大数据时代用户个人信息保护策略：分级分类保护
大数据的隐私保护策略
大数据的隐私保护策略随着时代的发展和技术的不断进步，大数据的应用越来越广泛，它已经成为推动社会进步和经济发展的重要力量。
但是随着大数据的积累，隐私泄露也成为了一个重要的问题，大数据的隐私保护策略越来越受到人们的关注。
一、大数据隐私泄露的现状随着大数据技术的广泛应用，个人隐私越来越容易被窃取。
隐私泄露的方式多种多样，比如个人信息遭到黑客攻击，人脸识别技术被滥用等。
这些泄露事件不但给个人带来困扰和悲痛，同时也对社会带来了不良影响。
因此，大数据的隐私保护变得越来越重要。
二、大数据隐私保护的需求面对现实中大数据泄露的严重情况，大数据的隐私保护显得尤为重要。
隐私保护的需求主要体现在以下几个方面：1. 保护个人隐私权。
大数据技术能够收集和处理大量的个人信息，而这些信息可能包含个人的敏感信息。
如果泄露这些信息，将会影响到个人隐私权，大数据应该加强对于个人隐私权的保护。
2. 追求公平性。
既要保护隐私，还要保证数据的可用性，确保数据对于使用者具有公平性。
大数据的隐私保护需要在保护个人隐私的前提下，保证数据的公正。
3. 保护商业竞争力。
企业展开竞争中就需要使用大数据分析去发现商业机会，但是如果竞争对手获取到了自己的商业情报，就会直接将商业机会化为己有。
开发更强的隐私保护策略意味着保护了企业的商业机密，提高了商业竞争力。
三、大数据隐私保护策略随着大数据应用的不断增加，人们需要持续更新和采用新的隐私保护策略。
下面是一些目前比较成熟的隐私保护策略：1. 数据加密数据加密是一种常见的隐私保护策略。
当数据处理中存储敏感信息时，这种类型的保护比较实用。
数据加密可以对数据进行加密，保护敏感数据不被黑客窃取，通过密钥对加密数据进行保存。
尽管此方法可行，但是其缺点在于数据无法得到分析处理。
2. 去标识化去标识化也是一种常见的数据隐私保护方法。
通过对数据进行去标识化处理，保护个人隐私，并确保对数据进行分析或数据挖掘。
去标识化技术的难度在于需要在保护隐私的前提下，确保数据的可用性和数据的精度。
《2024年大数据时代个人信息保护研究》范文
《大数据时代个人信息保护研究》篇一一、引言随着信息技术的迅猛发展，大数据时代已经来临。
大数据不仅深刻影响着社会经济的各个领域，也带来了个人信息保护的新挑战。
在大数据的浪潮中，个人信息的收集、处理和利用变得更为便捷，但同时也面临着被泄露、滥用和非法交易的风险。
因此，研究大数据时代个人信息保护的问题，不仅关系到每个个体的切身利益，也是推动社会信息健康发展不可或缺的课题。
二、大数据时代个人信息的特点大数据时代，个人信息呈现出数量庞大、类型多样、价值高和流动性强的特点。
个人信息不仅包括传统的姓名、住址、联系方式等基本信息，还扩展到了网络行为、消费习惯、健康状况等多个方面。
这些信息在大数据分析下，能够产生巨大的商业价值和社会价值。
三、个人信息保护的重要性个人信息保护的重要性不言而喻。
首先，保护个人信息是尊重和保障人权的重要体现。
其次，个人信息泄露可能导致个人隐私曝光，进而带来经济和法律风险。
再次，不当使用个人信息可能侵犯个人的合法权益，扰乱社会秩序。
在大数据时代，个人信息的保护已经成为社会稳定发展的重要保障。
四、当前个人信息保护的问题及挑战（一）法律法规不完善：当前，针对个人信息的法律法规尚不完善，存在法律空白和漏洞，给不法分子提供了可乘之机。
（二）技术防护不足：随着技术的发展，个人信息保护的技术手段相对滞后，难以有效应对新型的攻击手段和窃取方式。
（三）企业责任缺失：部分企业和机构在收集、处理和利用个人信息时，忽视个人信息保护的重要性，导致个人信息被滥用和泄露。
五、个人信息保护的策略与措施（一）完善法律法规：建立健全个人信息保护的法律体系，明确个人信息的收集、处理和利用的规则，加大对个人信息泄露和滥用的处罚力度。
