6月29日消息，根據(jù)Gartner的研究，隨著全球隱私法規(guī)數(shù)量的不斷增加，企業(yè)機構(gòu)應關注數(shù)據(jù)本地化、隱私增強計算技術(shù)、AI治理、集中式隱私用戶體驗、遠程模式進化為“萬物皆混合“這五項重大隱私趨勢，以應對保護個人數(shù)據(jù)和遵守監(jiān)管要求方面的挑戰(zhàn)。

Gartner研究副總裁NaderHenein表示：“根據(jù)Gartner的預測，到2024年末，全球75%人口的個人數(shù)據(jù)將得到現(xiàn)代隱私法規(guī)的保護。這一監(jiān)管方面的進步已成為推動企業(yè)機構(gòu)加強隱私保護的主要動力。由于多數(shù)企業(yè)機構(gòu)尚未形成專門的隱私保護實踐，隱私保護責任落到了技術(shù)人員身上，更確切地說，落到了首席信息安全官所領導的安全團隊身上。”

未來兩年，幾十個司法管轄區(qū)將陸續(xù)實施隱私法規(guī)，因此許多企業(yè)機構(gòu)認為有必要馬上啟動隱私工作計劃。根據(jù)Gartner的預測，到2024年，大型企業(yè)機構(gòu)的年均隱私預算將超過250萬美元。

Gartner發(fā)布當前到2024年的五大隱私趨勢：

數(shù)據(jù)本地化

在一個無國界的數(shù)字社會中，設法對數(shù)據(jù)所在國進行控制似乎有違常識，但許多新出臺的隱私法規(guī)直接或間接地提出了此種要求。

安全和風險管理領導者面對著尺度不一的監(jiān)管環(huán)境，在不同地區(qū)需要采取不同的本地化策略，這使得企業(yè)機構(gòu)為應對跨國業(yè)務戰(zhàn)略風險而采取一種適合所有服務模式的新型云服務設計和獲取方法。由此，數(shù)據(jù)本地化規(guī)劃將成為云服務設計和獲取方面的首要任務。

隱私增強計算技術(shù)

在公有云等不可信環(huán)境中進行數(shù)據(jù)處理以及與多方共享和分析數(shù)據(jù)，已成為企業(yè)機構(gòu)取得成功的基礎。隨著分析引擎和架構(gòu)的日益復雜化，廠商必須提前在設計中加入隱私保護功能，而不是在產(chǎn)品完成后再添加這一功能。企業(yè)機構(gòu)已將AI模型運用至很多領域，同時也必須對AI模型進行訓練，這給隱私保護帶來了新的隱患。

與常見的靜態(tài)數(shù)據(jù)安全控制不同，隱私增強計算（PEC）可以對使用中的數(shù)據(jù)實施保護。因此，企業(yè)機構(gòu)可以執(zhí)行此前因隱私或安全擔憂而無法實現(xiàn)的數(shù)據(jù)處理和分析活動。Gartner預測，到2025年60%的大型企業(yè)機構(gòu)將使用至少一種PEC技術(shù)來支持分析、商業(yè)智能和/或云計算的應用。

AI治理

Gartner的一項調(diào)查發(fā)現(xiàn)，40%的企業(yè)機構(gòu)存在AI侵犯隱私問題，其中僅有四分之一屬于惡意行為。企業(yè)機構(gòu)在處理個人數(shù)據(jù)時，無論是借助廠商產(chǎn)品中預先集成的AI模塊，還是利用內(nèi)部數(shù)據(jù)科學團隊管理的獨立平臺，都存在明顯的隱私泄露風險和個人數(shù)據(jù)濫用隱患。

Henein表示：“目前在企業(yè)機構(gòu)中運行的AI模型，大多集成在更大型的解決方案中，幾乎沒有任何監(jiān)控手段來評估相關的隱私影響。這些嵌入的AI能力被用于追蹤員工行為、評估消費者情緒并構(gòu)建可在運行中持續(xù)學習的“智能”產(chǎn)品。此外，當前被輸入至這些學習模型中的數(shù)據(jù)也將對多年后的決策產(chǎn)生影響。未來，當AI監(jiān)管法規(guī)更為成熟時，企業(yè)機構(gòu)幾乎不可能清除在AI治理計劃缺位時所采集的‘有毒’數(shù)據(jù)。IT領導者將不得不放棄整個系統(tǒng)，這將使企業(yè)機構(gòu)及其自身地位蒙受巨大損失。”

集中式隱私用戶體驗

消費者要求數(shù)據(jù)主體權(quán)利的呼聲越來越高，對公開透明的期望也在升高，使得企業(yè)機構(gòu)更重視打造集中式隱私用戶體驗（UX）。具有遠見的企業(yè)深諳將通知、cookie、同意管理、主體權(quán)利請求（SRR）處理等隱私用戶體驗的所有構(gòu)成要素整合至一個自助服務門戶的優(yōu)勢。這種方法不但為關鍵用戶群體、客戶和員工提供便利，還能節(jié)省大量時間和成本。Gartner預測，到2023年，30%面向消費者的企業(yè)機構(gòu)將推出可支持偏好和同意管理的自助式透明門戶。

遠程模式進化為“萬物皆混合”

隨著個人在工作和生活中更多地采用混合互動模式，追蹤、監(jiān)測等個人數(shù)據(jù)處理活動將變得更加頻繁，并且隱私風險已變得極為嚴重。

完全混合的互動方式對隱私產(chǎn)生了諸多影響。同時，在各個行業(yè)和領域，員工的生產(chǎn)力以及對工作與生活平衡的滿意度也有所提升。企業(yè)機構(gòu)在處理隱私問題時應采取以人為本的方法，盡可能減少監(jiān)測數(shù)據(jù)的使用，實際使用時應帶有明確目的，例如通過杜絕不必要的摩擦來改善員工體驗，或通過向員工發(fā)出健康風險信號來降低倦怠風險。

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