数据商采购公共数据是推动数据要素市场化配置的重要环节，但公共数据的“公共属性”与“敏感特性”使其采购行为面临复杂的法律风险。数据商需在采购、使用、流通全链条中关注来源合法性、内容合规性、使用边界、安全责任等核心问题，避免因违规引发行政处罚、民事赔偿甚至刑事责任。以下从法律风险类型和应对策略两方面展开分析。

一、数据商采购公共数据的核心法律风险公共数据的法律属性兼具“公共物品”与“国有资产”特征，其采集、开放、利用受《数据安全法》《个人信息保护法》《数据安全法实施条例》《公共数据管理办法》（地方条例）及《数据出境安全评估办法》等多重规制。数据商采购时需重点防范以下风险：
1. 数据来源合法性风险：公共数据“采集-开放”链条的合规性瑕疵公共数据的合法开放以“原始采集合规”为前提。数据商若采购的公共数据存在采集主体不合法、采集程序违规、授权链条断裂等问题，可能连带承担违法责任。

典型表现：
采集主体越权：非法定主体（如无公共数据管理权限的企业）违规采集并开放数据；
程序缺失：未按《个人信息保护法》取得个人信息主体的“单独同意”（如敏感个人信息），或未按《数据安全法》履行“风险评估”义务；
授权断层：公共数据开放前未完成“脱敏处理”（如去标识化、匿名化），导致数据仍可关联到特定自然人或组织；
越权开放：超出公共数据开放目录范围（如将“有条件开放”数据违规作为“无条件开放”数据提供）。
法律依据：《数据安全法》第三十二条（公共数据开放应遵循“需求导向、分类分级”原则）、《个人信息保护法》第二十九条（敏感个人信息处理需“单独同意”）。

2. 数据内容合规性风险：数据本身存在“违法信息”或“禁止流通内容”?公共数据虽经开放前处理，但仍可能隐含违法信息（如虚假信息、侵权内容）?或禁止流通内容（如国家秘密、商业秘密），数据商若未尽核查义务直接采购使用，可能被认定为“间接违法”。

典型表现：
包含国家秘密：公共数据开放前未完成“定密核查”，数据商采购后因使用不当导致泄密；
侵犯知识产权：数据中包含未授权的著作权作品（如地图、软件代码）、商标标识或专利技术；
虚假或误导性信息：数据因采集误差（如统计错误）或人为篡改（如伪造统计数据）导致内容失实；
非法交易关联数据：数据涉及赌博、诈骗等违法犯罪活动的记录（如非法资金流水）。
法律依据：《保守国家秘密法》第二十四条（禁止非法获取、持有国家秘密）、《反不正当竞争法》第九条（禁止侵犯商业秘密）。

3. 数据使用范围受限风险：超出合同约定或政策允许的“使用边界”?公共数据的开放通常附加?“用途限制”?如仅限用于科研、公共服务），数据商若超出约定范围使用（如转售、用于商业牟利），可能违反公共数据开放协议的约定，甚至触犯法律。

典型表现：
超范围使用：将“有条件开放”的交通数据用于未经批准的金融风控场景；
二次加工违规：对公共数据进行“再识别”（如通过多源数据关联恢复个人信息），突破“匿名化”边界；
违规流通：将采购的公共数据提供给未授权的第三方（如境外机构），触发数据出境安全评估要求；
商业牟利限制：部分地方政策明确“公共数据有偿开放收益需上缴财政”，数据商擅自截留收益可能违规。
法律依据：《公共数据管理办法》（如浙江、广东等地条例）中“数据使用负面清单”规定、《数据安全法》第三十三条（数据交易需“说明数据来源”）。
4. 数据安全责任风险：因管理不善导致数据泄露或滥用数据商作为数据处理者，需对采购的公共数据承担?“安全保护义务”?，若因技术漏洞、管理疏漏导致数据泄露、篡改或丢失，可能面临行政处罚甚至刑事责任。

典型表现：
技术防护不足：未对存储公共数据的系统采取加密、访问控制等安全措施，导致数据被黑客窃取；
内部管理混乱：员工违规访问、下载或外传公共数据（如出售给竞争对手）；
应急响应缺失：发生数据泄露后未及时向监管部门报告（如超过《数据安全法》要求的“24小时”时限）；
跨境传输违规：将公共数据传输至境外未通过安全评估（如涉及重要数据）。
法律依据：《数据安全法》第四十五条（数据处理者的安全保护义务）、第五十二条（数据安全事件报告义务）。

5. 知识产权与权属争议风险：数据权益归属不明确引发的纠纷公共数据的“非独占性”与“可复制性”导致权属界定模糊，数据商可能因权属争议?（如原始采集方主张权利）陷入法律纠纷。

