Đánh giá an toàn dữ liệu và kiểm soát rủi ro lưu thông xuyên biên giới: Lấy dự án Hivemapper làm ví dụ
Gần đây, Bộ An ninh Quốc gia đã phát đi một thông báo an toàn, chỉ ra rằng một số công ty bản đồ nước ngoài đã sử dụng hình thức thưởng bằng tiền ảo để dụ dỗ nhân viên trong nước thu thập trái phép dữ liệu thông tin không gian địa lý nhạy cảm. Một số nhân viên trong nước do thiếu ý thức an toàn đã trở thành "tòng phạm" cho việc thu thập dữ liệu trái phép mà không hay biết.
Đáng chú ý là, gần đây dự án Hivemapper trong lĩnh vực DePIN đã phát triển nhanh chóng. Chỉ trong một năm, dự án này đã vẽ bản đồ đường bộ dài 91 triệu km, chiếm 10% tổng chiều dài đường bộ toàn cầu. Không có gì nghi ngờ, việc ứng dụng các công nghệ mới như dữ liệu lớn, blockchain đã giúp mở rộng phạm vi thu thập dữ liệu thông tin không gian địa lý, định vị và dẫn đường chính xác hơn, tạo điều kiện thuận lợi hơn cho việc di chuyển. Tuy nhiên, rủi ro rò rỉ dữ liệu thông tin nhạy cảm cũng tăng lên theo.
Bài viết này sẽ lấy Hivemapper làm ví dụ, phân tích các rủi ro an ninh dữ liệu tồn tại trong quá trình vận hành của nó, và dựa trên hệ thống luật pháp an ninh dữ liệu hiện có của nước ta, đưa ra các đề xuất tuân thủ an toàn dữ liệu khi xuất khẩu cho các doanh nghiệp liên quan.
Cơ chế hoạt động của Hivemapper
Hivemapper là một mạng lưới bản đồ dựa trên blockchain. Người dùng có thể thu thập dữ liệu bằng cách cài đặt camera hành trình Hivemapper và nhận được token $HONEY như phần thưởng. Việc phát hành và thanh toán token đều diễn ra trên mạng lưới Solana. Trong hệ thống này, camera hành trình tương đương với "máy đào", kết nối với ứng dụng Hivemapper để tải lên dữ liệu hình ảnh đường phố. Dự án xây dựng bản đồ theo cách sáng tạo, cho phép người dùng toàn cầu thu thập hình ảnh thông qua camera hành trình, cùng nhau hoàn thành việc vẽ bản đồ thế giới.
Từ tên dự án, Hivemapper( Bản đồ tổ ong) tượng trưng cho quá trình những chú ong thu thập mật hoa để cùng nhau chế biến mật, trong khi Hivemapper là sự tập hợp của một lượng lớn người dùng, chia sẻ thành quả của họ - một bản đồ thế giới mới chi tiết.
Ứng dụng Hivemapper hỗ trợ hệ điều hành Android và iOS, có thể kết nối với camera hành trình để truyền dữ liệu. Người dùng không chỉ có thể kiếm HONEY thông qua việc thu thập dữ liệu mà còn có thể cung cấp API hình ảnh bản đồ, API chức năng bản đồ, phát hiện thay đổi địa phương, dịch vụ tùy chỉnh, v.v., cung cấp dữ liệu bản đồ thời gian thực cho xe tự lái, kiểm tra tình trạng đường và các ứng dụng khác. Quy trình hoạt động chính của nó bao gồm:
Sử dụng camera hành trình để lái xe và vẽ bản đồ
Tham gia trò chơi huấn luyện AI, huấn luyện động cơ AI bản đồ
Sử dụng Hivemapper Explorer để quan sát sự phát triển của bản đồ
Sử dụng API để xây dựng bản đồ và ứng dụng liên quan đến địa lý
Điều độc đáo của Hivemapper là nó sử dụng một lượng lớn người lái xe hàng ngày để thu thập hình ảnh đường phố, điều này khác với cách mà các dịch vụ bản đồ truyền thống sử dụng thiết bị đắt tiền và chuyên gia. Mô hình này có những lợi thế sau:
Chi phí thấp - Việc lập bản đồ là sản phẩm phụ của các hoạt động hàng ngày của người dùng, chứ không phải là mục đích chính, do đó chi phí thu thập dữ liệu thấp hơn.
Tần suất cập nhật cao - Do số lượng người dùng lớn, cùng một vị trí có thể được vẽ nhiều lần và thường xuyên.
