当前位置: 首页 > news >正文

GDPR/CCPA

定义

GDPR(通用数据保护条例)

  • 适用范围:适用于欧盟境内所有成员国,以及处理欧盟居民个人数据的全球企业。

  • 数据主体权利:用户有权知道、访问、更正、删除(被遗忘权)自己的数据,还有权数据可携带,以及反对自动化决策。

  • 合规要求:要求企业采取适当的技术和组织措施来保护数据主体的权利,如数据最小化、目的限制、存储限制等。

  • 处罚机制:违规企业可能面临最高可达全球年营业额4%的罚款。

CCPA(加州消费者隐私法案)

  • 适用范围:主要针对加州企业,但如果年收入超过一定额度,且处理大量加州居民数据,就得遵守。

  • 数据主体权利:赋予消费者知情权、访问权、删除权、选择不出售个人信息的权利,以及要求企业不得因行使权利而歧视消费者。

  • 合规要求:企业需要提供透明的数据收集和处理实践,制定隐私政策,建立响应消费者请求的流程等。

  • 处罚机制:虽然罚款额相对较低,但消费者可以直接起诉企业,集体诉讼可能带来严重后果。

适用范围

GDPRCCPA
管辖范围:适用于所有处理欧盟居民个人数据的组织(无论是否位于欧盟)。即使企业不在欧盟,只要向欧盟居民提供商品/服务或监控其行为,就必须遵守。

管辖范围:仅适用于加州居民,且需满足以下任一条件:

1. 年收入 ≥2500万美元;

2. 年处理超过5万名加州居民的个人信息;

3. 从个人信息销售中获得50%以上收入。

全球适用性:覆盖全球企业,对跨国公司影响深远。地域限制:仅限美国加州,但可能影响其他州或国家的立法。

 核心权利

GDPRCCPA

数据主体权利

• 访问权、更正权、删除权(被遗忘权);

• 数据可携权(可转移数据);

• 反对自动化决策权;

• 限制处理权。

数据主体权利

• 访问权、删除权;

• 选择不出售个人信息的权利;

• 非歧视权(不得因用户行使权利而差别对待)。

儿童数据

默认16岁以下需监护人同意(成员国可调整至13岁)。

儿童数据

13-16岁可自主授权,但需父母“选择加入”(13岁以下需父母同意)。

企业义务

GDPRCCPA

合规要求

• 数据保护影响评估(DPIA);

• 指定数据保护官(DPO,若需);

• 数据泄露72小时内报告;

• 隐私设计(Privacy by Design)。

合规要求

• 提供隐私政策,明确数据收集目的;

• 提供“选择不出售”按钮;

• 响应消费者的数据请求(如删除、访问)。

数据跨境:严格限制,需通过“充分性认定”、标准合同条款(SCCs)等。数据跨境:无明确限制,鼓励自由流动。

处罚力度

GDPRCCPA

罚款

• 最高为全球年营业额的 4% 或 2000万欧元(以高者为准)。

• 分级处罚:轻微违规罚款较低(如未报告数据泄露)。

罚款

• 每例数据泄露最高 750美元(故意违规)或实际损失;

• 民事诉讼中,每例最低100美元至750美元;

• 企业可能因罚款直接破产(如大规模泄露)。

核心差异总结

维度GDPRCCPA
立法目标全面保护个人数据权利,强化欧盟公民控制权。侧重消费者隐私权,平衡商业与隐私保护。
适用门槛无企业规模限制,覆盖所有符合数据处理条件的实体。设定企业规模门槛(收入、数据量),仅约束大型企业。
处罚力度罚款基于全球收入,但企业可能通过整改避免最高罚金。罚款直接针对数据泄露事件,个体索赔可能导致巨额累积罚款。
数据主体欧盟全体居民,强调数据主权。加州居民,地域限制明显。
数据跨境严格管控,阻碍数据自由流动。放任自由,支持数字经济全球化。

企业合规建议

GDPR

  • 全球企业需全面评估数据处理活动,确保符合“隐私设计”原则。
  • 建立数据保护团队(如DPO),定期进行DPIA。
  • 准备数据泄露应急响应机制。

CCPA

  • 加州业务企业需明确数据处理流程,提供“选择不出售”选项。
  • 建立消费者请求响应机制(如删除、访问数据)。
  • 定期审计数据处理活动,避免因泄露导致高额罚款。

相关文章:

GDPR/CCPA

定义 GDPR(通用数据保护条例) 适用范围:适用于欧盟境内所有成员国,以及处理欧盟居民个人数据的全球企业。 数据主体权利:用户有权知道、访问、更正、删除(被遗忘权)自己的数据,还有…...

