罚款80.26亿元，滴滴为啥值得“重罚”

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2022-07-26 12:22

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作者：Ada

物联网智库原创

导读

昨日，国家互联网信息办公室公布了对滴滴的处罚结果，“靴子落地”了吗？

时隔一年，这起国内首次动用《中华人民共和国国家安全法》的滴滴出行网络安全审查案终于走向了终章。昨日（7月21日）下午13时许，国家互联网信息办公室公布了对滴滴的处罚结果 ——

依据《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》《行政处罚法》等法律法规，对滴滴全球股份有限公司处人民币80.26亿元罚款，对滴滴全球股份有限公司董事长兼CEO程维、总裁柳青各处人民币100万元罚款。

在这个昏昏欲睡的工作日午休时段，高达80亿的罚款一石激起千层浪，迅速引发热议、冲向热搜首位，而网信办在回答记者提问时公布的“8条罪证”更是将滴滴推向了舆论的中心。虽然滴滴在第一时间便予以回应，但在一片口诛笔伐之中，“罚少了”、“永久下架”等言论仍居多数……

海量数据去哪儿了？

据国家互联网信息办公室有关负责人介绍，滴滴公司共存在16项违法事实，归纳起来主要是8个方面：

一是违法收集用户手机相册中的截图信息1196.39万条；

二是过度收集用户剪切板信息、应用列表信息83.23亿条；

三是过度收集乘客人脸识别信息1.07亿条、年龄段信息5350.92万条、职业信息1633.56万条、亲情关系信息138.29万条、“家”和“公司”打车地址信息1.53亿条；

四是过度收集乘客评价代驾服务时、App后台运行时、手机连接桔视记录仪设备时的精准位置（经纬度）信息1.67亿条；

五是过度收集司机学历信息14.29万条，以明文形式存储司机身份证号信息5780.26万条；

六是在未明确告知乘客情况下分析乘客出行意图信息539.76亿条、常驻城市信息15.38亿条、异地商务/异地旅游信息3.04亿条；

七是在乘客使用顺风车服务时频繁索取无关的“电话权限”；

八是未准确、清晰说明用户设备信息等19项个人信息处理目的。

这“八宗罪”以及数以千万、亿级计算的隐私数据量，桩桩件件都结结实实地踩到了用户的底线——人脸信息、精准位置、身份证号信息等等。然而，冷静后细想，“天下乌鸦一般黑”，难道其他互联网厂商就没有收集我们的个人信息吗？如今，谁还不是个没有隐私的“透明人”了？

诚然，任何人看到这触目惊心的数据量后都难免愤怒，笔者也曾怒斥一句“滴滴怎么敢？”但在“个人隐私保卫战”之后，更多的网友还是更加关心数据的去向，而这恰恰也是滴滴网络安全审查事件的开端。

想必大家还记得，2021年6月30日晚间，100周年的前夜，滴滴在纽交所低调上市。7月2日，中国网信办官网便公开发布了“网络安全审查办公室关于对‘滴滴出行’启动网络安全审查的公告”，并要求审查期间“滴滴出行”停止新用户注册。

更重要的是，公告明确提到了“防范国家数据安全风险”，就在大家多重猜测之际，有网友发文称，滴滴为了在美国上市，未经国内监管部门允许，在七一前一天把中国道路数据打包给美国了。该言论迅速发酵，风波愈演愈烈，虽然疑似最初曝出该消息的网友在舆论乍起之时便连忙注销了账号、滴滴高管与官方账号也曾多次表态否认，但时至今日，“把数据打包交给美国”的标签仍缠绕在侧。

图源：芯智讯

众所周知，滴滴可以提供包括网约车、出租车、拼车、代驾以及顺风车等多种类型的服务，其背后是用海量都不足以形容的庞杂数据，包含所有用户的个人信息、行程信息、支付信息、车内录音信息等，通过这些信息可以轻易地基于大数据技术还原出一个完整的、精细到肌理的中国。所以，如果该言论成真，其对于国家安全造成的重大威胁难以想象。

