云中数据隐私保护与合规审计

21/25云中数据隐私保护与合规审计第一部分云数据隐私保护概念与内涵 2第二部分云数据合规审计的意义和目的 5第三部分云环境中隐私泄露的潜在风险 7第四部分云数据隐私保护技术措施 10第五部分云合规审计的方法和流程 12第六部分云数据治理与合规的协同管理 16第七部分云服务提供商的隐私保护责任 19第八部分监管机构对云数据隐私的合规要求 21

第一部分云数据隐私保护概念与内涵关键词关键要点数据主体权利

1.个人拥有知情权、获取权、更正权、删除权、限制处理权、数据可移植权等基本权利。

2.组织需建立完善的数据主体权利保障机制，确保个人的数据隐私和自主权。

3.GDPR和CCPA等数据保护法规强化了数据主体的权利，赋予了他们更多的控制权和保护措施。

最少化原则

1.组织仅收集和处理为特定目的所需的数据，而非超出必要范围。

2.数据收集和处理应基于合理合法的事由，并限制在实现目的所必需的范围内。

3.最小化原则有效保护个人隐私，防止数据泄露和滥用，降低数据安全风险。

数据加密

1.通过加密算法将数据转换为只有授权用户才能访问的密文，保障数据机密性和完整性。

2.静态加密和动态加密技术分别保护存储数据和传输数据，防止未经授权的访问和泄露。

3.加密技术是云数据隐私保护的基石，确保数据在传输和存储过程中的安全性。

匿名化和假名化

1.匿名化是移除数据中可识别个人身份信息的全部或大部分，使数据无法再指向特定个体。

2.假名化是用假名替换个人身份信息，保留数据的可用性，同时保护个人隐私。

3.匿名化和假名化技术在保护数据隐私的同时，允许数据分析和处理，平衡了隐私和数据利用之间的关系。

访问控制

1.组织通过权限管理和访问控制机制，限制对数据的访问，防止未经授权的访问和使用。

2.基于角色、身份、属性等因素进行细粒度的权限控制，确保数据仅能被需要且有权访问的人员使用。

3.访问控制是云数据隐私保护的关键安全措施，防止数据泄露和滥用。

审计和记录

1.定期审计和记录数据访问、处理和使用情况，追踪数据生命周期中的活动。

2.审计记录为数据安全事件调查和合规审计提供依据，帮助组织识别数据泄露和滥用的风险。

3.审计和记录机制增强了问责制，促进组织对数据隐私保护的遵守和管理。云数据隐私保护与合规审计：云数据隐私保护概念与内涵

#一、云数据隐私保护概述

云数据隐私保护旨在保障在云计算环境中存储、处理、传输的数据的机密性、完整性和可用性，使其免遭未经授权的访问、使用或泄露。

#二、云数据隐私保护内涵

云数据隐私保护涵盖以下关键方面：

1.数据机密性：

确保未经授权的人员无法访问或获取数据。涉及加密、访问控制和权限管理等措施。

2.数据完整性：

防止数据未经授权的更改或损坏。包括数据完整性验证、错误检测和纠正机制。

3.数据可用性：

确保授权用户在需要时可以访问和使用数据。包括冗余、灾难恢复和业务连续性计划。

4.数据最小化：

仅收集和存储处理特定任务所需的数据，限制数据收集和保留。

5.数据访问控制：

实施机制来控制对数据的访问，包括身份验证、授权和角色管理。

6.数据加密：

在存储和传输期间对数据进行加密，保护数据免遭未经授权的访问。

7.数据审计跟踪：

记录对数据的访问、修改和其他操作，以进行安全审计和合规性检查。

8.数据泄露响应计划：

建立程序来响应数据泄露事件，最大程度地减少影响并维护客户信任。

9.法规遵从：

遵守适用于数据隐私保护的法律和法规，例如GDPR、CCPA和HIPAA。

10.数据主体权利：

赋予数据主体对自身数据访问、更正、删除和可移植性的权利，符合适用于数据隐私的法律和法规要求。

#三、云数据隐私保护实施

云数据隐私保护的实施涉及以下要素：

1.风险管理：

