本文针对分布式数据处理场景中因服务提供商组合而引发的隐私风险问题展开研究。具体而言，当多个合作的服务提供商共同处理个人数据时，即使每个提供商单独进行的数据保护影响评估（DPIA）均未发现风险，组合后的整体仍可能产生新的隐私风险。文章举例说明：不同数据处理者可能不知情地依赖同一家云服务提供商，导致该云服务商能够将来自不同来源的个人数据进行关联（linkability），从而产生非预期的隐私泄露。这类组合性风险超出了单个风险评估的范围，因此容易被传统DPIA流程遗漏。针对这一问题，作者首先进行了问题定义和需求分析，明确了组合风险识别所需的功能与约束。在此基础上，提出了一种新颖的协议，用于检测和管理此类组合性隐私风险。该协议能够识别潜在的组合风险候选者，并将相关信息整合到包含多个数据处理者的服务组合的数据保护影响评估结果中，从而提升评估的完备性和准确性。论文的主要贡献在于：首次系统性地定义了服务组合中的隐私组合风险问题，并给出了可操作的协议设计思路，为分布式隐私合规评估提供了理论和方法支撑。适合隐私保护研究人员、数据保护官（DPO）、云服务合规工程师以及隐私影响评估工具开发者阅读。由于当前仅基于论文摘要，具体协议细节和实验验证效果需进一步查阅原文。