数据隐私，视频版

Data Privacy, Video Edition

 视频说明

在视频版中，叙述者阅读书籍，同时内容、图形、代码列表、图表和文本出现在屏幕上。就像有声读物一样，您也可以将其作为视频观看。

利用这些动手技术，将隐私设计到您的系统中，以实现数据治理、法律合规性和安全审计。

在数据隐私中，您将学习如何：

• 根据隐私风险对数据进行分类
• 构建技术工具，对系统中的数据进行编目和发现
• 与技术隐私控制部门共享数据，以衡量重新识别风险
• 实施技术隐私架构以删除数据
• 设置数据导出的技术功能，以满足数据主体资产请求 （DSAR） 等法律要求
• 建立技术隐私审查流程，帮助加快法律隐私影响评估 （PIA）
• 设计同意管理平台 （CMP） 以获取用户同意
• 实施安全工具以帮助优化隐私
• 建立一个整体计划，获得 C 级和董事会的支持和资金

数据隐私教您设计、开发和衡量隐私计划的有效性。您将向作者 Nishant Bhajaria 学习，他是一位行业知名的专家，曾在 Google、Netflix 和 Uber 监督隐私。隐私的术语和法律要求都以清晰、无行话的语言进行解释。本书对业务需求的持续了解将帮助您平衡权衡，并确保用户的隐私可以得到改善，而不会增加时间和资源成本。

 关于技术
数据隐私对任何企业都至关重要。数据泄露、模糊的策略和沟通不畅都会削弱用户对应用程序的信任。您还可能因未能保护用户数据而面临重大法律后果。幸运的是，有明确的做法和准则可以确保您的数据安全和用户满意。

 关于本书
数据隐私：面向工程师的 Runbook 教你如何在严格的数据安全和实际业务需求之间进行权衡。在这本实用的书中，您将学习如何设计和实施易于扩展和自动化的隐私计划。没有官僚主义的流程，只有可行的解决方案和对现有安全工具的智能重新利用，以帮助设定和实现您的隐私目标。

 里面有什么

• 根据隐私风险对数据进行分类
• 设置符合法律要求的数据导出功能
• 建立审查流程以加快隐私影响评估
• 设计一个同意管理平台来获取用户同意

 关于读者
适用于希望提供更好隐私的工程师和企业领导者。

 关于作者
Nishant Bhajaria 领导 Uber 的技术隐私和战略团队。他之前的职位包括 Netflix 的隐私工程主管，以及 Google 的数据安全和隐私。