识别和评估云数据隐私风险，制定对策来降低风险。

2.安全控制：

部署技术和组织安全控制，如加密、访问控制和数据审计跟踪。

3.供应商评估和管理：

评估云服务提供商的数据隐私实践，建立服务水平协议以确保合规性。

4.持续监控和审计：

定期监控和审计云环境，确保安全控制有效运行。

5.员工培训和意识：

对员工进行数据隐私保护的培训，提高对数据处理和保护重要性的认识。

6.数据保护政策和程序：

制定和实施明确的数据保护政策和程序，指导数据处理和保护活动。第二部分云数据合规审计的意义和目的关键词关键要点云数据合规审计的意义和目的

主题名称：确保数据保护和隐私

1.合规审计验证云服务提供商是否遵循数据保护法规，如通用数据保护条例(GDPR)和个人信息保护法(PIPL)，以保护个人数据的安全和隐私。

2.定期审计有助于检测违规行为，并通过实施补救措施来减少数据泄露和滥用的风险。

3.合规审计建立了客户对云服务提供商的信任，证明其致力于保护敏感数据。

主题名称：符合行业法规和标准

云数据合规审计的意义和目的

云计算环境下的数据隐私保护和合规审计至关重要，可帮助组织满足监管要求，保障敏感信息的安全，并增强客户信任。云数据合规审计是一项系统化的流程，旨在评估组织在云环境中处理和存储数据的方式是否符合适用的法律、法规和标准。

意义

*确保合规性：云数据合规审计可以帮助组织识别并解决其云数据处理实践中的任何合规性差距，以避免罚款、声誉受损或其他法律后果。

*保护敏感数据：通过评估安全控制措施，云数据合规审计可以帮助组织保护敏感数据，例如个人身份信息(PII)、财务数据和商业机密，免受未经授权的访问、泄露或滥用。

*提高客户信任：通过展示其对数据隐私保护和合规性的承诺，云数据合规审计可以增强客户对组织的信任，从而促进客户忠诚度和业务增长。

目的

云数据合规审计具有以下主要目的：

*评估安全控制：审查云提供商和组织自身实施的安全控制，例如加密、访问控制和事件响应计划，以确保它们符合监管标准和最佳实践。

*识别和解决合规性差距：确定组织在云数据处理中的任何合规性差距，并制定纠正措施来解决这些差距。

*提供证据：生成审计报告，证明组织已采取必要的措施来保护云中的数据，并符合监管要求。

*持续监控和改进：建立持续监控机制，以检测任何合规性偏差并采取补救措施，确保持续合规。

类型

云数据合规审计可以分为以下类型：

*一次性审计：在特定时间点对云数据处理实践进行一次性评估。

*定期审计：定期进行审计，例如每年或每季度，以确保持续合规。

*目标审计：专注于特定合规领域或关注领域的审计，例如数据保护或隐私法规。

步骤

云数据合规审计通常包括以下步骤：

*规划：确定审计范围、目标和时间表。

*收集信息：从云提供商和组织收集有关其云数据处理实践的信息。

*评估控制：评估安全控制以确保其符合监管要求。

*识别差距：确定任何合规性差距并制定纠正措施计划。

*报告和跟进：生成审计报告，概述发现并建议改进措施，并持续监控合规性。

云数据合规审计是确保云环境中数据隐私和安全至关重要的实践。通过定期进行审计，组织可以主动识别合规性差距、提高安全性并增强客户信任。第三部分云环境中隐私泄露的潜在风险关键词关键要点主题名称：云计算环境下的数据收集过度

1.云服务提供商有能力收集用户在云平台上产生的海量数据，包括个人信息、使用习惯和偏好。

2.过度的数据收集可能会侵犯用户隐私，增加数据泄露的风险。

3.用户对云服务的隐私条款缺乏了解和控制，导致个人信息被滥用。

主题名称：恶意软件攻击

云环境中隐私泄露的潜在风险

云计算为企业提供了许多好处，但它也带来了新的隐私泄露风险。由于云环境中的数据通常由第三方供应商存储和管理，因此企业必须采取措施保护该数据免遭未经授权的访问和使用。

