到2024年，全球75%的人口的個(gè)人數(shù)據(jù)將受到隱私法規(guī)的保護(hù)據(jù)Gartner,Inc.稱，隨著全球范圍內(nèi)隱私法規(guī)的數(shù)量不斷增加，組織應(yīng)關(guān)注五種隱私趨勢(shì)，以幫助應(yīng)對(duì)保護(hù)個(gè)人數(shù)據(jù)和滿足法規(guī)要求的挑戰(zhàn)。“到2024年底，Gartner預(yù)測(cè)世界上75%的人口的個(gè)人數(shù)據(jù)將受到現(xiàn)代隱私法規(guī)的保護(hù)。這種監(jiān)管演變一直是隱私操作化的主要催化劑，”Gartner副總裁NaderHenein說(shuō)。“由于大多數(shù)組織沒(méi)有專門(mén)的隱私實(shí)踐，因此在CISO辦公室的保護(hù)下，實(shí)施這些要求的責(zé)任被轉(zhuǎn)移到技術(shù)上，更具體地說(shuō)是安全上。”

　　隨著未來(lái)兩年隱私監(jiān)管工作在數(shù)十個(gè)司法管轄區(qū)的擴(kuò)展，許多組織將看到有必要立即開(kāi)始他們的隱私計(jì)劃工作。事實(shí)上，Gartner預(yù)測(cè)，到2024年，大型組織的平均年度隱私預(yù)算將超過(guò)250萬(wàn)美元。

　　Gartner確定了五種隱私趨勢(shì)，這些趨勢(shì)支持隱私實(shí)踐，但也支持整個(gè)企業(yè)的多個(gè)業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)者，使購(gòu)買(mǎi)更容易實(shí)現(xiàn)，價(jià)值更可觀，價(jià)值實(shí)現(xiàn)時(shí)間更短。

　　數(shù)據(jù)本地化

　　在一個(gè)無(wú)國(guó)界的數(shù)字社會(huì)中，試圖控制數(shù)據(jù)所在的國(guó)家似乎有悖常理。然而，這種控制要么是直接要求，要么是許多新興隱私法的副產(chǎn)品。

　　多國(guó)業(yè)務(wù)戰(zhàn)略的風(fēng)險(xiǎn)推動(dòng)了一種新的方法來(lái)設(shè)計(jì)和獲取所有服務(wù)模型的云，因?yàn)榘踩惋L(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)導(dǎo)者面臨著不平衡的監(jiān)管環(huán)境，不同的地區(qū)需要不同的本地化戰(zhàn)略。因此，數(shù)據(jù)本地化規(guī)劃將成為云服務(wù)設(shè)計(jì)和采購(gòu)的重中之重。

　　增強(qiáng)隱私的計(jì)算技術(shù)

　　在不受信任的環(huán)境（例如公共云）中進(jìn)行數(shù)據(jù)處理以及多方數(shù)據(jù)共享和分析已成為組織成功的基礎(chǔ)。分析引擎和架構(gòu)的日益復(fù)雜性要求供應(yīng)商在設(shè)計(jì)時(shí)加入隱私功能，而不是采用補(bǔ)強(qiáng)方法。人工智能模型的普及和訓(xùn)練它們的必要性只是對(duì)隱私問(wèn)題的最新補(bǔ)充。

　　與常見(jiàn)的靜態(tài)數(shù)據(jù)安全控制不同，隱私增強(qiáng)計(jì)算(PEC)可保護(hù)使用中的數(shù)據(jù)。因此，組織可以實(shí)施以前因隱私或安全問(wèn)題而無(wú)法實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)處理和分析。Gartner預(yù)測(cè)，到2025年，60%的大型組織將在分析、商業(yè)智能和/或云計(jì)算中使用至少一種PEC技術(shù)。

　　人工智能治理

　　Gartner的一項(xiàng)調(diào)查發(fā)現(xiàn)，40%的組織存在AI隱私泄露事件，而在這些泄露事件中，只有四分之一是惡意的。無(wú)論組織是通過(guò)集成到供應(yīng)商產(chǎn)品中的基于AI的模塊，還是通過(guò)內(nèi)部數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)管理的獨(dú)立平臺(tái)來(lái)處理個(gè)人數(shù)據(jù)，隱私風(fēng)險(xiǎn)和個(gè)人數(shù)據(jù)的潛在濫用風(fēng)險(xiǎn)都是顯而易見(jiàn)的。

　　“如今跨組織運(yùn)行的許多人工智能都內(nèi)置于更大的解決方案中，幾乎沒(méi)有監(jiān)督來(lái)評(píng)估對(duì)隱私的影響。這些嵌入式AI功能用于跟蹤員工行為、評(píng)估消費(fèi)者情緒并構(gòu)建可在旅途中學(xué)習(xí)的“智能”產(chǎn)品。此外，今天輸入這些學(xué)習(xí)模型的數(shù)據(jù)將對(duì)未來(lái)幾年的決策產(chǎn)生影響，”Henein說(shuō)。“一旦AI監(jiān)管變得更加成熟，在沒(méi)有AI治理計(jì)劃的情況下，幾乎不可能解決攝入的有毒數(shù)據(jù)。IT領(lǐng)導(dǎo)者將不得不以對(duì)他們的組織和他們的地位造成巨大損失為代價(jià)，徹底淘汰系統(tǒng)。”

　　集中隱私用戶體驗(yàn)

　　消費(fèi)者對(duì)主題權(quán)利的需求增加以及對(duì)透明度的期望提高將推動(dòng)對(duì)集中式隱私用戶體驗(yàn)(UX)的需求。具有前瞻性思維的組織了解將隱私UX的所有方面（通知、cookie、同意管理和主題權(quán)利請(qǐng)求(SRR)處理）整合到一個(gè)自助服務(wù)門(mén)戶中的優(yōu)勢(shì)。這種方法為主要成員、客戶和員工帶來(lái)了便利，并節(jié)省了大量時(shí)間和成本。到2023年，Gartner預(yù)測(cè)30%的面向消費(fèi)者的組織將提供自助服務(wù)透明門(mén)戶以提供偏好和同意管理。

　　遠(yuǎn)程成為“混合一切”

　　隨著工作和生活中的參與模式趨于混合，增加跟蹤、監(jiān)控和其他個(gè)人數(shù)據(jù)處理活動(dòng)的機(jī)會(huì)和愿望都在增加，隱私風(fēng)險(xiǎn)變得至關(guān)重要。

　　由于全混合交互集對(duì)隱私的影響，各個(gè)行業(yè)和學(xué)科的生產(chǎn)力和工作與生活平衡的滿意度也有所提高。組織應(yīng)采取以人為本的隱私保護(hù)方法，監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)應(yīng)盡量少用并有明確的目的，例如通過(guò)消除不必要的摩擦來(lái)改善員工體驗(yàn)，或通過(guò)標(biāo)記健康風(fēng)險(xiǎn)來(lái)減輕倦怠風(fēng)險(xiǎn)。