数据隐私保护在营销中的影响

1/1数据隐私保护在营销中的影响第一部分数字隐私概念及营销中影响 2第二部分数据收集与处理的规范性要求 4第三部分用户同意和透明度的重要性 6第四部分数据匿名化和去识别化技术 8第五部分营销活动中的数据安全措施 11第六部分违反数据隐私的潜在风险与后果 14第七部分营销人员应对数据隐私的责任 16第八部分数据隐私保护提升品牌信誉 19

第一部分数字隐私概念及营销中影响关键词关键要点主题名称：数字隐私权概念

1.数字隐私权是指个人控制和保护其个人信息和在线活动的权利，包括防止未经同意收集、使用、共享或披露其个人信息。

2.数字隐私权的基础是个人自主权、数据保护和信息自由。

3.保护数字隐私权对于个人在数字时代维护其自主权、安全和尊严至关重要。

主题名称：营销中的影响

数字隐私概念及营销中影响

数字隐私

数字隐私是指个人对其个人信息的控制和保护，包括姓名、地址、出生日期、社会保险号、财务信息等。在数字时代，随着互联网、社交媒体和移动设备的广泛使用，个人数据的大量收集和使用已成为常态。

营销中的影响

1.数据收集和使用

营销人员收集和使用消费者的个人数据来个性化广告、提供有针对性的优惠和改善客户体验。然而，这种做法也引发了对隐私的担忧，因为消费者可能不知道他们的数据是如何被收集和使用的，以及这些数据是否被安全地存储。

2.大数据分析

大数据分析可以帮助营销人员了解消费者的行为、偏好和兴趣。通过将来自不同来源的数据相结合，营销人员可以创建更准确的消费者资料，并针对特定目标受众进行更有针对性的营销活动。然而，这种做法也加剧了隐私担忧，因为营销人员可能会收集并分析超出消费者知情同意范围的数据。

3.定向广告

定向广告使用消费者的个人数据来提供高度相关的广告。虽然这可以提高营销活动的有效性，但它也引发了隐私担忧，因为消费者可能会感到自己的隐私被侵犯，或者被跟踪和监视。

4.信任和声誉

消费者越来越关注他们的个人数据如何被企业使用。如果企业未能保护消费者的隐私，则可能会损害他们的信任和声誉。这可能导致消费者减少与该企业互动，甚至抵制该企业的产品或服务。

