二次生成个人信息的入罪边界与辩护空间

本文作者：何顺琪

引言：一条手机号码是怎么“变”出来的

近日，广州市中级人民法院审结了一起侵犯公民个人信息案：A信息科技公司（以下简称A公司）经营者凌某以A公司名义与B通信公司（以下简称B公司）开展DMP大数据业务项目合作。合同约定由A公司提供经用户授权的加密IMEI码（移动设备识别码），B公司为其匹配上网偏好标签后返回脱敏数据。实际操作中，A公司未按约定向B公司提供加密的IMEI码及用户授权，直接获取了B公司工作人员（另案处理）提供的带有特定上网偏好标签的加密IMEI码。A公司为将加密数据“变现”，通过技术处理手段将加密数据翻译为带有用户特定上网偏好的明文手机号码，并向多家公司出售。最终法院认定A公司及凌某等5名被告人犯侵犯公民个人信息罪。

该案的关键不在“信息从哪来”，而在“信息是怎么变出来的”——加密的、脱敏的、单独看无法识别个人的设备标识，经过技术处理后变成了能直接对应个人的手机号码。这正是近年来信息黑市出现的新玩法：利用AI大模型、大数据工具对“碎片化”“脱敏化”的信息进行碰撞比对、加工还原，二次生成可识别特定自然人的个人信息。

新技术引出一连串新问题：加密、碎片化信息是否具有可识别性，能否认定为刑法上的公民个人信息？对这一问题的回答，直接决定罪与非罪、数量多少、量刑轻重。本文将围绕这些争议展开讨论。

一、“二次生成”：新型侵犯公民个人信息行为

《检察日报》在2025年11月刊登的《准确认定新型侵犯公民个人信息行为》[1]一文中详细描述了“二次生成”这一新型犯罪形态：相比传统的侵犯公民个人信息行为，新型犯罪中行为人非法获取、出售或者提供大量起初不完全具有可识别性的公民个人信息，例如隐去特定位数的不完整身份证号码、打车记录、网购记录、不完整的手机特定时段基站定位信息等，该类信息仅具备部分真实内容，单独使用或与其他信息简单结合，不能达到识别特定自然人身份或者反映特定自然人活动情况的目的，但通过人工智能算法、大数据模型等工具，对这类“碎片化”信息进行碰撞比对、模型学习等加工处理，并结合部分合法获得的信息共同使用，最终可以二次生成具备特定信息要素、能够识别特定自然人身份或反映特定自然人活动情况的信息。

需要指出的是，“二次生成”在实务中表现为两种不同的行为模式，二者的争议焦点并不相同。

第一种模式，行为人自行碰撞还原：行为人获取加密、脱敏或碎片化信息后，自行实施碰撞比对、还原加工，对外提供的是已经具备可识别性的个人信息本身——如引言案例中A公司将加密IMEI码还原为明文手机号码后出售。此种情形下，识别环节由行为人自行完成，争议焦点在于还原后信息的可识别性程度与数量认定。

第二种模式，行为人提供碎片化信息：行为人对外提供的仅是起初不完全具有可识别性的碎片化信息，识别环节由他人完成——行为人或者同时提供碰撞生成的工具、由下游自行碰撞，或者仅出售碎片信息、由下游自行利用其掌握的工具和数据库完成识别。此种情形下，可识别性是否形成、如何形成，均取决于下游的加工条件，这正是可识别性归责争议之所在。下文有关可识别性的论证，主要针对第二种模式展开。

在第二种模式下，这一模式与传统的“买卖现成信息”有本质区别：传统交易中的信息是现成的，只是换个手；新型交易中，信息是“造”出来的——交易信息本身并不（完全）满足刑法上公民个人信息的可识别性标准，可识别性是在加工环节才形成的。

由此，此类案件必然要先厘清一个前提问题：不完全具有可识别性的碎片化、脱敏化信息，到底算不算刑法上的公民个人信息？如果这些信息根本不是公民个人信息，那么出售、提供这些信息的行为，自然也不能评价为侵犯公民个人信息。