Lua中的元表

2025年4月14日,周一上午 Lua中的元表(metatable)是一种特殊的表,用于定义或修改其他表(或用户数据类型)的行为。通过元表中的元方法(meta-methods),开发者可以自定义表在…...

Sql Server(自用查看版)

目录 1、基本数据库相关概念 1.1数据Data 1.2数据库DataBase,DB 1.3数据库管理系统DataBase Management System,DBMS 1.4数据库系统 DataBase System DBS 1.5数据库系列架构 2、SQL sever 基本概念 单表查询 查询所有列的信息,用* 查询部分列&#xff1a…...

【JavaScript】二十、电梯导航栏的实现

文章目录 1、案例:电梯导航1.1 需求分析与实现1.2 关键思路梳理 2、属性选择器补充 1、案例:电梯导航 1.1 需求分析与实现 需求:点击不同的模块,页面可以自动跳转不同的位置 模块分析: 页面滚动到对应位置,导航显示…...

【Python】OpenCV图像处理

文章目录 OpenCV安装查看版本getVersionString查看图片像素shape打开图片imshowRGB灰度图图像裁剪image绘制处理噪点图像特征提取匹配图像梯度(canny边缘检测)阈值图像的形态学(腐蚀、膨胀)打开电脑的摄像头 OpenCV OpenCV&#…...

HTTP协议 --- 超文本传输协议 和 TCP --- 传输控制协议

是基于 TCP 协议的 80 端口的一种 C/S 架构协议。 特点:无状态 --- 数据传输完成后,会断开 TCP 连接,哪怕浏览器还正常运行。 请求报文 --- 方法 响应报文 --- 状态码 是一种面向连接的可靠传输协议 。 面向连接 --- 在传输数据之前&am…...

微信小程序实现table样式,自带合并行合并列

微信小程序在代码编写过程好像不支持原生table的使用&#xff0c;在开发过程中偶尔又得需要拿table来展示。 1.table效果展示 1.wxml <view class"table-container"><view class"table"><view class"table-row"><view cla…...

【NLP】25.python实现点积注意力,加性注意力,Decoder(解码器)与 Attention

1. 点积注意力&#xff08;Dot-Product Attention&#xff09; 点积注意力是最简单的注意力机制之一&#xff0c;其基本思想是通过计算查询&#xff08;query&#xff09;和键&#xff08;key&#xff09;之间的点积来得到相似度&#xff0c;进而为每个值&#xff08;value&am…...

基础贪心算法集合2(10题)

目录 1.单调递增的数字 2.坏了的计算器 3.合并区间 4.无重叠区间 5. 用最少数量的箭引爆气球 6.整数替换 解法1&#xff1a;模拟记忆化搜索 解法2位运算贪心 7.俄罗斯套娃信封问题 补充.堆箱子 8.可被3整除的最大和 9.距离相等的条形码 10.重构字符串 1.单调递增的数字…...

Oracle OCP知识点详解3:使用 vim 编辑文件

一、Vim 核心模式解析 1.1 模式切换图谱 graph LR A[普通模式] -->|i/I/a/A| B[插入模式] B -->|Esc| A A -->|v/V/Ctrlv| C[可视模式] A -->|: / ?| D[命令模式] C -->|Esc| A D -->|Enter| A 1.2 Oracle 场景高频模式组合 模式组合应用场景操作效率提…...

