2025年联邦学习模型纵向分割数据对齐安全协议

2025年联邦学习模型纵向分割数据对齐安全协议合同编号：__________

2025年联邦学习模型纵向分割数据对齐安全协议

第一章总则

1.1本协议由以下双方于2025年[具体日期]在[具体地点]签订：

甲方：[甲方名称]

法定代表人：[甲方法定代表人姓名]

注册地址：[甲方注册地址]

联系电话：[甲方联系电话]

电子邮箱：[甲方电子邮箱]

乙方：[乙方名称]

法定代表人：[乙方法定代表人姓名]

注册地址：[乙方注册地址]

联系电话：[乙方联系电话]

电子邮箱：[乙方电子邮箱]

1.2本协议的签订旨在明确甲乙双方在联邦学习模型纵向分割数据对齐过程中的权利义务，确保数据安全和隐私保护，促进技术创新和合作发展。

1.3本协议的签订、履行和解释均适用中华人民共和国法律。

1.4本协议自双方签字盖章之日起生效，有效期为[具体年限]年。

第二章定义与解释

2.1联邦学习模型：指在保护数据隐私的前提下，通过多参与方协同训练模型的技术。

2.2纵向分割数据：指将数据按照时间维度或用户维度进行分割，每个参与方仅拥有部分数据的技术。

2.3数据对齐：指在联邦学习过程中，确保各参与方的数据在特征和标签上保持一致性的技术。

2.4数据安全：指采取技术和管理措施，确保数据在存储、传输和使用过程中的机密性、完整性和可用性。

2.5隐私保护：指采取技术和管理措施，确保数据在存储、传输和使用过程中，用户的个人隐私不被泄露。

第三章合作内容

3.1甲方责任

3.1.1甲方应向乙方提供其拥有的纵向分割数据，并确保数据的真实性和完整性。

3.1.2甲方应配合乙方进行数据对齐工作，确保双方的数据在特征和标签上保持一致。

3.1.3甲方应负责对其提供的数据进行脱敏处理，确保用户隐私不被泄露。

3.1.4甲方应配合乙方进行数据安全审计，确保数据在存储、传输和使用过程中的安全性。

3.2乙方责任

3.2.1乙方应向甲方提供联邦学习模型的技术支持，并确保模型的准确性和高效性。

3.2.2乙方应配合甲方进行数据对齐工作，确保双方的数据在特征和标签上保持一致。

3.2.3乙方应负责对其使用的数据进行脱敏处理，确保用户隐私不被泄露。

3.2.4乙方应配合甲方进行数据安全审计，确保数据在存储、传输和使用过程中的安全性。

第四章数据安全与隐私保护

4.1数据加密

4.1.1双方应对存储在服务器上的数据进行加密存储，确保数据的机密性。

4.1.2双方应对传输过程中的数据进行加密传输，确保数据的机密性。

4.2访问控制

4.2.1双方应建立严格的访问控制机制，确保只有授权人员才能访问数据。

4.2.2双方应定期对访问控制机制进行审查和更新，确保其有效性。

4.3数据脱敏

4.3.1双方应对敏感数据进行脱敏处理，确保用户隐私不被泄露。

4.3.2双方应采用业界认可的数据脱敏技术，确保脱敏效果。

4.4安全审计

4.4.1双方应定期进行数据安全审计，发现并修复潜在的安全漏洞。

4.4.2双方应记录所有数据访问和操作日志，确保可追溯性。

第五章违约责任

5.1若一方违反本协议的约定，应承担相应的违约责任。

5.2若甲方未按约定提供数据，应向乙方支付违约金[具体金额]，并赔偿乙方因此遭受的损失。

5.3若乙方未按约定提供技术支持，应向甲方支付违约金[具体金额]，并赔偿甲方因此遭受的损失。

5.4若任何一方泄露对方的数据或隐私，应承担相应的法律责任，并赔偿对方因此遭受的损失。

第六章争议解决

6.1双方在履行本协议过程中发生的争议，应友好协商解决。

6.2若协商不成，任何一方均可向[具体法院]提起诉讼。

第七章保密条款

7.1双方应对本协议内容及合作过程中知悉的对方商业秘密进行保密。

7.2未经对方书面同意，任何一方不得向任何第三方泄露本协议内容及合作过程中知悉的对方商业秘密。

7.3本保密条款在本协议终止后仍然有效。

第八章协议终止

8.1本协议在有效期内，任何一方均可通过书面通知对方终止本协议。

8.2本协议终止后，双方应按照约定进行数据交接和清理工作，确保数据的完整性和安全性。

第九章其他条款

9.1本协议的任何修改或补充，均应以书面形式进行，并经双方签字盖章后生效。

9.2本协议未尽事宜，由双方另行协商解决。

9.3本协议一式[具体份数]份，甲乙双方各执[具体份数]份，具有同等法律效力。

[甲方名称]（盖章）

法定代表人（签字）

日期：2025年[具体日期]