（二）加强技术防护：研发和应用先进的个人信息保护技术，如数据加密、身份认证、访问控制等，提高个人信息安全防护能力。
（三）强化企业责任：企业和机构应建立健全个人信息保护的管理制度，明确责任人，加强员工培训，提高个人信息保护的意识和能力。
数据分级保护管理制度
数据分级保护管理制度一、引言在现代信息社会中，数据已经成为重要的资源。
数据的泄露和不当使用会带来严重的安全和经济风险。
因此，为了保护数据的安全和隐私，建立数据分级保护管理制度至关重要。
数据分级保护管理制度是指依据数据的敏感程度和重要性，将数据分类管理，并采取相应的措施，确保数据得到合理的保护和使用。
二、数据分级1. 敏感数据和非敏感数据数据可以根据其敏感程度分为敏感数据和非敏感数据。
敏感数据是指可能对个人隐私、财产或国家安全造成影响的数据。
而非敏感数据是指不会对个人隐私、财产或国家安全造成影响的数据。
2. 根据数据的内容和用途分类根据数据的内容和用途，可以将数据分为个人信息数据、财务数据、商业秘密数据、国家机密数据等。
不同内容和用途的数据，其安全管理要求也不同。
三、数据分级保护管理制度1. 制度体系建立完善的数据分级保护管理制度体系，包括相关政策、规定、流程、标准、措施等。
确保各项管理措施有法可依，有章可循。
2. 数据分类管理将数据进行分类管理，制定相应的管理标准和要求。
不同级别的数据，其安全管理要求也不同。
一般可以分为公开数据、内部数据、机密数据、绝密数据等级别。
3. 安全措施针对不同级别的数据，采取相应的安全措施。
例如，对于绝密数据，可以采取加密、访问控制、审计监控等措施，确保数据的安全和隐私。
4. 访问控制建立严格的访问控制机制，对不同级别的数据进行访问控制。
确保只有经过授权的人员可以访问和使用敏感数据。
5. 审计监控建立数据访问和使用的审计监控制度，对数据的访问和使用进行监控和审计。
及时发现异常行为，做出相应的处置。
6. 数据备份和恢复对数据进行定期备份，并建立完善的数据恢复机制，确保在数据发生损坏或丢失时能够及时恢复。
7. 培训和意识培养开展数据保护意识培养和培训，提高员工对数据保护的意识和理念。
员工需要了解数据的重要性和敏感性，严格遵守相关规定和流程。
8. 外部合作管理对外部合作伙伴和服务提供商进行严格管理和监控，确保他们对数据的保护不会带来风险。
大数据时代数据的分类分级管理及安全防护
一、我国数据素养分类研究现状
近年来，我国在数据素养方面的研究取得了一定的进展。然而，也存在一些问 题和挑战。首先，我国数据素养教育体系尚不完善，缺乏系统性和实践性。其 次，数据安全和隐私保护问题突出，如何确保数据的安全性和隐私性成为了亟 待解决的问题。此外，我国尚未形成统一的数据素养标准，难以对数据进行有 效的评估和管理。
3、促进数据文化和产业发展：数据素养的分类研究有助于培育数据文化，推 动数据产业的发展，进而促进经济社会的发展。
相比传统数据素养教育，数据素养的分类更注重实践性和应用性，可以更好地 满足大数据时代的需求。
三、大数据时代我国数据素养分 类研究的方向
为了更好地应对大数据时代的挑战，我国数据素养分类研究需要以下几个方面：
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一、数据分类分级管理
1、数据分类分级管理的基本概 念
数据分类分级管理是指将数据进行系统性地分类和分级，并根据不同类型和级 别采取相应的管理措施。其目的是提高数据的管理效率和利用率，同时保护企 业的核心数据资产。
2、数据分类分级管理的标准和 方法
常见的数据分类分级管理标准包括行业标准、企业标准等。其中，行业标准通 常是根据行业特点制定的，企业标准则是根据企业自身情况进行制定的。
