XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System个人身份信息
GAO-24-106227，研究安全
美国政府问责署发现，报告其中一些实体的政府数据库缺乏通用识别信息，例如唯一标识符或个人身份信息。例如，财政部表示，外国恐怖组织名单上的实体通常无法获得实际地址、出生日期或其他识别信息，因为实体经常试图隐瞒其身份或位置。当可以获得出生日期等个人身份信息时，公共联邦资金数据来源 USAspending.gov 中却无法获得类似信息。具体而言，尽管授奖机构收集其他识别信息，例如寻求授奖的实体的电话号码，但并非所有此类信息都会在 USAspending.gov 中报告。这些挑战共同限制了将某些名单上的外国实体与接受政府资助的实体进行匹配的能力。
如何在线验证/更新 SGLI
2024 年 9 月 28 日 — 虽然此网站上存储的个人身份信息 (PII) 数据受 1974 年《隐私法》保护，但使用此网站进行的所有通信（15 日）...
AI/ML 自动记录编辑
R3DACT 解决方案是一种人工监督的、高效的人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 智能文档处理 (IDP) 编辑系统，可自动识别和编辑受保护的健康信息 (PHI) 和个人身份信息 (PII)。
人工智能与人类受试者研究的交集-
关于“可识别”和“私人”信息的重要概念： - 《隐私法》规定了什么是个人身份信息 (PII) - 《健康保险流通与责任法案》 (HIPAA) 规定了什么是受保护的健康信息 (PHI) - 国防部和国防部组成部分公民自由指令讨论隐私 - 卫生与公众服务部研究保护办公室就何时可能存在合理的隐私期望提供指导 - 个人身份信息在社交媒体网站上或通过社交媒体网站共享，并不一定意味着它不是“私人”的（请参阅服务条款、访问/使用期望等）- 个人身份信息的原始收集可能有控制下游使用的使用条款（例如，隐私法 - 声明、数据共享协议、同意书） - 无数其他法规可能控制信息（例如教育记录、财务记录、遗传信息等）- “编码”数据不是去识别数据（代码密钥重新链接数据） - 间接标识符可以组合以重新链接数据，因此并不总是去识别数据
遵守《人工智能法案》的高质量标准和良好治理工具
风险管理 – 预设阈值，帮助主动检测和减轻 AI 模型风险。监控公平性、偏差、偏见、评估指标表现、有害语言实例以及个人身份信息 (PII)。通过基于用户的仪表板和报告深入了解组织风险。
关于 Credo AI
1.个人身份信息 (PII) 的创建、收集、使用、处理、存储、维护、传播、披露和处置都存在各种隐私风险。OMB 关于 PIA 作为分析工具和向公众发布的通知的指导方针的哪些改进将有助于机构识别、解决和减轻这些风险，包括当机构：
夏季 101 个关键日子 - 海军安全司令部
演示文稿提供了有关 RMI 事故示例的有限事实信息。有权访问 RMI 的安全专业人员可以研究这些示例，但要小心一点：虽然这些示例有助于为安全专业人员提供一般背景信息，但要避免泄露特权安全信息 (PSI) 或个人身份信息 (PII)，从而超出事实信息的范围。
动态学习地图 (DLM) 论证 2024-2025
或者，☐ 无法为上述一项或多项提供保证（如果选中此框，请填写下面的“无保证解释”部分）。无保证解释请简要说明无法提供保证的原因。请勿在您的解释中包含任何个人身份信息 (PII)，例如学生姓名。这样做违反了《家庭教育权利和隐私法案》(FERPA)。
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