CPRA

概述

CPRA，全称为“消费者隐私权法”（California Privacy Rights Act），是加利福尼亚州的一项消费者隐私保护法案，于2020年通过，并于2023年1月1日正式生效。它是在《加州消费者隐私法》（CCPA）的基础上进行了扩展和完善，旨在赋予加州消费者对其个人信息的更多控制权，并加强企业对其收集、使用和共享个人信息的监管。CPRA并非完全取代CCPA，而是对其进行了修改和补充，形成了一个更为全面的隐私保护框架。理解CPRA对于在加州运营的企业，以及处理加州居民个人信息的企业至关重要，否则可能面临巨额罚款和声誉损失。与欧盟通用数据保护条例 (GDPR) 类似，CPRA强调数据最小化、目的限制和透明度原则。

主要特点

CPRA相较于CCPA，引入了诸多关键性的改进和扩展，主要特点如下：

• **成立了加州隐私保护局 (CPPA)**：CPRA设立了专门的监管机构CPPA，负责执行和实施该法案，拥有更大的执法权和制定规则的权力。加州隐私保护局的成立标志着加州隐私保护进入了一个新的阶段。
• **扩展了“个人信息”的定义**：CPRA进一步扩大了“个人信息”的范围，包括了新的数据类别，例如地理位置数据、浏览历史和推断数据。这使得更多的数据受到CPRA的保护。
• **引入了“敏感个人信息”的概念**：CPRA定义了“敏感个人信息”，包括社会保障号码、财务账户信息、健康信息等。对敏感个人信息的处理有更加严格的限制。
• **赋予消费者更强的删除权**：CPRA增强了消费者的删除权，企业必须采取合理的措施删除消费者的个人信息，并确保删除的彻底性。
• **增加了消费者访问权**：CPRA赋予消费者更广泛的访问权，允许消费者获取企业持有的关于其个人信息的数据副本。
• **限制了“交叉情境行为广告”**：CPRA对“交叉情境行为广告”进行了限制，要求企业在进行此类广告前获得消费者的明确同意。行为广告是CPRA关注的重点领域。
• **建立了数据安全标准**：CPRA要求企业采取合理的安全措施保护消费者的个人信息，防止数据泄露和未经授权的访问。
• **引入了“自动决策”的监管**：CPRA对涉及自动决策的系统进行了监管，要求企业对这些系统进行评估，并确保其公平性和透明度。
• **加强了对服务提供商的监管**：CPRA加强了对服务提供商的监管，要求服务提供商遵守与企业相同的隐私保护义务。
• **赋予消费者提起诉讼的权利**：CPRA赋予消费者在个人信息受到侵害时提起诉讼的权利，增加了企业的合规风险。

使用方法

企业为了符合CPRA的要求，需要采取一系列措施：

1. **数据盘点与分类**：首先，企业需要对持有的所有个人信息进行盘点，并将其分类为普通个人信息和敏感个人信息。数据治理是这一步的关键。 2. **更新隐私政策**：企业需要更新其隐私政策，以反映CPRA的要求，并清晰地告知消费者其个人信息的收集、使用和共享方式。隐私政策必须易于理解和访问。 3. **建立消费者权利响应机制**：企业需要建立一个机制，以便响应消费者的权利请求，例如访问权、删除权和更正权。响应时间必须符合CPRA的规定。 4. **实施数据安全措施**：企业需要实施合理的数据安全措施，以保护消费者的个人信息，防止数据泄露和未经授权的访问。这包括技术措施和组织措施。 5. **进行数据保护影响评估 (DPIA)**：对于涉及高风险的数据处理活动，企业需要进行DPIA，评估潜在的隐私风险，并采取相应的 mitigation 措施。数据保护影响评估是重要的合规工具。 6. **培训员工**：企业需要对员工进行隐私保护培训，提高员工的隐私意识，并确保员工了解CPRA的要求。 7. **与服务提供商签订合同**：企业需要与服务提供商签订合同，明确服务提供商的隐私保护义务，并确保服务提供商遵守CPRA的要求。 8. **监控合规情况**：企业需要定期监控其合规情况，并根据需要进行调整，以确保其持续符合CPRA的要求。 9. **处理消费者请求**：企业需要建立流程来处理消费者关于其个人信息的请求，例如访问、删除、更正和选择退出销售请求。 10. **准备应对数据泄露事件**：企业需要制定数据泄露事件应对计划，以便在发生数据泄露事件时及时采取行动，减轻损失。数据泄露响应至关重要。

相关策略

CPRA的合规策略需要与其他隐私保护策略相结合，例如：

• **隐私设计 (Privacy by Design)**：在产品和服务的开发过程中，将隐私保护融入到设计之中，从源头上减少隐私风险。
• **数据最小化 (Data Minimization)**：只收集和处理必要的数据，避免过度收集和存储个人信息。
• **目的限制 (Purpose Limitation)**：只将个人信息用于收集时明确告知的目的，避免超出范围的使用。
• **透明度 (Transparency)**：清晰地告知消费者其个人信息的收集、使用和共享方式。
• **同意管理 (Consent Management)**：在收集和使用个人信息前，获得消费者的明确同意。同意管理平台 (CMP) 可以帮助企业管理用户的同意。
• **匿名化和假名化 (Anonymization and Pseudonymization)**：通过匿名化或假名化技术，降低个人信息被识别的风险。
• **差分隐私 (Differential Privacy)**：一种保护隐私的技术，通过在数据中添加噪声，防止个人信息被泄露。
• **零知识证明 (Zero-Knowledge Proof)**：一种加密技术，允许一方在不泄露任何信息的情况下，向另一方证明其拥有某种知识。
• **联邦学习 (Federated Learning)**：一种机器学习技术，允许在不共享数据的情况下，进行模型训练。
• **数据脱敏 (Data Masking)**：隐藏或替换敏感数据，使其无法被识别。
• **风险评估 (Risk Assessment)**：识别和评估隐私风险，并采取相应的 mitigation 措施。
• **合规审计 (Compliance Audit)**：定期审计企业的隐私保护措施，确保其符合CPRA的要求。
• **事件响应计划 (Incident Response Plan)**：制定应对数据泄露事件的计划，以便在发生事件时及时采取行动。
• **数据生命周期管理 (Data Lifecycle Management)**：管理数据的整个生命周期，从收集到销毁，确保数据安全和合规。

以下表格总结了CPRA与CCPA的主要区别：

CPRA 与 CCPA 的主要区别

特征	CCPA	CPRA	成立时间	2018年	2020年	监管机构	加州总检察长	加州隐私保护局 (CPPA)	敏感个人信息	未明确定义	明确定义，包括社会保障号码、财务账户信息等	消费者权利	访问权、删除权、选择退出销售权	访问权、删除权、更正权、选择退出共享权、限制使用权	交叉情境行为广告	允许，但需告知消费者	限制，需获得消费者的明确同意	数据安全	一般要求	更严格的要求	自动决策	未明确监管	对涉及自动决策的系统进行监管	服务提供商	监管较弱	监管加强	执法力度	相对较弱	更强

隐私工程是实施这些策略的关键技术领域。数据安全是所有策略的基础。信息安全管理系统 (ISMS) 可以帮助企业建立和维护有效的隐私保护体系。合规性框架如NIST隐私框架也可以作为参考。隐私增强技术 (PETs) 是保护隐私的重要工具。

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