プライバシー侵害アセスメントの構成 リリースバージョン: Washingtondc更新日 2024年02月01日 読む1読むのに数分違反要因タイプ、違反要因、PI データ要素タイプ、PI データ要素の作成などの手順に従って、プライバシー違反アセスメントを構成します。 違反要因タイプの作成対応者が特定のカテゴリ内の違反要因を識別するのに役立つカテゴリを作成します。たとえば、インシデントの性質は、その下に [意図的で悪意がある]、[意図的で悪意がない]、[意図的で不注意] などの要素がある違反要因タイプです。違反要因を作成プライバシーチームが違反の特性を理解し、関連するリスクを評価するのに役立つ違反要因を作成します。デフォルトの違反要因を使用するか、新しい違反要因を生成する柔軟性を発揮します。さらに、違反要因を特定のリージョンにリンクするか、複数のリージョンまたは選択したリージョンに普遍的に実装します。PI データ要素タイプの作成対応者が特定のカテゴリ内の個人データ要素を識別できるように、カテゴリを作成します。たとえば、個人情報などの PI データ要素タイプの場合、PI データ要素は、名前、年齢、雇用主 ID、婚姻区分、メールなどです。PI データ要素の作成電話番号やメール ID など、ビジネスプロセス中に収集された居住者の個人情報に基づいて、PI データ要素を作成します。事前設定された要素を使用するか、新しい要素を作成します。特定の地域のデータ要素に合わせてカスタマイズするか、単一の PI データ要素を複数の地域にマッピングします。リージョンの作成事業運営の一環として収集された住民のデータに基づいて、地理的リージョンを作成します。リージョンの例としては、アメリカ、ヨーロッパ、アジア太平洋などがあります。
プライバシー侵害アセスメントの構成 リリースバージョン: Washingtondc更新日 2024年02月01日 読む1読むのに数分違反要因タイプ、違反要因、PI データ要素タイプ、PI データ要素の作成などの手順に従って、プライバシー違反アセスメントを構成します。 違反要因タイプの作成対応者が特定のカテゴリ内の違反要因を識別するのに役立つカテゴリを作成します。たとえば、インシデントの性質は、その下に [意図的で悪意がある]、[意図的で悪意がない]、[意図的で不注意] などの要素がある違反要因タイプです。違反要因を作成プライバシーチームが違反の特性を理解し、関連するリスクを評価するのに役立つ違反要因を作成します。デフォルトの違反要因を使用するか、新しい違反要因を生成する柔軟性を発揮します。さらに、違反要因を特定のリージョンにリンクするか、複数のリージョンまたは選択したリージョンに普遍的に実装します。PI データ要素タイプの作成対応者が特定のカテゴリ内の個人データ要素を識別できるように、カテゴリを作成します。たとえば、個人情報などの PI データ要素タイプの場合、PI データ要素は、名前、年齢、雇用主 ID、婚姻区分、メールなどです。PI データ要素の作成電話番号やメール ID など、ビジネスプロセス中に収集された居住者の個人情報に基づいて、PI データ要素を作成します。事前設定された要素を使用するか、新しい要素を作成します。特定の地域のデータ要素に合わせてカスタマイズするか、単一の PI データ要素を複数の地域にマッピングします。リージョンの作成事業運営の一環として収集された住民のデータに基づいて、地理的リージョンを作成します。リージョンの例としては、アメリカ、ヨーロッパ、アジア太平洋などがあります。