技術賦能司法，隱私如何護航
2025-06-11 09:52 今日文教周刊 張杰，吳子昊
文/ 張 杰 吳子昊
大數據技術在司法中的廣泛應用與隱私風險的現實困境
隨著司法大數據的廣泛應用，傳統司法模式逐漸向信息化、智能化、自動化的方向發展。大數據技術用在破案、幫助審判、預測量刑、分析證據這些方面，提升了辦案效率，讓司法更公平，也為司法透明度和公信力的提升提供了強有力的技術支持。這些技術在大幅度推動大數據司法的同時，也帶來了嚴重的隱私權保護問題，大規模收集和處理個人數據，以及越來越依賴算法決策，可能對個人權利和自由產生深遠影響。大數據技術的核心優勢是能夠通過對大量信息的挖掘與分析，揭示潛在的模式和趨勢，在案件偵破、犯罪預測和風險評估中發揮重要作用。但在數據的采集、存儲、傳輸和處理過程中，大數據技術的應用加速了數據采集和信息共享的頻率，使得公民個人信息面臨前所未有的暴露風險。司法機關如何平衡大數據技術應用與個人隱私保護的關系，成為亟需解決的核心問題。
隱私權，作為“隱私”在法律意義上的體現，是近現代社會和法治發展的產物。自然事實層面的個人私生活屬于隱私，法律層面上的個人私生活屬于隱私權。隱私權是一項基本人權、是公民基本權利的重要組成部分。大數據語境中，隱私權的法律保護主要體現為對信息采集、存儲、使用等環節的限制和規范。我國《憲法》雖然未明確提及隱私權，但在《憲法》第37—40條中包含了對隱私權的保護。我國《憲法》規定公民的人格尊嚴不受侵犯，隱私權作為人格尊嚴的一部分，從憲法高度確立了其重要地位，但我國尚未確立憲法對隱私權的制度保障機制，因而隱私權主要還是由部門法實行保護。
如根據《民法典》第1032條：“自然人享有隱私權。任何組織或者個人不得以刺探、侵擾、泄露、公開等方式侵害他人的隱私權。隱私是自然人的私人生活安寧和不愿為他人知曉的私密空間、私密活動、私密信息。”的規定，民法將隱私權定義為自然人享有的私人生活安寧與信息秘密不被非法侵擾、知悉、公開的權利。信息秘密權涉及個體個人信息的保護，尤其是未經許可的收集、使用和傳播，在大數據司法隱私保護中應側重于對信息秘密權的保護。
作為社會保障法的刑法是社會保障的最后防線。但我國刑法并未直接保護隱私權，而是通過侵犯公民個人信息犯罪、非法獲取計算機信息系統數據罪等罪名間接保護公民的隱私權。隨著大數據司法的不斷發展和擴張，對隱私權的保護越來越重要，侵犯個人信息罪也不應承載保護隱私權的功能，因為個人信息權已經從隱私權中分離出來成為一項獨立的權利，且隱私權比個人信息權更重要，不宜由侵犯公民個人信息罪附帶保護。且根據民法對隱私的定義來看，隱私權保護的范圍廣于個人信息權，甚至可以說隱私權中包含個人信息權。我們應該結合民法對隱私權的定義，明確隱私權在刑事司法領域的表現形式和法律定位，還要把對隱私權的保護融入到刑事訴訟全流程中去，更好地保障公民權利不受侵犯。
在實踐層面，大數據技術的廣泛應用使得信息采集門檻持續降低，數據采集的范圍和頻率急劇上升。在偵查環節，公安機關通過智能監控設備、大數據分析平臺等新型技術手段，能夠實現對個人信息的全方位采集與深度分析，這種轉變使得隱私侵犯的范圍從特定嫌疑對象擴展至社會公眾。在數據“投喂”模式下，大量未經處理的個人信息被納入數據庫，違背了個人信息自主控制原則，也可能導致信息被濫用于原始采集目的之外的其他用途。在審查起訴環節，當前刑事訴訟法對大數據證據的規范較為保守，尤其是電子證據的采信標準缺乏統一，難以兼顧隱私保護與證據效力。在審判階段，司法公開與隱私保護之間的矛盾尤為突出，判決文書數據庫建設雖然提升了司法透明度，但也加劇了信息傳播導致的隱私泄露風險。與此同時，算法歧視問題在大數據決策中逐漸凸顯，歷史數據訓練模型可能放大原有偏見，導致特定群體受到系統性的不公正對待。