5.法律和监管

随着对数字隐私担忧的加剧，各国政府出台了多项法律和法规，要求企业保护消费者数据。如果不遵守这些法律法规，企业可能会面临罚款、诉讼和其他惩罚措施。

应对策略

企业可以通过以下方式应对数字隐私在营销中的影响：

*透明和同意：明确向消费者说明如何收集和使用他们的数据，并获得他们的明确同意。

*数据最小化：只收集开展营销活动绝对必要的数据。

*安全措施：实施强有力的安全措施来保护消费者数据免受未经授权的访问和滥用。

*自我管理：提供消费者访问和控制其个人数据的方式，例如允许他们访问、更正或删除他们的数据。

*合规：遵守所有适用的法律法规，包括《一般数据保护条例》（GDPR）和《加州消费者隐私法案》（CCPA）。

通过采取这些措施，企业可以保护消费者的隐私，建立信任并避免法律问题。第二部分数据收集与处理的规范性要求数据收集与处理的规范性要求

数据收集和处理须遵守严格的规范性要求，以确保数据隐私得到保护。这些要求包括：

1.透明度要求

组织在收集数据时，必须向数据主体提供明确、简洁、易于理解的信息，说明收集数据的目的、处理方式以及数据主体的权利。

2.处理目的限制原则

组织只能出于特定、明确和合法的目的收集和处理个人数据。收集的数据不得用于与原始收集目的不兼容的其他目的。

3.数据最小化原则

组织只能收集仅为满足特定处理目的所必需的个人数据。数据收集应限于实现目的所必需的最小范围。

4.准确性要求

组织必须采取合理的步骤，确保收集的个人数据准确、完整且更新。

5.存储限制原则

组织只能在实现收集目的所需的时间内存储个人数据。达到此目的后，应安全删除或匿名化数据。

6.数据主体的权利

数据主体享有以下权利：

*访问权：要求组织提供其个人数据的副本。

*更正权：要求组织更正不准确或不完整的个人数据。

*删除权：要求组织删除其个人数据（符合某些条件）。

*限制处理权：要求组织限制处理其个人数据。

*数据可移植权：要求组织以可读格式提供其个人数据的副本。

*反对权：反对组织出于特定目的处理其个人数据。

7.数据安全要求

组织必须实施适当的技术和组织措施来保护个人数据免遭未经授权的访问、使用、披露、更改或销毁。

8.数据泄露通知要求

如果个人数据泄露，组织必须在特定时间内向受影响的数据主体和监管机构通知泄露情况。

9.法律基础要求

组织必须有合法的基础来收集和处理个人数据。合法的基础包括：

*数据主体的同意

*处理对于履行合同或采取合同前措施是必要的

*处理符合组织的合法利益，且不凌驾于数据主体的权利和自由

*处理对于遵守法律义务是必要的

*处理对于保护数据主体的重大利益是必要的

10.数据保护影响评估（DPIA）

对于涉及高风险处理的个人数据处理活动，组织必须进行数据保护影响评估（DPIA）。DPIA应评估处理活动对数据主体权利和自由的潜在影响。

11.跨境数据传输

当个人数据被传输到欧盟/欧洲经济区以外的国家时，必须遵守额外的规范性要求。组织必须确保数据传输受到适当保护，例如通过使用具有充分性决定的国家的标准合同条款。第三部分用户同意和透明度的重要性关键词关键要点用户同意和透明度的重要性