典型表现：
权属约定不清：采购合同中未明确公共数据的“使用权”边界（如是否允许转授权）；
第三方权利冲突：数据中包含其他主体的知识产权（如图纸、商标）或人格利益（如肖像），原权利主体主张侵权；
政策变动风险：地方政府调整公共数据开放政策（如收回某类数据的开放权限），导致数据商无法继续使用。
法律依据：《民法典》第一百二十七条（数据、网络虚拟财产受法律保护）、《著作权法》第十三条（演绎作品的权属限制）。
二、数据商采购公共数据的法律风险应对策略数据商需构建“事前预防-事中管控-事后救济”的全流程合规体系，重点从采购前尽调、合同条款设计、使用过程管控、安全能力建设四方面降低风险。
1. 采购前：全面尽调，确保数据来源与内容合法
核查开放主体资质：
确认公共数据提供方是否为法定开放主体（如政府机关、经授权的公共机构），并查阅其开放依据（如地方政府的《公共数据开放目录》），避免与无权限主体交易。
审查开放程序合规性：
要求提供方出具《公共数据开放合规性说明》，重点核查：
个人信息处理是否取得“最小必要”范围内的授权（如针对敏感信息需“单独同意”）；
数据是否已完成脱敏处理（如去标识化、差分隐私技术应用），确保无法直接或间接识别特定主体；
开放范围是否符合“分类分级”要求（如“无条件开放”“有条件开放”“不予开放”的界定）。
核查数据内容合法性：
委托第三方机构（如数据合规服务商、律师事务所）对数据进行内容审查，重点排查：
是否包含国家秘密（可通过“国家秘密标志”或保密部门备案证明验证）；
是否侵犯知识产权（如著作权登记证书、商标权证明）；
是否存在虚假信息（与权威数据源交叉比对，如统计局公开数据）。
2. 采购中：合同条款精细化设计，锁定责任边界采购合同是数据商约束提供方、明确自身权利义务的核心工具，需重点约定以下条款：

数据权属条款：
明确数据仅为“使用权”而非“所有权”，禁止数据商擅自转让、质押或用于其他商业目的；约定数据提供方的“瑕疵担保责任”（如因数据来源违法导致的损失由提供方赔偿）。
使用范围条款：
严格限定数据用途（如“仅限用于智慧城市交通优化分析”），禁止超范围使用；约定“二次加工限制”（如不得通过技术手段恢复个人信息）。
安全责任条款：
要求数据商建立符合《数据安全法》的安全管理制度（如访问控制、加密存储），并约定因数据商管理过失导致的泄露责任（如赔偿损失、行政处罚连带责任）。
争议解决条款：
明确争议解决方式（如仲裁或诉讼），并约定“数据返还或销毁”条款（如合同终止后，数据商需按提供方要求清除所有副本）。
3. 使用中：建立全周期管控机制，防范违规使用
分级分类管理：
根据公共数据的敏感程度（如一般数据、重要数据、核心数据）制定差异化管理策略：
一般数据：限制内部访问权限，仅授权必要人员接触；
重要数据：部署加密存储、访问日志审计等技术措施；
核心数据（如涉及国家安全）：禁止本地化存储外的跨境传输。
使用过程留痕：
对数据的查询、调用、导出等操作进行全流程记录（如时间戳、操作人、数据流向），留存至少3年备查；涉及重要数据的使用需向监管部门备案（如《数据安全法》要求的重要数据出境安全评估）。
定期合规审计：
每半年委托第三方机构对数据使用情况进行审计，重点检查是否存在超范围使用、违规流转等问题，形成《合规审计报告》并提交监管部门。
4. 安全能力建设：构建“技术+制度”双重防护体系
技术防护：
部署数据脱敏工具（如动态脱敏系统），对敏感字段（如身份证号、手机号）进行实时脱敏；
采用隐私计算技术（如联邦学习、安全多方计算），在不转移原始数据的前提下实现跨主体数据协作；
建立数据安全监测平台，实时预警异常访问（如短时间内大量下载数据）或外部攻击（如SQL注入）。
制度保障：
制定《公共数据使用管理办法》，明确数据访问、存储、传输、销毁的全流程操作规范；
设立数据安全官（DSO），负责统筹数据安全管理工作，定期向管理层汇报风险；
开展员工数据安全培训（每年至少2次），重点培训《数据安全法》《个人信息保护法》及企业内部制度。
5. 政策跟踪与动态调整公共数据开放政策（如开放目录、使用限制）可能随国家战略调整（如“数据二十条”落实）或地方实践变化（如新增重要数据目录），数据商需：

指派专人跟踪《数据安全法实施条例》《公共数据资源开发利用试点方案》等顶层政策；
定期查阅地方政府官网（如“XX省公共数据开放平台”）的开放目录更新公告；
对政策变动可能影响现有合同履行的情形（如某类数据从“有条件开放”调整为“不予开放”），提前与提供方协商解决方案（如终止合同、调整使用范围）。
三、关键总结数据商采购公共数据的法律风险贯穿“采购-使用-流通”全链条，核心在于平衡数据要素价值挖掘与合规边界。数据商需通过“尽调前置、合同细化、技术赋能、制度兜底”构建合规体系，同时密切关注政策动态，确保在合法框架下实现数据要素的高效利用。唯有如此，才能在数据要素市场中稳健发展，避免因违规引发的“法律雷区”。