[乙方名称]（盖章）

法定代表人（签字）

日期：2025年[具体日期]

**特殊应用场景一：医疗健康领域联邦学习合作**

该场景中，甲方为医疗机构或研究机构，乙方为人工智能医疗科技公司，双方合作利用纵向分割的医疗数据（如电子病历、影像数据）进行联邦学习模型训练，以提升疾病诊断或治疗方案的效果。此场景下需特别注意以下条款的修正：

1.**数据脱敏条款修正（4.3.1-4.3.2）**：需增加医疗数据脱敏的特别要求，如需符合《网络安全法》和《医疗健康大数据应用开发管理暂行办法》中关于医疗数据脱敏的技术标准和流程，明确敏感标识符（如身份证号、病历号）的脱敏方法和比例。

2.**数据安全条款修正（4.1-4.4）**：增加医疗数据安全传输的加密标准，如采用TLS1.3协议；明确医疗数据访问权限需符合最小必要原则，且需经患者知情同意书授权。

3.**争议解决条款修正（6.1-6.2）**：考虑到医疗数据涉及患者隐私，建议增加仲裁条款，选择医疗行业有经验的仲裁机构（如中国国际经济贸易仲裁委员会医疗健康专业委员会）解决争议。

**特殊应用场景二：金融风控领域联邦学习合作**

该场景中，甲方为银行或金融机构，乙方为金融科技公司，双方合作利用纵向分割的金融交易数据（如信用卡交易记录、信贷申请信息）进行联邦学习模型训练，以提升风险控制的效果。此场景下需特别注意以下条款的修正：

1.**数据对齐条款修正（3.1.2-3.2.2）**：需明确金融数据的对齐需符合监管要求，如中国人民银行关于金融数据共享的指导原则，确保数据对齐过程不违反反垄断法和消费者权益保护法。

2.**数据安全条款修正（4.1-4.4）**：增加金融数据传输的加密标准，如采用AES-256加密算法；明确金融数据访问权限需符合监管机构的要求，如需通过金融监管科技（RegTech）系统进行监控。

3.**保密条款修正（7.1-7.3）**：增加金融数据保密的特别要求，如需符合《反不正当竞争法》中关于商业秘密保护的规定，明确违约金的标准为实际损失的一倍以上三倍以下。

**特殊应用场景三：智能交通领域联邦学习合作**

该场景中，甲方为交通管理部门或智能汽车企业，乙方为自动驾驶技术公司，双方合作利用纵向分割的车辆行驶数据（如GPS轨迹、驾驶行为数据）进行联邦学习模型训练，以提升自动驾驶系统的安全性。此场景下需特别注意以下条款的修正：

1.**数据脱敏条款修正（4.3.1-4.3.2）**：需增加车辆行驶数据脱敏的特别要求，如需符合《自动驾驶汽车运输服务管理暂行办法》中关于数据脱敏的规定，明确车辆身份信息的脱敏方法和比例。

2.**数据安全条款修正（4.1-4.4）**：增加车辆行驶数据传输的加密标准，如采用5G网络切片技术确保数据传输的安全性；明确车辆行驶数据访问权限需符合实时监控的要求，如需通过智能交通管理平台进行监控。

3.**争议解决条款修正（6.1-6.2）**：考虑到自动驾驶技术涉及公共安全，建议增加行政调解条款，明确在发生争议时需优先通过交通运输管理部门进行调解。

**特殊应用场景四：电商领域联邦学习合作**

该场景中，甲方为电商平台或零售企业，乙方为推荐系统技术公司，双方合作利用纵向分割的用户行为数据（如浏览记录、购买历史）进行联邦学习模型训练，以提升个性化推荐的精准度。此场景下需特别注意以下条款的修正：

1.**数据对齐条款修正（3.1.2-3.2.2）**：需明确用户行为数据的对齐需符合《电子商务法》中关于用户数据保护的规定，确保数据对齐过程不违反用户隐私权。

2.**数据安全条款修正（4.1-4.4）**：增加用户行为数据传输的加密标准，如采用HTTPS协议确保数据传输的安全性；明确用户行为数据访问权限需符合最小必要原则，如需通过用户授权管理系统进行控制。

3.**保密条款修正（7.1-7.3）**：增加用户行为保密的特别要求，如需符合《个人信息保护法》中关于个人信息保护的规定，明确违约金的标准为实际损失的一倍以上五倍以下。

