数据是所有在线和离线流程的核心。将数据视为情报的构建块，用于预测即将到来的挑战和机遇。

随着数据在多个领域驻留和蓬勃发展，越来越多的数据隐私法规使得组织和数据处理者必须保护数据结构，从而使我们能够比其他领域更具竞争优势并尊重数据主体的权利。

随着组织向超大规模多云环境迁移，确保云架构内数据的安全迁移和分类从未如此重要。虽然组织采用基于云的应用程序，但个人越来越意识到自己的权利，并且更愿意行使这些权利。

什么是传统隐私框架？

顾名思义，Legacy隐私框架是一种过时的隐私结构，需要对其进行彻底改革，以符合现代数据隐私法规并尊重数据主体的权利。

手动对数据进行分类、向其合法所有者识别数据、确保安全标准到位、实现数据主体权利等媒介不仅耗时，而且是处理现代数据挑战的低效方法。

传统框架通常依赖于手动流程，并且是处理复杂数据挑战的一种反应性方法。他们依靠来自其他部门的信息来评估风险，并且通常专注于基于纸张的感知隐私清单，而不是提供现代数据所需的解决方案。

除了是一种过时的方法之外，传统的隐私框架还带有一系列限制，风险和责任，使现代企业难以及时，高效和有效地实现隐私合规性。

由于过多的手动程序，传统的隐私框架充满了错误，由于大数据集和不必要的人为干预而无法扩展，很少与IT专业人员制定的安全标准集成，并且不开放评估，这使得它成为一个危险的赌注，让它在你的组织内继续下去。

什么是现代隐私框架？

现代隐私框架利用机器人自动化来安全地利用数据和云的惊人力量来解决通常与传统框架相关的数据挑战。

该框架提供了更好的发现、索引和提取各种类别数据的能力，使隐私团队能够深入、清晰地了解数据集，而无需每次都询问数据所有者。

自动化数据流程（如数据评估）并提供基于门户的服务来处理日常数据需求可加快整个过程，该过程可以在需要时重复多次。

通过利用自动化 AI 驱动的数据智能、隐私和安全工具的强大功能，组织可以通过深入了解集成数据集、通用同意管理、数据流、数据发现和分类，实现 2 倍于其目标。

现代隐私工具在机器学习/ AI的帮助下装备自己，并生成广泛的处理活动记录（RoPA），同时确保定期进行数据处理影响评估（DPIA）。

这些工具还确保了最大的隐私或数据，并为隐私团队提供了对隐私风险的凝聚力视图，以及遵守国际数据隐私法以快速实现数据保护目标的方法。

比较 – 传统隐私框架与现代隐私框架

下面简要比较了传统隐私框架与现代隐私框架，涉及数据发现、数据分类、数据主体权限、数据映射、数据评估、数据泄露响应、数据风险、数据治理、安全控制和每个框架的同意程序。

现代隐私框架的优势

现代隐私框架的好处是无穷无尽的，也是有益的。

• 数据发现和分类
  使用人工智能和机器学习，自动化框架可发现本地和多云环境中结构化和非结构化数据系统中的数据资产和敏感信息。

  
  

• 以数据为中心的自动化架构
  数据带来了一些机遇和挑战。以数据为中心的自动化架构允许组织处理大量数据，从而实现独特的可扩展性。

  
  

• 提高准确性
  以数据为中心的自动化方法可准确识别数据并将数据映射到合法所有者，同时减少责任。

  
  

• 降低运营成本
  自动化可显著降低人员的运营和间接成本，节省宝贵的时间和金钱。

  
  

• 集成工具
  员工可以轻松接受培训，以操作自动化工具，并通过各种集成工具处理更多任务。

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• 网络传输加密：Thales High Speed Encryption（HSE）

• 身份认证：STA、SAS、USB令牌、智能卡、OTP令牌、手机令牌、虚拟智能卡、FIDO2、读卡器

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