AI 应用实践中的数据模型安全和隐私保护(附下载)
在实际应用中,需要结合具体场景、数据量来选择对应的技术方案,同时也要结合成本预算、隐私保护等级和收益来综合考量。
在实际应用中,需要结合具体场景、数据量来选择对应的技术方案,同时也要结合成本预算、隐私保护等级和收益来综合考量。
通过搭建政府-律师-企业协作平台,精准对接工业和信息化领域产业发展的法律需求,更好帮助经营主体提升经营管理水平、预防和化解法律风险,提升综合竞争力。…
数据需要流通才能发挥最大价值,但隐私保护成为横亘在企业面前的大难题,模型加工场基于分享价值不分享数据的关键技术有望解决这一问题。
在此汇总的开放银行落地实践案例,基于数据合规要求,说明其中的数据保护要点,以期望为开放银行的数据保护方案、流程提供易于参考和实践的指引。…
数据安全是做好数据应用的前提保障,5G 工厂数据安全建设需从数据资产识别梳理、数据安全防护、数据安全风险评估、数据安全运营的安全框架进行考虑。…
标签:分类分级区块链多方安全计算数据交易数据安全数据安全治理
首先考虑核心业务先行实践,然后在治理深度上逐步构建形成体系化、全周期的数据安全防护体系,再在治理广度上逐步覆盖到数据运营全业务,并在过程中持续优化。…
趋势报告分为“创新篇、智能篇、普惠篇、安全篇、融合篇”五大类,立足于金融发展研究,探索金融科技未来发展趋势,助力经济金融高质量发展。
标签:个人隐私分级分类数字经济数据二十条数据产品数据基础制度
新组建的国家数据管理机构在统筹数据发展和安全,夯实数据要素驱动基础,培育数据资产价格链等方面发挥重要作用,同时也为全球进入数字时代提供中国范式。…
上海市委网信办会同市政府办公厅成立试点工作组,组织开展了数据分类分级、制定重要数据目录试点工作,遴选出一批试点优秀单位和试点优秀案例。…
隐私工程则通过梳理和总结隐私保护合规要求,将其转化为系统工程中的目标、策略、风险管理框架、组织管理和运营方法,帮助企业遵守和落实隐私保护要求。…