開　篇　一軸全息：數據合規立法
CEO TIPS 010
部分 擬IPO企事業數據合規50問
章 013
數據合規基礎10問CEO TIPS 035
第二章 036
IPO數據合規核心40問
節　數據收集合規6問 037
第二節　數據使用合規12問 048
第三節　數據共享合規5問 063
第四節　數據存儲合規3問 070
第五節　境外上市/數據出境合規7問 074
第六節　數據安全保障合規7問 082
CEO TIPS 096
第二部分　數據合規管理實操指引
章 099
CEO必知：為什么必須馬上行動（Why）
節　全球2022年數據合規處罰案例可視化分析 099
引言 099
一、 全球數據合規處罰典型案例可視化分析 099
二、2022年全球數據合規十大處罰典型案例 101
三、結語 104
第二節　滴滴數據合規“八宗罪”的全案分析 105
一、“八宗罪”：滴滴公司數據違法行為有哪些 105
二、“沼澤地”：互聯網平臺常見的數據違規行為 106
三、“合規路”：互聯網平臺如何打造數據安全體系 108
CEO TIPS 110
第二章 111
CEO必知：個人信息的邊界是什么（What）
一、個人信息判定難：以IP屬地為例 111
二、IP屬地是否屬于個人信息？ 112
三、隱私保護與數據效用的平衡木——個人信息保護影響評估 114
四、結語 115
CEO TIPS 116
第三章 117
CEO必知：誰——數據誰處理、誰保障、誰監管（Who）
節　誰在背后收集個人信息？ 117
引言 117
一、各大平臺《隱私政策》中關于“我們”的表述 118
二、“我們”不明的合規風險 122
三、結論：《隱私政策》中的“我們”應該是誰？ 124
第二節　誰是個人信息保護負責人？ 125
一、重賞之下，必有勇夫？ 125
二、GDPR“DPO免責”PK《個人信息保護法》“雙罰制” 126
三、安全1號位，權責剖析 127
四、結語 129
第三節　誰是個人信息保護的監管人？ 130
一、App侵犯個人信息權益后，誰來管？如何管？怎么罰？ 131
二、監管趨嚴，App運營者應如何應對？ 137
三、結語 138
CEO TIPS 139
第四章 140
CEO必知：合規死穴（Where）
節　個人信息收集使用主要侵權點的識別 140
一、App收集使用個人信息合規要點梳理 141
二、App個人信息采集侵權風險要點識別 144
三、結語 153
第二節　個人信息權益保護的特別機制：單獨同意 153
一、什么是單獨同意？ 154
二、哪些情形應單獨同意？ 155
三、單獨同意的例外情形 156
四、與個人同意有關的其他情形（默認同意及拒絕權） 156
五、個人信息遷移的優化路徑 157
CEO TIPS 159
第五章 160
CEO必知：合規起點是何時（When）
節　保護的起點：個人信息保護影響評估 160
一、定義：什么是個人信息保護影響評估？ 161
二、必要性：為什么要做個人信息保護影響評估？ 161
三、個人信息保護影響評估的觸發條件和責任主體 164
四、結語 168
第二節　個人信息保護影響評估“十情景”“五豁免” 168
一、強制評估“十情景” 169
二、豁免評估“五條件” 171
三、誰來做個人信息保護影響評估？ 172
CEO TIPS 173
第六章 174
CEO必知：數據合規管理資源如何配置（How）
節　《個人信息保護法》應對七步攻略 174
一、真的受《個人信息保護法》規制嗎？——《個人信息保護法》的法律適用 176
二、真的知曉違規處理個人信息的罰則嗎？——5000萬元或5%罰則 177
三、真的享有處理個人信息的合法性基礎嗎？——處理個人信息的依據 177
四、真的知曉怎么合規處理個人信息嗎？——處理個人信息的一般原則 178
五、真的依法保障了個人的法定權益嗎？——個人信息主體的權利 179
六、跨境提供了個人信息嗎？——跨境傳輸的合規要點 179
七、真的準備好“自證清白”了嗎？——舉證責任倒置的應對 180
八、結語 181
第二節　個人信息邊界判定的合規路徑設計 181
一、IP屬地 ≠ IP地址 183
二、合法性基礎分析 185
三、完善合規之法 186
第三節　實名認證與小必要原則的沖突與融合 187
一、實名認證原則的前世今生 188
二、小必要原則的細化解讀 189
三、“攔”在實名認證前的小必要原則 190
四、讓“攔路虎”變成“順風車” 191
五、結語 192
