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保护生成式人工智能：Zscaler 的数据保护解决方案
关于 Zscaler Zscaler (NASDAQ: ZS) 加速数字化转型，使客户能够更加敏捷、高效、有弹性和更安全。Zscaler Zero Trust Exchange 通过安全地连接任何位置的用户、设备和应用程序，保护数千名客户免受网络攻击和数据丢失。基于 SSE 的 Zero Trust Exchange 分布在全球 150 多个数据中心，是世界上最大的内联云安全平台。了解更多信息请访问 zscaler.com 或在 Twitter 上关注我们 @zscaler 。
数据保护和人工智能 (AI)
随着人工智能的发展，数字格局正在发生变化。作为欧盟机构和团体的数据保护机构，EDPS 旨在确保人工智能以人为本、可持续的方式融入日常生活，尊重隐私和数据保护原则。看看我们为欧盟及其他地区建设更安全的数字未来所采取的措施。
生成式人工智能：数据保护影响
人工智能 (AI) 已从科幻小说中的概念迅速发展成为我们生活中相对常见的特征。生成式人工智能是人工智能中一个快速崛起的分支，它可以创建与输入数据非常相似的、以前不存在的新数据。在适当的条件下，生成式人工智能模型可以生成高质量的文本、图像、音乐等。然而，生成式人工智能的便利性和创新潜力是有代价的。尽管它具有广阔的功能，但与这些系统共享个人数据会给隐私、机密性以及数据的完整性和安全性带来巨大风险。了解这些风险对于保护个人数据保护权利和维护安全的数字环境至关重要。与大多数人工智能系统一样，生成式人工智能是数据驱动的。传统的人工智能训练涉及将大型数据集输入人工智能模型，然后人工智能模型可以从这些数据中学习模式和特征。训练完成后，人工智能系统就能够根据所学的模式和特征生成输出。这意味着，一旦个人数据成为人工智能训练集的一部分，它就会有助于人工智能内部模型的形成，并将不可避免地影响其行为和输出。实际上，数据成为了人工智能的“一部分”，因为它为系统的理解和知识提供了信息。这带来了重大的数据保护问题，因为个人数据是训练数据。使用个人数据训练的生成式人工智能模型可以提取姓名、地址、健康信息甚至财务数据等敏感信息，然后将这些数据重新发布到不同用户的搜索结果中。此外，生成式人工智能模型可以通过生成更多与原始输入相似的数据来扩大曝光率。第三方可能会利用这些数据进行非法活动，包括侵入性广告、网络钓鱼诈骗，或者在更严重的情况下进行欺诈或身份盗窃。这凸显了控制生成式人工智能模型使用个人数据方式的复杂性。一旦个人数据与生成式 AI 模型共享，管理和跟踪其使用情况就会成为一项复杂（甚至不可能）的任务，这是由于 AI 系统处理信息以及在不同系统之间存储和复制数据的方式的性质。因此，撤回与生成式 AI 模型共享的个人数据可能非常困难或不切实际。DPO 的教训是，用户必须准确了解哪些类型的信息可以与生成式 AI 工具共享，哪些不能，因为一旦个人数据被共享，就已越过界限，很难撤销已做的事情。
选择量子DXI数据保护设备的11个理由
量子技术，软件和服务提供了当今组织需要使视频和其他非结构化数据更智能的解决方案 - 因此他们的数据对他们而不是相反。有了40多年的创新，Quantum的端到端平台具有独特的配备，可以编排，保护和丰富其生命周期的数据，从而提供增强的智能和可行的见解。云服务，娱乐，政府，研究，教育，运输和企业IT信任量子的领先组织将其数据栩栩如生，因为数据使生活变得更好，更安全，更聪明。量子在纳斯达克（QMCO）和Russell2000®指数上列出。有关更多信息，请访问www.quantum.com。
人工智能与数据保护
人工智能（AI）是颠覆性技术浪潮中的最新技术，它提供了巨大的好处，但如果以不受控制的方式部署，也会带来风险。认识到这一点，包括越南在内的世界许多国家都在努力研究和建立法律框架来规范和管理人工智能的发展，以确保该技术支持其社会经济发展。在此背景下，作为世界数字技术领导者之一的欧盟的立法经验具有重要意义。2016 年通过的欧洲 GDPR 已成为数据保护方面的国际标准。目前处于起草阶段的欧盟人工智能法案将于 2024 年底前生效，该法案为人工智能驱动的产品、服务和系统的开发、商品化和使用制定了横向规则，包括人工智能系统和数据保护。本文特别研究了《人工智能法案》/人工智能系统与 GDPR 之间的相互作用，并考虑了截至 2022 年 10 月的监管现状。关键词：人工智能、人工智能法案、GDPR、欧盟、数据保护
通用数据保护与...的比较分析
