Data Protection Act 1998 とは

1998年のデータ保護法(c29)は英国議会法であり、コンピュータや組織化された書類保管システムに保存された個人データを保護するように設計されています。それは、データの保護、処理および移動に関する1995年のEUデータ保護指令(EU Data Protection Directive 1995)の規定を制定した。
DPA 1998の下では、個人は自分自身に関する情報を管理する法的権利を有していた。この法律のほとんどは、個人的なアドレス帳の保管など、家庭での使用には適用されませんでした。他の目的のために個人情報を保持している人は、法律上、この法律を遵守する必要があります。法律では、情報が合法的に処理されたことを保証するために、
DPA 2018は、2018年5月25日に発効したEUの一般データ保護規制(GDPR)を補完します.GDPRは、2018年5月23日のデータ保護法2018(DPA 2018)個人データの使用が大幅に厳しくなります。

Data Protection Act 2018 とは

データ保護法2018(c12)は、イギリスのデータ保護法を更新する英国議会法です。その主な目的は、英国が2019年に組合から撤退するのに備えて、EU法の一般データ保護規制(GDPR)を国内法に適用することです。

Data Protection Officer とは

データ保護担当者(DPO)は、組織が個人の個人データを保護する法律を適用することを独立した方法で保証します。組織内のDPOの指定、位置、およびタスクは、EUの一般データ保護規制(GDPR)第37条、第38条および第39条に記載されています。
GDPRによれば、データ保護責任者は最高経営層に直接報告するものとする。これはDPOが最高レベルの管理に報告するための要件です。これはDPOをこのレベルで管理する必要があるわけではありませんが、個人データ処理に関する意思決定を行っている上級マネージャーにアドバイスを提供するためには、直接アクセスできる必要があります。
ドイツでは、DPOには解雇からの保護が追加されているため、DPOの退職を避けるために、単に仕事をしているだけです。

Information privacy とは

情報プライバシー、またはデータプライバシー(またはデータ保護)は、データ、技術、プライバシーの一般的な期待、およびそれらを取り巻く法的および政治的問題の収集と普及の関係です。
個人的に識別可能な情報またはその他の機密情報が収集され、保存され、使用され、最終的に破棄または削除される場合は、デジタル形式またはその他の形でプライバシーに関する懸念事項が存在します。不適切または存在しない開示制御は、プライバシー問題の根本原因になる可能性があります。データのプライバシーに関する問題は、次のような広範囲の情報源からの情報に応じて発生する可能性があります。
 ヘルスケア記録刑事司法調査および手続金融機関および取引遺伝物質などの生物学的形質居住地および地理的記録プライバシー侵害ロケーションベースのサービスおよび地理位置づけ永続的なクッキーを使用するウェブサーフィンの行動またはユーザーの好み学術研究
データプライバシーの挑戦は、個人のプライバシー設定とその個人を特定できる情報を保護しながらデータを利用することです。コンピュータセキュリティ、データセキュリティ、情報セキュリティ設計の分野であり、ソフトウェア、ハードウェア、人的資源を活用してこの問題に取り組んでいます。プライバシーとデータ保護に関連する法律や規則は絶えず変化しているため、法律の変更に遅れずに対処し、データプライバシーとセキュリティー規則の遵守を継続的に再評価することが重要です。学界では、制度審査委員会は、研究における人間の被験者のプライバシーと機密性の両方を保証するための適切な措置が取られることを保証するように機能する。

Novabackup とは

NovaStackによって開発されたNovaBACKUPは、SMBユーザーが物理マシンと仮想マシンのハイブリッド全体でミッションクリティカルなデータをバックアップして回復できるようにするデータ保護ソフトウェアです。 NovaBACKUPは、Microsoft Windowsオペレーティングシステム上で動作するように設計されており、ローカルおよびオンラインのファイルバックアップと災害時回復イメージバックアップを提供します。

Datafly algorithm とは

Dataflyアルゴリズムは、医療データに匿名性を提供するためのアルゴリズムです。このアルゴリズムは、Latanya Arvette Sweeneyによって1997-98年に開発されました。匿名化は、データ内に見つかった詳細の多くを失わずに、情報を適切に自動的に一般化、置換、挿入、削除することによって実現されます。この方法は、施設内のロールベースのセキュリティではオンザフライで、施設からのデータのエクスポートにはバッチモードで使用できます。組織は、結果のデータが匿名に見えるため、患者の機密性が維持されていると誤って信じて、名前のような明示的な識別子をすべて使用して医療データを公開し、受信します。しかし、残りのデータは、データを他のデータベースにリンクまたはマッチングすることによって、またはデータベース自体のフィールドおよび記録に見られる独特な特性を調べることによって、個人を再識別するために使用され得る。
Dataflyアルゴリズムは、過大化によって匿名化を達成しようとしたことで批判されています。アルゴリズムは、最初に一般化するものとして、最大数の異なる値を持つ属性を選択します。

Data Protection Act, 2012 とは

2012年のデータ保護法(The Act)は、個人のプライバシーと個人情報を保護するため、ガーナ共和国議会によって制定された法律です。それは、特定のデータ保護原則の遵守を要求することによって、個人情報がデータコントローラおよびデータプロセッサによって取得、保持、使用または開示されるプロセスを規制します。法律の規定を遵守しないと、違反の性質に応じて民事責任、刑事制裁、またはその両方が引き付けられる可能性があります。この法律はまた、データ保護委員会を設置しており、データ保護委員会は、その規定の遵守とデータ保護登録簿の維持を義務付けられています。

Data masking とは

データマスキングまたはデータ難読化は、元のデータをランダムな文字またはデータで隠す処理です。
データフィールドにマスキングを適用する主な理由は、個人識別可能なデータ、個人的な機密データまたは商業的に敏感なデータとして分類されるデータを保護することですが、データは有効なテストサイクルを引き受けるために使用可能な状態を保たなければなりません。それはまた、現実に見え、一貫しているように見えなけれ企業の生産システムの外部で表されるデータにマスキングを適用する方が一般的です。言い換えると、アプリケーション開発の目的でデータが必要な場合、プログラムの拡張を構築し、さまざまなテストサイクルを実行します。エンタープライズ・コンピューティングでは、非実動環境に必要なデータ・コンポーネントを満たすために、実動システムからデータを取得するのが一般的です。しかし、この実践は常に非生産環境に限定されるわけではありません。一部の組織では、端末の画面にコールセンターのオペレータに表示されるデータに、ユーザーのセキュリティ権限に基づいて動的にマスキングが適用されることがあります。 (コールセンターのオペレータによる課金システムでのクレジットカード番号の表示を防止するなど)
コーポレートガバナンスの観点からの第一の懸念事項は、これらの非生産環境で作業を行う人材が、生産データに含まれる情報を操作するためにセキュリティで保護されているとは限りません。このプラクティスは、権限のない人物がデータをコピーし、標準の生産レベル制御に関連するセキュリティ対策を簡単にバイパスすることができるセキュリティホールです。これは、データセキュリティ違反のアクセスポイントを表します。
組織レベルでのデータマスキングの全体的なプラクティスは、テスト管理プラクティスおよびその基礎となるメソドロジと密接に結びついている必要があり、マスクされたテストデータサブセットの配布プロセスを組み込む必要があります。