El proyecto Hivemapper genera preocupaciones sobre la seguridad de la salida de datos, las empresas deben prestar atención al Cumplimiento.

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Riesgos de seguridad en la salida de datos y recomendaciones de cumplimiento: caso de Hivemapper

Recientemente, el Ministerio de Seguridad Nacional emitió un aviso de seguridad, señalando que algunas empresas de mapas en el extranjero utilizan recompensas en criptomonedas para incitar a personas dentro del país a recopilar ilegalmente información geográfica sensible. Esto ha generado preocupaciones sobre la seguridad de los datos y la regulación.

El proyecto Hivemapper ha crecido rápidamente en los últimos tiempos, y en solo un año ha mapeado el 10% de las carreteras del mundo. Este proyecto permite a los usuarios recopilar datos de calles mediante la instalación de cámaras de coche dedicadas, y recibir recompensas en criptomonedas. Aunque este modelo mejora la eficiencia de las actualizaciones de mapas, también presenta riesgos para la seguridad de los datos.

Tomando el proyecto Hivemapper como ejemplo, analicemos los riesgos de seguridad y cumplimiento de datos de conducción

Durante el funcionamiento de Hivemapper, es posible que se recopilen datos que incluyen información personal, datos de vehículos, información geográfica y otros aspectos. La circulación transfronteriza de estos datos presenta múltiples riesgos:

  1. Riesgo de seguridad de la información personal. Incluye información personal que puede ser identificada de forma directa e indirecta, así como información biométrica más sensible.

  2. Riesgo de desarrollo empresarial. Estos datos a menudo involucran secretos comerciales de la empresa, que afectan la competitividad de la empresa.

  3. Riesgos de seguridad nacional. La divulgación de información sensible contenida en los datos de información geográfica pondrá en peligro la seguridad nacional.

  4. Riesgos en el ciclo de vida completo de los datos. Desde la recopilación, transmisión, almacenamiento hasta la aplicación, cada etapa presenta riesgos de seguridad.

Tomando como ejemplo el proyecto Hivemapper, veamos los riesgos de seguridad y los puntos de Cumplimiento relacionados con los datos de conducción

Para la seguridad de la salida de datos de automóviles, se recomienda que las empresas tomen las siguientes medidas:

  1. Elaborar una tabla de clasificación y categorización de datos para proporcionar orientación en la evaluación de la salida de datos.

Tomando el proyecto Hivemapper como ejemplo, veamos los riesgos de seguridad en la salida de datos de conducción y los puntos clave de Cumplimiento

  1. Establecer un sistema de evaluación de seguridad para la salida de datos y un equipo especializado.

  2. Realizar un monitoreo y evaluación dinámica del riesgo de salida de datos.

  3. Fortalecer la comunicación con la parte receptora en el extranjero y aclarar las responsabilidades de ambas partes.

  4. Mantener un estrecho seguimiento de los cambios en las políticas regulatorias y ajustar oportunamente las medidas de Cumplimiento.

Tomando el proyecto Hivemapper como ejemplo, veamos los riesgos de seguridad en la salida de datos de conducción y los puntos clave de Cumplimiento

En resumen, las empresas deben dar importancia a la seguridad de los datos, buscar un equilibrio entre la aplicación de datos y el Cumplimiento, y garantizar la seguridad y el Cumplimiento de la salida de datos.

Tomando el proyecto Hivemapper como ejemplo, veamos los riesgos de seguridad y los puntos de cumplimiento relacionados con los datos de conducción

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GweiObservervip
· hace10h
¿Cuántas monedas se ganan con tanto esfuerzo?
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GameFiCriticvip
· hace10h
El control de riesgos para la salida de datos debe ser más estricto.
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LoneValidatorvip
· hace10h
¡Ya decía que este proyecto tenía problemas!
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NewDAOdreamervip
· hace10h
La verdad está cada vez más cerca.
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GasFeeSobbervip
· hace10h
Los datos tienen valor, conduce con cuidado.
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TokenEconomistvip
· hace10h
en realidad, este es un clásico problema de desalineación de incentivos en web3... déjame desglosarlo matemáticamente donde riesgo = f(sensibilidad_de_datos, recompensas_token)
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