数据保留因数据类型而异,但在每种情况下,保留期都限于适合数据类型和处理目的的时间。保留期结束时,数据将被删除。数据最小化和保护工作包括去识别或假名化技术(例如,屏蔽、散列、差异隐私)。在设计新的系统功能或流程时,会进行隐私审查,以识别、评估和减轻收集、处理、存储和共享个人数据的潜在隐私风险。
目前尚不清楚,是否有必要在现有数据清单之外花费额外的资源,仅仅是为了识别可能导致更早的 PQC 日期的缺失数据类型 一些具有较长保护期的数据(例如,72 年的人口普查数据)可能具有基于数据保护期的不可行的 PQC 实施日期 根据较长的数据保护期分析数据类型以确定转换的紧迫性,可能不会影响转换发生时间的可行性,因为这取决于 COTS 和软件库产品的可用性
报告描述了主要假设和支持主要假设的研究问题。此外,还建立了一套标准和假设,用于确定一组初始的潜在用例和相关程序。这些标准和假设确保所选用例简单但能代表核设施中的真实事件和状态(即正常、异常和网络安全),并具有支持事件区分、灵活性、在资源和时间限制内进行实际测量以及在网络物理环境中预期的数据类型的特征。介绍了一种在整个项目实施过程中遵循的研究方法,包括问题空间定义、数据类型、算法、方法以及项目和计算资源。
Subramanian Arumugam 和 Rithwik Neelakantan Digantara Research and Technologies Pvt.Ltd 使用多种数据类型进行关联评估的敏感性分析 subramanian.arumugam@digantara.co.in