二、规则困境：旧标准遇到新工具

《最高人民法院、最高人民检察院关于办理侵犯公民个人信息刑事案件适用法律若干问题的解释》（以下简称《解释》）对“公民个人信息”作出明确定义，即“能够单独或者与其他信息结合识别特定自然人身份或者反映特定自然人活动情况”的信息。《个人信息保护法》第四条亦指出，“个人信息是以电子或者其他方式记录的与已识别或者可识别的自然人有关的各种信息”。

碎片化信息本身不满足“单独识别”的标准，问题因而集中于：它是否满足“与其他信息结合识别”（即“间接识别”）的标准？

《解释》承认“结合识别”是公民个人信息的法定形态之一，但它没有回答、也无法直接回答三个问题：一是“其他信息”的范围有多大？二是结合到什么程度才算“可识别”？三是在AI碰撞生成的场景下，碎片信息结合数据库、AI工具、算法参数等条件达到可识别性，算不算间接识别？这也是当下争议所在。

三、两种学说的交锋：扩张说与限缩说

针对该问题，当下有两种学说：扩张说和限缩说。

（一）扩张说：具有识别可能性即入罪

扩张说主张：只要信息在理论上存在与其他信息结合后识别出特定自然人的可能，就应当认定为公民个人信息。其理由主要有四点：

第一，从文义解释来看，“结合识别”是一种可能性判断而非现实判断。“能够”意味着只要具备结合识别的潜能即可，不要求信息在查获时已经实际完成识别。

第二，从客观属性看，可识别性是不以行为人主观意图为转移的客观存在。识别的主体不限于行为人本人，应当考虑行为人将他人信息置于风险之下后，任何第三人识别自然人的可能性。司法实践中，越来越多的行为人非法获取信息，主观目的并不在于识别特定自然人——比如购买手机号是为了商业推销，而非为了识别特定个人。但“不论行为人有无识别的意思，个人信息都是一种不受主观意图影响的客观存在”[2]，不能因为行为人主观上没有识别意图，就否认其行为的法益侵害性。

第三，从识别方式看，可识别性判断不应局限于行为人现实采取的识别方式，还应包括行为人或者第三人可能合理使用的其他方式。以隐去特定位数的不完整身份证号为例：单独看几位数字自然无法识别，但若结合社交平台公开信息、公开简历等普通人可合理获取的渠道，仍可能逐步指向特定自然人。这类方式无需特殊技术，正因如此，判断碎片信息的可识别性不能仅以行为人现实采用的手段为准，而应考察其是否具备被合理方式识别的可能。

第四，从保护目的看，可识别性判断服务于风险防控。识别程度不必达到“确切识别”的标准，具备“识别可能性”即可——“可识别性”主要是在规避风险源的意义上使用的，是为了防止通过对相关信息的挖掘而将个人识别出来。

（二）限缩说：可识别性应有程度门槛

限缩说认为，可识别性是相对概念，结合识别必须有程度限制，不能把任何“理论上可识别”的信息都算成个人信息，否则可识别性标准将形同虚设。

第一，从规范目的看，必须为“部分关联信息”划定界限。参与起草《解释》的最高人民法院喻海松法官明确指出：大数据时代，理论上任何信息与其他足够多的信息相结合，都可以识别特定自然人身份或者反映特定自然人的活动情况，因此必须为公民个人信息之中的部分关联信息划定界限——部分关联信息有范围限制，可识别性有程度要求，实践中应作妥当把握，避免不当认定。[3]换言之，“结合识别”绝不是任何信息都可以套用的口袋，它内在地包含一个“识别程度”的门槛。

第二，从判断主体看，识别能力应当以社会一般人为标准。欧阳本祺教授指出：“部分信息的识别具有主体性，其是否可以被识别往往受到识别主体个人能力的影响。就识别能力应当采纳行为人标准还是一般人标准，理论上形成了主观说、客观说和折中说……相应地，在判断涉案信息是否属于个人信息时也应当采取‘客观说’的立场，以社会一般人的能力为基准，结合涉案相关资料综合认定信息的属性”[4]。