此外，法律制定、修改和完善需要經過嚴格的立法程序，需要充分的社會共識與價值權衡，而技術的變革卻日新月異，常常在短時間內改變數據處理與利用的方式和邊界。這種法律時間與技術時間的錯位，不可避免地導致了法律真空的出現，使得公民隱私權在大數據司法應用中面臨前所未有的挑戰與風險。在現有法律尚未完全覆蓋大數據司法應用場景的情況下，技術保護措施的介入不僅是必要的，更是對憲法精神的積極回應。法律與技術的結合，形成了一種“軟硬兼施”的保護機制，技術手段在某種程度上成為法律保護的延伸與補充。
隱私保護技術的原理與在司法場景中的具體應用
在司法實踐中，大數據技術廣泛應用于案件偵查、量刑評估、證據分析等領域。大數據技術涵蓋了數據的采集、儲存、清洗、分析、使用等多個環節，在這些過程中，每一個環節都可能存在隱私泄露和侵犯隱私風險。
K-匿名是一種數據去標識化技術，旨在降低個體身份被重新識別的風險。其核心思想是：確保數據集中每條記錄在關鍵屬性上至少與k-1條其他記錄相同，從而使攻擊者無法通過這些屬性唯一鎖定某個個體。在司法實踐中，k-匿名可以用于司法統計數據的隱私保護、電子證據共享與隱私保護以及罪犯畫像與犯罪預測。構建犯罪熱點預測模型時，對訓練數據中的嫌疑人特征進行群體化處理，即去除個人敏感信息。
差分隱私的核心思想是通過在查詢結果中引入噪聲來合理地隱藏每個個體的數據，使得即便攻擊者通過數據查詢了解部分信息，也無法準確推測出某個個體的數據。在司法數據查詢場景中或數據發布等場景中，差分隱私技術可以通過自動添加隨機干擾噪聲來保護個人隱私，使得攻擊者無法逆向推斷案件的具體信息。如2014年Google在Chrome瀏覽器中部署RAPPOR，用于收集用戶默認搜索引擎設置等行為數據。差分隱私的技術實現需要從數據分析和需求確定開始，再計算數據敏感度、分配隱私預算，然后從拉普拉斯機制、高斯機制和指數機制三個噪聲機制中選擇合適的差分機制并添加噪聲，最后驗證和發布數據。
聯邦學習是一種分布式機器學習方法，其核心思想是數據本地化處理，模型協同訓練。通過分布式模型訓練實現數據本地化，避免原始數據跨域傳輸。聯邦學習保證了數據的本地化、隱私性，避免了將數據直接暴露給第三方，該結構特點直接決定了其對數據隱私的天然保護作用。聯邦學習在大數據司法中的應用主要體現在跨機構的數據協同建模，同時避免原始數據的直接交換，從而保護司法數據的隱私。通過這一流程，聯邦學習能夠在保障司法數據隱私的前提下，實現跨機構的協同建模，為犯罪預測、智能法院、案件分析和預測等司法應用提供智能支持。
同態加密則是一種允許在密文狀態下進行計算并在解密后得到正確結果的加密機制，可廣泛應用于隱私保護的數據分析、加密搜索與遠程司法數據處理中。該技術在跨區域犯罪數據協同分析、加密檢索、遠程案件處理等領域為司法提供了“數據可用不可見”的新解決方案。SecureML等框架可在不泄露原始數據的前提下實現分布式聯合建模，提升了大數據司法的分析深度與安全性。
