机器学习和数据挖掘技术的发展,刺激了网络平台企业对数据的需求,使得个人数据被越来越多、越来越频繁地收集,个人信息泄露的事件层出不穷。网络平台企业利用大量个人数据攫取了巨额经济利益,但作为数据主体的个人却无法分享大数据时代的红利,反而承担着巨大风险。个人在数据流通市场中处于严重弱势地位,其承担的信息泄露风险、信息出错风险与其享有的知情权、删除权、纠正权、携带权等非获益性数据权利极其不匹配。目前,主要国家的数据利用和保护法律中尚没有包含依照个人数据获取财产利益的规定,即便《加州消费者隐私法案》（CCPA）中第1798.125条第2款认为可以通过额外的平台服务激励用户允许平台继续保留、转售用户数据,但这并不是被明确保护的财产性利益,额外的平台服务作为数据的财产性对价也不具有普遍适用性,对价的合理性也值得怀疑。因此,本文意图通过从洛克的劳动财产权理论出发,从自然法和自然权利的视角论证,个人在数据生产过程中通过付出简单但不可忽视的劳动,理应获得数据财产权。另一方面将从对知情同意规则的剖析以及对数据流通现状的分析为起点,先是论证数据主体应当从个人数据的采集中获得对价,又在经济价值和法律价值两个角度论证了免费的网络服务不应当作为数据收集的对价。最后对一些学者提出的反对意见进行了反驳。然而,即便有个人数据财产权的主张,数据主体仍会由于较为弱小的市场地位无法充分行使数据权利,加之其决策能力、议价能力、专业知识水平远逊于数据处理者,无法充分获取合理的财产性对价。因此,本文引入数据信托理论,对美国信息受托人、英式数据信托和日本信息银行三种数据信息领域的信托关系理论进行了详细介绍和分析,经过对比,拟采用英式数据信托作为个人数据权利的具体管理机制。而后对英式数据信托的具体实现模式进行了讨论,从中分析了英式数据信托理论的问题与改进方向,并认为应当与个人数据财产权相结合,才能使其臻于完善。接着,文章对数据信托的信托结构进行了深入剖析,论证基于个人数据财产权的数据信托可以依照中国的信托制度运行。