活动的透明度与公正性。

基于数据生命周期的技术治理路径与多维协同机制

技术治理路径需要从司法活动的特点和需求出发，将差分隐私、联邦学习、区块链以及同态加密等技术有机融合，形成全方位的隐私保护解决方案。从数据生命周期的视角来看，司法数据的隐私保护可分为数据采集、数据处理与分析、数据存储与共享三个关键环节。

在数据采集环节，核心问题是如何在保证数据真实性和完整性的前提下，最大限度地保护个人隐私。差分隐私技术通过在原始数据中引入随机噪声，可以有效降低个体信息的识别风险。同时联邦学习技术的应用使得不同司法机关可以在本地完成数据处理，仅共享模型参数，从而从源头上预防数据泄露风险。

在数据处理与分析环节，安全与效率的平衡问题始终是核心挑战。以同态加密技术为例，其最大创新点在于构建了“加密态运算”模式。设想某跨省电信诈骗案件侦办中，三省公安机关可通过该技术对涉案账户流水进行加密交叉比对，在不暴露具体账户信息的前提下精准锁定异常交易链路。这种加密运算机制有效破解了传统协作中“数据不出域”与“分析需共享”的矛盾。

数据存储与共享环节面临的主要挑战是如何确保数据的长期安全性和可控性。区块链技术的引入带来了可信机制革新。如北京互联网法院主导，与国内领先区块链产业企业共建的电子证据平台“天平链”，实现了电子数据的全流程记录、全链路可信、全节点见证。当某专利侵权案涉及的设计图纸被调取时，系统自动生成包含时间戳、操作者数字签名的存证记录，使得证据流转过程可回溯验证。

在司法大数据平台建设中，可以将差分隐私与联邦学习技术结合使用，在数据采集端实现隐私保护，通过同态加密和多方安全计算技术保障数据处理环节的安全性，最后借助区块链技术确保数据存储和流转的可信度。这种“数据可用不可见”的技术路径，既保护了各方数据主权，又实现了1+1>2的研判效果。各类司法场景也需匹配适当的技术组合，如多省公安部门联合建模可使用“联邦学习+差分隐私”，加密DNA证据云端比对可结合“同态加密+区块链”，而裁判文书的公开则可采用“k-匿名+差分隐私”。通过分层融合与动态增强策略，构建起司法隐私保护的系统性解决方案，确保隐私保护和司法效率的有机统一。

结束语

随着大数据技术在司法领域的深入应用，隐私权保护面临的挑战日益复杂化。本文通过对隐私权保护困境及技术解决方案的全面分析，提出了基于数据生命周期的技术治理路径，这一体系通过差分隐私、联邦学习、区块链及同态加密等技术的有机结合，为司法数据的采集、处理、存储与共享提供了多层次的隐私保护。未来的司法实践中，应持续深化技术与法律的协同创新，构建兼顾效率与隐私的智能化司法体系，以更好地维护公民基本权利，推进司法的公正性与透明度。通过技术创新与制度协同，隐私保护技术将持续赋能司法数字化转型，实现“数据驱动正义”与“隐私权利保障”的双重目标。