Mặc dù luật pháp đang dần xác định rõ trách nhiệm và nghĩa vụ của người kiểm soát dữ liệugiải ngoại hạng anh 2025, bảo vệ các quyền lợi của chủ sở hữu dữ liệu. Tuy nhiên, các mối quan hệ quyền sở hữu phức tạp phát sinh trong quá trình chuyển giao và di chuyển dữ liệu vẫn còn rất khó xác định theo luật pháp. Ngoài ra, ngay cả khi quyền sở hữu dữ liệu đã được xác định, thì việc bảo vệ an toàn dữ liệu cũng chưa đủ để đáp ứng các yêu cầu thực tế.Trong thực tếgiải ngoại hạng anh 2025, các môi trường hoặc bối cảnh cần bảo vệ và kiểm soát đều xảy ra ở các giai đoạn dữ liệu được khai thác, lưu thông và chia sẻ.
Do đóxem cung mệnh, trong bối cảnh dữ liệu là yếu tố sản xuất, có thể chia an toàn dữ liệu trong bối cảnh mới thành năm tình huống cốt lõi:
1. An toàn trong quá trình thu thập dữ liệu.
Đây là trọng tâm trong quản lý ứng dụng gần đây. Chủ yếu thông qua việc quy định chính sách riêng tư của nhà sản xuất ứng dụnggiải ngoại hạng anh 2025, thông qua việc minh bạch thông tin và ủy quyền từ chủ thể, kiểm soát việc thu thập quá mức và cam kết bảo vệ dữ liệu cá nhân của nhà sản xuất ứng dụng, bảo vệ quyền lợi của chủ thể dữ liệu.
2. An toàn của dữ liệu trên phương tiện lưu trữ.
Tức là an toàn dữ liệu trong trạng thái không sử dụngvn69, rủi ro an toàn dữ liệu tập trung vào việc truy cập trái phép dữ liệu. Ngoài việc mã hóa dữ liệu, làm mờ dữ liệu, kiểm soát truy cập dữ liệu, và kiểm soát việc phát tán trái phép phương tiện lưu trữ dữ liệu theo hệ thống an toàn dữ liệu truyền thống, còn cần thực hiện phân loại và phân cấp tài sản dữ liệu bản thân, áp dụng chiến lược kiểm soát truy cập dựa trên phân loại và phân cấp dữ liệu. Đồng thời, tăng cường bảo vệ dữ liệu theo yêu cầu tuân thủ và chính sách riêng tư: ví dụ như quản lý và kỹ thuật tăng cường bảo vệ việc lưu trữ xuyên biên giới, thời gian lưu giữ dữ liệu cá nhân, và bảo vệ dữ liệu nhận dạng sinh trắc học.
3. An toàn trong quá trình sử dụng và chuyển giao dữ liệu trong hoạt độ
Một mặtxem cung mệnh, dữ liệu được truy cập bởi nhiều ứng dụng kinh doanh và các bên tham gia kinh doanh dựa trên nhu cầu kinh doanh khác nhau, rất khó thực hiện các biện pháp kiểm soát truy cập nghiêm ngặt để áp dụng chiến lược bảo vệ chi tiết tại cấp độ dữ liệu. Mặt khác, do sự biến đổi nhanh chóng của kinh doanh, cần phải sử dụng các phương pháp giám sát và đánh giá rủi ro tự động để đạt được kiểm soát rủi ro dữ liệu trong quá trình lưu thông dữ liệu động. Trước tiên, cần phân loại và phân cấp dữ liệu bản thân được ánh xạ sâu hơn đến các hoạt động kinh doanh nhạy cảm và hệ thống, bề mặt phơi bày nhạy cảm, để dễ dàng phát hiện các điểm thiếu hụt bảo vệ và ánh xạ chiến lược bảo vệ an toàn dữ liệu tương ứng. Sau đó, kết hợp với loại dữ liệu, cấp độ nhạy cảm, khối lượng, rủi ro dễ tổn thương, yêu cầu tuân thủ, môi trường mạng, hướng đi của dữ liệu và hành vi truy cập dữ liệu trong các hoạt động kinh doanh cụ thể, thông qua mô hình phân tích rủi ro, phát hiện tự động, đánh giá và giám sát liên tục rủi ro dữ liệu, đồng thời đưa ra phản hồi thích hợp.
