Line Data Forum

原则： 明确告知数据主体数据收集和使用的具体目的，并且数据只能用于这些已明确告知的目的。任何新的使用目的都需要重新获得授权或符合法律规定。数据处理流程必须透明可追溯。
实践： 在进行跨机构数据增强或联合分析时，必须清晰地定义联合分析的目标，并确保所有参与方都同意此目的。数据增强服务提供商需要详细说明其如何处理和保护数据。
默认隐私与设计隐私 (Privacy by Default & Privacy by Design)：

原则： “设计隐私”要求在系统和业务流程设计之初就将隐私保护功 马尔代夫 Viber 数据 能集成进去，而非事后添加。“默认隐私”则意味着在用户未进行任何设置的情况下，系统应默认启用最高级别的隐私保护。
实践： 采用隐私优先数据增强服务，意味着在数据架构、算法选择和部署流程中，就优先考虑使用PETs，确保从数据流动的源头到最终分析结果，隐私都得到保障。例如，默认不收集不必要的标识符。
数据匿名化与假名化 (Anonymization & Pseudonymization)：

原则：
匿名化： 彻底去除数据中的所有个人身份标识，使得数据无法与任何特定个体关联，且无法通过任何手段重新识别。匿名化数据通常不再受隐私法规的约束。
假名化： 将数据中的直接标识符（如姓名、身份证号）替换为假名或代码，使其不能在没有额外信息的情况下直接识别数据主体。假名化数据仍可能存在重识别风险，因此仍受隐私法规约束，但风险低于原始数据。