尽管网信办给出的8个方面、16项违法事实中并未提到数据去向，但其中的一段话却值得深思——

此前，网络安全审查还发现，滴滴公司存在严重影响国家安全的数据处理活动，以及拒不履行监管部门的明确要求，阳奉阴违、恶意逃避监管等其他违法违规问题。滴滴公司违法违规运营给国家关键信息基础设施安全和数据安全带来严重安全风险隐患。因涉及国家安全，依法不公开。

其中，诸如“严重影响国家安全的数据处理活动”、“恶意逃避监管”、“国家关键信息基础设施安全和数据安全”这一类的措辞仿佛也昭示着事情并没有那么简单。虽无意妄论国家安全，但值得注意的是，在公布了80.26亿的处罚后，网信办并未明确去年7月便下架的多款滴滴出行APP何时回归，所以笔者认为，现在谈“靴子落地”仍为时尚早。

滴滴用户数据如何绘出道路细节？

相信很多读者都曾有过“教育”滴滴的经历——虽然APP内支持地图选择起点/目的地，但很多人仍习惯手动输入，其中偏差的几百米路程则会口头为司机指路，经过一定时间的路线“学习”，滴滴便会自动更新对于该目的地的导航。

而这种非常简单的AI、数据标注在一些内部道路的导航中表现尤为亮眼，但其背后的隐患也显而易见——无论起点或目的地是否位于军事重地、敏感地区等，哪怕是地图上并没有细化的部分，只要是订单涉及的行驶路线都将被滴滴收录。而这些涉及道路信息等关乎基础设施的敏感数据何其重要，曾在中国拥有近4亿年活跃用户的滴滴完全可以通过其日积月累的订单路线描绘出中国大小城市的街道巷陌。

除此之外，网信办公布的违法事实中提到的“亲情关系信息”、“家”和“公司”打车地址信息也令人细思极恐。滴滴是如何在没有设置亲情账号的前提下获知社交关系的？又是如何在并未标记家与公司地址的情况下自动筛选、匹配位置信息的？

从专业层面来看，其势必会用到“聚类分析”，这是目前数据挖掘中的一个很活跃的研究领域，顾名思义，即“物以类聚人以群分”，聚类分析是指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程，目标就是在相似的基础上收集数据来分类。

通俗来讲，假如你与亲友相约每周末都会进行聚餐、逛街等活动，那你们每周至少会有一次，在同一时段前往同一目的地，而后在同一时段，在该目的地分别打车回家。这种相似度极高的同类数据累计够一定次数之后便可超越巧合，被认定为亲友关系。换言之，只有积累了足够的数据样本，想要将其分类寻找重合点便不是难事，而成立近十年的滴滴最不缺的就是长期用户及其长年累月的订单数据。

“家”和“公司”打车地址信息亦是同理，当你多次在深夜自一个办公楼打车至一处居民区，家与公司的地址便垂手可得。

总结来看 ，仅仅用户订单与导航路线便足以挖掘出大量有价值的信息，而其违法事实中提到的手机截图信息、人脸识别信息、出行意图信息等又将映射到哪里呢？更令人胆寒的是，聚齐了人脸数据、年龄、职业、家庭位置、亲友关系等诸多细节，无异于将用户“一丝不挂”的剖白在网络世界之中。

行文至此，笔者不禁后怕，如若此前传闻成真，恐怕用“遗患无穷”来形容也不为过。

滴滴还能否一战？

毫无疑问，这次拉锯了一年有余的网络安全审查对于滴滴而言，除了明面上的80.26亿罚款外，产品下架所带来的用户流失也同样是一记重击。

据网约车监管信息交互平台统计，截至2022年6月30日，在当月订单量前10名的平台中，按订单合规率（指驾驶员和车辆均获得许可的订单量占比）从高到低的分别是如祺出行、享道出行、T3出行、携华出行、首汽约车、曹操出行、万顺叫车、美团打车、滴滴出行、花小猪出行。