主题名称：明确用户的同意

1.明确的同意必须由用户主动、知情和特定地提供。它需要使用清晰、简洁的语言，避免使用法律或技术术语。

2.同意必须基于充分的告知，用户必须了解他们同意收集、使用和共享哪些个人数据以及用于哪些目的。

3.同意应该是可撤销的，用户应该能够随时轻松地撤回其同意，而不被施加不当影响或处罚。

主题名称：透明度和控制

用户同意和透明度的重要性

在营销活动中，用户同意和透明度对于数据隐私保护至关重要。以下是其关键原因：

合规性：

*一般数据保护条例(GDPR)：GDPR要求获得最终用户明确、知情和具体的同意才能处理其个人数据。

*加州消费者隐私法(CCPA)：CCPA赋予消费者了解和控制其个人数据收集和使用的权利。

*其他隐私法规：世界各地还有许多其他隐私法规需要组织获得用户同意并保持透明度。

信任建立：

*提高客户信任：尊重用户同意并保持透明度有助于建立信任和培养客户忠诚度。

*加强品牌声誉：遵守隐私法规表明组织重视客户隐私，从而提升品牌声誉和竞争优势。

降低风险：

*减少数据泄露风险：通过获得用户明确同意，组织可以限制收集和存储的数据量，从而降低数据泄露的风险。

*避免法律责任：未征得用户同意收集或使用个人数据可能会导致法律行动和巨额罚款。

透明度的最佳实践：

*清晰和简洁的隐私政策：隐私政策应简短、易懂，并明确说明组织如何收集、使用和共享个人数据。

*明确的同意机制：同意机制应易于理解和执行，并应提供选择加入和选择退出的选项。

*定期审查和更新：组织应定期审查其隐私实践并根据需要进行更新，以反映监管环境的变化或客户反馈。

用户同意的重要方面：

*知情同意：用户必须在做出决定之前获得有关其个人数据的适当信息。

*具体同意：同意必须针对特定的数据处理目的和范围。

*明确同意：同意应该是明确表示的，不能暗示或推定。

*可撤销同意：用户应有权随时撤回其同意。

通过遵循这些最佳实践并获得适当的同意，营销人员可以保护用户隐私，建立信任，降低风险并维持合规性。第四部分数据匿名化和去识别化技术关键词关键要点数据匿名化

1.数据匿名化是通过移除或修改数据中可识别个人身份的信息（PII），使数据与个人无法关联的过程。

2.匿名化技术包括：

-删除：完全删除PII。

-替换：用随机值或通用值替换PII。

-扰乱：通过添加噪声或模糊数据来降低数据的可识别性。

3.数据匿名化的目标是保护个人隐私，同时保留数据用于分析和建模等目的的实用性。

数据去识别化

1.数据去识别化是在保留用于特定目的所需的信息的同时移除或模糊PII，以便个人无法被唯一识别。

2.去识别化技术包括：

-伪匿名化：用唯一的非个人标识符（例如，随机生成的ID）替换PII。

-泛化：将数据分组为更广泛的类别，减少个人可识别性。

-数据子集化：仅保留用于特定分析或用途所需的数据。

3.数据去识别化的目的是在保护个人隐私的同时，允许对数据进行有意义的分析和研究。数据匿名化和去识别化技术

数据匿名化

数据匿名化是一种技术，通过移除或替换个人可识别信息（PII），将个人数据转换为匿名数据。PII包括姓名、地址、电子邮件地址、电话号码、社会保险号等。

匿名化过程可通过以下方法实现：

*掩码化：将PII替换为随机值或通配符

*哈希化：将PII通过数学函数转换为不可逆的哈希值

*加密：使用强加密算法，使PII无法读取

*采样：仅使用数据集的一部分，其中PII已被删除

*合成：使用统计方法生成与原始数据类似但未识别个人身份的合成数据

数据匿名化的优点：

*提高数据保护水平

*允许在不违反隐私法规的情况下使用和共享数据

*促进大数据分析和机器学习

*降低发生数据泄露的风险

数据匿名化的缺点：

*可能导致信息丢失或数据质量下降

*并非所有数据类型都适合匿名化

*潜在的重新识别风险，尤其是在具备足够外部信息的情况下

数据去识别化

数据去识别化是一种技术，通过删除或修改个人可识别信息，使个人数据变得不可识别。与数据匿名化不同，数据去识别化允许在某些情况下保留有关个人的某些信息，只要这些信息不直接识别个人身份即可。

去识别化过程可通过以下方法实现：

*广义化：将个人信息替换为更通用的值，例如年龄段或收入范围

*随机化：对个人信息进行随机修改，如更改日期或地址的最后几位数字

*伪匿名化：使用唯一标识符（如随机生成的ID）替换个人可识别信息，该标识符与该人分开存储

数据去识别化的优点：

*比数据匿名化提供更高的灵活性

*允许在一定程度上保留有关个人的信息

*降低重新识别风险

*适用于更广泛的数据类型

数据去识别化的缺点：

*仍然存在潜在的重新识别风险

*可能会影响数据的准确性和完整性

*可能难以实现有效的去识别化，具体取决于数据集的复杂性

选择匿名化或去识别化技术

选择匿名化或去识别化技术取决于特定的隐私风险、数据用途以及合规要求。对于高度敏感的数据，匿名化可能是更好的选择，而对于需要保留某些个人信息的分析，去识别化可能是更好的选择。

