Do đó88vin, 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 khi thu thập dữ liệu. Đây là trọng tâm của quản lý ứng dụng gần đây. Chủ yếu thông qua việc quy định chính sách riêng tư của các nhà phát triển ứng dụng88vin, thông qua việc minh bạch thông tin và ủy quyền từ chủ thể, kiểm soát việc thu thập dữ liệu quá mức và cam kết bảo vệ dữ liệu cá nhân, đảm bảo 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 dụng88vin, rủi ro an toàn dữ liệu tập trung vào truy cập trái phép. Ngoài các biện pháp truyền thống như mã hóa dữ liệu, làm mờ dữ liệu, kiểm soát truy cập dữ liệu, kiểm soát phát tán trái phép phương tiện lưu trữ, 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 mạnh mẽ đối với việc lưu trữ xuyên biên giới, thời gian lưu giữ dữ liệu cá nhân, bảo vệ dữ liệu nhận dạng sinh trắc học.

3. An toàn khi dữ liệu được sử dụng và chuyển giao trong quá trì Một mặt88vin, dữ liệu được truy cập bởi nhiều ứng dụng kinh doanh và các bên liên quan 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 ở 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 kiểm soát rủi ro dữ liệu trong quá trình lưu thông động. Trước hết, cần phân loại và phân cấp dữ liệu bản thân một cách sâu sắc hơn, đồng thời ánh xạ chúng đến các ứng dụng kinh doanh liên quan đến dữ liệu nhạy cảm, các mặt phơi bày nhạy cảm, mới có thể phát hiện tốt hơn các điểm bảo vệ thiếu sót và ánh xạ chiến lược bảo vệ an toàn dữ liệu tương ứng. Sau đó, kết hợp với loại dữ liệu được sử dụng trong các hoạt động kinh doanh cụ thể, cấp độ nhạy cảm, khối lượng, rủi ro dễ tổn thương, yêu cầu tuân thủ, môi trường mạng, hướng dữ liệu và hành vi truy cập dữ liệu, 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 phù hợp.

4. Khi doanh nghiệp kết nối và tập trung nhiều dữ liệu từ các hệ thống kinh doanh nội bộ cũng như đối tácslot machines, họ có thể sử dụng chính những 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.An toàn dữ liệu trong các hoạt động này88vin, ngoài việc kiểm toán hành vi xử lý dữ liệu truyền thống, sẽ tạo ra một số tình huống an toàn dữ liệu mới: Một là, khi dữ liệu được tập trung và tích hợp, cần tuân thủ các yêu cầu tuân thủ khác nhau, chẳng hạn như kiểm soát xử lý dữ liệu dựa trên sự ủy quyền của chủ thể. Hai là, cần kiểm toán sâu đối với mô hình dữ liệu, xem xét dữ liệu mà mô hình tiếp xúc và sử dụng có tuân theo chính sách cấp độ an toàn liên quan và yêu cầu ủy quyền của chủ thể hay không. Trong quá trình tích hợp, phát sinh, phân tích và xây dựng mô hình dữ liệu, việc chia sẻ, xuất khẩu và gửi dữ liệu ra nước ngoài, nếu cần dữ liệu không được ủy quyền tham gia vào tính toán, thì nên thực hiện mã hóa dữ liệu.

5. Xử lý dữ liệu của chủ thể cá nhân theo tiêu chuẩn hóa. Theo dự thảo Luật Bảo vệ Dữ liệu Cá nhânslot machines, chủ thể dữ liệu cá nhân được pháp luật quy định 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 các quyền lợi của chủ thể dữ liệu cá nhân theo pháp luật, đồng thời thiết lập các tổ chức tương ứng để phản hồi các yêu cầu của người dùng, và xử lý dữ liệu cá nhân theo các 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 hình thu thập và ủy quyền dữ liệu, mục đích sử dụng thực tế của dữ liệu, cũng như tình hình chia sẻ dữ liệu với bên thứ ba, để đáp ứng nghĩa vụ bảo vệ dữ liệu cá nhân của tổ chức.