以下是在云环境中可能导致隐私泄露的一些潜在风险：

1.数据泄露

数据泄露是指个人身份信息（PII）或其他敏感数据的未经授权访问、使用或披露。在云环境中，数据泄露可能发生在以下情况：

*未经授权的访问：攻击者可能利用系统漏洞或配置错误来访问云中的数据。

*内部威胁：内部员工或承包商可能出于恶意或疏忽的原因访问或泄露敏感数据。

*第三方供应商违规：云服务提供商或其供应商可能遭受数据泄露，从而暴露云中的数据。

2.数据滥用

数据滥用是指未经授权方对个人数据进行处理或使用。在云环境中，数据滥用可能发生在以下情况：

*云服务提供商滥用：云服务提供商可能使用客户数据来改进其产品和服务，或出于其他商业目的。

*第三方应用程序滥用：第三方应用程序集成到云应用程序中时，可能会收集或使用用户数据。

*数据挖掘和分析：云服务提供商或第三方可以对云中的数据进行数据挖掘和分析，从而揭示有关用户的敏感信息。

3.数据跟踪和监控

数据跟踪和监控涉及收集和分析有关用户活动和行为的数据。在云环境中，数据跟踪和监控可能发生在以下情况：

*云服务提供商跟踪：云服务提供商通常会收集有关其服务的客户使用情况的数据。此数据可用于改进产品和服务，也可用于营销和广告目的。

*第三方跟踪：第三方应用程序集成到云应用程序中时，可能会跟踪用户活动和行为。

*政府监控：政府机构可能会利用云服务进行监控和监视活动。

4.数据保留和删除

数据保留和删除涉及管理和处理云中数据的生命周期。在云环境中，数据保留和删除可能带来以下风险：

*数据保留过长：云服务提供商可能将数据保留时间过长，从而增加泄露或滥用的风险。

*数据删除延迟：云服务提供商可能无法及时删除不再需要的数据，从而导致隐私泄露。

*数据备份和恢复：云服务提供商通常会备份云中的数据，导致数据保留期比预期更长。

5.监管合规性

企业必须遵守适用于其云数据的各种隐私和数据保护法规。在云环境中，监管合规性可能带来以下风险：

*违规风险：企业可能因违反隐私和数据保护法规而面临罚款、诉讼和声誉损害。

*合规成本：企业可能需要投入大量资源来确保其云数据符合监管要求。

*适应性挑战：不断变化的隐私和数据保护法规可能给企业适应性带来挑战，并增加违规风险。

通过了解这些潜在风险，企业可以采取措施保护其云中的数据免遭未经授权的访问和使用。这些措施包括：

*实施强有力的数据安全控制措施：包括加密、访问控制和补丁管理。

*管理与第三方供应商的关系：通过合同和安全审计确保供应商保护数据。

*制定明确的隐私政策：向用户说明如何收集、使用和披露其个人数据。

*定期监测和审计云环境：以识别和解决安全漏洞。

*遵守所有适用的隐私和数据保护法规：以降低违约风险并保持合规性。第四部分云数据隐私保护技术措施关键词关键要点【加密技术】

1.数据加密算法：采用AES、RSA等强加密算法对数据进行加密，使其在传输和存储过程中处于不可读状态。

2.密钥管理：利用密钥管理系统安全存储和管理加密密钥，并遵循严格的密钥轮换策略以防止密钥泄露。

3.同态加密：一种先进的加密技术，允许在对加密数据进行分析和计算的同时保持加密状态，提升数据安全性和可用性。

【访问控制技术】

云数据隐私保护技术措施

1.数据加密

*静态加密：对存储中的数据进行加密，即使数据被窃取或泄露，也无法被未经授权方读取。

*动态加密：对数据在传输或处理过程中的加密，确保数据在整个生命周期内都受到保护。

*密钥管理：使用安全机制管理加密密钥，防止未经授权访问和使用。

2.访问控制

*身份和访问管理(IAM)：规定用户和应用程序访问云资源的权限。

*角色和权限：基于用户角色和职责分配访问权限，最小化特权。

*多因素身份验证：要求用户提供多个凭证才能访问数据，增强安全性。

3.数据标记和分类

*数据标记：对数据进行分类和标记，明确其敏感性级别。

*数据分类：根据敏感性对数据进行自动或手动分类，用于制定相应的保护策略。

4.审计和日志记录

*审计：记录对云资源和数据的访问和操作，以便检测可疑活动。

*日志记录：收集系统活动日志，用于调查安全事件和维护合规性。

5.数据泄露预防(DLP)