**特殊应用场景五：工业制造领域联邦学习合作**

该场景中，甲方为制造企业或工业互联网平台，乙方为工业智能化解决方案公司，双方合作利用纵向分割的工业设备运行数据（如传感器数据、生产参数）进行联邦学习模型训练，以提升设备故障预测和生产的智能化水平。此场景下需特别注意以下条款的修正：

1.**数据脱敏条款修正（4.3.1-4.3.2）**：需增加工业设备运行数据脱敏的特别要求，如需符合《工业互联网数据安全管理办法》中关于数据脱敏的规定，明确设备身份信息的脱敏方法和比例。

2.**数据安全条款修正（4.1-4.4）**：增加工业设备运行数据传输的加密标准，如采用工业以太网加密技术确保数据传输的安全性；明确工业设备运行数据访问权限需符合生产监控的要求，如需通过工业互联网安全管控平台进行监控。

3.**争议解决条款修正（6.1-6.2）**：考虑到工业制造涉及生产安全，建议增加行政调解条款，明确在发生争议时需优先通过工业和信息化管理部门进行调解。

**实际操作过程中遇到的相关问题及注意事项及解决办法**

1.**数据隐私保护问题**：在联邦学习过程中，如何确保数据隐私不被泄露？

**解决办法**：采用差分隐私技术对数据进行处理，增加噪声干扰，确保数据在满足模型训练需求的同时，不泄露用户隐私。

2.**数据对齐精度问题**：在纵向分割数据对齐过程中，如何确保数据对齐的精度？

**解决办法**：采用多特征对齐技术，如时间序列对齐、用户行为对齐等，提高数据对齐的精度。

3.**模型训练效率问题**：在联邦学习过程中，如何提高模型训练的效率？

**解决办法**：采用模型压缩技术，如知识蒸馏、模型剪枝等，降低模型复杂度，提高训练效率。

4.**数据安全传输问题**：在数据传输过程中，如何确保数据的安全性？

**解决办法**：采用加密传输技术，如TLS1.3协议、AES-256加密算法等，确保数据在传输过程中的安全性。

5.**数据访问权限控制问题**：在数据访问过程中，如何确保只有授权人员才能访问数据？

**解决办法**：采用访问控制技术，如RBAC（基于角色的访问控制）、ABAC（基于属性的访问控制）等，确保数据访问权限的控制。

**原始合同所需要的所有详细的附件**

1.**数据脱敏技术规范书**：详细说明数据脱敏的技术标准和流程，包括敏感标识符的脱敏方法和比例。

2.**数据安全传输协议**：详细说明数据安全传输的加密标准和流程，包括加密算法的选择、密钥管理方案等。

3.**数据访问权限控制清单**：详细列出数据访问权限的控制规则，包括授权人员名单、访问权限申请流程等。

4.**数据安全审计报告**：详细记录数据访问和操作日志，包括访问时间、访问人员、访问内容等。

5.**用户知情同意书**：详细说明用户数据的使用目的和范围，并获得用户的书面同意。

6.**争议解决协议**：详细说明争议解决的方式和流程，包括仲裁机构的选择、仲裁规则等。

7.**保密协议**：详细说明商业秘密的保护范围和违约责任，确保双方的合作内容不被泄露。

8.**协议终止协议**：详细说明协议终止的条件和流程，包括数据交接和清理工作的安排等。

多方为主导时的，附件条款及说明

第十一章甲方为主导时的，附加条款及说明

11.1甲方主导数据提供与隐私合规

11.1.1甲方作为数据提供方及项目主导方，应确保其提供的纵向分割数据符合本协议约定的数据安全与隐私保护标准，并承担因数据提供不当导致的一切法律责任。

11.1.2甲方应负责建立并维护数据提供方的隐私合规体系，包括但不限于制定数据收集、存储、使用、传输、删除等环节的隐私政策，并确保该等政策符合《个人信息保护法》、《网络安全法》等相关法律法规的要求。

11.1.3甲方应向乙方提供必要的隐私合规证明文件，包括但不限于数据收集用户的知情同意书、数据脱敏技术报告、数据安全评估报告等，乙方有权对上述文件的真实性、合法性、有效性进行核实。

