数字孪生数据的隐私保护合规策略？

数字孪生数据的隐私保护合规需围绕“全生命周期管控+核心法规适配”构建策略，重点覆盖采集最小化、处理加密化、访问权限化、主体权利保障四大维度。

首先，前置数据分类分级：依据《个人信息保护法》《数据安全法》将数据划分为敏感个人信息（如工业设备的操作员生物特征、城市孪生的居民健康数据）、一般个人信息、商业秘密，对敏感数据强制要求“单独同意”“去标识化”，避免直接关联自然人。

采集环节严格遵循“合法正当必要”，仅收集与孪生场景（如设备运维、城市交通模拟）直接相关的数据，禁止“超额采集”（如采集与设备状态无关的用户位置信息）。

处理与建模阶段，采用加密（静态存储用AES-256、传输用TLS 1.3）、差分隐私（向统计模型添加可控噪声）等技术，确保数据“可用不可见”；访问控制落实“最小权限”，通过角色基访问控制（RBAC）+多因素认证（MFA）限制内部人员权限，防止未授权调用。

共享环节需签订数据处理协议（DPA），明确第三方（如建模服务商）的合规义务，要求其同步执行加密、审计，且不得二次泄露。同时，保障数据主体权利：支持用户查询、更正、删除个人数据，若场景终止需彻底销毁数据（含副本）；建立全流程审计日志，记录数据操作轨迹，便于溯源追责。

最后，动态适配法规更新（如GDPR、《个保法》细则），定期开展合规审计，若发生泄露需72小时内通知监管与用户，落实补救措施。整体策略需平衡“数字孪生的价值释放”与“隐私风险防控”，确保数据使用始终在法规框架内。

摘自《可信数据空间合规100问》