*检查敏感数据：识别和标记云资源中存储的敏感数据。

*定义数据规则：创建规则以检测和保护敏感数据免受未经授权的访问或泄露。

*执行安全措施：实施预防性措施，例如屏蔽或加密敏感数据，以防止泄露。

6.数据备份和恢复

*规律备份：定期备份数据，确保在发生数据丢失或损坏时可以恢复数据。

*异地备份：将备份存储在物理上分开的异地位置，以最大程度地降低数据丢失的风险。

*版本控制：对备份进行版本控制，以允许还原到特定时间点。

7.隐私增强技术(PET)

*差分隐私：通过添加噪声或模糊数据来保护个人的身份和敏感信息。

*联邦学习：在多个参与方之间联合训练机器学习模型，同时保护数据隐私。

*同态加密：允许对加密数据进行计算，而无需解密，从而实现更高效的数据处理。

8.云服务提供商(CSP)合规性

*行业标准合规性：确保CSP符合行业标准，例如ISO27001、SOC2和HIPAA。

*第三方审计：要求CSP进行独立审计，验证其安全控制和合规性。

*合同义务：在服务协议中明确规定CSP的隐私保护和合规义务。第五部分云合规审计的方法和流程关键词关键要点云安全责任共享模型

1.云服务提供商（CSP）的责任：提供安全的云基础设施和服务，确保客户数据的机密性、完整性和可用性。

2.客户的责任：管理云中数据的配置、访问控制和安全措施，遵守特定的合规要求。

3.共享责任：基于特定云服务的类型和特性，CSP和客户共同承担保护云中数据的责任。

云合规审计类型

1.内部审计：由组织内部人员进行，评估组织自身合规状况，识别风险并改进控制。

2.外部审计：由独立的第三方进行，验证组织是否符合外部法規和标准，例如ISO27001。

3.混合审计：结合内部和外部审计，利用两者的优势，全面评估组织的合规状况。

云合规审计方法

1.风险评估：识别和评估云环境中可能存在的合规风险，确定优先审计领域。

2.控制测试：对云中实施的控制措施进行测试，验证其有效性和充分性。

3.取证分析：收集和分析日志、配置和其他相关证据，评估合规事件和调查潜在违规行为。

云合规审计工具和技术

1.合规扫描工具：自动扫描云环境，识别潜在的合规问题，例如数据暴露和身份访问管理（IAM）配置错误。

2.日志分析平台：收集和分析云中产生的日志数据，监控活动并检测异常行为。

3.安全事件和事件管理（SIEM）工具：聚合和分析来自不同来源的安全事件，提供全面视图并促进及时响应。

云合规审计最佳实践

1.建立合规框架：制定清晰的合规政策和程序，明确组织对云合规的期望。

2.持续监控：定期监控云环境，主动检测合规风险并采取纠正措施。

3.自动化审计流程：利用自动化工具简化和加快审计流程，提高效率和准确性。

云合规的监管趋势

1.GDPR和CCPA：全球数据保护和隐私法规的兴起，要求组织采取严格的措施来保护个人数据。

2.行业特定法规：金融、医疗保健和政府等行业制定了特定的云合规要求，组织需要遵守。

3.合规即服务（CaaS）：提供商提供托管合规服务，帮助组织满足监管要求，降低风险并赢得客户信任。云合规审计的方法和流程

目标

云合规审计旨在评估云环境的安全性、隐私性和合规性，以满足法规和标准的要求。

方法

风险评估

*识别和分析影响云环境的威胁和漏洞。

*确定关键资产并评估其对合规性要求的影响。

*制定缓解措施以降低风险。

控制测试

*验证云服务提供商(CSP)已实施适当的安全控制措施。

*评估控制措施的有效性和效率。

*确定任何控制差距或弱点。

合规评估

*审查和验证云环境是否符合适用法规和标准。

*评估CSP的合规证明和审计报告。

*确定任何合规性差距或偏差。

流程

1.计划

*制定审计计划，确定范围、目标和时间表。

*组建审计团队，包括具有云安全、隐私和合规性专业知识的成员。

2.风险评估

*收集和分析有关云环境的信息。

*识别和评估威胁、漏洞和风险。

*根据风险评估制定审计范围。

3.控制测试

*制定和执行控制测试以验证CSP已实施适当的安全控制措施。

*评估控制措施的有效性和效率。

*记录测试结果和发现。

4.合规评估

*审查和验证云环境是否符合适用法规和标准。

*评估CSP的合规证明和审计报告。

*确定任何合规性差距或偏差。

5.报告

*编写审计报告，总结审计发现、结论和建议。

*与利益相关者沟通审计结果和合规性建议。

持续监测

