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透明度和可控性，使其能够做出知情同意的决定。 合规性：在许多隐私保护法规（如欧洲的GDPR）中，主动通知数据主体是一项法律要求，数据处理者需要向数据主体提供特定的信息，以确保数据处理活动符合相关法规 建立信任：通过主动通知，数据处理者可以向数据主体展示其对隐私保护的重视，从而建立
资源的人创建一个单独的用户。 修改新用户的默认密码。使用IAM创建新用户时，可通过邮件发送一次性登陆链接给新用户，新用户使用链接进行登陆时需要设置密码，另外在管理员自定义新用户的密码时可选择强制用户在激活后修改默认密码。 集中的身份管控： 使用单点登录：考虑使用单点登录解决方案，
数据被恶意篡改或损坏。完整性通常通过哈希函数和数字签名等技术来实现，确保数据在传输或存储过程中没有被篡改或损坏。 可用性 确保系统和数据在需要时可用，防止因攻击、故障或其他原因导致系统不可用。从安全的角度，可用性可通过负载均衡、弹性计算、事件监控和告警、防暴力攻击如DDoS防护等手段来实现。
全面性检查：确保基线检查覆盖所有关键的云服务配置项，包括身份认证、访问控制、网络安全等关键配置。 定期与实时检查：设置定期自动检查计划，并提供实时检查功能，以便在需要时立即评估云服务的安全状态。 风险评估：对检查结果进行风险评估，识别不同级别的风险资源，如致命、高危、中危、低危和提示。 相关云服务和工具
服务水平。 告警和事件管理流程：适用于开发，生产环境故障等事件的受理、处理、升级流程，确保用户的业务及时得到响应和处理，支撑SLA的达成，需要明确定义企业各类事件的等级，以及处理的职责，规范各类事件响应和处理时限及通报机制，保障业务的安全性和稳定性。 问题和回溯流程：适用于事件复
的对象。 处置措施：包括安全角度的消减措施和韧性角度的增强措施，能够消除脆弱性或者阻止威胁，或者降低风险的影响和保护资产。 实施威胁建模，需要有攻击者思维，像攻击者一样思考，发现潜在的暴露面/攻击目标及可用的攻击方法，从而发现系统中潜在的安全威胁、 建立相应的消减措施。 威胁建模的一般步骤如下：
影响范围。 人机协作：安全分析师审查自动化分析的结果，必要时进行手动分析，以确认事件的严重性和后续步骤。 决策支持：基于分析结果，决定是否需要进一步的人工介入，或是调整自动化响应策略。 自动化恢复：对于已解决的事件，自动化执行系统恢复、数据恢复或服务重启。 生成报告：自动化生成事
优或系统评测的过程中，通过运行相同的业务场景比较测试结果，确定调优的结果是否达到预期效果或者为系统的选择提供决策数据。 在性能压测过程中，需要模拟或者还原现实业务场景进行测试，这就必须借助特定测试工具达到相应的要求。不同类别的性能压测工具适用场景与测试能力各不相同，有的基于静态与
度安全，包括防止个人数据被意外或非法毁损、丢失、篡改、未授权访问和披露。 可归责：数据控制者须负责且能够对外展示遵从上述原则。 隐私保护是需要贯穿个人数据全生命周期，持续进行。个人数据全生命周期各个阶段皆应有相应的隐私保护要求，根据不同阶段面临的隐私风险制定对应的消减措施。 父主题：
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