Chất lượng tốt hơn - So với tần suất cập nhật chỉ vài năm một lần của các dịch vụ bản đồ truyền thống, Hivemapper có thể thu thập nhiều dữ liệu hình ảnh hơn và cập nhật thường xuyên hơn.
Ngoài ra, những người tham gia cộng đồng Hivemapper chỉ cần gia tăng giá trị cho bản đồ để nhận được phần thưởng HONEY token. Cách duy nhất để lấy dữ liệu bản đồ Hivemapper là tiêu tốn HONEY, vì vậy đồng token này có giá trị thực tế. Mô hình "Drive to Earn" này cho phép người dùng nhận phần thưởng chỉ bằng cách lái xe hàng ngày.
Hivemapper đã đúc 4 tỷ token HONEY làm phần thưởng. Số lượng cụ thể được đúc hàng tuần được quyết định bởi tiến độ bản đồ toàn cầu, trong đó 90% được phân phối cho những người đóng góp, 10% được sử dụng cho hoạt động mạng.
Rủi ro an ninh dữ liệu liên quan đến dự án Hivemapper
Trong những năm gần đây, sự xuất hiện của ô tô thông minh, đặc biệt là công nghệ lái xe tự động, đã đổi mới phương thức di chuyển, cải thiện an toàn giao thông, nâng cao trải nghiệm của hành khách và hiệu quả lái xe, kết hợp chặt chẽ giao thông vật lý với thông tin kỹ thuật số, tạo ra một khối lượng lớn dữ liệu được tích lũy và chia sẻ.
Hivemapper chính là sản phẩm ra đời trong bối cảnh này. Trọng tâm của dự án nằm ở việc thu thập dữ liệu ô tô và tính không biên giới của nó, cho phép người dùng toàn cầu thu thập hình ảnh thông qua camera hành trình và cùng nhau xây dựng bản đồ thế giới. Tuy nhiên, việc lưu thông dữ liệu ô tô xuyên biên giới cũng đã dấy lên lo ngại về bảo vệ an ninh dữ liệu và quản lý.
Lấy Hivemapper làm ví dụ, dữ liệu ô tô có thể được thu thập trong quá trình vận hành bao gồm nhưng không giới hạn ở các loại sau:
Thông tin nhận diện phương tiện: Số nhận diện phương tiện ( VIN ), số biển số xe, v.v.
Thông tin vị trí địa lý: Tọa độ GPS, hành trình di chuyển, v.v.
Dữ liệu hành vi lái xe: Tăng tốc, Lái, Phanh, v.v.
Dữ liệu nhận thức môi trường: hình ảnh, video, quét laser Lidar, v.v.
Dữ liệu hệ thống trên xe: Hồ sơ sử dụng hệ thống giải trí trên xe
Dữ liệu trạng thái phương tiện: mức tiêu thụ nhiên liệu, điện năng, mã lỗi, v.v.
Sự lưu chuyển dữ liệu xuyên biên giới này có thể mang lại rủi ro ở hai chiều dọc và chiều ngang:
Rủi ro theo chiều dọc
Xét về phương diện dọc, rủi ro an ninh của việc lưu chuyển dữ liệu xuyên biên giới trong quá trình hoạt động của dự án Hivemapper liên quan đến nhiều cấp độ cá nhân, doanh nghiệp và quốc gia.
Rủi ro an toàn thông tin cá nhân. Dữ liệu ô tô chứa nhiều thông tin có thể nhận diện danh tính cá nhân, chẳng hạn như tên tài xế, số CMND và các thông tin nhận diện trực tiếp khác, cũng như thông tin gián tiếp có thể liên kết để nhận diện cá nhân. Trong đó còn bao gồm dấu vết hành trình, âm thanh, video và các thông tin nhạy cảm khác, nếu bị rò rỉ có thể gây hại nghiêm trọng đến quyền lợi cá nhân.
Rủi ro phát triển doanh nghiệp. Dữ liệu ô tô rất quan trọng đối với doanh nghiệp trong việc hiểu nhu cầu của khách hàng, cung cấp dịch vụ cá nhân hóa và mở rộng thị trường mới, thường liên quan đến bí mật thương mại và ảnh hưởng đến năng lực cạnh tranh cốt lõi của doanh nghiệp. Việc lưu chuyển dữ liệu xuyên biên giới có thể dẫn đến rò rỉ bí mật thương mại, ảnh hưởng đến sự phát triển của doanh nghiệp.