在实施匿名化或去识别化技术之前，重要的是进行彻底的风险评估，并咨询法律顾问以确保遵守适用的隐私法规。第五部分营销活动中的数据安全措施关键词关键要点数据加密

1.利用加密算法（如AES-256）对敏感客户数据进行加密，防止未经授权的访问。

2.实施密钥管理策略，确保加密密钥的安全性，并定期进行轮换。

3.使用传输层安全（TLS）或安全套接字层（SSL）协议保护网络连接，防止数据在传输过程中被截取。

匿名化和去识别化

1.通过匿名化技术去除个人身份信息（如姓名、电子邮件地址），对客户数据进行处理。

2.使用去识别化技术，保留部分个人信息用于分析目的，但降低其重新识别个人身份的可能性。

3.探索差分隐私和合成数据等前沿技术，在保护个人隐私的同时最大化数据可用性。

数据访问控制

1.实施基于角色的访问控制（RBAC），限制员工根据其工作职责访问特定数据。

2.启用多因素认证，为敏感数据提供额外的安全层。

3.定期审查数据访问权限，以确保只有授权人员才能访问数据。

数据审计和监控

1.记录和监视对客户数据的访问、使用和更改，以检测可疑活动。

2.使用数据审计工具，跟踪数据访问模式并识别违规行为。

3.遵循合规标准（如GDPR和CCPA），确保数据处理活动的透明度和问责制。

数据泄露响应

1.制定事件响应计划，概述在数据泄露事件发生时的步骤。

2.定期进行应急演练，测试响应计划的有效性。

3.与执法部门和监管机构合作，在必要时通报数据泄露事件并提供协助。

隐私意识培训

1.为员工提供数据隐私保护培训，强调其重要性和合规要求。

2.灌输数据处理的最佳实践，促进负责任的数据处理行为。

3.定期评估培训有效性，并根据需要进行更新和加强。营销活动中的数据安全措施

1.数据收集及存储

*实施明确的数据收集政策，明确收集目的和范围。

*使用安全协议和技术，如加密和访问控制，保护收集的数据。

*遵循数据存储法规，如欧盟一般数据保护条例(GDPR)和加州消费者隐私法案(CCPA)。

2.数据处理和使用

*使用数据处理协议，定义处理目的和权限。

*限制数据访问，仅授权必要人员访问。

*实施数据脱敏技术，以保护敏感数据。

3.数据共享

*签订数据共享协议，明确共享目的和限制。

*使用加密和安全传输技术，保护共享的数据。

*定期审查和更新数据共享协议。

4.数据分析

*使用匿名或汇总数据进行分析，以最小化隐私风险。

*实施数据脱敏技术，以保护个人身份信息(PII)。

*遵守数据分析法律和法规。

5.数据安全事件管理

*制定数据安全事件响应计划，包括检测、通知和补救措施。

*定期进行安全评估和渗透测试，以识别和缓解漏洞。

*与外部安全专家合作，加强安全态势。

6.数据主体权利

*遵守数据主体权利，如访问权、更正权和删除权。

*提供易于访问的机制，供数据主体行使其权利。

*定期审查和更新数据保护政策和实践。

7.数据保护技术

*使用加密算法，如AES-256，保护数据。

*实施访问控制机制，如角色和权限管理。

*使用入侵检测和预防系统，以检测和阻止网络威胁。

8.人员培训和意识

*提供数据隐私意识培训，提高员工对数据保护重要性的认识。

*教育员工遵守数据保护政策和实践。

*定期进行安全意识活动，以保持警惕性。

9.供应商管理

*与可靠的供应商合作，提供符合数据保护标准的数据处理服务。

*定期审查供应商的安全措施和合规性。

*要求供应商遵守数据保护协议。

10.数据保护认证

*考虑获得行业公认的数据保护认证，如ISO27001或SOC2。

*认证表明已实施强有力的数据保护措施。

*提升客户和合作伙伴的信心。第六部分违反数据隐私的潜在风险与后果违反数据隐私的潜在风险与后果

违反数据隐私可能导致严重后果，包括：

财务损失：

*监管机构罚款：违反数据隐私法规可能导致巨额罚款，例如欧盟通用数据保护条例（GDPR）规定的最高罚款为全球营业额的4%。

*数据泄露成本：数据泄露可能导致直接成本，例如雇用取证专家、通知受影响个人和实施安全措施，以及间接成本，例如声誉受损和客户流失。

法律责任：

*诉讼：受数据隐私侵犯影响的个人和企业可以提起诉讼，要求赔偿损失。

*刑事指控：在严重情况下，违反数据隐私可能会导致刑事指控和监禁。

声誉损害：

*信任丧失：数据泄露或其他数据隐私违规行为会损害企业与客户之间的信任，导致声誉下降。

*品牌价值下降：数据隐私侵犯会损害品牌的价值，使企业难以吸引和留住客户。

业务中断：

*业务运营受阻：数据隐私违规行为可能导致业务运营中断，例如限制访问关键数据或影响关键系统。

*市场份额损失：数据隐私侵犯会削弱客户信心，导致市场份额下降。

其他风险：

*消费者信心下降：消费者对企业使用其个人数据的方式失去信心，导致市场营销活动效力下降。

*监管审查加强：数据隐私违规行为通常会引发监管机构的审查和调查，这可能会导致进一步的合规要求和成本。

*创新受阻：对数据隐私的担忧可能会阻碍企业采用新的技术和创新解决方案，从而限制增长机会。

数据隐私违规的潜在后果如下：

*消费者信任丧失：数据泄露或其他数据隐私违规行为会损害企业与客户之间的信任，导致声誉下降。

*监管处罚：违反数据隐私法规可能导致巨额罚款，例如欧盟通用数据保护条例（GDPR）规定的最高罚款为全球营业额的4%。

*法律责任：受数据隐私侵犯影响的个人和企业可以提起诉讼，要求赔偿损失。

*业务中断：数据隐私违规行为可能导致业务运营中断，例如限制访问关键数据或影响关键系统。

*市场份额损失：数据隐私侵犯会削弱客户信心，导致市场份额下降。

数据泄露的平均成本：

据IBMSecurity和PonemonInstitute2023年进行的一项研究，数据泄露的平均成本约为424万美元。成本因企业规模、行业和泄露的记录数量而异。

