当车辆经过 ANPR 摄像头时,其车牌号会被读取,并立即与数据库中相关车辆的记录进行核对。警察可以拦截和拦截车辆,检查其是否有证据,并在必要时逮捕嫌疑人。所有经过摄像头的车辆的记录都会被保存,包括在读取时未知的车辆的记录,这些记录可在适当情况下用于调查目的。事实证明,以这种方式使用 ANPR 在侦查许多犯罪行为方面非常重要,包括查找被盗车辆、处理未投保车辆的使用以及侦破恐怖主义、重大和有组织犯罪案件。它还可以让警察注意到违法车辆,同时让守法司机不受阻碍地驾驶车辆。
这些决策的结果不仅仅是专家或学者的关注点。在这个数据驱动的数字经济中,我们的朋友、邻居和家人每天都有这样的生活经历。许多人对这个世界感到无奈。其他人则不然。去年,学生们奋起反抗一种算法,这种算法偏向特权阶层,而弱势群体,即使较不富裕学校的学生成绩更好,他们也认识到,自动化决策直接关系到公平、正义和透明的基本概念。所以他们说,“去他妈的算法”,“结束这一切”。我们不仅看到了一场反对自动化决策的成功运动,还目睹了一场反对不公正结果的运动。
10. 处理儿童和残疾人士个人数据的可验证同意:本条款概述了在处理儿童或残疾人士个人数据之前,从父母或法定监护人处获得可验证同意的要求。具体而言,数据受托人必须采取措施,确保同意处理儿童数据的人是儿童的父母或法定监护人,并且父母或监护人的身份可识别。对于儿童,数据受托人必须使用可靠的身份详细信息或映射到此类详细信息的虚拟令牌来验证父母是否是成年人。这一验证过程对于确保同意是由负责任的成年人根据相关法律给出至关重要。提供了示例来阐明此过程应如何工作,特别是在父母已经是注册用户或父母需要使用数字储物柜服务提供身份详细信息的情况下。
数据备份要求会随着应用程序和存储实施的发展而面临许多新挑战,并且随着安全威胁的增加。现在可以提供广泛的管理程序,并正在部署以满足组织需求,而云存储在前提和前提中都越来越多地使用,并提供了多种提供商。尤其是在勒索软件周围的网络攻击者受到的威胁增加,增加了对备用解决方案的需求,以便能够与新技术集成并为新技术提供备份保护,同时也以越来越安全的方式进行。现在需要增强功能的数据加密和多个副本的标准安全度量。Opentext Data Protector提供了这种增强的备份,并提供了抗胁迫的安全性,例如基于角色的访问控制,不变性和真实的气隙备份。其从OpenText Data Protector的云工作负载的扩展功能为最宽的虚拟平台,云存储提供商和基于SaaS的应用程序(例如Microsoft 365)提供了备份。
生成式人工智能 (genAI) 系统已经问世,并将持续存在,支持个人和企业用户大规模快速地生成音频、代码、图像、文本和视频内容。在 genAI 工具广泛用于公众的短时间内,我们见证了世界各地个人和组织的广泛采用。OpenAI 的 ChatGPT 现在每周拥有超过 2 亿活跃用户,1 微软的 Github Copilot 拥有超过一百万付费用户,2 根据麦肯锡技术委员会 2024 年的一项研究,65% 的全球组织已在至少一个业务功能中采用了 genAI 系统。3 一般而言,genAI 系统依赖于通用人工智能 (AI) 模型(也称为基础模型 4),这些模型通常使用大量数据进行训练以实现各种目的。例如,大型语言模型使用来自多种来源的数十亿字节文本数据进行训练,例如来自网络的公开数据(其中可能包括个人数据)、许可数据以及学术和行业数据集。 5 从这些庞大而多样化的数据集中,genAI 模型经过训练,能够识别单词与其他数据(如图像、视频和音频)之间的统计关系,以响应各种用户提示,并做出概率预测,从而生成有用的输出。 6 此外,genAI 模型可以进一步“微调”和个性化,使用专门策划的数据,以便更好地完成特定目的。