개인정보 위반 평가 구성 릴리스 버전: Yokohama업데이트 날짜 2025년 01월 30일 읽기1분위반 요인 유형, 위반 요인, PI 데이터 요소 유형 및 PI 데이터 요소 생성과 같은 단계의 순서에 따라 개인정보 위반 평가를 구성합니다. 위반 요인 유형 생성응답자가 특정 범주 내에서 위반 요인을 식별할 수 있도록 범주를 생성합니다. 예를 들어, 인시던트 특성은 고의적 및 악의적 또는 고의적이면서 비악의적, 비의도적 또는 부주의로 그 아래에 요인이 있는 위반 요인 유형입니다.위반 요인 생성개인정보 보호 팀이 위반의 특성을 이해하고 관련 위험을 평가하는 데 도움이 되는 위반 요인을 생성합니다. 기본 위반 요인을 사용하거나 새로운 위반 요인을 생성할 수 있는 유연성을 발휘하십시오. 또한 위반 요인을 특정 지역에 연결하거나 여러 지역 또는 선택한 지역에 보편적으로 구현합니다.PI 데이터 요소 유형 생성응답자가 특정 범주 내에서 개인 데이터 요소를 식별할 수 있도록 범주를 생성합니다. 예를 들어 개인 정보와 같은 PI 데이터 요소 유형의 경우 PI 데이터 요소는 이름, 나이, 고용주 ID, 결혼 여부, 이메일 등일 수 있습니다.PI 데이터 요소 생성비즈니스 프로세스 중에 수집된 거주자의 개인정보를 기반으로 PI 데이터 요소(예: 전화번호 및 이메일 ID)를 생성합니다. 미리 구성된 요소를 사용하거나 새 요소를 만듭니다. 특정 지역의 데이터 요소를 사용자 지정하거나 단일 PI 데이터 요소를 여러 지역에 매핑합니다.지역 생성비즈니스 운영의 일부로 수집되는 거주자 데이터를 기반으로 지리적 지역을 생성합니다. 지역의 예로는 미국, 유럽, 아시아 태평양 등이 있습니다.
개인정보 위반 평가 구성 릴리스 버전: Yokohama업데이트 날짜 2025년 01월 30일 읽기1분위반 요인 유형, 위반 요인, PI 데이터 요소 유형 및 PI 데이터 요소 생성과 같은 단계의 순서에 따라 개인정보 위반 평가를 구성합니다. 위반 요인 유형 생성응답자가 특정 범주 내에서 위반 요인을 식별할 수 있도록 범주를 생성합니다. 예를 들어, 인시던트 특성은 고의적 및 악의적 또는 고의적이면서 비악의적, 비의도적 또는 부주의로 그 아래에 요인이 있는 위반 요인 유형입니다.위반 요인 생성개인정보 보호 팀이 위반의 특성을 이해하고 관련 위험을 평가하는 데 도움이 되는 위반 요인을 생성합니다. 기본 위반 요인을 사용하거나 새로운 위반 요인을 생성할 수 있는 유연성을 발휘하십시오. 또한 위반 요인을 특정 지역에 연결하거나 여러 지역 또는 선택한 지역에 보편적으로 구현합니다.PI 데이터 요소 유형 생성응답자가 특정 범주 내에서 개인 데이터 요소를 식별할 수 있도록 범주를 생성합니다. 예를 들어 개인 정보와 같은 PI 데이터 요소 유형의 경우 PI 데이터 요소는 이름, 나이, 고용주 ID, 결혼 여부, 이메일 등일 수 있습니다.PI 데이터 요소 생성비즈니스 프로세스 중에 수집된 거주자의 개인정보를 기반으로 PI 데이터 요소(예: 전화번호 및 이메일 ID)를 생성합니다. 미리 구성된 요소를 사용하거나 새 요소를 만듭니다. 특정 지역의 데이터 요소를 사용자 지정하거나 단일 PI 데이터 요소를 여러 지역에 매핑합니다.지역 생성비즈니스 운영의 일부로 수집되는 거주자 데이터를 기반으로 지리적 지역을 생성합니다. 지역의 예로는 미국, 유럽, 아시아 태평양 등이 있습니다.