4. Khi doanh nghiệp kết nối và tổng hợp dữ liệu từ nhiều hệ thống kinh doanh của chính mình và cả đối tácvn69, họ có thể sử dụng chính dữ liệu này như một nguồn kinh doanh, tiến hành phân tích, khai thác và xây dựng mô hình trên nền tảng dữ liệu lớn và các thiết bị liên quan.Loại hoạt động dữ liệu nàyxem cung mệnh, ngoài việc ghi chép hành vi xử lý dữ liệu truyền thống, còn tạo ra một số tình huống an toàn dữ liệu mới: thứ nhất, khi dữ liệu được tổng hợp và tích hợp, cần tuân thủ các yêu cầu tuân thủ khác nhau, ví dụ như kiểm soát xử lý dữ liệu dựa trên sự ủy quyền của chủ thể. Thứ hai, cần kiểm tra sâu các mô hình dữ liệu, xem dữ liệu mà mô hình tiếp xúc và sử dụng có tuân theo chiến lược cấp độ an toàn liên quan và yêu cầu ủy quyền của chủ thể hay không. Trong quá trình tích hợp dữ liệu, tạo ra dữ liệu mới, phân tích và xây dựng mô hình, việc chia sẻ, xuất khẩu và gửi dữ liệu, nếu cần sử dụng dữ liệu không được ủy quyền trong tính toán, nên thực hiện làm mờ dữ liệu.
5. Xử lý đồng nhất dữ liệu của chủ thể cá nhân.
Theo dự thảo Luật Bảo vệ Thông tin Cá nhângiải ngoại hạng anh 2025, chủ thể dữ liệu cá nhân được pháp luật định nghĩa bao gồm quyền biết, quyền quyết định, quyền tra cứu, quyền sửa đổi và quyền xóa. Các tổ chức thu thập dữ liệu cá nhân cần đảm bảo quyền lợi của chủ thể dữ liệu cá nhân theo luật pháp, cần thiết lập tổ chức tương ứng để phản hồi các yêu cầu của người dùng và xử lý dữ liệu cá nhân theo yêu cầu liên quan. Điều này đòi hỏi các tổ chức có thể xử lý dữ liệu cá nhân của chủ thể một cách thống nhất, đồng thời hiểu rõ tình trạng thu thập và ủy quyền dữ liệu, mục đích thực tế của dữ liệu, và tình hình chia sẻ dữ liệu với bên thứ ba, để đáp ứng nghĩa vụ bảo vệ thông tin cá nhân của tổ chức.
Hướng công nghệ mới về an toàn dữ liệu trong bối cảnh mới
Xung quanh các tình huống trênvn69, có một số hướng công nghệ mới về an toàn dữ liệu sau đây.
1. Công nghệ nhận diện và phân loại dữ liệu tự động
Ngành ngày càng nhận thức rõ sự cấp thiết của công việc phân loại và phân cấp dữ liệuvn69, tuy nhiên do sự khác biệt của các ngành nghề, dữ liệu cũng khác nhau. Hiện tại, việc nhận diện dữ liệu chủ yếu vẫn dựa vào con người, việc học tự động dựa trên AI gặp nhiều thách thức. Đặc biệt, dữ liệu cấu trúc trong cơ sở dữ liệu, do logic kinh doanh và logic lưu trữ tách biệt, thiếu dữ liệu thông tin ngữ cảnh, dẫn đến chưa có công nghệ nhận diện dữ liệu tự động phổ biến. Bên cạnh đó, mỗi ngành có sự khác biệt lớn về cấp độ an toàn của các loại dữ liệu và rủi ro của tổ hợp trường dữ liệu. Nếu không có công nghệ và sản phẩm nhận diện và phân loại dữ liệu tự động, việc bắt đầu từ phân loại và phân cấp dữ liệu sẽ gặp nhiều trở ngại thực tế.