區塊鏈技術以其分布式賬本、哈希加密、不可篡改與全流程可溯源等特性，在司法數據管理與電子證據存證中顯示出巨大潛力。通過默克爾樹結構構建數據完整性驗證機制，通過零知識證明實現信息驗證而不泄露原始數據，通過智能合約實現自動審計與權限控制。這些機制不僅提升了司法數據的可信性、安全性，也實現了全流程隱私保護。例如，在某些知識產權案件中，法院可快速驗證電子證據是否被篡改，區塊鏈還可應用于法院判決書、案件流程、執行信息等環節的信息共享與追溯，提升了司法活動的透明度與公正性。
基于數據生命周期的技術治理路徑與多維協同機制
技術治理路徑需要從司法活動的特點和需求出發，將差分隱私、聯邦學習、區塊鏈以及同態加密等技術有機融合，形成全方位的隱私保護解決方案。從數據生命周期的視角來看，司法數據的隱私保護可分為數據采集、數據處理與分析、數據存儲與共享三個關鍵環節。
在數據采集環節，核心問題是如何在保證數據真實性和完整性的前提下，最大限度地保護個人隱私。差分隱私技術通過在原始數據中引入隨機噪聲，可以有效降低個體信息的識別風險。同時聯邦學習技術的應用使得不同司法機關可以在本地完成數據處理，僅共享模型參數，從而從源頭上預防數據泄露風險。
在數據處理與分析環節，安全與效率的平衡問題始終是核心挑戰。以同態加密技術為例，其最大創新點在于構建了“加密態運算”模式。設想某跨省電信詐騙案件偵辦中，三省公安機關可通過該技術對涉案賬戶流水進行加密交叉比對，在不暴露具體賬戶信息的前提下精準鎖定異常交易鏈路。這種加密運算機制有效破解了傳統協作中“數據不出域”與“分析需共享”的矛盾。
數據存儲與共享環節面臨的主要挑戰是如何確保數據的長期安全性和可控性。區塊鏈技術的引入帶來了可信機制革新。如北京互聯網法院主導，與國內領先區塊鏈產業企業共建的電子證據平臺“天平鏈”，實現了電子數據的全流程記錄、全鏈路可信、全節點見證。當某專利侵權案涉及的設計圖紙被調取時，系統自動生成包含時間戳、操作者數字簽名的存證記錄，使得證據流轉過程可回溯驗證。
在司法大數據平臺建設中，可以將差分隱私與聯邦學習技術結合使用，在數據采集端實現隱私保護，通過同態加密和多方安全計算技術保障數據處理環節的安全性，最后借助區塊鏈技術確保數據存儲和流轉的可信度。這種“數據可用不可見”的技術路徑，既保護了各方數據主權，又實現了1+1>2的研判效果。各類司法場景也需匹配適當的技術組合，如多省公安部門聯合建模可使用“聯邦學習+差分隱私”，加密DNA證據云端比對可結合“同態加密+區塊鏈”，而裁判文書的公開則可采用“k-匿名+差分隱私”。通過分層融合與動態增強策略，構建起司法隱私保護的系統性解決方案，確保隱私保護和司法效率的有機統一。
結束語
隨著大數據技術在司法領域的深入應用，隱私權保護面臨的挑戰日益復雜化。本文通過對隱私權保護困境及技術解決方案的全面分析，提出了基于數據生命周期的技術治理路徑，這一體系通過差分隱私、聯邦學習、區塊鏈及同態加密等技術的有機結合，為司法數據的采集、處理、存儲與共享提供了多層次的隱私保護。未來的司法實踐中，應持續深化技術與法律的協同創新，構建兼顧效率與隱私的智能化司法體系，以更好地維護公民基本權利，推進司法的公正性與透明度。通過技術創新與制度協同，隱私保護技術將持續賦能司法數字化轉型，實現“數據驅動正義”與“隱私權利保障”的雙重目標。
（張 杰系中南大學法學院教授；吳子昊系中南大學法學院2024級碩士研究生）