云环境不断变化，因此持续监测合规性至关重要。这包括：

*定期审查CSP的合规证明。

*监控云环境以检测任何合规性偏差。

*更新审计计划和流程以应对不断变化的威胁和法规。

最佳实践

*利用自动化工具和技术来提高审计效率。

*与CSP合作以获得必要的访问权限和支持。

*保持对云安全、隐私和合规性最佳实践的了解。

*持续监测云环境以确保合规性。第六部分云数据治理与合规的协同管理关键词关键要点数据映射与谱系追踪

1.建立数据资产清单，明确数据来源、流向和处理流程。

2.实施谱系追踪技术，追溯数据在整个生命周期中的变化和使用情况。

3.利用数据映射工具，将数据资产与隐私法规和合规要求相匹配。

数据分类与分级

1.根据数据敏感性对数据分类和分级，确定不同级别的访问权限和保护措施。

2.使用机器学习算法自动化数据分类和分级过程，提高效率和准确性。

3.建立动态数据分类机制，适应数据的不断变化和合规法规的更新。

数据访问控制与授权管理

1.实施基于角色的访问控制（RBAC）模型，根据用户角色和职责授予对数据的访问权限。

2.利用双因素认证、生物识别技术等增强访问控制措施，防止未经授权的访问。

3.定期审查和更新访问权限，确保符合当前的合规要求和业务需求。

数据加密与密钥管理

1.对静止状态和传输状态的数据进行加密，防止未经授权的访问和窃取。

2.实施密钥管理最佳实践，包括密钥轮换、安全存储和访问控制。

3.探索量子安全加密技术，应对未来量计算力的威胁。

数据泄露检测与响应

1.实施安全信息和事件管理（SIEM）系统，检测和响应数据泄露事件。

2.利用机器学习和人工智能技术，提高泄露检测的准确性和效率。

3.制定数据泄露响应计划，明确响应流程和责任分工。

隐私影响评估与合规审计

1.定期进行隐私影响评估（PIA），评估数据处理活动对个人隐私的潜在风险。

2.开展合规审计，验证云服务提供商是否符合隐私法规和行业标准。

3.将审计结果纳入决策制定，持续改进数据隐私和合规实践。云数据治理与合规的协同管理

云数据治理和合规审计是云计算环境中两个密切相关的领域。协同管理它们对于确保数据安全、保护隐私并遵守监管要求至关重要。

云数据治理

云数据治理涉及对云中数据资产进行组织、记录和管理。它包括数据分类、数据所有权定义、数据访问控制和数据保护策略的制定。有效的数据治理可以确保数据质量、完整性和可用性，并降低数据泄露的风险。

合规审计

合规审计旨在评估组织是否遵守相关的法律、法规和行业标准。它包括审查数据处理实践、安全控制和组织政策，以确保符合要求。审计可以识别不合规之处，并提出改进建议，以降低合规风险。

协同管理

协同管理云数据治理和合规审计可以实现以下优势：

1.增强数据隐私保护：

*数据治理可以帮助组织了解和管理敏感数据，例如个人身份信息(PII)和受保护健康信息(PHI)。

*合规审计可以验证数据处理实践是否符合隐私法规，例如欧盟通用数据保护条例(GDPR)和加州消费者隐私法(CCPA)。

2.优化合规准备：

*数据治理可以提供关于数据资产、处理活动和数据位置的全面信息。

*此信息可用于识别合规风险，并为审计人员提供准备审计所需的证据。

3.提高审计效率：

*数据治理可以帮助组织组织和记录数据资产，从而简化审计过程。

*通过自动化治理任务，可以节省审计时间并提高审计效率。

4.降低合规风险：

*协同数据治理和合规审计可以帮助组织了解并管理合规风险。

*通过持续监控和定期审计，组织可以尽早识别和解决不合规情况。

5.培养数据智能：

*数据治理和合规审计共同提供对数据资产、处理活动和合规要求的深入了解。

*此信息可用于制定数据驱动决策，例如数据安全、隐私和合规策略的改进。

实现协同管理

实现云数据治理与合规审计的协同管理需要遵循以下步骤：

*建立清晰的数据治理框架：制定数据分类、数据所有权和数据保护政策。

*自动化数据治理任务：利用工具和技术自动化数据发现、分类和监控。

*与合规审计团队合作：建立清晰的沟通渠道和共同的任务。

*开展定期合规审计：根据风险评估和法规要求安排审计。

*持续改进和监控：定期审查数据治理和合规程序，并根据需要进行改进。

通过协同管理云数据治理与合规审计，组织可以显着提高数据隐私、增强合规准备度、降低合规风险，并培养数据智能。第七部分云服务提供商的隐私保护责任关键词关键要点【云服务提供商的隐私保护责任】