例如,genAI 模型可以使用医疗数据进行微调,以协助医生和医护人员做笔记和临床记录。 7 模型还可以个性化,以在客户参与或个性化辅导环境中回答新问题。 GenAI 系统要求用户输入提示以获得生成的输出,输入和输出有时可能包括个人甚至敏感信息。 8 在部署期间,genAI 模型可能会泄露或披露来自训练数据集的个人数据,并生成与个人相关的不准确数据(也称为“幻觉”),恶意行为者可以使用各种方法绕过为避免泄露 genAI 模型中的个人数据而设置的保护栏。因此,数据保护机构、其他监管机构以及研究人员越来越多地讨论数据保护法是否以及如何适用于 genAI 工具,这些系统可能给数据保护带来哪些新的风险,以及如何解决某些数据保护原则与 genAI 之间的潜在紧张关系。本讨论文件考虑了以下关键的隐私和数据保护概念,并探讨了如何将它们有效地应用于 genAI 模型和系统的开发和部署:
(SHRI JITIN PRASADA)(a)至 d):印度政府强调“全民人工智能”的概念,这与总理在全国范围内培育和推动尖端技术应用的愿景相一致。这一举措旨在确保人工智能惠及社会各界,推动创新和增长。政府致力于利用人工智能 (AI) 的力量,在医疗、农业、教育、政府治理、新闻部和其他领域造福人民。与此同时,政府也意识到人工智能带来的风险。幻觉、偏见、错误信息和深度伪造是人工智能带来的一些挑战。为了应对人工智能的挑战和风险,政府认识到需要建立护栏以确保人工智能的安全和可信。因此,中央政府在与相关利益相关方进行广泛的公众协商后,于 2021 年 2 月 25 日公布了《信息技术(中介机构指南和数字媒体道德规范)规则》2021 年(“2021 年 IT 规则”),该规则随后于 2022 年 10 月 28 日和 2023 年 4 月 6 日进行了修订。2021 年 IT 规则对中介机构(包括社交媒体中介机构和平台)规定了具体的法律义务,以确保他们对安全可信的互联网负责,包括迅速采取行动消除被禁止的虚假信息、明显虚假的信息和深度伪造。如果中介机构未能遵守 2021 年 IT 规则规定的法律义务,他们将失去《2000 年信息技术法》(“IT 法”)第 79 条规定的避风港保护,并应根据任何现行法律承担相应的诉讼或起诉。 《2023 年数字个人数据保护法》于 2023 年 8 月 11 日颁布,该法案规定数据受托人有义务保护数字个人数据,追究其责任,同时确保数据主体的权利和义务。政府已成立人工智能咨询小组,针对印度特定的监管人工智能框架,由印度总理首席科学顾问 (PSA) 担任主席,来自学术界、工业界和政府的不同利益相关者参与,目标是解决与制定负责任的人工智能框架有关的所有问题,以实现人工智能的安全和可信开发和部署。
Eternus DX Hybrid存储是理想的选择,如果您想与非结构化数据,在线档案和其他“不冷不冷”数据一起托管诸如虚拟化,数据库或OLTP之类的性能应用程序的数据,这都是在单个系统中。这些解决方案通过平衡一个系统中的速度,容量和成本来促进结构化和非结构化数据的最大存储合并。Eternus DX混合存储系统及其SSD层提供“全闪存”的性能,从而允许逐渐过渡到全闪存,而高容量硬盘则以最低的成本存储非结构化数据。最新的自动化技术使您能够管理最少的人力的混合配置(SSD,SAS,近距离SAS)。只需定义每个体积所需的响应时间,而Eternus DX将分配合适的带宽和/或Indoke存储分层。
在 KVP 框架内,德国联邦国防军基础设施、环境保护和服务联邦办公室(FC II 3 KVP 管理部门)根据第 1996 年第 201 条负责 KVP 的管理。一般条例 (AR) 第 108 条“持续改进计划” A-2330/1 负责处理 CIP 提案的所有控制和协调任务。