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World File Search System数据保护
在混合云环境中应用数据保护和机密性
第1章牢记具有数据安全性的混合云。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1 1.1识别威胁。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2 1.2超越监管和标准框架。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 1.3缓解威胁。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 1.3.1技术保证。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 1.3.2您的应用程序可信赖的执行环境。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 1.3.3减少信任边界和受信任的计算基础。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 1.3.4通过税收分离来控制您的申请。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 1.3.5对您的加密密钥的独家和完全控制。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 1.3.6支持您的应用OCI图像。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 1.3.7支持混合云。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 1.4解释的解决方案。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 1.4.1超级保护平台的基础技术。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 1.4.2超级保护平台的功能。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 1.4.3加密和超级保护加密服务。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 1.4.4超级保护安全构建。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 div>
了解欧盟数据保护政策 - 欧洲议会
全球产生的数据量正在迅速增长。据估计，到 2025 年，数据量将从 2018 年的 33 泽字节（即 10 21 字节或 10000 亿千兆字节）增长到 175 泽字节。电子商务网站、社交媒体平台和其他在线服务的每日点击次数帮助创建了一个数据影子经济，这些数据揭示了人类的行为和偏好，大型商业技术公司可以免费获得这些数据。获取这些数据就是权力：行为或决策可以被操纵以用于商业目的或政治利益，而用户往往没有意识到或选择。Facebook - 剑桥分析公司丑闻揭示了个人数据的收集和分析在多大程度上为影响民主选举结果的算法提供了支持。人工智能和物联网等新兴的数据密集型技术进一步加剧了人们对侵犯权利的担忧。这些发展使数据保护法及其改革的重要性成为公众意识的焦点。公众意识
使用Commvault的HPE解决方案的混合云数据保护
现代企业比过去更多。今天，数据存储在本地和云中的各个位置，使其越来越容易受到恶意演员的影响。当今约有72％的公司正在使用混合云方法。1为了保护和保护其在这个混合世界中的数据，组织常常发现自己不足，由于预算限制，时间限制或缺乏专业知识，采用了拼布解决方案。由零散的工具和孤立的数据集引起的差距和复杂性导致指数混乱，从而导致勒索软件攻击的威胁增加。因此，组织必须利用统一的解决方案来保护和恢复其在混合环境中的数据，从而在不增加不必要的复杂性或成本的情况下最大程度地降低风险。
草案数字个人数据保护规则2025
该文档是数字个人数据保护（DPDP）规则2024的摘要，该规则已从2023年DPDP Act发出。规则详细介绍了该法案的必要条款，包括寻求同意书经理的进一步义务，在数据泄露，存储和处理数据的情况下，儿童数据处理，数据保护委员会的功能，上诉程序的功能等，以及其他详细信息。规则旨在改变国家的数据管理过程，同时还恢复用户对数据主要保护的哲学。这些规则将适用于数字中介机构，用户面向平台，应用程序和网站，云服务提供商以及所有数据收集或管理实体。反馈可以在2025年2月18日之前提交。
数据保护影响评估 (DPIA) 国家 ANPR ...
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。
1欧洲数据保护委员会（EDPB）特定隐私...
欧洲数据保护委员会（EDPB）特定隐私声明（SPS）年度报告 - 利益相关者的调查上次更新：2025年1月索引1。简介2。谁负责处理您的个人数据，以及在哪些法律基础上处理？3。我们收集了哪些个人数据以及出于什么目的？4。您的个人数据是否受到任何国际转移？5。谁可以访问您的个人数据以及他们向谁披露？6。我们如何保护您的个人数据？7。我们保留您的个人数据多长时间？8。您如何验证，修改或删除您的个人数据？9。您需要等待多长时间才能收到我们对数据主题权利的答复的答复？10。您可以联系谁问问题或行使您的权利？11。您可以联系谁，以抱怨您的个人数据处理？1。简介
2025 年报告 - 欧洲数据保护监督机构
首先，无论我们考虑哪种趋势，我观察到大多数有影响力的人工智能应用的用例都处理个人数据。很容易得出这样的结论：人工智能系统在我们日常生活中的部署将在很大程度上依赖于个人数据的处理。在人工智能的开发和训练阶段，会收集大量个人数据，包括文本、图像、音频和视频，通常包含生物特征和行为数据等敏感信息，这会带来重大风险，例如潜在的数据泄露、滥用或将有偏见或不具代表性的数据纳入人工智能模型。经过训练后，人工智能模型还可能会记住部分训练数据集，并可能受到数据提取攻击。此外，在人工智能系统部署阶段，用户与模型的交互可能涉及进一步处理个人数据，从而引发隐私问题，尤其是涉及生物特征数据时。
ZScaler和Gen AI数据保护部署指南
ZScaler（NASDAQ：ZS）使世界领先的组织能够安全地改变其网络和应用程序和云领先世界的应用程序。其旗舰ZScaler Internet访问（ZIA）和ZSCALER PRIVATE ACCESS（ZPA）服务无论设备，位置或网络如何，都可以在用户和应用程序之间创建快速，安全的连接。ZScaler在云中100％提供服务，并提供了传统设备或混合解决方案无法匹配的简单性，增强的安全性和改进的用户体验。在185多个国家 /地区使用，Zscaler运营着一个庞大的全球云安全平台，可保护成千上万的企业和政府机构免受网络攻击和数据丢失的侵害。要了解更多信息，请参见Zscaler的网站，或在Twitter @zscaler上关注ZScaler。