（3）制定数据的存储、传输和备份策略； （4）加强对重要和敏感数据的保护措施；
（5）定期对数据分类分级管理 策略进行审查和更新。
二、数据安全防护
1、大数据时代数据安全问题的 背景和挑战
随着大数据时代的到来，数据安全问题也日益凸显。数据泄露、数据篡改、数 据丢失等安全事件频繁发生，给企业和个人带来严重的损失。主要挑战包括：
4、分析数据素养与信息安全和隐私保护的关系：我国需要进一步分析数据素 养与信息安全和隐私保护之间的关系，提出有效的管理和保护措施。
《2024年大数据时代个人信息保护研究》范文
《大数据时代个人信息保护研究》篇一一、引言随着大数据技术的飞速发展，我们的生活逐渐被海量的数据所包围。
在享受大数据带来的便利与快捷的同时，个人信息的保护问题日益凸显。
在大数据时代背景下，个人信息的收集、存储、传输、使用和处理等方面均面临诸多挑战。
如何在保证个人信息数据有效利用的同时，确保个人隐私不被侵犯，成为当前亟待研究的重要课题。
二、大数据时代个人信息的特点与挑战1. 个人信息的特点大数据时代，个人信息呈现出数量庞大、类型多样、价值密度高和流动速度快等特点。
个人在互联网上的每一次点击、每一次交易、每一次社交互动，都可能被记录并形成数据。
2. 面临的挑战（1）数据泄露风险：由于技术漏洞或人为因素，个人信息可能被非法获取和滥用。
（2）数据滥用风险：部分企业或机构在未经用户同意的情况下，擅自使用个人信息进行商业活动，侵犯个人隐私。
（3）信息不对称：个人在享受大数据服务时，往往难以全面了解自身信息的收集、使用和共享情况。
三、个人信息保护的必要性1. 法律层面：各国法律均对个人信息保护有明确规定，保障个人隐私不受侵犯是法律的基本要求。
2. 社会伦理：保护个人信息是社会伦理的体现，有利于维护社会公序良俗。
3. 个人权益：个人信息的泄露和滥用可能对个人造成财产损失、名誉损害等严重后果。
四、个人信息保护策略研究1. 技术层面（1）加强数据加密技术，确保个人信息在传输和存储过程中的安全。
（2）采用匿名化处理技术，对敏感信息进行脱敏处理，降低个人信息泄露的风险。
（3）建立数据安全审计机制，对数据进行实时监控和审计，及时发现并处理安全事件。
2. 法律层面（1）完善个人信息保护相关法律法规，加大对个人信息泄露和滥用的处罚力度。
（2）建立跨部门、跨地区的个人信息保护协调机制，形成保护合力和长效机制。
（3）加强执法力度，对违反个人信息保护规定的企业或个人进行严厉打击。
3. 个人层面（1）提高个人信息安全意识，了解个人信息保护的重要性。
数据隔离与分级保护保护敏感数据的安全
数据隔离与分级保护保护敏感数据的安全随着科技的快速发展，数据已经成为了现代社会运转的核心。
然而，随之而来的挑战是，如何有效地保护这些数据，特别是敏感数据，以防止被未经授权的人员访问、窃取或篡改。
数据隔离和分级保护已经成为保护敏感数据安全的重要手段。
本文将探讨数据隔离和分级保护的概念、原则以及实施方法。
一、数据隔离的概念与原则数据隔离是指根据数据的安全需求和重要性，将不同级别的数据分离存储在独立的环境中，以限制和控制对敏感数据的访问权限。
其目的是防止敏感数据被非授权人员接触、获取或篡改，从而提高数据安全性。
在实施数据隔离时，应遵循以下原则：1. 原则一：需要进行数据分类，根据数据的敏感程度和机密性进行分级。
- 高级别数据：包含公司的机密信息、商业秘密和个人隐私等需要严格保密的数据；- 中级别数据：包含公司的内部管理信息、具有一定商业敏感性的数据；- 低级别数据：包含公开信息或不涉及敏感内容的数据。
2. 原则二：实施严格的权限控制机制，确保只有获得授权的人员才能访问、修改和处理数据。
- 分配不同的用户账号和密码给不同级别的人员，根据需要确定其访问权限；- 启用双重认证机制，增加数据访问的安全性；- 定期审查和更新权限设置，及时调整人员的访问权限。