监管机构处罚的示例：

*英国数据保护局因数据处理违规向Meta处以1800万英镑的罚款。

*法国数据保护机构因数据处理违规向亚马逊处以500万欧元的罚款。

数据隐私保护的最佳实践：

企业可以采取以下最佳实践来保护数据隐私：

*实施全面的数据隐私政策。

*征得明确同意收集和处理个人数据。

*只收集必要的数据。

*实施严格的数据安全措施。

*定期进行数据隐私审计。

*培训员工处理数据隐私的最佳实践。第七部分营销人员应对数据隐私的责任关键词关键要点主题名称：尊重个人数据权利

1.遵守《通用数据保护条例》(GDPR)和其他相关法律法规，确保符合数据保护标准。

2.征得明确同意收集、处理和存储个人数据，提供透明且易于理解的隐私政策。

3.赋予个人访问、更正和删除其数据的权利，建立有效机制来处理数据主体请求。

主题名称：增强透明度和问责制

营销人员应对数据隐私的责任

遵守法律法规

营销人员有责任遵守所有适用的数据隐私法律法规，例如欧盟的通用数据保护条例(GDPR)和中国的《个人信息保护法》。这些法律规定了收集、使用和存储个人数据以及对个人权利的保护等方面的具体要求。

透明性和通知

营销人员必须向消费者提供有关其收集和使用个人数据做法的透明和易于理解的通知。这包括通知消费者收集数据的目的、数据将如何使用以及他们享有的权利。

征得同意

在收集敏感个人数据（如健康信息或政治观点）之前，营销人员必须征得个人的明确同意。同意必须是自愿、具体、知情和明确的。

数据最小化和保留

营销人员只应收集对其业务目标所必需的个人数据。他们还必须采取措施限制个人数据的保留时间，并在不再需要数据时将其删除或匿名处理。

数据安全

营销人员有责任保护个人数据免遭未经授权的访问、使用、披露、更改或破坏。这包括实施适当的技术和组织措施，例如加密、访问控制和入侵检测。

数据主体权利

营销人员必须尊重个人对个人数据享有的权利，包括访问权、修改权、删除权和提出异议的权利。营销人员应建立流程，方便个人行使这些权利。

隐私影响评估

在启动任何涉及个人数据的营销活动之前，营销人员应进行隐私影响评估，以评估该活动对个人隐私的潜在影响。该评估应确定风险并制定缓解措施。

与第三方合作

当与收集或处理个人数据的第三方合作时，营销人员必须确保第三方遵守类似的数据隐私标准。营销人员应与第三方签订合同，规定其对数据处理的责任。

持续监测和改进

营销人员应定期监控和改进其数据隐私实践。这包括审查流程、技术和政策，并根据新法规或最佳实践进行必要的调整。

教育和培训

营销人员有责任教育和培训其员工有关数据隐私的法律法规和最佳实践。这有助于确保员工了解他们的责任并遵守数据隐私标准。

违规的后果

违反数据隐私法律法规可能会导致严重的法律后果，包括罚款、刑事指控和声誉损害。营销人员必须认真对待其数据隐私责任，以避免潜在的风险。第八部分数据隐私保护提升品牌信誉关键词关键要点透明度与信任