11.1.4若因甲方提供的数据未能满足隐私合规要求，导致乙方遭受任何第三方索赔、诉讼或行政处罚，甲方应承担全部赔偿责任，并应配合乙方进行抗辩。

11.2甲方主导项目进度与质量控制

11.2.1甲方应作为项目主导方，负责制定项目总体进度计划，并明确各阶段的里程碑节点及交付成果。

11.2.2甲方应负责协调乙方及其他参与方（如有）的工作，确保项目按计划推进，并对项目整体质量进行把控。

11.2.3甲方应定期组织项目会议，听取乙方及其他参与方的工作汇报，并及时解决项目推进过程中出现的问题。

11.2.4若因甲方未能有效主导项目进度或质量控制，导致项目延期或交付成果不符合约定标准，甲方应承担相应的违约责任。

11.3甲方主导知识产权归属与使用

11.3.1对于在本协议履行过程中产生的项目成果，包括但不限于联邦学习模型、算法、代码、数据集等，其知识产权归属应按照本协议第X章（假设有关于知识产权的章节）的约定执行。

11.3.2若甲方主导开发的部分，其知识产权仍归甲方所有，但甲方应授予乙方在合作范围内的免费使用权。

11.3.3若乙方主导开发的部分，其知识产权仍归乙方所有，但乙方应授予甲方在合作范围内的免费使用权。

11.3.4甲方应确保其主导开发的部分不侵犯任何第三方的知识产权，并应承担因知识产权侵权导致的一切法律责任。

11.4甲方主导风险管理与应急处理

11.4.1甲方应作为项目主导方，负责识别、评估和管理项目风险，并制定相应的风险应对措施。

11.4.2甲方应建立项目应急处理机制，明确应急响应流程、责任人及联系方式，并在发生紧急情况时及时启动应急处理程序。

11.4.3若因甲方未能有效进行风险管理或应急处理，导致项目遭受损失，甲方应承担相应的赔偿责任。

第十二章乙方为主导时的，附加条款及说明

12.1乙方主导技术方案与模型开发

12.1.1乙方作为技术方案主导方，应负责制定联邦学习模型纵向分割数据对齐的技术方案，并确保该方案符合本协议约定的技术标准和要求。

12.1.2乙方应负责联邦学习模型的开发、训练、测试和优化，并确保模型的准确性和可靠性。

12.1.3乙方应向甲方提供必要的技术文档和培训，包括但不限于技术方案说明、模型设计文档、代码库、测试报告等，并确保甲方能够理解和使用上述文档和培训内容。

12.1.4若因乙方未能有效主导技术方案与模型开发，导致项目无法按计划推进或交付成果不符合约定标准，乙方应承担相应的违约责任。

12.2乙方主导技术保密与安全

12.2.1乙方作为技术主导方，应负责建立并维护技术方案和模型的安全保密体系，包括但不限于技术文档的保密管理、代码库的安全防护、模型训练环境的隔离等。

12.2.2乙方应确保其使用的第三方技术或工具不侵犯任何第三方的知识产权，并应承担因知识产权侵权导致的一切法律责任。

12.2.3乙方应定期对技术方案和模型的安全性进行评估，并及时修复发现的安全漏洞。

12.2.4若因乙方未能有效进行技术保密与安全，导致项目遭受损失，乙方应承担相应的赔偿责任。

12.3乙方主导技术迭代与升级

12.3.1乙方应作为技术主导方，负责联邦学习模型的技术迭代与升级，并根据项目进展和技术发展情况，及时提出技术改进建议。

12.3.2乙方应向甲方提供技术迭代与升级的计划和方案，并确保甲方能够及时了解和使用最新的技术成果。

12.3.3若因乙方未能有效进行技术迭代与升级，导致项目技术落后或无法满足业务需求，乙方应承担相应的违约责任。

12.4乙方主导技术支持与服务

12.4.1乙方应作为技术支持方，为甲方提供联邦学习模型的技术支持和服务，包括但不限于模型部署、参数配置、故障排查、性能优化等。

12.4.2乙方应建立技术支持服务体系，明确技术支持渠道、响应时间、服务标准等，并确保能够及时响应甲方的技术需求。

12.4.3若因乙方未能有效提供技术支持与服务，导致甲方无法正常使用联邦学习模型，乙方应承担相应的违约责任。

第十三章有第三方中介时，增加的多项条款及说明

13.1第三方中介的角色与职责

13.1.1第三方中介作为项目中介方，应负责协调甲方、乙方及其他参与方（如有）的工作，确保项目按计划推进。

13.1.2第三方中介应向甲方、乙方及其他参与方提供必要的服务，包括但不限于项目进度管理、质量控制、沟通协调、争议解决等。

13.1.3第三方中介应确保其提供的服务符合本协议约定的标准和要求，并对服务质量和效果负责。

13.2第三方中介的保密义务

13.2.1第三方中介应作为保密方，对其在项目履行过程中知悉的甲方、乙方及其他参与方的商业秘密进行保密，并不得向任何第三方泄露。

13.2.2第三方中介应签订保密协议，明确