项目风险的早期识别与应对清单

项目风险的早期识别与应对策略的核心在于&#xff1a; 建立系统化的风险识别流程、评估风险的影响程度、制定详细的应对措施、持续监控与调整风险管理计划。 其中&#xff0c;建立系统化的风险识别流程是风险管理的第一步&#xff0c;也是最为关键的一环。通过构建一套有效的识…...

springboot数据动态脱敏

反射Jackson数据动态脱敏 我有两个字段&#xff0c;name和type&#xff0c;我想要在type为1对数据脱敏&#xff0c;而其他情况不脱敏&#xff1a; CustomSerializer注解 Target(ElementType.FIELD) //表示这个注解只能用在字段上 Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) //注解…...

算法:定义一个数组的的陡峭值为:相邻两个元素之差的绝对值之和。

定义一个数组的的陡峭值为:相邻两个元素之差的绝对值之和。现在小红拿到了一个数组&#xff0c;她有多次询问&#xff0c;每次查询一段连续子数组的陡峭值。你能帮帮她吗? 连续子数组为从原数组中&#xff0c;连续的选择一段元素(可以全选、可以不选)得到的新数组。 输入描述 …...

【AI提示词】网络安全专家

提示说明 网络安全专家在数字时代扮演着至关重要的角色&#xff0c;他们通过专业的知识和技能保护网络系统免受攻击和破坏&#xff0c;确保数据的安全和隐私。 提示词 # 角色 网络安全专家## 性格类型指标 INTP&#xff08;内向直觉思维感知型&#xff09;## 背景 网络安全专…...

AI大模型原理可视化工具:深入浅出理解大语言模型的工作原理

AI大模型原理可视化工具&#xff1a;深入浅出理解大语言模型的工作原理 在人工智能快速发展的今天&#xff0c;大语言模型&#xff08;如GPT、BERT等&#xff09;已经成为改变世界的重要技术。但对于很多人来说&#xff0c;理解这些模型的工作原理仍然是一个挑战。为了帮助更多…...

解决无人机无人化自主巡检面对的新挑战-机载通信、控制及算力的AIBOX

解决无人机无人化自主巡检面对的新挑战-机载通信、控制及算力的AIBOX 之前的微文&#xff1a;基于无人机的无人化自主巡检-大疆机场3M4TD&#xff0c;介绍了机场3的无人机无人机巡检的特点以及局限性。此处从通信增强、飞行及位置服务增强、智慧飞行以及无人机编队几个方面阐述…...

供应商涨价,项目如何控制采购成本

优化供应商结构、严格控制交付流程、强化谈判策略、设置弹性预算、建立长远合作机制 来有效控制采购成本。其中&#xff0c;强化谈判策略 是最核心的一步&#xff1a;不仅要明确价格承受范围&#xff0c;还需根据对方供应链特点和市场行情&#xff0c;准备多套备选方案&#xf…...

newbee商城购物车模块mapper.xml

1.浏览代码 1&#xff09;表 自定义 DROP TABLE IF EXISTS tb_newbee_mall_shopping_cart_item; CREATE TABLE tb_newbee_mall_shopping_cart_item (cart_item_id bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 购物项主键id,user_id bigint(20) NOT NULL COMMENT 用户主键id…...

高级java每日一道面试题-2025年4月07日-微服务篇[Nacos篇]-如何监控Nacos的运行状态?

如果有遗漏,评论区告诉我进行补充 面试官: 如何监控Nacos的运行状态&#xff1f; 我回答: 监控Nacos运行状态的综合方案 在Java高级面试中&#xff0c;监控Nacos运行状态是一个重要的技术点&#xff0c;它直接关系到微服务架构的稳定性和性能。以下是一个综合的监控方案&am…...

开源技术如何助力中小企业实现财务管理自主化?

中小企业的数字化困境与开源机遇 国际数据公司&#xff08;IDC&#xff09;研究显示&#xff0c;全球67%的中小企业因高昂的软件成本和僵化的功能设计&#xff0c;未能有效推进数字化转型。传统商业软件常面临三大矛盾&#xff1a; 功能冗余与核心需求缺失&#xff1a;标准化系…...

3D-DIC技术:煤层开采瓦斯防治的精准监测解决方案

3D-DIC非接触式三维全场应变测量系统是基于数字图像相关算法&#xff08;DIC&#xff09;的一种光学测定应变、变形的方法。由CCD相机、光源、支架、数据采集器和DIC软件组成。 一、DIC技术瓦斯防治应用 新拓三维XTDIC三维全场应变测量系统&#xff0c;通过两个工业相机采集图…...