第三，从利益平衡看，刑法保护应当限于有现实识别风险的信息。刑法谦抑性要求在数据利用与个人保护之间找到平衡——只有具有现实识别风险的信息才值得刑法保护。周光权教授亦持类似立场：“对于海量的信息必须结合在一起进行分析，且需要耗费大量人力物力，经过无数次技术处理或转化后才能指向特定自然人的，不应当视为这里的‘可识别特定自然人’，否则对数据和信息的合理利用就会受到限制，互联网公司的利益和个人权利之间的平衡就会被打破。”[5]

四、本文之观点：限缩说更具规范基础

本文倾向限缩说，理由有三：

其一，从规范依据看，限缩说更符合罪刑法定原则和刑法谦抑性。《解释》以“可识别性”作为公民个人信息的核心要素，本身就是对刑法介入数据流通领域的限制性规定；若按“能生成即入罪”的扩张逻辑，任何碎片信息都能被解释为公民个人信息，可识别性标准将形同虚设，罪名边界随之消失——这实质上是对罪刑法定原则的背离。

其二，从利益衡量看，限缩说能在数据利用与个人保护之间找到平衡。碎片化信息的流通本身是数字经济的组成部分，一律入罪将过度压缩数据的合理利用空间；只有现实可识别、具有法益侵害风险的信息，才值得动用刑法。刑法应当保护的，是处于风险敞口之下的具体个人，而不是一切可能与特定人产生关联的数据。

其三，从程序保障看，限缩说为“可识别性”设定程度门槛后，该要件成为控方在个案中必须实质证明的对象。依扩张说“能生成即入罪”的逻辑，控方只需证明信息在技术上可能被识别，举证负担较轻；而依限缩说，控方不能仅以“理论上能够生成”完成举证，必须证明在案条件下涉案信息确实达到了刑法要求的可识别程度，否则应作出有利于被告人的认定。这既是对举证责任的落实，也是对被告人权利的保障。

因此，将限缩说置于“二次生成”的场景，其合理性更为凸显。二次生成区别于传统买卖之处在于：交易的对象是“不可识别的原料”，而非“可识别的成品”——行为人交易的对象即碎片化信息在交易时点并不具备识别功能，可识别性是获取后结合实名数据库、AI碰撞模型等外部条件加工而成的，对信息可识别性的认定更应当严格于传统类型，不能盲目扩张。

必须承认，扩张说在当下的司法实践中确有趋势——《检察日报》中检察官就表达过“能生成即计数量”的思路[6]。趋势已至而规则未定，恰恰也为说理留出了空间，这正是辩护人应做之事。

五、辩护启示：“生成”不等于“可识别”

针对行为人对外提供的是碎片化信息、识别环节由下游完成的行为模式，本文认为有以下几个辩护要点：

（一）限定“其他信息”的范围：结合对象要在行为支配范围内

与碎片信息结合的“其他信息”，应当是行为人一并交付，或者明知并促成、处于其行为支配范围内的信息组合。如果是下家自己掌握的合法数据库、自己买的AI工具、公开渠道信息，都不能作为认定出售者“出售个人信息”行为可识别性的依据。

如果可识别性完全靠下家事后加工——加工工具、加工条件、加工效果都不受行为人的控制——那将识别属性归诸行为人，等于把下家的风险转嫁给行为人。结合识别针对的应当是“行为人已经掌握或将要掌握的组合”，而不是“任何第三人、任何条件下可能掌握的信息”。

（二）限制结合的程度：以“需结合的其他信息比例”为标准

喻海松提出判断“部分关联信息”是否属于公民个人信息的三个标准，其中之一即“需要结合的其他信息的比例”：涉案信息本身与特定自然人的身份、活动情况关联程度高、需要结合的其他信息相对少，认定可能性就大；反之，如果需要结合的其他信息过多，认定可能性就小。

“二次生成”案件中，碎片化信息（隐去几位数的身份证号、某时段基站定位、打车记录片段）要生成可识别信息，需要结合其他实名数据库、AI碰撞模型、算法参数、匹配逻辑等大量外部条件——需要结合的外部条件远远超过信息本身。按该标准，这类信息可识别程度极低，原则上不宜认定为公民个人信息。

