全球化發展下，企業常需要跨境交換數據，比如跨國公司內部數據共享、全球雲端服務，然而不同國家的數據隱私法規可能存在差異，讓跨境數據流的合規變得頗為複雜。

在D1的介紹中明述了一些重要法條，像歐盟對個人數據保護有非常嚴格的規定(GDPR)，歐盟曾與美國之間簽署“隱私盾協議”，允許跨大西洋的數據傳輸，美國企業通過該協議自我認證承諾遵守相應的隱私保護標準，然而，歐盟法院卻在2020年判決該協議無效，主要理由是美國的監控法律與歐盟的隱私保護標準不符。

之前提到過，數據加密、分布式數據儲存和訪問控制機制都能確保數據傳輸安全性，而使用差分隱私或聯邦學習技術也能減少在跨境傳輸時數據暴露的風險，今天來觀察這些技術在Google中的應用如何：

首先，先來分析他們可能會遇到的風險挑戰 🪼。

• 在美國，Google需遵守CCPA，而在中國面臨了中國網絡安全法和數據安全法。
• “隱私盾”協議中止後，美國與歐盟間的數據傳輸。
• 歐盟要求的數據保護標準與中國的數據儲存和訪問規範具有潛在衝突。

解決方案🪿：

(1)加密技術：使用高級加密標準(AES)來確保數據安全性，在數據進行跨境傳輸時加密傳輸，避免數據洩漏。

• 將儲存在其伺服器中的靜態數據加密，即便未經授權的人取得了物理存取權，仍然無法讀取該數據。
• 使用多層次的密鑰管理機制確保加密密鑰安全。

(2)差分隱私技術：通過該技術增強數據保護，在跨境數據分析中保護個人數據的隱私性，防止數據被逆向識別。
(3)採用SCC(Standard Contractual Clauses)確保歐盟和美國之間的傳輸符合GDPR要求。
(4)當地儲存數據：將數據儲存在當地的數據中心，避免數據流出該國。

而AI/ML在智能數據分類標籤、異常檢測(分析用戶行為)、自動化合規檢查(數據映射/即時監控與報告)、差分隱私等部分都有良好的表現。