Rủi ro an ninh quốc gia. Dữ liệu thông tin không gian địa lý bao gồm mạng lưới giao thông, cơ sở hạ tầng quan trọng, cơ sở quân sự và các thông tin nhạy cảm khác, một khi bị rò rỉ và được phân tích sử dụng, sẽ đe dọa nghiêm trọng đến an ninh quốc gia. Hành vi thu thập trái phép và truyền tải xuyên biên giới các loại dữ liệu này có thể vi phạm nhiều luật và quy định.
Rủi ro ngang
Xét về phương diện ngang, việc lưu thông dữ liệu xuyên biên giới thường là một quá trình liên tục, động, liên quan đến nhiều chủ thể và khâu, rủi ro an toàn xuyên suốt các giai đoạn.
Giai đoạn thu thập dữ liệu. Có thể tồn tại các rủi ro như thu thập không được phép, phân loại và phân cấp không rõ ràng, nhận diện dữ liệu nhạy cảm không đúng, không thể truy nguyên, và độ an toàn của thiết bị thu thập không đủ.
Giai đoạn truyền tải và lưu trữ dữ liệu. Có thể đối mặt với các rủi ro như hỏng dữ liệu, bị giả mạo, rò rỉ.
Giai đoạn ứng dụng dữ liệu. Có thể có rủi ro dữ liệu cốt lõi bị lạm dụng, thông tin riêng tư bị khử dấu định danh, truy cập và sửa đổi không được ủy quyền.
Đề xuất về an toàn và tuân thủ khi xuất khẩu dữ liệu ô tô
Hiện nay, nước ta đã hình thành một hệ thống bảo vệ an toàn dữ liệu xuất khẩu khá hoàn thiện, nhằm vào việc xuất khẩu dữ liệu thông tin cá nhân đã xây dựng ba con đường: đánh giá an toàn, chứng nhận bảo vệ và hợp đồng tiêu chuẩn. Dựa trên điều này, tác giả xin đưa ra các đề xuất sau cho các doanh nghiệp liên quan:
1. Lập danh sách phân loại và phân cấp dữ liệu, hướng dẫn đánh giá an toàn dữ liệu khi ra nước ngoài.
Doanh nghiệp nên xây dựng bảng phân loại và phân cấp dữ liệu chi tiết, cung cấp cơ sở cho việc đánh giá an toàn dữ liệu khi xuất khẩu. Đối với các công ty ô tô, điều này giúp tìm kiếm sự cân bằng giữa tuân thủ và hiệu quả kinh doanh.
Thông tin cá nhân trong dữ liệu ô tô nên được phân chia thành thông tin thông thường và nhạy cảm. Dữ liệu quan trọng bao gồm sáu loại dữ liệu có thể ảnh hưởng đến an ninh quốc gia, lợi ích công cộng hoặc quyền lợi hợp pháp. Ngoài ra, cũng cần xác định xem có liên quan đến dữ liệu cốt lõi của quốc gia hay không.
Dựa trên phân loại, các doanh nghiệp nên phân cấp dữ liệu. Có thể tham khảo phương pháp phân cấp năm cấp trong tài liệu trắng về an toàn dữ liệu lái xe tự động, xác định mức độ bảo vệ dựa trên đối tượng và mức độ xâm phạm. Sau khi phân loại và phân cấp tốt, các doanh nghiệp nên đặt điều kiện xuất khẩu tương ứng.
2. Thiết lập cơ chế đánh giá an toàn dữ liệu xuất cảnh
Các công ty ô tô nên thiết lập hệ thống đánh giá an toàn xuất khẩu dữ liệu, thành lập đội ngũ đánh giá, xây dựng các công cụ như biểu mẫu đánh giá nội bộ, để chuẩn bị cho việc xuất khẩu dữ liệu có thể xảy ra thường xuyên. Hệ thống đánh giá nên coi việc chứng minh tính cần thiết là một khâu quan trọng và lập kế hoạch cho tình hình xuất khẩu dữ liệu trong tương lai.
3. Thiết lập cơ chế tự đánh giá rủi ro, giám sát động dữ liệu rủi ro xuất cảnh
Các doanh nghiệp nên thiết lập cơ chế tự đánh giá rủi ro xuất khẩu dữ liệu, đánh giá rủi ro định kỳ và kịp thời điều chỉnh. Đồng thời, cần chú ý đến động thái quản lý và nhanh chóng ứng phó với các yêu cầu tuân thủ mới.
