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数据控制者是确定个人数据处理目的和方式的实体,负有最大责任,需保护数据主体的隐私。数据处理者是按照控制者指示处理个人数据的实体,负责数据安全和协助控制者履行职责。两者需通过明确的合同规定责任。数据控制者的职责包括确定目的、获得同意、确保安全、提供透明度、促进权利行使、进行DPIA和建立协议。数据处理者负责按指示处理数据、确保安全和保密、协助控制者、处理数据泄露通知、数据删除和遵守法律。
近日,工信部通报了22款APP、SDK存在侵害用户权益行为。通报超半数的原因违反了《个保法》最小化收集的原则,包括超范围收集个人信息,APP强制、频繁、过度索取权限。
数字水印是一种在数字媒体中嵌入隐藏信息的技术,它可以用来保护版权、验证数据的完整性、追踪来源以及进行数字内容认证等,数字水印可以被应用于各种数字媒体,如图像、音频、视频和文档等。从可见性维度区分数字水印可分为明水印和暗水印, 从保护能力和鲁棒性维度进行区分,可以分为强水印和脆弱水印技术。 本文将讲述强水印、脆弱水印的技术特点和应用场景。
本文对EDPB发布的关于通过视频设备处理个人数据的指南《Guidelines 03/2019 on processing of personal data through video devices(Version 2.0)》(下称“03/2019号指南”)的要求进行提炼总结,为数据控制者和处理者提供指导,以确保他们在视频监控处理中遵守适用的数据保护法律和规定,并保护数据主体的权利和隐私。
多少网友用户都有这样一种感觉,这辈子撒过最多的谎,就是明明没有阅读须知,还是勾选了“我已阅读协议”。 更有APP开发者提供非常“贴心”的交互设计,把同意按钮做的大大的,并采用灰色的、小了不止一号的字体将“不同意”按钮隐藏在一个角落。
数据脱敏(Data Masking),又称数据混淆、数据漂白、数据去隐私化。用虚假的数据掩饰真实数据,以达到防止数据泄漏的目的。
在《数据分类分级-结构化数据识别与分类的算法实践》这篇文章中讲到了结构化数据识别与分类的算法实践,那么这些算法能力如何以标准产品的方式落地,并帮助客户解决在数据分类分级过程中遇到的各种问题呢?本文将站在工程的视角,结合我们的思考和经验,从整体的大框架上介绍用九智汇数据分类分级产品敏感数据识别技术方案和能力,希望对大家有所帮助,想了解细节的,欢迎通过公众号联系进行线下沟通。
本文分享了用九智汇数据分类分级产品开发过程中,对数据识别和数据分类中涉及的算法进行抽象、融合,以形成标准化产品所做的努力和积累的经验。当然,算法只是分类分级产品的一小部分,整个产品设计,工程实现,也是支撑标准化产品的关键,但是限于作者水平有限,本文只讨论算法相关的话题,欢迎大家关注公众号以了解更多信息。
随着移动互联网的高速发展及监管部门针对移动互联网应用程序(以下简称“App”)隐私合规监管趋严,特别是在个人信息保护法的实施下。本文将深入探讨App隐私合规评估的要点和难点,提供详细的信息,并提供一套轻量级和自动化的App隐私合规治理方案,降低App业务被通报和下架等合规风险,以保障企业App业务正常运营。
数据分类分级是开展数据全生命周期管理的基础,企业做好数据分类分级才能更好地去落实合规义务以及进行数据安全管控。今天,我们从数据分类分级落地实践的角度,来阐述企业在开展数据分类分级过程中的难点以及如何“破局”。
仅仅进行数据分类分级以满足监管相对应的要求是远远不够的,数据分类分级工作是合规的起点而不是终点,今天我们就继续探讨数据分类分级如何在隐私管理与保护中发挥作用,以实现数据合规建设工作中更多的应用与价值。
本文将介绍我们在证件、票据类敏感图片识别中的一些洞察,以及对上述问题的原创性的解决方案,以帮助企业合法合规、低成本的解决敏感图片识别的难题。在本文第二部分,我们将回顾一些相关的机器视觉(CV)技术。第三部分我们将介绍我们的做法以及达到的效果。
2023年8月3日,国家互联网信息办公室(国家网信办)发布了《个人信息保护合规审计管理办法》(征求意见稿)下称(“《管理办法》”),并同时发布了《个人信息保护合规审计参考要点》(下称“《参考要点》”),拟对《个保法》五十四条、六十四条的进一步落地提供更为详细的指导措施。