四步建立金融数据全生命周期安全框架(附下载)
数据生命周期安全框架的核心是针对不同安全级别的数据,明确在采集、传输、存储、使用、删除以及销毁等数据生命周期各个环节的安全防护要求,也是金融业机构开展数据安全防护工作的基本依据。…
数据生命周期安全框架的核心是针对不同安全级别的数据,明确在采集、传输、存储、使用、删除以及销毁等数据生命周期各个环节的安全防护要求,也是金融业机构开展数据安全防护工作的基本依据。…
为引导工业和信息化领域数据处理者规范开展数据安全风险评估工作,提升数据安全管理水平,维护国家安全和发展利益,《工业和信息化领域数据安全风险评估实施细则(试行)》印发。…
企业不得从事危害国家安全、公共利益的数据处理活动,不得非法收集、使用、加工、传输、买卖、提供、公开他人个人信息,不得通过误导、欺诈、胁迫等方式处理个人信息。…
医疗数据因其数据价值高、敏感程度高、数据体积大、覆盖范围广、应用场景杂等特点,数据安全事件频发,又随着流通应用,相关数据安全风险进一步增加。…
图数据库作为深入挖掘数据信息的有力工具,以其独特的数据模型和高效的查询能力,为金融行业提供了一种全新的数据管理和分析解决方案,在金融业开展广泛应用。…
数据资产化作为数据要素价值实现的重要方式,一系列支持性政策不仅持续完善了数字经济的顶层设计,也强力推动了数字技术和实体经济的深度融合,为经济发展增添了新的活力。…
在未来四年中,欧洲数据保护委员会(EDPB)将继续通过制定清晰、简洁和实用的有关重要主题的指南,以及为更广泛的受众开发资料,促进对数据保护法的遵守。…
GDPR规定了有关个人数据处理活动同意的一般原则,企业采用“用户同意”作为网站或应用程序处理个人数据的法律依据,需要遵守以下有关用户同意的要求。…
加快推进《“数据要素×”三年行动计划(2024—2026年)》,充分发挥数据要素乘数效应,赋能经济社会发展,国家数据局等有关部门将共同举办2024年“数据要素×”大赛。…
以数据要素在产业层面的顺畅流通和价值释放为最终导向,开展建设政策法规、建立协同组织、完善监督、管理与执行机制、创新技术支撑等体系化工作。…