3. 原则三：采用多层次的防火墙和安全设备，保护数据的边界和传输。
- 建立网络防火墙以阻止未授权访问；- 使用加密技术保护数据在传输过程中的安全；- 搭建入侵检测系统和入侵防御系统，减少未知攻击和数据泄露的风险。
二、分级保护的概念与原则分级保护是指根据数据的重要性和敏感程度，为不同级别的数据提供不同的安全保护措施。
通过逐级提升数据的保护等级，确保敏感数据得到更高的安全保护，从而降低风险。
在实施分级保护时，应遵循以下原则：1. 原则一：对不同级别的数据进行明确的标识和分类。
- 通过标志或标签明确数据的等级和敏感程度；- 设定数据分类的标准和规范，为数据的分级提供明确的依据。
大数据时代 如何保护个人信息案例
大数据时代如何保护个人信息案例以大数据时代如何保护个人信息为题，以下是10个案例：1. 加密技术的应用：在大数据时代，加密技术是保护个人信息的重要手段之一。
例如，银行在传输客户数据时会使用加密算法，确保数据在传输过程中不被窃取或篡改。
2. 数据匿名化：为了保护个人信息的隐私，许多组织会将个人身份信息进行匿名化处理。
例如，医疗机构将患者的个人身份信息替换为匿名的研究编码，以保护患者隐私。
3. 数据最小化原则：大数据时代，个人信息的保护可以通过数据最小化原则来实现。
即只收集、使用和存储必要的个人信息，避免过度收集和使用个人信息。
4. 数据权限管理：为了保护个人信息的安全，组织可以采用数据权限管理措施。
通过控制谁可以访问、修改和删除个人信息，有效防止个人信息被滥用或泄露。
5. 区块链技术的应用：区块链技术可以提供去中心化和不可篡改的数据存储方式，从而增加个人信息的安全性。
例如，个人的医疗记录可以使用区块链存储，确保数据不被篡改或删除。
6. 隐私保护法律的制定和执行：为了保护个人信息，许多国家和地区制定了隐私保护法律。
这些法律规定了组织在收集、使用和存储个人信息时应遵守的原则和规定，并对违反者进行处罚。
7. 数据安全培训和教育：在大数据时代，保护个人信息需要全员参与。
组织可以通过开展数据安全培训和教育，提高员工对个人信息保护的意识和能力，减少人为失误导致的信息泄露风险。
8. 数据脱敏技术的应用：数据脱敏技术可以在保留数据的可用性的同时，去除或替换个人身份信息。
例如，电子邮件地址中的用户名可以被替换为匿名标识符，从而保护个人隐私。
9. 数据备份和恢复：为了应对数据泄露或损坏的风险，组织需要建立定期的数据备份和恢复机制。
这样一旦个人信息发生意外情况，可以迅速恢复数据并减少损失。
10. 数据审计和监控：为了确保个人信息的安全，组织可以进行数据审计和监控。
通过监控数据的访问和使用情况，及时发现异常行为并采取相应措施，保护个人信息的安全。
《2024年大数据时代个人信息保护研究》范文
《大数据时代个人信息保护研究》篇一一、引言随着信息技术的迅猛发展，大数据已成为推动现代社会进步的重要力量。
然而，在大数据时代背景下，个人信息的安全与保护问题日益凸显。
个人信息的大量收集、处理和利用，在为人们提供便捷服务的同时，也带来了巨大的安全风险。
如何在享受大数据带来的便利的同时，有效保护个人信息，已成为当前亟待研究的重要课题。
二、大数据时代个人信息的特征与挑战1. 个人信息特征：大数据时代的个人信息具有海量性、多样性、实时性和可分析性等特点。
个人在日常生活中的行为、偏好、位置、交易等数据被广泛收集，形成了庞大的数据资源。
2. 挑战：随着数据量的激增和数据处理技术的进步，个人信息泄露、滥用和侵犯的风险也在不断增加。
此外，跨境数据流动、数据所有权和使用权等问题也带来了新的挑战。
三、个人信息保护的必要性1. 法律层面：各国纷纷出台相关法律法规，以保护个人信息的合法权益。
如欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）等，强调了个人对自身信息的控制权和删除权。