Ngoài ra, việc đánh giá môi trường pháp lý và chính sách của bên nhận ở nước ngoài cũng rất quan trọng. Doanh nghiệp nên yêu cầu bên nước ngoài cung cấp thông tin cần thiết, thực hiện nghĩa vụ hợp đồng và phối hợp trong việc đánh giá an toàn dữ liệu.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
12 thích
Phần thưởng
12
5
Chia sẻ
Bình luận
0/400
CountdownToBroke
· 22giờ trước
Kiếm tiền còn phải tuân thủ chứ
Xem bản gốcTrả lời0
MeaninglessGwei
· 22giờ trước
Một khi lỡ tay thu thập thông tin nhạy cảm thì coi như xong.
Những rủi ro về an ninh xuyên biên giới của Hivemapper và những khuyến nghị về sự tuân thủ
Đánh giá an toàn dữ liệu và kiểm soát rủi ro lưu thông xuyên biên giới: Lấy dự án Hivemapper làm ví dụ
Gần đây, Bộ An ninh Quốc gia đã phát đi một thông báo an toàn, chỉ ra rằng một số công ty bản đồ nước ngoài đã sử dụng hình thức thưởng bằng tiền ảo để dụ dỗ nhân viên trong nước thu thập trái phép dữ liệu thông tin không gian địa lý nhạy cảm. Một số nhân viên trong nước do thiếu ý thức an toàn đã trở thành "tòng phạm" cho việc thu thập dữ liệu trái phép mà không hay biết.
Đáng chú ý là, gần đây dự án Hivemapper trong lĩnh vực DePIN đã phát triển nhanh chóng. Chỉ trong một năm, dự án này đã vẽ bản đồ đường bộ dài 91 triệu km, chiếm 10% tổng chiều dài đường bộ toàn cầu. Không có gì nghi ngờ, việc ứng dụng các công nghệ mới như dữ liệu lớn, blockchain đã giúp mở rộng phạm vi thu thập dữ liệu thông tin không gian địa lý, định vị và dẫn đường chính xác hơn, tạo điều kiện thuận lợi hơn cho việc di chuyển. Tuy nhiên, rủi ro rò rỉ dữ liệu thông tin nhạy cảm cũng tăng lên theo.
Bài viết này sẽ lấy Hivemapper làm ví dụ, phân tích các rủi ro an ninh dữ liệu tồn tại trong quá trình vận hành của nó, và dựa trên hệ thống luật pháp an ninh dữ liệu hiện có của nước ta, đưa ra các đề xuất tuân thủ an toàn dữ liệu khi xuất khẩu cho các doanh nghiệp liên quan.
Cơ chế hoạt động của Hivemapper
Hivemapper là một mạng lưới bản đồ dựa trên blockchain. Người dùng có thể thu thập dữ liệu bằng cách cài đặt camera hành trình Hivemapper và nhận được token $HONEY như phần thưởng. Việc phát hành và thanh toán token đều diễn ra trên mạng lưới Solana. Trong hệ thống này, camera hành trình tương đương với "máy đào", kết nối với ứng dụng Hivemapper để tải lên dữ liệu hình ảnh đường phố. Dự án xây dựng bản đồ theo cách sáng tạo, cho phép người dùng toàn cầu thu thập hình ảnh thông qua camera hành trình, cùng nhau hoàn thành việc vẽ bản đồ thế giới.
Từ tên dự án, Hivemapper( Bản đồ tổ ong) tượng trưng cho quá trình những chú ong thu thập mật hoa để cùng nhau chế biến mật, trong khi Hivemapper là sự tập hợp của một lượng lớn người dùng, chia sẻ thành quả của họ - một bản đồ thế giới mới chi tiết.
Ứng dụng Hivemapper hỗ trợ hệ điều hành Android và iOS, có thể kết nối với camera hành trình để truyền dữ liệu. Người dùng không chỉ có thể kiếm HONEY thông qua việc thu thập dữ liệu mà còn có thể cung cấp API hình ảnh bản đồ, API chức năng bản đồ, phát hiện thay đổi địa phương, dịch vụ tùy chỉnh, v.v., cung cấp dữ liệu bản đồ thời gian thực cho xe tự lái, kiểm tra tình trạng đường và các ứng dụng khác. Quy trình hoạt động chính của nó bao gồm:
Điều độc đáo của Hivemapper là nó sử dụng một lượng lớn người lái xe hàng ngày để thu thập hình ảnh đường phố, điều này khác với cách mà các dịch vụ bản đồ truyền thống sử dụng thiết bị đắt tiền và chuyên gia. Mô hình này có những lợi thế sau:
Chi phí thấp - Việc lập bản đồ là sản phẩm phụ của các hoạt động hàng ngày của người dùng, chứ không phải là mục đích chính, do đó chi phí thu thập dữ liệu thấp hơn.
