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根据最终版本组织不得非法

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收集和处理数据、向任何第三方披露数据或以损害国家或公共利益的方式使用数据。 7. 未成年人个人信息处理 根据二审稿第(15)条规定,个人信息处理者在处理前必须获得家长或监护人的同意。PIPL的最终版本将第(15)条与第(31)条合并,规定PI处理者应为14岁以下的数据主体创建特殊处理规则。 8. 自动化决策 PIPL第二稿要求自动化决策系统透明、公平、合理。它还使个人能够进一步询问自动化系统做出的决定或完全拒绝它。 PIPL最终草案将第25条与第24条合并,另外要求PI处理者“不得在交易条件上对个人进行不合理的差别待遇”,并禁止通过自动化决策进行价格歧视。 九、个人信息保护影响评估 二审稿第五十五条提出,要求对某些个人信息处理活动提前进行风险评估并保存处理记录。

但在最终确定中条将这

种风险评估命名为“个人信息保护影响评估”,并单独新增了第(56)条,详细说明了需要进行这种影响评估的场景。 10. 处罚 对违法违规 澳大利亚手机号码列表 行为,PIPL将对处理者处以最高100万元人民币的罚款,对处理者监督者处以最高10万元人民币的罚款。对加工者可处以最高5000万元人民币或上一年度营业额5%的严重罚款。 PIPL的修订版对包括处理者和处理者负责人在内的责任人处以严厉处罚,禁止他们担任任何组织的经理或董事。 结论 最终确定的 PIPL 将在不到 2 个月的时间内生效,但各组织尚未准备好遵守所有既定要求。如果组织希望及时改进其流程以执行 PIPL,则需要采用自动化。 立即申请演示,了解机器人自动化和人工智能如何帮助您遵守中国的 PIPL。

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数字领域的数据正在呈指数

级增长每天产生 2.5 万亿字节。组织分析数据以发现行为、趋势和竞争差距,这进一步导致更多的数据模式。 数据创造的机会确实是巨大的,但随 美國B2B列表 之而来的安全、治理和合规风险也同样巨大。然而,不断增加的数据生产和摄取需要识别数据风险热点、安全错误配置、不受监管的访问控制以及属于监管合规范围的未定义的特殊属性。 为了了解所有这些风险并确保合规性,组织首先需要通过回答以下问题来设置其数据发现策略和实践: 数据资产分布在数据湖、数据仓库、托管本地基础设施、SaaS 应用程序和多云中的哪个位置? 组织是否有能力发现结构化和非结构化系统中的数据? 是否为数据分配了基于策略、安全或隐私的标签? 数据是否编目在单个可搜索存储库下? 是否在数据集中识。

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