摘要 数据泄露是当今的常见现象。持有个人数据的实体参与向营销和其他公司提供数据以谋取利益。因此，公民遭受损失并付出了违规的代价。各国都根据《通用数据保护条例》（GDPR）制定了个人数据保护法。加利福尼亚州还制定了立法来保障消费者对个人数据的权利。本研究对《通用数据保护条例》（GDPR）和《加州消费者隐私法案》（CCPA）进行了比较。经过研究，我们发现，GDPR 是一份全面的文件，可用于保护世界各地的个人数据安全。它包含所有相关条款/条款，可供相应使用。此外，由于其本质上是动态的，因此它能够适应新的变化/技术。但是，有必要扩大研究范围并根据地理边界进行比较分析。未来的方向可能包括在 GDPR 背景下研究与各个发展中国家个人数据保护相关的法律。关键词：数据隐私、数据保护、用户、数据泄露 本作品根据 Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 国际许可协议进行授权。 通讯作者：Syed Khurram Hussain Naqvi 信息技术系 Riphah 系统工程研究所，Riphah 国际大学，伊斯兰堡。 电子邮件：skhn00@gmail.com
数据保护联系人
E007 财务 Ponier Jörg E011 公共关系和筹款 公共关系和筹款 Guzei Andreas, Schipani Nicole E014 内部审计 Mayerhofer Otto E017 维也纳技术大学学院 维也纳技术大学学院 Gappmaier Carolin E018 数据保护和文档管理 数据保护和文档管理 Thirsfeld Christina E019 校园软件开发 校园软件开发 Spreicer Wolfgang E020 信息技术解决方案 信息技术解决方案 Blaha Andreas E034 性别能力 性别能力 Vojta Michael E040 图书馆 Schubert Chris E050 低温设施 Kopp Manuela E056 博士学校 博士学校 Tauböck Shabnam E057 设施和中心 Neff Sabine E057-09 VSC 研究中心 VSC 研究中心 Goldenberg Florian E058 研究、技术、创新支持 Dolovai Verena E060 战略教育中心 发展中心 Tauböck Shabnam E062 招生办公室 Gründling-Riener Jasmin E063 国际办公室 Gabko Peter E065 大学发展和质量管理 Rasl Karoline E067 人力资源管理 Vojta Michael E068 人力资源开发 Vojta Michael E080 建筑和技术房地产和设施管理 Holly Isabella, Holluger Konrad E081 档案馆档案馆 Ebner Paulus
尼日利亚开放银行：监管环境和相关数据保护问题
该框架进一步规定了指导API规范，数据规格标准，信息安全规范指南和操作规则指南的原则。16它还概述了各种利益相关者的责任，客户的权利以及违反客户权利的纠正框架。17 Complimenting the Framework are the Guidelines, which provide for the creation of an open banking registry (which is a public repository of details of the open banking participants) within the CBN, 18 specify minimum standards for the storage of the open banking system configurations items, 19 mandate documented commercial arrangements between API providers and consumers to contractually regulate transacted data, 20 set out performance monitoring mechanisms in relation to an API
欧盟数据保护法的困境
✩作者要感谢Martin Kretschmer教授，Luis Porangaba博士和Thomas Margoni教授的宝贵评论，建议和监督。作者还感谢计算机法和安全评论的编辑和匿名审阅者的评论和建议。电子邮件地址：z.li.6@research.gla.ac.uk＃Zihao li是博士学位。格拉斯哥大学法学院创建中心的研究人员。他既有计算机科学的资格（B.Eng。）和法律（LL.B。＆ll.m.）。他的研究兴趣集中在法律，数据和信息技术之间的关系上。最近，他的研究主要涵盖数据保护法，AI和法规，互联网和知识产权，区块链和法律以及电子证据取证。他的出版物已包含在不同的跨学科数据库中，包括科学网络，Springer Link，IEEE Xplore，Scopus和Heinonline。