Tần suất cập nhật cao - Do số lượng người dùng lớn, cùng một vị trí có thể được vẽ nhiều lần và thường xuyên.
Chất lượng tốt hơn - So với tần suất cập nhật chỉ vài năm một lần của các dịch vụ bản đồ truyền thống, Hivemapper có thể thu thập nhiều dữ liệu hình ảnh hơn và cập nhật thường xuyên hơn.
Ngoài ra, những người tham gia cộng đồng Hivemapper chỉ cần gia tăng giá trị cho bản đồ để nhận được phần thưởng HONEY token. Cách duy nhất để lấy dữ liệu bản đồ Hivemapper là tiêu tốn HONEY, vì vậy đồng token này có giá trị thực tế. Mô hình "Drive to Earn" này cho phép người dùng nhận phần thưởng chỉ bằng cách lái xe hàng ngày.
Hivemapper đã đúc 4 tỷ token HONEY làm phần thưởng. Số lượng cụ thể được đúc hàng tuần được quyết định bởi tiến độ bản đồ toàn cầu, trong đó 90% được phân phối cho những người đóng góp, 10% được sử dụng cho hoạt động mạng.
Rủi ro an ninh dữ liệu liên quan đến dự án Hivemapper
Trong những năm gần đây, sự xuất hiện của ô tô thông minh, đặc biệt là công nghệ lái xe tự động, đã đổi mới phương thức di chuyển, cải thiện an toàn giao thông, nâng cao trải nghiệm của hành khách và hiệu quả lái xe, kết hợp chặt chẽ giao thông vật lý với thông tin kỹ thuật số, tạo ra một khối lượng lớn dữ liệu được tích lũy và chia sẻ.
Hivemapper chính là sản phẩm ra đời trong bối cảnh này. Trọng tâm của dự án nằm ở việc thu thập dữ liệu ô tô và tính không biên giới của nó, cho phép người dùng toàn cầu thu thập hình ảnh thông qua camera hành trình và cùng nhau xây dựng bản đồ thế giới. Tuy nhiên, việc lưu thông dữ liệu ô tô xuyên biên giới cũng đã dấy lên lo ngại về bảo vệ an ninh dữ liệu và quản lý.
Lấy Hivemapper làm ví dụ, dữ liệu ô tô có thể được thu thập trong quá trình vận hành bao gồm nhưng không giới hạn ở các loại sau:
Sự lưu chuyển dữ liệu xuyên biên giới này có thể mang lại rủi ro ở hai chiều dọc và chiều ngang:
Rủi ro theo chiều dọc
Xét về phương diện dọc, rủi ro an ninh của việc lưu chuyển dữ liệu xuyên biên giới trong quá trình hoạt động của dự án Hivemapper liên quan đến nhiều cấp độ cá nhân, doanh nghiệp và quốc gia.
Rủi ro an toàn thông tin cá nhân. Dữ liệu ô tô chứa nhiều thông tin có thể nhận diện danh tính cá nhân, chẳng hạn như tên tài xế, số CMND và các thông tin nhận diện trực tiếp khác, cũng như thông tin gián tiếp có thể liên kết để nhận diện cá nhân. Trong đó còn bao gồm dấu vết hành trình, âm thanh, video và các thông tin nhạy cảm khác, nếu bị rò rỉ có thể gây hại nghiêm trọng đến quyền lợi cá nhân.
Rủi ro phát triển doanh nghiệp. Dữ liệu ô tô rất quan trọng đối với doanh nghiệp trong việc hiểu nhu cầu của khách hàng, cung cấp dịch vụ cá nhân hóa và mở rộng thị trường mới, thường liên quan đến bí mật thương mại và ảnh hưởng đến năng lực cạnh tranh cốt lõi của doanh nghiệp. Việc lưu chuyển dữ liệu xuyên biên giới có thể dẫn đến rò rỉ bí mật thương mại, ảnh hưởng đến sự phát triển của doanh nghiệp.
Rủi ro an ninh quốc gia. Dữ liệu thông tin không gian địa lý bao gồm mạng lưới giao thông, cơ sở hạ tầng quan trọng, cơ sở quân sự và các thông tin nhạy cảm khác, một khi bị rò rỉ và được phân tích sử dụng, sẽ đe dọa nghiêm trọng đến an ninh quốc gia. Hành vi thu thập trái phép và truyền tải xuyên biên giới các loại dữ liệu này có thể vi phạm nhiều luật và quy định.