CS5346 - Annotation in Visualization (可视化中的注释)

文章目录 Annotation 的重要性Levels of Annotation &#xff08;注释的层级&#xff09;Headings and IntroductionHeadings&#xff08;标题&#xff09;陈述型&#xff08;Statement&#xff09;&#xff1a;突出结论或有趣发现疑问型&#xff08;Question&#xff09;&…...

VRoid-Blender-Unity个人工作流笔记

流程 VRoid 选配模型>减面、减材质>导出vrm Blender&#xff08;先有CATS、vrm插件&#xff09; 导入vrm>Fix model>修骨骼>导出fbx Unity 找回贴图、改着色器、调着色器参数…… VRoid 减面 以模型不出现明显棱角为准。脸好像减面100也问题不大。 下…...

【ROS2】行为树 BehaviorTree(三):异步操作

【ROS】郭老二博文之:ROS目录 1、简述 前面的例子中,使用过同步节点 SyncActionNode,当调用到该节点时,成功返回SUCCESS,失败返回FAILURE,并且线程会等待该节点执行完毕。 如果需要异步操作,比如节点执行需要很长时间,不能立刻返回结果,可以先去执行其它任务,等该…...

Uniapp:本地存储

目录 一、概述二、分类三、同步存储&#xff1a;setStorageSync3.1 方法3.2 案例3.2.1 存储3.2.2 获取3.2.3 获取storage3.2.4 删除3.2.5 清空 四、异步存储&#xff1a;setStorage4.1 方法4.2 案例4.2.1 存储数据4.2.2 获取数据4.2.3 获取storage详情4.2.4 删除4.2.5 清空 一、…...

3D版的VLA——从3D VLA、SpatialVLA到PointVLA(不动VLM,仅动作专家中加入3D数据)

前言 之前写这篇文章的时候&#xff0c;就想解读下3D VLA来着&#xff0c;但一直因为和团队并行开发具身项目&#xff0c;很多解读被各种延后 更是各种出差&#xff0c;比如从25年3月下旬至今&#xff0c;连续出差三轮&#xff0c;绕中国半圈&#xff0c;具身占八成 第一轮 …...

Linux/Unix 命令pstree

pstree 是一个用于以树状结构显示系统中进程关系的 Linux/Unix 命令。它可以直观地展示进程的父子关系&#xff0c;帮助用户理解进程之间的层次结构。 基本用法 pstree [选项] [PID或用户名]如果不带参数&#xff0c;pstree 会显示所有进程的树状结构。可以指定 PID 来查看某个…...

探索Linux/Unix 系统中进程与文件的深层关系

在 Linux 和 Unix 系统中&#xff0c;“一切皆文件” 的设计哲学贯穿始终。这种理念不仅简化了系统的操作接口&#xff0c;也赋予了用户和开发者极大的灵活性。文件、目录、设备、网络套接字&#xff0c;甚至进程本身&#xff0c;都可以通过文件系统的形式进行访问和操作。其中…...

AI:线性代数之矩阵

从0到1吃透线性代数矩阵:码农必修的数学武器库 ⚔️🔥 🧩 矩阵基础概念(程序员视角) 在人工智能时代,矩阵早已突破数学课本的边界,成为程序员手中的瑞士军刀🔪。TensorFlow底层用矩阵实现张量计算⚡,OpenCV依赖矩阵完成图像卷积🌌,Spark MLlib通过矩阵分解进行…...

object类

equals() 方法 equals() 方法的原始定义是比较两个对象的内存地址是否相同&#xff0c;但在实际使用中&#xff0c;很多类都会重写这个方法&#xff0c;使其用于比较对象的内容是否相同。例如 String 类就重写了 equals() 方法&#xff0c;用于比较字符串的内容。 String str…...

MySQL表的使用(4)

首先回顾一下之前所学的增删查改&#xff0c;这些覆盖了平时使用的80% 我们上节课中学习到了MySQL的约束 其中Primary key 是主键约束&#xff0c;我们今天要学习的是外键约束 插入一个表 外键约束 父表 子表 这条记录中classid为5时候&#xff0c;不能插入&#xff1b; 删除…...