2. Công nghệ tập trung chủ thể dữ liệu và bản đồ ủy quyền
Hiện naygiải ngoại hạng anh 2025, cả dự thảo Luật An toàn Dữ liệu và dự thảo Luật Bảo vệ Thông tin Cá nhân đều nhấn mạnh việc phân loại và phân cấp dữ liệu, thực chất, phân loại và phân cấp dữ liệu là đứng ở góc độ rủi ro rò rỉ dữ liệu. Tuy nhiên, việc bảo vệ quyền lợi dữ liệu, đặc biệt là quyền lợi của chủ thể dữ liệu cá nhân, phân loại và phân cấp dữ liệu không phải là nền tảng, mà là việc tập hợp dữ liệu chủ thể. Một doanh nghiệp có nguồn dữ liệu đa dạng, trước tiên cần nhận diện các chủ thể dữ liệu khác nhau, sau đó tập hợp dữ liệu từ các nguồn khác nhau dưới mỗi chủ thể dữ liệu, đồng thời ánh xạ thông tin ủy quyền của người dùng tương ứng với từng nguồn dữ liệu, mới có thể cung cấp bảo vệ quyền lợi cho chủ thể dữ liệu. Đối với điều này, cả về công nghệ lẫn sản phẩm đổi mới tại Trung Quốc hiện nay vẫn còn ít được đề cập, nhưng đây chính là nền tảng cho bảo vệ quyền lợi dữ liệu trong tương lai.
3. Công nghệ vô danh hóa dữ liệu dựa trên khả năng sử dụng dữ liệu
Công nghệ bảo vệ dữ liệu bản thân truyền thống là mã hóa và làm mờ dữ liệuvn69, nhưng từ góc độ bảo vệ dữ liệu cá nhân, cần hơn hết là công nghệ làm mờ dữ liệu. Mục tiêu của công nghệ làm mờ dữ liệu là cắt đứt mối liên hệ giữa dữ liệu và chủ thể dữ liệu. Dự thảo Luật Bảo vệ Thông tin Cá nhân cũng xác định rõ rằng dữ liệu đã được làm mờ không còn được coi là dữ liệu cá nhân. Mặc dù dự thảo Luật Bảo vệ Thông tin Cá nhân đề cập đến việc làm mờ dữ liệu, nhưng trong Hướng dẫn An toàn Thông tin Cá nhân, chỉ thúc đẩy công nghệ làm mất danh tính (định danh có thể liên kết trực tiếp với cá nhân, như số CMND, số điện thoại, v.v.). Tuy nhiên, công nghệ làm mất danh tính không thể cắt đứt mối liên hệ giữa cá nhân và dữ liệu tốt lắm, vì vẫn còn nhiều dữ liệu thuộc tính liên quan đến cá nhân, như chiều cao, dân tộc, tuổi, màu da, nếu tiết lộ đủ nhiều thuộc tính, kẻ tấn công có thể xác định được chủ thể dữ liệu duy nhất thông qua công nghệ liên kết thuộc tính. Công nghệ làm mờ dữ liệu không chỉ áp dụng cho dữ liệu định danh, mà còn xử lý dữ liệu thuộc tính bằng cách làm mờ, ví dụ như kỹ thuật k-anonymity, trong đó xử lý dữ liệu thuộc tính để đảm bảo rằng bất kỳ truy vấn nào tạo thành tổ hợp thuộc tính đều trả về ít nhất k bản ghi, từ đó đảm bảo cắt đứt mối liên hệ giữa dữ liệu và chủ thể dữ liệu. Tuy nhiên, do công nghệ làm mờ dữ liệu xử lý dữ liệu thuộc tính một cách không phân biệt, nó làm giảm đáng kể khả năng sử dụng dữ liệu, cần nghiên cứu thêm công nghệ làm mờ dữ liệu có khả năng sử dụng cao hơn.
4. Bản đồ mối quan hệ huyết thống của dữ liệu kết hợp và tính toán
Sau khi dữ liệu được tích hợp và tính toánvn69, sẽ tạo ra dữ liệu đầu ra mới. Quyền sở hữu của dữ liệu này so với dữ liệu gốc là gì, vừa là vấn đề pháp lý, vừa là vấn đề kỹ thuật, cần nghiên cứu công nghệ có thể truy xuất nguồn gốc dữ liệu gốc sau khi liên tục phát sinh.
