隐私计算技术在可信数据空间的合规性验证要点？

隐私计算技术在可信数据空间的合规性验证，核心是将技术特性与《个人信息保护法》《数据安全法》等法规的最小化、可追溯、主体权益保障“原则深度绑定，重点围绕”数据可控共享“验证六大关键：

一是技术架构合规性，需确认加密算法（如国密SM系列）、零信任访问控制等技术是否符合数据加密、权限隔离要求，确保数据”不出域、不泄露；

二是全流程可审计性，需核查计算日志（输入来源、操作记录、参与方行为）的完整性与追溯性，满足“谁处理谁负责”的溯源需求；

三是主体权益保障，需验证技术支持数据主体查询、删除等权利（如隐私计算系统能否关联主体请求追溯结果），且差分隐私、k-匿名等参数（如epsilon值）符合“最小化收集”原则；

四是跨方协作边界，需确认多方参与时数据使用目的与授权一致、来源合法（如参与方是否具备数据资质）；

五是结果安全性，需检测输出是否满足去标识化/匿名化要求（不可单独或结合其他信息识别个人）；

六是第三方认证，需核查是否通过等保、密评或独立审计，确保合规性客观可证。

这些要点环环相扣，既验证隐私计算“技术能护隐私”，也确保“流程合监管”，最终支撑可信数据空间的“合法、可控、可信任”属性。

摘自《可信数据空间合规100问》