生成式 AI 应用现状及政策建议
AI 可接受使用政策(AUP)为企业提供了一个合乎道德、负责任地部署 AI 的框架。鉴于生成式 AI 的快速发展,企业必须提供明确的使用指南,以平衡其收益和风险。…
AI 可接受使用政策(AUP)为企业提供了一个合乎道德、负责任地部署 AI 的框架。鉴于生成式 AI 的快速发展,企业必须提供明确的使用指南,以平衡其收益和风险。…
对生成式AI技术的运行原理、侵权样态进行全面的分析,从数据输入、数据分析和数据输出三方面,提出平衡生成式AI技术与原版权人之间利益的措施。
金融数据出域的意义在于,金融机构拥有大量的数据,数据从金融机构内部流向其他金融机构或者其他行业,才能进一步释放其潜在的价值。
标签:全生命周期分类分级数据安全数据安全治理数据管理数据隐私
数据非法贩卖、数据滥用、敏感数据泄露等数据安全风险持续加剧,数据安全形势空前严峻,提高数据安全治理能力迫在眉睫,组织需要新形势下能够有效落地的数据安全治理体系。…
金融数据的分类分级与识别是后续落实技术防护措施、安全管理流程的基础性、必要性、先决性工作,也是开展金融数据保护治理工作的重点。
数据分类分级助力提升企业运营效力,基于业务角度的数据分类可以更好地满足业务的使用和数据资产的管理,帮助企业对内部数据资产进行精细化管理,持续为业务赋能。…
从企业安全管理、产品过程保障出发,保障车载智能计算基础平台的质量安全和使用安全,包括功能安全、预期功能安全、网络安全、数据安全、软件升级安全及融合安全等。…
从数据匿名化的定义来看,该技术旨在将敏感的用户隐私信息转换成无法与特定人员关联的匿名化数据,是一种去除或哈希化与个体相关联的各种数据点的过程。…
《实施细则》确定了部省两级数据安全风险评估工作体系,细化了重要数据和核心数据处理者的评估义务,明确了行业主管部门监督管理评估活动的机制流程。…
与网络安全主流的 DevSecOps 的框架相适应,以便能够通过最小有效的方式将隐私保护嵌入已经较为完善的企业研发流程框架之中,减少隐私保护工作实施过程中的阻力。…