第四節　數據融合場景下的合規路徑設計 193
一、集團內部數據融合場景下，各方的角色定位與責任厘清 195
二、《個人信息保護法》5%的頂格罰，落在誰頭上？ 196
三、結語 197
第五節　“自證清白”的合規體系構建 198
一、《個人信息保護法》明確：個人信息權益受損，適用過錯推定 舉證責任倒置 199
二、從兩起東航個人信息糾紛案例看平臺與個人的舉證責任分擔 200
三、發生個人信息權益受損事件時，平臺如何“自證清白”？ 202
四、結語 205
第六節　數據報送義務與責任邊界 205
一、平臺經營者數據及信息報送義務要點梳理 206
二、評述 209
第七節　行政執法部門數據處理的小必要原則 211
一、關于信息種類和范圍問題 212
二、關于信息收集的數量、頻度問題 212
三、對于儲存信息及其期限的必要性而言 213
四、結語 214
CEO TIPS 217
第七章 218
行業/領域的應用：靈活用工平臺
節　靈活用工領域面臨的主要數據合規問題 218
一、靈活用工平臺的數據全生命周期解析 219
二、靈活用工平臺主要面臨的數據安全及合規問題 221
三、結語 223
第二節　靈活用工平臺的數據合規解決方案 223
一、靈活用工平臺數據合規路徑與解法一——關鍵環節：開展個人信息保護影響評估 224
二、靈活用工平臺數據合規路徑與解法二——重要抓手：寫好、用好《隱私政策》 225
三、結語 226
第三節　靈活用工平臺數據合規與運營模式的沖突 226
一、違法處理個人信息，可罰5000萬元或上一年度營業額的5% 227
二、進退兩難：靈活用工平臺“流水”=營業額？ 229
第四節　靈活用工平臺如何打造數據合規體系——責任定位 232
一、自查評估：靈活用工平臺如何收集處理數據？ 232
二、責任厘清：違背數據安全管理義務的法律責任有哪些? 233
三、小結 235
第五節　靈活用工平臺如何打造數據合規體系——風險評估與數據制度 236
一、分析風險：個人信息保護影響評估 236
二、制度體系：建立全流程的數據安全管理制度 238
三、小結 243
第六節　靈活用工平臺如何打造數據合規體系——責任人 244
一、法定要求：專人落實數據信息的管理保護義務 244
二、穩步升級：靈活用工平臺如何設置責任人？ 248
三、具體職責：責任人的具體職責范圍 250
四、結語 251
CEO TIPS 252
第八章 253
專題：數據合規商業熱點
節　算法之治的啟程——算法備案 253
一、域外算法備案發展現狀 254
二、我國算法備案現狀、問題及建議 256
三、結語：積極探索算法治理路徑 258
第二節　個性化推薦實踐與監管的沖突 259
一、個性化推薦，緣何成為“唐僧肉”？ 259
二、“由奢入儉難”，各大平臺的割舍現狀 260
三、各大平臺“忍痛割愛”的法律動因 262
四、各大平臺個性化推薦的法律評價 263
五、結語：“用之有度” 265
第三節　爬蟲技術的合規風險分析 266
一、爬蟲的定義 266
二、爬取個人信息常見侵權行為及法律風險梳理 267
三、爬取個人信息典型案例梳理 269
四、爬取個人信息技術合規法律建議 276
五、小結 277
第四節　爬蟲在不正當競爭領域的顯著風險 277
一、爬蟲行為的反不正當競爭法規制 278
二、爬蟲行為構成不正當競爭的判定維度 279
三、應用爬蟲行為的風險提示及建議 283
第五節　爬蟲在不正當競爭領域的微弱機會 284
一、不正當競爭下，被爬取方與爬取方的證明要點分析 285
二、爬蟲雙方各自的證明要點 289
三、被認定為不正當競爭的，賠償額如何主張及認定？ 290
四、小結 291
第六節　爬蟲責任與ISO37301 293
一、“風險指南”——爬蟲技術刑事責任風險 294
二、“脫罪利器”——ISO37301認證工具 297
三、小結 304
第七節　“黑模式”究竟是什么？ 304
一、什么是“黑模式”？ 305
二、哪些屬于“黑模式”？ 307
三、“黑模式”的危害 312
四、“黑模式”在域外是否受到監管？ 313
五、小結 318
第八節　“黑模式”進行時：平臺的下一個數據合規風口 319
一、無處不在的“黑模式”？國內平臺“黑模式”現狀 319
二、“黑模式”監管進行時：國內立法及執法實踐 324
三、“黑模式”未來已至：平臺的下一個合規風口 327
四、結語 329
CEO TIPS 330
附錄：本書相關法律法規 332