2026年，随着《个人信息保护法》《数据安全法》及财政部《企业数据资源相关会计处理暂行规定》的持续落地，涉及个人信息的數據资源（如用户行为轨迹、订单信息、健康数据、位置数据等）已成为企业数据资产入表中最敏感的一类。涉及个人信息的数据可以入表，但必须经过严格脱敏处理，确保处理后“无法识别特定自然人”，否则不得确认为资产或挂牌交易。
一、为什么必须脱敏？法律底线
《个人信息保护法》第4条、第28条：处理个人信息需合法、正当、必要，敏感个人信息需单独同意。
《数据安全法》：重要数据、个人信息需分类分级保护。
财政部暂行规定+国家数据局登记办法：入表前必须完成合规治理，个人信息未经脱敏不得登记确权。
交易所规则（上海、北京等）：挂牌数据产品必须提供脱敏/匿名化证明，否则不予审核通过。
二、脱敏后“无法识别特定自然人”的核心标准
脱敏不是简单删除姓名、身份证号，而是通过技术手段使数据无法通过合理努力还原到特定个人。判断标准（国家标准GB/T 37964-2019《信息安全技术 个人信息去标识化指南》及欧盟GDPR匿名化参考）：
单一数据项无法识别
结合其他数据也无法识别
即使掌握全部背景知识也难以关联到具体个人
三、常见脱敏技术及适用场景
| 脱敏技术 | 原理与方法 | 适用场景 | 可逆性 | 入表合规强度 |
|---|---|---|---|---|
| 匿名化 | 彻底不可逆处理（如删除、聚合、泛化） | 高敏感数据、公开共享 | 不可逆 | ★★★★★ |
| 假名化 | 用伪标识替换真实标识（如哈希、token化） | 内部使用、可控共享 | 可逆（需密钥） | ★★★★ |
| k-匿名 | 使每条记录至少与k-1条记录不可区分 | 用户行为轨迹、医疗记录 | 不可逆 | ★★★★ |
| 差分隐私 | 添加噪声扰动，保护个体隐私 | AI训练集、大规模统计分析 | 不可逆 | ★★★★★ |
| 字段级脱敏 | 部分字段掩码、替换（如手机号中间4位*） | 订单数据、客服记录 | 部分可逆 | ★★★ |
| 聚合/泛化 | 汇总统计（如年龄段、地域大类） | 商业洞察、报告类产品 | 不可逆 | ★★★★ |
四、涉及个人信息数据脱敏后合规入表的完整流程
数据分类与识别盘点所有涉及个人信息的数据，标注敏感度（一般个人信息/敏感个人信息）。
个人信息保护影响评估（PIA）开展PIA报告（必备），评估处理活动对个人权益的影响、风险及缓解措施。报告需包括：处理目的、数据类别、脱敏方案、风险评估、合法性依据。
选择脱敏技术与方案设计根据使用场景选择组合技术（e.g. 假名化+差分隐私），制定《脱敏方案》，包括算法参数、测试样本、效果验证。
脱敏实施与效果验证执行脱敏 → 第三方机构或内部测试验证“不可识别性”（可通过再识别攻击测试）。 输出：脱敏前后对比样本、验证报告。
合规文件准备
《个人信息保护影响评估报告》
《脱敏方案及验证报告》
《数据合规评估报告》（第三方出具）
《数据质量评估报告》（真实性、准确性、完整性）
确权登记与入表持上述文件到国家/省级公共数据资源登记平台完成确权登记。 确权后，按《暂行规定》确认为无形资产（内部使用）或存货（交易），完成会计调整与附注披露。
后续动态管理每年复核脱敏效果、减值测试；数据更新需重新脱敏；若用于交易，需提供脱敏证明给交易所。
五、常见风险与注意事项
风险：脱敏不彻底被认定为“可识别” → 无法入表、被监管处罚（最高5000万罚款或5%营业收入）。
注意：匿名化后数据不再属于个人信息，无需再征得同意；假名化仍属个人信息，需持续保护。
第三方报告：强烈建议聘请专业机构（如认证机构、评估公司）出具报告，提升审计可信度。
西部数字科技行动建议
涉及个人信息的数据脱敏入表是高合规门槛场景，建议：
优先选择不可逆匿名化技术，确保彻底“去身份化”。
提前完成PIA与第三方评估，避免后期返工。
建立脱敏全流程档案，支撑审计与交易所审核。
对于AI训练集等大批量数据，优先采用差分隐私+聚合。
西部数字科技已帮助多家企业完成涉及个人信息的脱敏入表全流程，欢迎咨询具体方案设计与合规路径规划。