（三）限制识别主体：不能以“最高技术能力”当作判断标准

识别能力的判断主体应当是社会一般人，而不是具备专门技术的特定主体。检察机关以下家所具备的“AI工具+专属数据库+算法能力”为标准认定碎片信息可识别，实质是采用了“最高技术能力”标准。

碎片信息的识别需要专用碰撞工具、专属数据库和算法能力，这远超一般人合理可用的手段——这不仅违反“以社会一般人能力为基准”的识别能力标准，也背离了“合理可能性”的标准。需专用配置才能完成的识别，不属于“合理可能使用”的手段。这也与周光权教授“需耗费大量人力物力、经过无数次技术处理才能指向特定人的，不应当视为可识别”的立场相一致。

（四）限定行为人的主观目的：必须以识别特定身份为目的

喻海松曾提出“如果行为人主观上获取涉案信息并不需要识别特定自然人身份或者反映特定自然人活动情况，则此类信息原则上不宜认定为公民个人信息。”在“二次生成”案件中，这一标准有直接的适用空间。在实践中，存在信息对行为人而言仅属“工具性使用”而非“指向性使用”的情况，此时从行为链条看，如果识别环节由下家事后完成，那么识别与否、识别出什么结果，均超出行为人的认识与控制范围，行为人则不具备识别特定身份的目的。

六、对数据与AI从业者、企业的合规启示

第一，用户授权是生命线。加密、脱敏不是免责理由——引言案例的教训是：即便数据经过加密、脱敏，只要通过技术手段还原出可识别个人的信息并对外提供，就可能入罪。对从合作方获取的数据，要审查授权链条是否完整。

第二，管好数据加工工具的用途。开发碰撞比对、数据还原、画像匹配类工具或服务，要评估使用场景，对明显异常的用途（批量还原脱敏数据、生成可识别信息）设置拦截和留存记录，避免“明知而帮助”的认定。

第三，敏感信息是高压线。若生成的定制化信息涉及行踪轨迹、定位、征信等内容，可能直接适用最低入罪门槛，风险远高于一般信息。合规上按最严格标准执行，是最稳妥的选择。

七、结语

AI让侵犯公民个人信息犯罪进入了“二次生成”阶段：信息可以造出来，加密可以还原。而现有规则明显滞后于技术——碰撞生成的信息如何定性、按哪一端计数、适用哪一档入罪标准，都还没有定论。这些滞后之处，既是控方的着力点，也是辩护人的机会：在裁判规则确立之前，用扎实的证据审查和严谨的法律论证，把“技术演示”还原成“法律论证”，守住罪刑法定边界。对AI从业者而言，这也是一次对合规升级的警示：授权、用途、敏感信息的管控，各个方面都需守住。技术本身不分善恶，决定罪与非罪的，始终是人的行为与选择。

注释及引用

[1]朱志荣、邹效：《准确认定新型侵犯公民个人信息行为》，载《检察日报》2025年11月9日。

[2]丁净玉：《侵犯公民个人信息案件中单纯手机号码的认定》，载《人民法院案例选》2022年第11辑。

[3]喻海松：《侵犯公民个人信息罪司法适用探微》，载《中国应用法学》2017年第4期。

[4]欧阳本祺：《刑法中个人信息的界定标准与规则》，载《人民检察》2024年第6期。

[5]周光权：《侵犯公民个人信息罪的行为对象》，载《清华法学》2021年第3期。

[6]朱志荣、邹效：《准确认定新型侵犯公民个人信息行为》，载《检察日报》2025年11月9日。

何顺琪，北京市京都律师事务所律师，京都刑事疑难案件研究中心副秘书长，京都职务犯罪辩护研究中心研究员。执业以来深耕刑事辩护、刑事控告与刑事涉财执行领域的研究，已发表法律研究文章累计二十万余字，并出版专著《网络犯罪案例研究》。参与办理多起刑事案件，多次实现有效辩护，为当事人争取不批捕、不起诉、减轻量刑等结果，同时面向企业提供刑事风险防范体系构建服务，拥有覆盖刑事个案辩护与企业刑事风控的全链条实务经验。