5. Bản đồ mối quan hệ sử dụng và chuyển giao dữ liệu
Dữ liệu không chỉ tồn tại trong cơ sở dữ liệuxem cung mệnh, mà còn được cung cấp cho nhân viên kinh doanh và người dùng bởi các ứng dụng kinh doanh, cùng với các hệ thống bên ngoài để trao đổi dữ liệu và cung cấp dịch vụ dựa trên dữ liệu. Từ góc độ quản lý phân loại và phân cấp dữ liệu, cần hiểu rõ các bề mặt phơi bày dữ liệu cuối cùng được sử dụng và xuất khẩu, để thực hiện kiểm soát an toàn dữ liệu tương ứng. Từ góc độ bảo vệ quyền lợi chủ thể dữ liệu, cần hiểu rõ dữ liệu của chủ thể được sử dụng trong kinh doanh với ai, và khi người dùng cập nhật quyền hoặc đưa ra khiếu nại, liệu có thể chặn và kiểm soát luồng dữ liệu theo yêu cầu của chủ thể dữ liệu hay không.
6. Nhận diện tài sản liên quan đến dữ liệu và mô hình rủi ro dữ liệu
Theo yêu cầu của dự thảo Luật An toàn Dữ liệuvn69, cần xây dựng năng lực đánh giá và giám sát rủi ro dữ liệu; trong quá trình dữ liệu di chuyển, cần tự động nhận diện tài sản liên quan đến dữ liệu nhạy cảm, như bề mặt phơi bày dữ liệu nhạy cảm, máy chủ và thư mục lưu trữ dữ liệu nhạy cảm, đồng thời kết hợp trạng thái di chuyển dữ liệu nhạy cảm, môi trường bối cảnh di chuyển dữ liệu, tài khoản liên quan đến dữ liệu và hành vi truy cập dữ liệu, để tự động nhận diện rủi ro dữ liệu.
Tóm lại,
Trong bối cảnh dữ liệu ngày càng trở thành yếu tố sản xuấtxem cung mệnh, nhu cầu về an toàn dữ liệu dần chuyển từ an toàn ở lớp phương tiện sang an toàn trong quá trình sử dụng, lưu thông và chia sẻ dữ liệu.Vấn đề an toàn đã nâng lên từ cấp độ tổ chức sang cấp độ liên quan đến quyền lợi của chủ thể dữ liệuxem cung mệnh, sự phát triển xã hội và ổn định, an ninh quốc gia.Dù là luật pháp và giám sátxem cung mệnh, hay ngành và tổ chức, cần nhận thức đầy đủ về sự thay đổi này và đưa ra các biện pháp tương ứng, áp dụng các phương pháp công nghệ mới để đáp ứng yêu cầu an toàn dữ liệu trong tình hình mới, đảm bảo dữ liệu trở thành động lực chính trong sản xuất xã hội, đồng thời kiểm soát hợp lý các rủi ro an toàn lớn có thể phát sinh.
Sách trắng Đánh giá rủi ro an toàn dữ liệu
Triệu Nguyên - Hệ thống bản đồ tài sản dữ liệu
Triệu Ảnh - Nền tảng quản lý bảo mật API
Triệu Cảnh - Công cụ kiểm tra an toàn dữ liệu
Một cửa - Nền tảng quản lý an toàn dữ liệu
Xuất khẩu dữ liệu - Nền tảng quản trị tuân thủ
Tư vấn an toàn dữ liệu - Dịch vụ
Đánh giá an toàn dữ liệu - Dịch vụ
Đánh giá an toàn dữ liệu - Dịch vụ
Chứng nhận an toàn dữ liệu - Dịch vụ
Dịch vụ tuân thủ nhẹ nhàng - DiRM
Giải pháp tổng thể về quản trị an toàn dữ liệu
Giải pháp phân loại và phân cấp dữ liệu
Giải pháp quản lý rủi ro dữ liệu cho nhân viên nội bộ
Giải pháp bảo mật API chống lại các hoạt động bất hợp pháp và bảo vệ mạng
Giải pháp đánh giá rủi ro an toàn dữ liệu
Kế hoạch tư vấn dịch vụ an toàn dữ liệu
Giải pháp an toàn dữ liệu chia sẻ trong chính phủ
Giải pháp an toàn dữ liệu ngành ngân hàng
Giải pháp an toàn dữ liệu ngành bảo hiểm
Giải pháp an toàn dữ liệu của nhà cung cấp dịch vụ viễn thông
Giải pháp an toàn dữ liệu ngành Internet
Giải pháp an toàn dữ liệu ngành giáo dục
