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数据匿名化:隐私合规下,企业打开数据主动权的正确方式?

随着欧盟GDPR、美国CCPA,以及我国《网络安全法》等法规的实施与监管,隐私合规与数据安全治理成为企业当前亟需解决的一大安全任务。具体来说,企业通过技术与管理措施,如何在不影响或少影响原有业务流程的同时去满足合规性?其中,数据匿名化作为一种重要的技术手段,在满足数据统计分析的同时可有效地降低个体隐私泄露风险。且有趣的是,近年来研究发现它具有天然的合规遵循优势。GDPR等法规对赋予用户更多的隐私数据控制权,反过来削减企业的数据控制权与主动权。那么,匿名化技术是否可以帮助企业重新打开数据主动权和控制权这个局面?带着这个疑问,本文将从合规背景、技术算法以及应用与产品三个方面对该技术进行介绍。

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数据分类分级-结构化数据识别与分类的算法实践

数据分类是数据安全和数据合规体系建设的基石。无论是数据安全策略制定、数据合规性评估,还是事件响应处置和员工数据安全意识引导,都离不开对数据进行有效的标记和分类。通常所说的数据分类其实包括两部分事情,首先是数据识别,即需要知道数据是什么,如姓名、手机号、证券代码、金额、药品名称等;然后才是结合业务进行的分类,例如,进一步将姓名区分为用户信息,员工信息,或公开的企业信息等,药品名称区分为公开的药物说明信息、医嘱信息、个人疾病信息等。为了进行区分,我们把数据识别的结果称为标识,而数据分类的结果才称为类别。

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