Rủi ro ngang
Xét về phương diện ngang, việc lưu thông dữ liệu xuyên biên giới thường là một quá trình liên tục, động, liên quan đến nhiều chủ thể và khâu, rủi ro an toàn xuyên suốt các giai đoạn.
Giai đoạn thu thập dữ liệu. Có thể tồn tại các rủi ro như thu thập không được phép, phân loại và phân cấp không rõ ràng, nhận diện dữ liệu nhạy cảm không đúng, không thể truy nguyên, và độ an toàn của thiết bị thu thập không đủ.
Giai đoạn truyền tải và lưu trữ dữ liệu. Có thể đối mặt với các rủi ro như hỏng dữ liệu, bị giả mạo, rò rỉ.
Giai đoạn ứng dụng dữ liệu. Có thể có rủi ro dữ liệu cốt lõi bị lạm dụng, thông tin riêng tư bị khử dấu định danh, truy cập và sửa đổi không được ủy quyền.
Đề xuất về an toàn và tuân thủ khi xuất khẩu dữ liệu ô tô
Hiện nay, nước ta đã hình thành một hệ thống bảo vệ an toàn dữ liệu xuất khẩu khá hoàn thiện, nhằm vào việc xuất khẩu dữ liệu thông tin cá nhân đã xây dựng ba con đường: đánh giá an toàn, chứng nhận bảo vệ và hợp đồng tiêu chuẩn. Dựa trên điều này, tác giả xin đưa ra các đề xuất sau cho các doanh nghiệp liên quan:
1. Lập danh sách phân loại và phân cấp dữ liệu, hướng dẫn đánh giá an toàn dữ liệu khi ra nước ngoài.
Doanh nghiệp nên xây dựng bảng phân loại và phân cấp dữ liệu chi tiết, cung cấp cơ sở cho việc đánh giá an toàn dữ liệu khi xuất khẩu. Đối với các công ty ô tô, điều này giúp tìm kiếm sự cân bằng giữa tuân thủ và hiệu quả kinh doanh.
Thông tin cá nhân trong dữ liệu ô tô nên được phân chia thành thông tin thông thường và nhạy cảm. Dữ liệu quan trọng bao gồm sáu loại dữ liệu có thể ảnh hưởng đến an ninh quốc gia, lợi ích công cộng hoặc quyền lợi hợp pháp. Ngoài ra, cũng cần xác định xem có liên quan đến dữ liệu cốt lõi của quốc gia hay không.
Dựa trên phân loại, các doanh nghiệp nên phân cấp dữ liệu. Có thể tham khảo phương pháp phân cấp năm cấp trong tài liệu trắng về an toàn dữ liệu lái xe tự động, xác định mức độ bảo vệ dựa trên đối tượng và mức độ xâm phạm. Sau khi phân loại và phân cấp tốt, các doanh nghiệp nên đặt điều kiện xuất khẩu tương ứng.
2. Thiết lập cơ chế đánh giá an toàn dữ liệu xuất cảnh
Các công ty ô tô nên thiết lập hệ thống đánh giá an toàn xuất khẩu dữ liệu, thành lập đội ngũ đánh giá, xây dựng các công cụ như biểu mẫu đánh giá nội bộ, để chuẩn bị cho việc xuất khẩu dữ liệu có thể xảy ra thường xuyên. Hệ thống đánh giá nên coi việc chứng minh tính cần thiết là một khâu quan trọng và lập kế hoạch cho tình hình xuất khẩu dữ liệu trong tương lai.
3. Thiết lập cơ chế tự đánh giá rủi ro, giám sát động dữ liệu rủi ro xuất cảnh
Các doanh nghiệp nên thiết lập cơ chế tự đánh giá rủi ro xuất khẩu dữ liệu, đánh giá rủi ro định kỳ và kịp thời điều chỉnh. Đồng thời, cần chú ý đến động thái quản lý và nhanh chóng ứng phó với các yêu cầu tuân thủ mới.
Ngoài ra, việc đánh giá môi trường pháp lý và chính sách của bên nhận ở nước ngoài cũng rất quan trọng. Doanh nghiệp nên yêu cầu bên nước ngoài cung cấp thông tin cần thiết, thực hiện nghĩa vụ hợp đồng và phối hợp trong việc đánh giá an toàn dữ liệu.