1.透明度有助于建立信任，通过明确告知客户如何收集、使用和保护其数据，企业可以赢得客户的信任，并消除客户对隐私侵犯的担忧。

2.定期进行数据隐私审核和报告，证明企业对数据保护的承诺，加强客户对企业负责处理其个人信息的信心。

3.提供简洁明了的隐私政策，以易于理解的方式解释数据处理实践，让客户感到自己受到尊重和重视。

客户控制与自主权

1.赋予客户控制权，使他们能够选择选择加入或退出数据收集和处理，尊重客户的隐私偏好，建立信任和忠诚度。

2.提供数据访问和更正工具，让客户可以管理和更新自己的信息，增强客户对数据安全性的信心。

3.遵守数据最小化原则，仅收集和处理对营销活动绝对必要的数据，减少数据滥用的风险并保护客户隐私。

合规与监管

1.遵守数据隐私法规，例如《通用数据保护条例》（GDPR）和《加州消费者隐私法案》（CCPA），确保企业合法且道德地处理个人数据。

2.积极监控不断变化的数据隐私法规，及时调整合规策略，避免罚款和声誉受损。

3.与第三方服务提供商签署数据处理协议，确保这些合作伙伴也遵守数据隐私法规，降低企业的数据泄露风险。

个性化与相关性

1.在不侵犯隐私的情况下实现个性化，利用匿名化数据或消费者同意的数据来提供相关且有针对性的营销信息。

2.探索替代数据来源，例如社交媒体数据和第三方数据，以在尊重隐私的情况下增强客户画像。

3.使用机器学习算法和预测分析来识别客户模式和偏好，在不收集敏感个人信息的情况下定制营销活动。

创新的隐私保护技术

1.采用联邦学习和差分隐私等隐私增强技术，在不泄露个人信息的情况下进行数据分析和机器学习。

2.探索基于区块链的解决方案，提供安全且透明的数据存储和访问，防止数据泄露和篡改。

3.利用人工智能和自然语言处理技术自动化数据隐私合规，提高效率并降低人为错误的风险。

教育与意识

1.对员工进行数据隐私保护培训，培养一种尊重和重视客户数据的文化。

2.向客户传达数据隐私的重要性以及他们可以采取的措施来保护自己的数据，促进对数据隐私的理解和参与。

3.通过在线平台、社交媒体和活动等渠道开展公众教育活动，提高对数据隐私问题的认识并倡导最佳实践。数据隐私保护提升品牌信誉

数据隐私保护对于企业赢得和保持客户信誉至关重要。当消费者对自己的个人信息的处理方式感到安全时，他们更有可能信任品牌并与其开展业务。

建立信任和可靠性

数据隐私保护可以建立信任和可靠性。当消费者知道他们的数据受到保护，不会被不正当地使用或分享时，他们更有可能与企业互动。建立这种信任需要透明度、责任制和对隐私规定的遵守。

遵守监管要求

全球各地的监管机构都在制定越来越严格的数据隐私法。违反这些法律会招致巨额罚款、声誉损害和业务中断。通过优先考虑数据隐私保护，企业可以避免这些风险并符合监管要求。

防止数据泄露

数据泄露会对品牌声誉造成毁灭性影响。通过实施强有力的数据隐私保护措施，企业可以降低数据泄露的风险，并在发生泄露时更好地应对。这包括使用加密技术、限制数据访问和建立应急计划。

响应消费者担忧

消费者越来越关注自己的数据隐私。通过主动响应他们的担忧并公开解决隐私问题，企业可以表明他们重视客户的信任，并致力于保护他们的信息。定期发布隐私政策更新和回应消费者的询问是建立透明度的关键步骤。

数据隐私保护的商业案例

数据隐私保护不仅是一个法律要求，而且还是一个明智的商业决策。以下是一些统计数据，突显了数据隐私保护对品牌声誉的影响：

*根据Salesforce的一项调查，86%的消费者表示数据隐私对于他们决定与公司开展业务很重要。

*根据IBM的一项研究，数据泄露的平均成本为424万美元。

*根据德勤的一项调查，82%的美国消费者表示他们更愿意与重视数据隐私的企业开展业务。

结论

数据隐私保护对于维护品牌信誉至关重要。通过建立信任、遵守监管要求、防止数据泄露和响应消费者担忧，企业可以展示他们重视客户的隐私并且致力于保护他们的信息。这样做不仅可以降低风险，还可以提高品牌忠诚度并带来竞争优势。关键词关键要点数据收集和处理的规范性要求

主题名称：个人信息收集与使用

关键要点：

1.明确收集个人信息的目的和范围，仅收集与营销活动直接相关的必要的个人信息。

2.获取个人明确同意后再收集和使用个人信息，提供清晰简洁的隐私告知，告知个人信息的使用方式以及个人权利。

3.采取合理措施确保个人信息的安全和保密，防止未经授权的访问、使用和泄露。

主题名称：数据处理和共享

关键要点：

1.数据处理应符合目的限制原则，不得超出收集个人信息的最初目的。

2.在共享个人信息前获得个人的明确同意，并确保共享对象有正当的用途和适当的安全保障措施。

3.遵守数据