隐私设计策略与GDPR：系统文献综述

# 隐私设计策略与 GDPR：系统文献综述 ## 1. 引言 在如今这个万物互联的时代，数十亿台设备持续产生、交换和处理数据，网络安全风险达到了前所未有的高度。据马里兰大学估计，平均每 39 秒就会发生一次网络攻击，这对我们的数字数据空间构成了巨大威胁。IBM 的报告指出，企业数据泄露的平均成本高达 386 万美元，且识别和控制数据泄露的平均时间长达 280 天。 在此背景下，2018 年 5 月生效的欧盟通用数据保护条例（GDPR）为数据保护领域树立了新的里程碑。它是关于个人数据收集、管理和处理的最先进法规，要求实施明确的组织和技术措施，以保障数据主体的特定原则和权利。具体而言，这些措施需遵循“设计隐私”和“默认隐私”的范式。 “设计隐私”这一概念由 Ann Cavoukian 首次定义，她提出了 7 项基本原则，包括主动而非被动、将隐私设为默认设置、将隐私嵌入设计等。这些原则对 GDPR 产生了深远影响，且 GDPR 被视为向以用户为中心的方法迈出的重要一步。然而，由于该法规带来的新技术挑战，安全和隐私功能的可用性不足仍是一个令人担忧的问题。在安全领域，用户往往被认为是最薄弱的环节，因此需要先进的方法来支持符合 GDPR 的软件开发，以确保用户隐私的同时，最大限度地提高可用性。 随着 GDPR 的引入，软件工程师面临着将法规义务转化为软件需求的新挑战。为了应对这一挑战，我们进行了一项系统的文献综述，旨在梳理当前符合 GDPR 的软件开发的最佳实践，并将相关研究结果归纳为 8 种不同的数据导向和过程导向的隐私设计策略。 ## 2. 研究方法 ### 2.1 规划 - **研究问题的提出**：本研究的核心问题是如何在符合 GDPR 的软件开发过程中有效实施“设计隐私”和“默认隐私”范式。 - **查询字符串的定义**：确定了主要关键词（GDPR、设计隐私和默认隐私），并将其与相关概念（如指南、模式）结合，形成布尔公式，以发现相关研究。 - **数据源的选择**：使用查询字符串对 4 个主要数字图书馆进行查询，包括 ACM DL、IEEE Xplore、Scopus 和 Google Scholar。 - **纳入和排除标准**： - **纳入标准**：文章聚焦于 GDPR 的设计隐私和/或默认隐私，发表在相关期刊或会议上，并经过同行评审。 - **排除标准**：文章未聚焦于 GDPR，或与信息通信技术（ICT）或人机交互（HCI）领域无关。 ### 2.2 执行 在所有科学数字图书馆中执行搜索字符串，共获得 653 篇文章。其中 133 篇为重复文章，予以剔除，剩余 520 篇文章进行分析。首先根据文章标题和摘要进行初步筛选，排除 238 篇文章；然后对剩余文章进行全文阅读，最终选定 91 篇文章进行深入分析。 ### 2.3 结果分析 根据“隐私设计策略”，将选定的 91 篇文章的分析结果分为 8 种策略，可进一步分为两类： - **数据导向策略**： - **最小化**：将收集和处理的数据量降至最低。例如，仅向用户显示严格需要的数据，仔细选择要处理的数据，限制数据收集仅针对应用程序正常运行所需的数据，并尽量减少数据存储保留时间以降低数据泄露风险。 - **分离**：采用 MVC 架构，通过隔离和虚拟化以分布式方式处理数据，通过覆盖网络或消息代理互连系统，将用户数据分离成子配置文件以避免全账户数据泄露，确保跨域不可链接性，并选择分散式存储。 - **抽象**：使用同态加密、k - 匿名性、l - 多样性、t - 接近性等技术，限制数据处理的详细程度，用更通用的信息替代详细信息，采用差分隐私和隐私感知数据分析算法，并随时间聚合数据。 - **隐藏**：使用加密技术进行数据存储和传输，在不同层进行匿名化和假名化处理，使用基于属性的加密和访问控制，始终使用基于 TLS 的应用层协议，使用 Tor 网络，避免记录敏感信息，采用掩码、混合和令牌化等方法隐藏个人数据。 |策略|具体措施| | ---- | ---- | |最小化|仅显示严格需要的数据；仔细选择处理的数据；限制数据收集；减少存储保留时间| |分离|采用 MVC 架构；分布式处理数据；互连系统；分离用户数据；确保跨域不可链接性；选择分散式存储| |抽象|同态加密；k - 匿名性等技术；替代详细信息；差分隐私；聚合数据| |隐藏|加密存储和传输；匿名化和假名化；基于属性的加密和访问控制；使用特定网络；避免记录敏感信息；采用掩码等方法| 这些数据导向策略的流程可以用以下 mermaid 流程图表示： ```me ```