2. 社会层面：个人信息的泄露和滥用可能导致个人隐私曝光、财产损失甚至人身安全受到威胁。
因此，保护个人信息不仅是法律要求，也是社会道德的体现。
3. 经济层面：个人信息保护有利于维护市场经济的公平竞争和可持续发展。
四、个人信息保护的现状与问题1. 现状：目前，各国在个人信息保护方面已有一定措施，如建立数据保护法规、设立监管机构、推动行业自律等。
然而，仍存在诸多问题，如法律法规的不完善、监管力量的不足、技术手段的滞后等。
2. 问题：一是技术漏洞和人为因素导致的个人信息泄露；二是数据滥用和非法交易；三是跨境数据流动带来的监管难题；四是个人对自身信息保护的意识和能力不足。
五、个人信息保护的策略与措施1. 法律层面：完善相关法律法规，明确个人信息的定义、范围、收集和使用原则等，加大对个人信息泄露和滥用的处罚力度。
同时，加强国际合作，共同应对跨境数据流动带来的挑战。
浅析“大数据”时代下个人信息的保护
浅析“大数据”时代下个人信息的保护随着互联网技术的不断发展，人们的个人信息保护越来越受到重视。
而在“大数据”时代下，个人信息的保护更加必要。
首先，了解什么是“大数据”。
大数据是指海量、高速、多样化的数据集合，它包括结构化数据和非结构化数据，数据来源广泛，包括社交媒体、手机应用、智能设备等。
这些数据可以被用于各种用途，如商业分析、市场调研、医学研究等。
然而，大数据的收集和利用也会带来一些问题，其中之一就是个人信息的保护。
首先，大数据的直接收集和间接收集都可能侵犯个人隐私。
直接收集是指通过调查问卷、在线注册等方式直接从个人收集信息。
间接收集是指通过个人使用网络、手机应用等访问行为收集信息。
这些信息包括但不限于个人身份信息、家庭住址、通讯录、社交关系等。
这些信息可能会被商家、广告主、政府机构等用于个人画像、营销推广、控制等用途。
个人信息被泄露的风险也在增加。
其次，大数据的使用也可能带来种族、性别、性取向、政治倾向等多样性歧视的风险。
由于数据可以用于判断某些特定的群体，民族、种族、性别等信息可能成为评估个人背景、个人行为和个人决策的标准。
这些标准可能在各种情形下导致不公平的结果。
例如，一个保险公司可能会对不同的人群进行不同的定价，导致被视作高风险的人群无法获得保险或保险费用过高。
其他更加极端的情况，如政府机构可能会从大数据中挑选特定的群体进行监视和反恐，而这些群体可能并没有实际的威胁。
最后，大数据的分析往往是由人工智能和机器学习算法进行的。
但在数据挖掘和算法分析的过程中，可能存在因数据样本不足、算法准确性不够等问题导致误判的风险。
这些误判会导致人们的自由、公正、平等受到侵害，而个人的隐私也被牵扯其中。
面对这些挑战，我们应该采取措施来保护个人信息、减少数据误判和减少信息滥用。
一些可能的解决方案包括：1. 通过政府监管对数据集的保护和管理，以及对数据使用者实行严格的合规制度；2. 开发技术和工具，如加密技术和权限管理，以确保数据仅仅在必要的人员和场景下被访问。
数据分类分级的保护措施与挑战
数据分类分级的保护措施与挑战随着互联网的快速发展和数据的不断积累，数据分类分级成为了保护个人隐私和敏感信息的重要手段。
数据分类分级不仅有助于区分不同级别的信息，还能帮助企业和组织采取相应的保护措施，以保障信息的安全性和完整性。
然而，对于数据分类分级的实施过程而言，仍然存在一些挑战需要面对和解决。
数据分类分级的保护措施1. 加密技术：加密是对敏感信息进行保护的重要手段。
通过公钥加密和对称加密算法，可以对数据进行加密，确保只有授权人员才能解密并访问数据。
同时，定期更换加密密钥也是必要的，以增加数据的安全性。
2. 访问控制：访问控制是数据分类分级中重要的一环。
通过设置角色和权限，对不同级别的数据进行访问控制，避免未经授权的人员访问敏感信息。
