Vì vậykeo 88, 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 của quản lý ứng dụng gần đây. Chủ yếu thông qua việc quy định chính sách riêng tư của nhà phát triển ứng dụngkeo 88, thông qua việc minh bạch thông tin và sự đồng ý của chủ thể, hạn chế việc thu thập dữ liệu tùy tiện của nhà phát triển ứng dụng và cam kết nghĩa vụ 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. Nghĩa là an toàn dữ liệu khi dữ liệu không ở trạng thái sử dụngkeo 88, rủi ro an toàn dữ liệu tập trung vào việc truy cập trái phép dữ liệu. Ngoài việc mã hóa, làm mờ và kiểm soát truy cập dữ liệu theo hệ thống an toàn dữ liệu truyền thống, cũng như kiểm soát việc phát tán trái phép phương tiện lưu trữ, còn cần thực hiện phân loại và phân cấp dữ liệu bản thân để xây dựng chiến lược kiểm soát truy cập dựa trên phân loại và phân cấp dữ liệu. Đồng thời, thực hiện bảo vệ dữ liệu tăng cường dựa trên yêu cầu tuân thủ và chính sách riêng tư: như quản lý và kỹ thuật tăng cường đối với việc lưu trữ xuyên biên giới, thời hạn lưu trữ dữ liệu cá nhân và bảo vệ dữ liệu nhận diện sinh trắc học.

3. An toàn trong quá trình sử dụng và chuyển giao dữ liệu trong hoạt độ Một mặt789bey, 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 chiến lược bảo vệ chi tiết ở cấp độ dữ liệu. Mặt khác, do tốc độ thay đổi kinh doanh nhanh chóng, 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 luân chuyển dữ liệu động. Trước hết, cần mô hình hóa sâu hơn phân loại và phân cấp dữ liệu bản thân đến các ứng dụng kinh doanh liên quan đến dữ liệu nhạy cảm, mặt phơi bày nhạy cảm, và các hệ thống liên quan, để dễ dàng phát hiện các điểm bảo vệ còn thiếu và mô hình hóa các chiến lược bảo vệ an toàn dữ liệu phù hợp. Sau đó, dựa trên loại dữ liệu, mức độ nhạy cảm, khối lượng, rủi ro nhạy cảm, 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, tự động phát hiện, đánh giá và giám sát liên tục rủi ro dữ liệu, đồng thời đưa ra các phản hồi tiếp theo.

4. Khi doanh nghiệp kết nối và tập trung nhiều dữ liệu từ các hệ thống kinh doanh nội bộ và đối tác789bey, có thể sử dụng dữ liệu này làm cơ sở 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 này789bey, 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 tập trung và tích hợp, cần tuân thủ các yêu cầu tuân thủ khác nhau, như kiểm soát xử lý dữ liệu dựa trên sự đồng ý của chủ thể. Thứ hai, cần kiểm tra sâu mô hình dữ liệu, xem dữ liệu mà mô hình tiếp xúc và sử dụng có tuân thủ chính sách bảo mật liên quan và yêu cầu đồng ý của chủ thể hay không. Trong quá trình tích hợp, phát sinh và phân tích mô hình dữ liệu, việc chia sẻ và xuất khẩu dữ liệu, nếu cần thiết phải sử dụng dữ liệu không được phép, thì nên thực hiện làm mờ dữ liệu.

5. Xử lý dữ liệu cá nhân theo tiêu chuẩn hóa. Theo dự thảo Luật Bảo vệ Thông tin Cá nhânkeo 88, chủ thể dữ liệu cá nhân được pháp luật xác định có các quyền như 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 theo luật pháp, tổ chức cần thiết lập các bộ phận chịu trách nhiệm xử lý 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 theo tiêu chuẩn chung và hiểu rõ tình hình thu thập, đồng ý, mục đích sử dụng và việc chia sẻ dữ liệu với bên thứ ba, để đáp ứng nghĩa vụ bảo vệ thông tin cá nhân của tổ chức.