国产海光 DCU 资源监控脚本 + Promethues+grafana 深度解析

在当今数字化时代,对于服务器资源的高效监控与管理愈发重要。特别是在使用国产海光 DCU 的场景下,如何精准掌握其资源使用情况,成为了众多技术人员关注的焦点。本文将详细介绍一款国产海光 DCU 资源监控脚本,以及它与 Prometheus 和 Grafana 的结合使用,助力大家实现对 DC…...

视觉slam框架从理论到实践-第一节绪论

从opencv的基础实现学习完毕后&#xff0c;接下来依照视觉slam框架从理论到实践&#xff08;第二版&#xff09;的路线进行学习&#xff0c;主要以学习笔记的形式进行要点记录。 目录 1.数据里程计 2.后端优化 3.回环检测 4.建图 在视觉SLAM 中整体作业流程可分为&#xff1…...

基于若依的ruoyi-vue-plus的nbmade-boot在线表单的设计(二)后端方面的设计

希望大家一起能参与我的新开源项目nbmade-boot: 宁波智能制造低代码实训平台 主要目标是类似设计jeecgboot那样的online表单功能,因为online本身没有开源这部分代码,而我设计这个是完全开源的,所以希望大家支持支持,开源不容易。 今天主要是讲后端部门。 1、FormControl.ja…...

mapbox V3 新特性,加载风粒子动画

👨‍⚕️ 主页: gis分享者 👨‍⚕️ 感谢各位大佬 点赞👍 收藏⭐ 留言📝 加关注✅! 👨‍⚕️ 收录于专栏:mapbox 从入门到精通 文章目录 一、🍀前言1.1 ☘️mapboxgl.Map 地图对象1.2 ☘️mapboxgl.Map style属性1.3 ☘️raster-particle 栅格粒子样式图层 api…...

开发一个答题pk小程序的大致成本是多少

答题 PK 小程序通常指的是一种允许用户之间进行实时或异步答题竞赛的应用程序&#xff0c;可能结合PK答题、积分系统、排行榜等功能。 一、首先&#xff0c;确定答题 PK 小程序的基本功能模块。这可能包括用户注册登录、题库管理、题目类型&#xff08;单选、多选、判断等&am…...

深入探索如何压缩 WebAssembly

一、初始体积&#xff1a;默认 Release 构建 我们从最基础的构建开始&#xff0c;不开启调试符号&#xff0c;仅使用默认的 release 模式&#xff1a; $ wc -c pkg/wasm_game_of_life_bg.wasm 29410 pkg/wasm_game_of_life_bg.wasm这是我们优化的起点 —— 29,410 字节。 二…...

系统性能优化总结与思考-第一部分

1.C代码优化策略总结 编译器方面&#xff1a;用好的编译器并用好编译器&#xff08;支持C11的编译器&#xff0c;IntelC&#xff08;速度最快&#xff09;GNU的C编译器GCC/G&#xff08;非常符合标准&#xff09;&#xff0c;Visual C&#xff08;性能折中&#xff09;&#x…...

Qt6文档阅读笔记-Simple Http Server解析

此篇博文是利用Qt6如何创建一个简单的HTTP服务。 此例展示了如何使用QHttpServer类建立服务端。服务端通过QTcpServer的bind()函数监听tcp端口&#xff0c;并且使用route()函数增加不同URL的处理。 QSslConfiguration conf QSslConfiguration::defaultConfiguration();const a…...

深度解析Redis过期字段清理机制:从源码到集群化实践 (二)

本文紧跟 上一篇 深度解析Redis过期字段清理机制&#xff1a;从源码到集群化实践 &#xff08;一&#xff09; 可以从redis合集中查看 八、Redis内核机制深度解析 8.1 Lua脚本执行引擎原理 Lua脚本执行流程图技术方案 ​​执行全流程解析&#xff1a;​ #mermaid-svg-X51Gno…...