采用复杂的身份验证机制，如双因素认证等，可以提高访问控制的可靠性。
3. 数据备份与灾难恢复：数据备份是防止数据丢失和损坏的重要手段。
定期将数据进行备份，并存储在不同的地理位置，以防止单点故障。
灾难恢复计划和业务连续性计划可以帮助组织在发生数据泄露或损坏情况下快速恢复业务运营。
4. 安全培训与意识提升：提升员工的安全意识和知识是数据分类分级保护的重要环节。
组织应定期开展安全培训，加强员工对数据保护措施和安全政策的理解和遵守，以减少人为因素对数据安全的威胁。
数据分类分级面临的挑战1. 大数据挑战：随着数据量的急剧增加，对大数据的分类和分级变得更加困难。
传统的手工分类方法已难以满足大规模数据的需求。
因此，需要引入自动化的机器学习和人工智能技术，对数据进行实时分类和分级。
2. 多样性数据挑战：不同类型的数据需要采用不同的分类和分级方法。
例如，结构化数据和非结构化数据可能需要不同的处理方式。
因此，需要为各种类型的数据开发适应性强、灵活性高的分类和分级方案。
3. 数据共享与隐私保护的平衡：在数据分类分级的过程中，要平衡数据的共享和隐私保护之间的关系。
数据共享可以促进创新和合作，但也可能导致个人隐私泄露。
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“棱镜门”事件暴露出了用户网络行为可以被实时监控的现实。除却国家行
为，互联网服务提供者跟踪、分析用户行踪的事件也是此起彼伏。网易邮箱挂马事
件、安卓应用隐私泄露问题、快递员售卖快递单事件，不断刺激着广大用户脆弱的
神经。互联网进入大数据时代后，个人信息对于互联网服务提供者而言具备了更多
的商业价值，同时也面临着更大的安全威胁。大数据时代如何保护用户个人信息，
是不得不解决的关系网络发展基础的问题。保护用户个人信息，必须立足互联网业
务发展现实。对用户个人信息采用分级分类保护，是解决大数据时代用户个人信息
保护的一种有效方法。
一、大数据时代用户个人信息商业价值进一步凸显
用户个人信息构成大数据的重要源泉。智能手机和可穿戴式设备的普及，个人
的位置、行为，甚至生理变化，都成为可被实时记录并分析的数据资源。同时，社
交网络兴起，发表和分享信息成为重要的网络活动，用户成为互联网上各类信息的
生产者。
大数据商业应用深挖用户个人信息潜在价值。大数据在商业领域的典型应用体
现为通过对用户行为的精准分析，提升用户体验，增强用户黏性，开展个性化营销。
区分个体变得十分重要，对一定规模的关联信息的聚合分析可以还原并预测用户生
活全貌，为个性化业务提供数据支撑。互联网通过后向收费模式，将个人信息转化
为商业链的价值节点之一。
技术发展为挖掘用户个人信息潜在价值提供条件。获取和存储成本的降低，使
大规模信息的聚集变成可能。数据挖掘和数据分析技术，为用户个人信息二次开发
提供了机会和条件，信息的潜在价值得到释放。
实践中，拥有丰富个人信息资源的社交、电商公司纷纷通过挖掘信息价值，创
新自身业务模式，并向第三方开放相关数据，提供数据支撑。淘宝数据魔方、百度
游戏营销平台等，均通过对用户行为的分析，建立用户行为数据库，向平台上的第
三方输出数据，提供决策支持。
二、大数据引发用户个人信息安全新挑战
大数据加大了用户个人信息安全风险。在互联网时代，我们已经意识到用户个
人信息的价值与安全成反比。用户个人信息的潜在价值不断刺激着人们收集、使用
的欲望，巨大的经济利益催生地下产业链非法牟利，严重威胁用户个人信息安全。
互联网业务创新与用户个人信息保护之间的矛盾激化。互联网服务提供者希望
获取大量用户个人信息，而用户则避免公开个人信息；业务创新需要信息共享，而
用户则希望降低信息流转风险。
传统上，保护用户个人信息遵循“告知和许可”原则，《全国人大常委会关于
