Bảo vệ dữ liệu cá nhânHướng dẫn xây dựng quy trình Quản lý Vòng đời Dữ liệu cá nhân (Data Lifecycle Management - DLM) theo Luật PDPD: thiết lập chính sách thời hạn lưu trữ, quy trình tiêu hủy an toàn và mẫu biên bản giải trình A05.
Bảo vệ dữ liệu cá nhânHướng dẫn toàn diện lộ trình 6 bước xây dựng Khung Quản trị Dữ liệu cá nhân (Data Governance Framework) chuẩn Luật PDPD 91/2025/QH15: phân định vai trò Data Owner, Steward, DPO và khung phân loại dữ liệu.
Bảo vệ dữ liệu cá nhânHướng dẫn toàn diện phương pháp lập Ma trận đánh giá rủi ro DPIA (5x5 Risk Matrix) theo chuẩn ISO 27701 & Luật PDPD: tính điểm rủi ro vốn có, mốc rủi ro còn lại và thiết lập các biện pháp kiểm soát.
Bảo vệ dữ liệu cá nhânHướng dẫn chi tiết từng bước soạn thảo Báo cáo Đánh giá tác động xử lý dữ liệu cá nhân (DPIA) theo Mẫu số 10 Nghị định 356/2025/NĐ-CP cho 5 kịch bản doanh nghiệp phổ biến: HR, CRM, E-Commerce, AI và Cloud.
Bảo vệ dữ liệu cá nhânHướng dẫn chi tiết cấu trúc và các điều khoản cốt lõi khi xây dựng Quy chế quản trị AI nội bộ (Internal AI Policy) nhằm ngăn chặn nhân viên rò rỉ dữ liệu cá nhân lên ChatGPT và các công cụ GenAI.
Bảo vệ dữ liệu cá nhânHướng dẫn tuân thủ Luật Bảo vệ dữ liệu cá nhân khi doanh nghiệp áp dụng AI nhận diện khuôn mặt chấm công, sàng lọc CV tự động và đánh giá nhân sự.
Bảo vệ dữ liệu cá nhânPhân tích rủi ro rò rỉ dữ liệu cá nhân và nghĩa vụ báo cáo chuyển dữ liệu ra nước ngoài theo Nghị định 356 khi doanh nghiệp tích hợp GenAI Chatbot qua Cloud API như OpenAI, Claude, Gemini.
Bảo vệ dữ liệu cá nhânHướng dẫn toàn diện cho các nhà phát triển và doanh nghiệp vận hành ứng dụng di động (iOS/Android): kiểm soát SDK bên thứ ba, xin consent đúng quy định và bảo mật dữ liệu người dùng.
Bảo vệ dữ liệu cá nhânCấu trúc chuẩn và hướng dẫn từng bước soạn thảo Quy chế bảo vệ dữ liệu cá nhân nội bộ (Internal Privacy Policy) cho doanh nghiệp, đảm bảo tính pháp lý và khả năng vận hành.