随着网络科技的不断发展,人们接收信息的途经越来越多。如何在海量信息中及时、有效地抓取用户最感兴趣的部分,提升应用软件和用户的交互感,成为各个软件研发的重点。现下各个应用软件所大多采用个性化推荐机制,即采用对本地信息、历史记录,以及在视频、网页上停留时间等内容进行收集和处理的方式智能化分析用户的偏好,再针对每个用户不同的偏好推送个性化内容。但人的喜好并不是恒久不变的,随着时间的推移,人们喜好的事物会不断发生变化。在这种情形下,为了做到更为准确的推送,个性化推荐机制就需要持续不断地收集个人信息以及时获取用户的偏好。而在这些个人信息中往往夹杂着许多用户不想为外人所知的敏感信息。敏感个人信息是与个人联系最为密切的信息,是个人信息中最为核心的部分,如果对这部分信息保护不当,则会给用户带来人格上和财产上的损害,甚至还会对国家安全造成威胁。因此,如何在个性化推荐机制下保护敏感个人信息的安全就成为了我们关注的重点。我国先后出台了《数据安全法》、《网络安全法》、《信息安全技术——个人信息安全规范》以及《中华人民共和国个人信息保护法》等条文,对个人信息的保护越来越完善。但是可以看到,在个人信息保护的实践中,还存在着一些薄弱环节。本文以此为出发点,探讨个性化推荐机制下更有效地保护敏感个人信息的法律措施。本文分为五部分,第一部分对个性化推荐机制与敏感个人信息进行了简要概述,具体包括个性化推荐以及个性化推荐系统的含义,通过对三种不同类型的应用软件的隐私指引进行梳理,探讨个性化推荐机制对敏感个人信息的收取与利用;同时,分析敏感个人信息的含义、类别、界定以及法律属性;第二部分讨论个性化推荐给敏感个人信息带来的风险及其保护的必要性,个人信息并不存在完全的匿名化、去识别化,同时对存在的风险与原因进行了分析;第三部分探讨我国个性化推荐敏感信息保护的沿革、现状与问题;第四部分,对域外个性化推荐敏感信息保护立法例比较分析,包括欧盟的《通用数据保护条例》、美国的《加州消费者隐私法案》以及日本和德国的有关信息保护条文,将各国敏感个人信息保护的条文在个人信息类别、权利救济、经营者责任等方面进行分析;第五部分结合各国经验,为完善我国个性化推荐敏感信息保护的若干建议:首先,完善隐私条款以及知情同意原则,在通知方式采用更为显著的形式;其次,在敏感信息的界定与判断上,可以结合场景理论来界定敏感个人信息,同时对特定目的和充分必要性进行了解读;再次,在信息泄露隐患方面,企业要建立专职部门进行信息安全保障,同时,也要完善相应的救济机制,以保障用户权益得到有效救济;最后,在保护信息安全的同时,也要促进数据的流通。