加强网络信息保护的决定》和《电信和互联网用户个人信息保护规定》也确认了该
原则。大数据背景下的业务模式对“告知和许可”原则是一种挑战。用户个人信息
不再只用于收集时的用途，其潜在价值更多地源于二次开发以及在此基础上的创新
利用。信息的转移和再开发、再利用更加频繁，同时也构成风险的主要来源。“告
知和许可”原则关注用户在收集前的一揽子许可，对信息转移后实际使用者的责任
关注不够。可以说，“告知和许可”的管理模式在大数据时代略显狭隘。
三、用户个人信息分级分类保护模式
大数据时代，保护用户个人信息的重要性不言而喻，但是过度保护则会抑制网
络创新，降低互联网为用户带来的整体福利。分级分类保护能够避免“一刀切”带
来的失衡，实现互联网发展与个人权利的平衡。
分级分类保护模式首先对用户个人信息按照内容进行分类，再依据各类信息的
价值和安全风险，给予不同程度的保护，对服务提供者提出不同的行为要求。
（一）依据内容的用户个人信息分类
用户个人信息按照内容可以分为隐私信息、身份信息、日志信息和公开信息，
需要纳入行政保护体系的主要包括身份信息和日志信息。
身份信息指能够单独或相互结合识别特定用户身份的信息。主要包括身份鉴权
信息（如密码）、通讯录信息、用户基本资料和虚拟身份信息。
日志信息指用户使用互联网服务过程中产生的信息。主要包括用户消费信息、
服务订购关系、终端信息、访问信息（如IP地址）、位置信息及网络行为记录（如
网页购物记录、搜索内容）。
（二）依据保护程度对用户个人信息分级
在分类的基础上，依据保护程度对各类用户个人信息进行分级，对应不同的管
理要求。保护程度的划分主要考虑以下四方面因素：1、是否能依据该信息直接识
别出特定用户；2、与用户线下生活的紧密度；3、是否能通过该信息获得其他关联
信息；4、信息安全风险。
综合以上四方面因素进行保护程度分级，对身份信息的保护程度高于日志信
息。在各类身份信息中，对身份鉴权信息的保护程度最高，通讯录信息次之，用户
基本资料第三，虚拟身份信息最低。
保护程度体现为对企业在信息流转各个环节的行为要求。个人信息从用户流向
最终的使用者并完成一个生命周期，需要经过收集、存储、使用、转移、删除五个
环节。其中使用环节指信息收集者自己使用信息的过程；转移环节指信息从收集者
向第三者的流转过程，包括向公众或特定对象公开、合作伙伴间信息共享、委托加
工等情形。将转移作为单独的环节，既迎合了大数据时代对信息分享的重视，也体
现了对风险多发环节的特别管理。
“告知和许可”的管理方式在大数据时代略显狭隘，但并不意味应彻底摒弃该
方式，收集环节依然需要严格践行这一要求，需要加强管理的部分集中在转移环节。
此外，对企业在转移环节不同的行为要求也是分级保护的重要内容。
1、身份鉴权信息严禁转移。身份鉴权信息既是用户个人信息的内容之一，也
是获得其他个人信息的钥匙，信息价值巨大，一旦被用于非正当目的，就会带来重
大安全风险。
2、通讯录信息经用户和特定联系人明示同意才可转移。通讯录既是拥有者的
个人信息，也是通讯录上记载的所有联系人的个人信息，涉及众多用户权利，需获
得相关用户的许可。
3、其他身份信息的转移需获得用户的许可，并告知用户转移的信息范围和接
收者的名称、地址、联系方式。信息接收者对信息的使用权限应不超过用户对收集
者的授权范围，信息接收者承担与收集者同等的安全保护义务。
4、单纯的非特定用户的日志信息，如用户网络行为记录的汇总，可以自由转
移。非特定用户的日志信息的流转可以增加信息价值，促进互联网创新。同时，因
为不涉及特定用户，不会对用户造成不利影响。
除了转移环节行为要求的不同，保护程度的差异也体现在其他四个环节中。
互联网进入大数据时代，将用户个人信息分级分类保护思想落实到具体的行为
要求中，践行对信息流转的全程管理，平衡网络创新与个人权利，是应对大数据时
代挑战的重要方式。