主题名称：数据处理和存储

1.云服务提供商有责任按照客户的指示安全地处理和存储数据。

2.他们必须实施适当的安全措施来保护数据免遭未经授权的访问、使用或披露。

3.根据客户的具体要求，供应商应提供不同级别的控制和透明度，以满足特定行业和法规的合规性需求。

主题名称：数据访问控制

云服务提供商的隐私保护责任

云服务提供商(CSP)对其客户数据负有重大的隐私保护责任。这些责任包括：

1.合约义务

CSP与其客户签订的合同通常包含关于隐私和数据保护的具体条款。这些条款规定了CSP处理和存储客户数据的义务，包括：

*遵守适用的法律和法规。

*采取合理的安全措施来保护数据。

*限制对数据的访问。

*在规定的时间内保留数据。

*根据客户的要求披露或删除数据。

2.法律义务

CSP还受适用于数据隐私和保护的法律义务的约束。这些法律因司法管辖区而异，但通常包括：

*数据保护法：这些法律规定了CSP处理个人数据的方式。它们要求CSP实施适当的安全措施，并获取个人同意处理其数据。

*数据泄露通知法：这些法律要求CSP在发生数据泄露时通知受影响的个人。

*执法请求：CSP可能收到执法部门的要求，提供客户数据。他们有义务在法律允许的范围内配合这些请求。

3.行业标准

CSP还受行业标准和最佳实践的约束，这些标准主要包括：

*ISO/IEC27001：这是一个国际标准，规定了信息安全管理系统。CSP可以通过该认证来证明其已实施适当的安全措施。

*云安全联盟(CSA)：CSA是一家非营利组织，致力于制定云计算安全标准和最佳实践。CSP可以遵循CSA指南来提高其安全性和合规性。

4.具体责任

CSP的具体隐私保护责任包括：

*数据安全：CSP必须采取合理的措施来保护客户数据免受未经授权的访问、使用和披露。这包括实施加密、访问控制和入侵检测等措施。

*数据处理：CSP必须根据客户的指示处理数据。他们不能将数据用于自己的目的，除非得到客户明确同意。

*数据访问：CSP应限制对客户数据的访问仅限于授权人员。他们必须实施访问控制和审核日志等措施来跟踪数据访问。

*数据保留：CSP必须按照客户的要求保留数据。他们必须在规定的时间内存储和保护数据，并在不再需要时安全删除数据。

*数据披露：CSP应根据客户的要求披露数据。他们必须在法律允许的范围内配合执法请求，并遵守数据保护法。

*数据合规性：CSP必须实施流程和政策，以确保其遵守适用的法律、法规和行业标准。他们还必须定期审核其操作以确保合规性。

通过履行这些责任，CSP可以帮助保护其客户的数据，并保持对隐私和合规性的承诺。第八部分监管机构对云数据隐私的合规要求关键词关键要点主题名称：法规遵从性

1.云服务提供商必须遵守用户所在司法管辖区的隐私法规，如欧盟通用数据保护条例(GDPR)和CaliforniaConsumerPrivacyAct(CCPA)。

2.遵守法规包括保护个人可识别信息(PII)，通知用户数据处理方式，并提供访问和更正个人数据的权利。

3.违反法规可导致巨额罚款、声誉受损和法律诉讼。

主题名称：数据本地化

监管机构对云数据隐私的合规要求

国内监管要求

*《中华人民共和国网络安全法》：

*要求个人信息处理者对收集、使用、存储、传输、公开、删除等个人信息的行为负责，并采取必要的安全措施保护个人信息安全。

*《中华人民共和国数据安全法》：

*明确了数据处理者的数据安全保护义务，包括建立、实施和维护数据安全管理制度和技术措施，并进行定期安全评估。