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在《智能网联汽车行业数据合规解决方案（上）》一文中，我们主要讲述了智能网联汽车行业数据合规的一些基本背景和法规要求，接下来我们将重点介绍智能网联汽车行业数据合规的相关解决方案。

智能网联汽车行业数据合规解决方案（下）

随着车联网及人工智能技术的日益成熟及商业化，智能网联汽车(IntelligentConnectedVehicle,简称“ICV”)应运而生。智能网联汽车兼具智能与联网的特性，通过V2X(VehicletoEverything)通信技术实现了车辆与车辆、人、道路交通设施、云之间的成熟交互。智能网联汽车不仅能进行数据交互和信息共享，优化驾驶路径并降低交通事故发生的风险，还能实现通过传感设备进行自动驾驶等功能，提供个性化的用户体验，引发对未来驾驶方式的展望。

智能网联汽车行业数据合规解决方案（上）

2022年5月12日，EDPB通过了关于GDPR下行政罚款计算的指南V2.1《Guidelines 04/2022 on the calculation of administrative fines under the GDPR（Version 2.1）》（下称“04/2022号指南”），以统一监管机构在计算罚款金额时使用的方法。04/2022号指南是对2017年第29条工作组关于行政罚款申请和设定的指南（WP253）的补充。而WP253指南侧重于罚款的适用情形。

深度分析：EDPB关于GDPR下行政罚款计算的指南V2.1

自个人信息保护法实施以来，数据隐私问题越来越被个人、企业和监管部门重视。作为用户的我们，需要关注涉及我们切身利益的个人信息权利，作为数据处理者的企业，则需要积极响应个人信息主体的请求，以保障个人信息主体的权益和维护企业的良好形象。本文将探讨个人信息权利与响应的相关问题。

关于个人信息权利与响应，你知道多少？

近日，工信部通报了22款APP、SDK存在侵害用户权益行为。通报超半数的原因违反了《个保法》最小化收集的原则，包括超范围收集个人信息，APP强制、频繁、过度索取权限。

第三方SDK合规浅析

使用水印技术对知识产权进行保护，是业内比较通用的解决方案，对需要保护的资产嵌入水印，当发生侵权/泄露时通过对资产提取水印信息进行确权/溯源，方案在实际落地中会存在一些问题。

数字水印在知识产权保护中的应用？

该指南适用于通过视频设备处理个人数据的情况。但不适用于与个人无关的数据处理，例如无法直接或间接地识别个人。

深度分析：关于通过视频设备处理个人数据的指南摘要及合规建议

多少网友用户都有这样一种感觉，这辈子撒过最多的谎，就是明明没有阅读须知，还是勾选了“我已阅读协议”。

我撒过最大的谎：已阅读并同意相关协议

数据脱敏（Data Masking），又称数据混淆、数据漂白、数据去隐私化。用虚假的数据掩饰真实数据，以达到防止数据泄漏的目的。

技术分享-动态脱敏

数据是智能网联汽车飞速发展的核心要素，所需的数据类型不仅依赖于车外环境数据的采集分析，也涉及车辆行驶数据与驾驶舱数据的收集。根据《中华人民共和国个人信息保护法》的相关要求，无论个人信息处理的目的和法律基础是什么，都需要提前告知个人主体，履行告知义务。

智能网联汽车如何做好用户告知

随着科技的飞速发展，伴随着汽车行业的数字化转型，智能网联已经成为了当前汽车发展的重要趋势。新时代的智能网联车辆不仅具备了传统汽车的功能，还配备了各种传感器、通信设备和计算能力，使它们能够实现自动驾驶、实时交通信息获取、远程诊断等功能。然而，随着智能网联汽车的普及以及智能化程度的提高，用户的隐私问题也逐渐凸显，引起广泛关注。那么，就让我们一起讨论一下智能网联汽车隐私保护的问题：

汽车智能网联时代如何解决用户隐私问题？

数据分类是数据安全和数据合规体系建设的基石。无论是数据安全策略制定、数据合规性评估，还是事件响应处置和员工数据安全意识引导，都离不开对数据进行有效的标记和分类。通常所说的数据分类其实包括两部分事情，首先是数据识别，即需要知道数据是什么，如姓名、手机号、证券代码、金额、药品名称等；然后才是结合业务进行的分类，例如，进一步将姓名区分为用户信息，员工信息，或公开的企业信息等，药品名称区分为公开的药物说明信息、医嘱信息、个人疾病信息等。为了进行区分，我们把数据识别的结果称为标识，而数据分类的结果才称为类别。

