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数据保护合规性已从定期的清单检查演变为持续的责任。随着 网络威胁的出现和监管要求日益严格，组织无法再 依赖手动合规监控方法。人工智能的出现改变了 这一挑战，为敏感数据的持续监督和实时保护提供了能力。
合规监控的演变
传统的合规监控以年度评估和对事件的被动响应为特征。 虽然这种方法对于较简单的监管环境已经足够，但它无法解决 现代数据保护的复杂性。《通用数据保护条例》(GDPR)、《2018年数据保护法》 以及像《数字服务法》这样的新兴框架，都要求合规以及对数据处理协议的 可证明的、持续的遵守。
转向持续监控代表了组织处理合规方式的改变。与其 定期的合规状态快照，不如让企业在安全态势中拥有实时 可见性。这种转变是由几个因素驱动的：数据处理量和速度的增加， 网络威胁的复杂性，以及监管期望向主动 而非被动合规的演变。
挑战
传统的合规监控以年度评估和对事件的被动响应为特征。虽然这种方法对于较简单的监管环境已经足够，但它无法解决现代数据保护的复杂性。
转向持续监控代表了组织处理合规方式的改变。与其定期的合规状态快照，不如让企业在安全态势中拥有实时可见性。
解决方案
传统的合规监控以年度评估和对事件的被动响应为特征。虽然这种方法对于较简单的监管环境已经足够，但它无法解决现代数据保护的复杂性。
转向持续监控代表了组织处理合规方式的改变。与其定期的合规状态快照，不如让企业在安全态势中拥有实时可见性。
结果
传统的合规监控以年度评估和对事件的被动响应为特征。虽然这种方法对于较简单的监管环境已经足够，但它无法解决现代数据保护的复杂性。
转向持续监控代表了组织处理合规方式的改变。与其定期的合规状态快照，不如让企业在安全态势中拥有实时可见性。
Eleanor Pena
August 13, 2024
它真的很容易使用，正是我要找的。有很多漂亮的模板，而且高度可定制。实时支持很有帮助，很快就解决了我的问题。
埃莉诺·佩纳
2024年8月13日
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埃莉诺·佩纳
2024年8月13日
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