【密码学——基础理论与应用】李子臣编著 第六章 祖冲之序列密码 课后习题

免责声明 这里都是自己搓或者手写的。 里面不少题目感觉有问题或者我的理解有偏颇&#xff0c;请大佬批评指正&#xff01; 不带思考抄作业的请自动退出&#xff0c;我的并非全对&#xff0c;仅仅提供思维&#xff01; 题目 逐题解析 6.1 直接看表得 0x18 0xAD 0xF8 0x25 …...

LFM调制信号分类与检测识别

LFM调制信号分类与检测识别 LFM调制信号分类识别AlexNet网络识别InceptionV3、ResNet-18、ResNet-50网络识别 LFM调制信号检测识别 LFM调制信号分类识别 支持识别LFM信号、间歇采样干扰(ISRJ)、灵巧噪声干扰(SNJ)、扫频干扰(SJ)、瞄准干扰(AJ)、阻塞干扰(BJ)、密集假目标干扰(…...

mac中的zip文件压缩与压缩文件中指定目录删除

问题 在使用mac的图形界面压缩文件后&#xff0c;往往那个压缩文件中带有__MACOSX文件&#xff0c;但是&#xff0c;这个文件夹又是我们不需要的目录&#xff0c;所有&#xff0c;需要对mac图形化界面压缩后的文件目录进行删除&#xff0c;改如何做&#xff1f; 检查压缩文件…...

docker 多主机容器组网

一、服务器A 1、初始化Swarm集群&#xff08;管理节点&#xff09; docker swarm init --advertise-addr 主节点ip 2、获取工作节点​​加入Swarm集群所需的Token 和完整命令 docker swarm join-token worker 3、创建Overlay网络 docker network create -d overlay --subnet…...

MAC Mini M4 上测试Detectron2 图像识别库

断断续续地做图像识别的应用&#xff0c;使用过各种图像识别算法&#xff0c;一开始使用openCV 做教室学生计数的程序。以后又使用YOLO 做医学伤口检测程序。最近&#xff0c;开始使用meta 公司的Detectron2.打算做OCR 文档结构分析 Detectron2 的开发者是 Meta 的 Facebook AI…...

AETTA: Label-Free Accuracy Estimation for Test-Time Adaptation

1. Motivation: 利用TTA(test time adaptation)来将在训练数据上的原始预训练的模型适应到新的未标注的测试据,传统的很多方法都做了一些不现实的假设,比如需要借助标注的数据/重新训练模型,为了解决这个问题,本论文提出了AETTA的方法,不需要任何的标注,借助TTA来实现…...

如何在本地使用Ollama运行 Hugging Face 模型

你是否曾经在 Hugging Face 上发现了一个超棒的模型&#xff0c;然后幻想着能在自己的笔记本电脑上离线运行它&#xff0c;还能通过一个清爽的 API 让你的应用轻松访问&#xff1f; 别担心&#xff0c;你不是一个人&#xff01;我们很多人都曾在 Hugging Face 上发现过令人惊叹…...

AI幻觉的生成原理与应对指南:六大中文模型横向解析

先简单说一下AI幻觉的生成原理&#xff0c;核心源于模型的概率预测本质。大语言模型通过分析海量文本数据的统计规律生成内容&#xff0c;其本质是选择「概率最高」而非「事实正确」的词汇组合。训练数据中的知识盲区&#xff08;如时效性信息缺失、专业领域覆盖不足&#xff0…...

Oracle WITH 子句(也称为 公共表表达式,Common Table Expression,CTE)

在 Oracle 中&#xff0c;WITH 子句&#xff08;也称为 公共表表达式&#xff0c;Common Table Expression&#xff0c;CTE&#xff09;用于定义一个临时的命名子查询&#xff0c;可以在后续的 SQL 语句中多次引用。它提高了复杂查询的可读性和可维护性&#xff0c;尤其适合需要…...

BSD、Solaris、Unix 的文件系统: UFS/UFS2、ZFS 及其他存储技术

文件系统构成了任何操作系统不可或缺的一部分。大多数操作系统倾向于使用自己的原生文件系统格式&#xff0c;这些格式在其他环境中可能受到限制或不可用。Unix 系列操作系统及其变体&#xff0c;如 BSD 和 Solaris&#xff0c;传统上依赖于 UFS&#xff0c;后来升级到 UFS2。随…...