数据分类分级-结构化数据识别与分类的算法实践

本文对EDPB发布的个人数据泄漏通知指南《Guidelines 9/2022 On Personal Data Breach Notification Under GDPR (Version 2.0) 》（下称“《9/2022号指南》”）的要求进行提炼，旨在为需要满足GDPR的出海企业提供参考。

深度分析-EDPB个人数据泄漏通知指南摘要及合规建议

随着移动互联网的高速发展及监管部门针对移动互联网应用程序（以下简称“App”）隐私合规监管趋严，特别是在个人信息保护法的实施下。本文将深入探讨App隐私合规评估的要点和难点，提供详细的信息，并提供一套轻量级和自动化的App隐私合规治理方案，降低App业务被通报和下架等合规风险，以保障企业App业务正常运营。

App隐私合规评估实务和要点

随着新能源汽车市场占比的不断提升，全球汽车产业的转型升级已成为时代趋势，“数字化、智能化、网联化”成为汽车产业主要方向。随着人工智能技术的快速发展，新能源汽车、无人驾驶技术、车联网技术的不断升级与应用，汽车已从传统的运输工具，变成了新的数据处理节点。除了汽车自身信息、车主信息、座舱内数据外，汽车所搭载的各类设备还会采集海量的车外个人信息与测绘信息等重要数据，这些重要数据可以与其他智能终端进行数据交互，使汽车从传统的信息孤岛转变成为数据网络的重要节点。目前，包括驾驶辅助系统、车载摄像头、车辆和机器系统的语音信息等在内的大部分智能车联网功能，都需要依赖于大量车内外信息、司乘信息等多种类、敏感度高的数据，为司乘带来便利的同时，也使得汽车行业数据合规问题面临多个方面的新挑战。

智能网联时代汽车行业数据合规挑战

企业为什么要开展数据分类分级工作以及数据分类分级的一些实践难点，对于企业而言，这是一项复杂且重要的工作。但是，仅仅进行数据分类分级以满足监管相对应的要求是远远不够的，数据分类分级工作是合规的起点而不是终点，今天我们就继续探讨数据分类分级如何在隐私管理与保护中发挥作用，以实现数据合规建设工作中更多的应用与价值。

数据分类分级-隐私管理与保护

在数字化时代的浪潮下，企业对保护敏感图像信息的需求已变得迫在眉睫。诸如证件照片和票据等纸质文件的扫描版本携带着个人隐私和关键的商业信息，一旦这些信息遭到泄露或滥用，都可能对企业和个人造成严重的风险和损失。因此，确保这些图像的安全性和机密性已经成为数据安全和数据合规工作的核心焦点。

数据分类分级-敏感图片识别

自从《个人信息保护法》颁布以来，对于金融/汽车/新零售等处理大量个人敏感信息的企业来讲，个人数据使用在企业内部变成一个“谈虎色变”的问题，有合规意识的业务开始拉上合规、法务、安全团队开启评估审批，但在很多没有PbD（Privacy by Design）机制的企业来讲，遇到这类问题的合规/法务同学往往会很头疼，“合法性事由”的适用性在不断压缩，告知同意/PIA/第三方管理/DSAR犹如一道道天堑，如果整改那么业务要延迟甚至推倒重来，如果不整改业务要带隐私合规风险上线，变成了鱼和熊掌不可兼得的问题。今天这篇文章我们来谈谈个人数据使用环节的合规问题。

数据视角下的隐私合规3

接上篇，我们从数据视角探讨了个人信息影响安全评估、处理活动记录、告知与同意、主体权利响应、个人信息保护、数据留存管理、第三方管理、数据泄漏响应这8个专题的关联性，这篇文章将从数据另外一个视角，数据处理活动的事前和事后来探讨这8个主题的内在逻辑，同时探讨目前市场对隐私合规的几个误区。

数据视角下的隐私合规2

2016年6月，通用数据保护条（GDPR）正式发布，其长臂管辖权对全球企业在隐私合规领域产生了深远的影响，在GDPR 5周年之际，截止2023年3月1日，GDPR累计罚款27.7亿欧元（Numbers and Figures | GDPR Enforcement Tracker Report 2022/2023 (cms.law)）。

数据视角下的隐私合规

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