大数据的规制首先也是技术问题。数据安全涉及科学研究机构和大量标准、规范的制定，因此，从技术规范的角度规制大数据应用领域是应有之义。对迫切需要规范和调整的新领域，硬法（hard law）供给严重不足，由于立法程序和稳定性要求，运用国家强制力保证实施的法规范往往迟滞于技术的发展，而低层级的不具有国家强制力的软法（soft law）可以较好地弥合立法之前的空窗期，大数据的技术规范可以说是利用软法的灵活性、适应性满足社会对法的需求，并且具有更明显的弹性、开放性和回应性。
大数据技术规范主要从三个方面对大数据进行规制。首先是制定技术标准。大数据的收集、存储和处理都可能涉及数据加密、数据权限等信息技术的应用。如作为发展方向的物联网的标准和规范制定尤为迫切，“物联网已经覆盖更广泛的日常物体，并采用RFID（射频识别技术）、传感器、二维码、无线局域网络、广域网或者其他手段对它们进行信息读取、识别、定位、编址和装备”。[28]从互联网到物联网，大数据的来源出现了质的飞跃，人类对自然万物的感知和影响将达到前所未有的高度，而这一切的实现，首先要在数字标准上进行统一。其次是建立技术规范。如大数据应用于云计算与大幅提高计算能力密切相关，“原先单一的中央式计算方式，变成了云计算为特征的分布式计算方式，使得处理能力海量增加”。[29]资源集中是云计算的天然属性，云计算固然使计算资源高效利用，同时也意味着数据资源与终端用户的分离。“在云计算环境中，用户不再拥有其基础设施的硬件资源，软件都运行在‘云’中，业务数据也存储在‘云’中。”[30]客户与数据资源在物理上分离，而客户与云服务之间的通信与保密就需要更加严格的技术规范，毕竟安全才是网络设计的永恒话题。我们尴尬地发现，堡垒总是在内部被攻破的，当前，数据泄露往往是因为数据管理者和使用者的数字空间的道德约束感低但好奇心强，从而增加了人为风险。而保障数据安全的方法之一，就是区分设立强制力规范，明确不同层级数据使用者的权限与责任，并在归责上，更侧重于数据使用者对数据安全的责任承担。(www.xing528.com)
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