수업 1데이터 주체 권리(접근, 정정, 삭제, 제한, 이식성, 반대, 자동화 의사결정) 및 컴플라이언스 운영 프로세스이 섹션에서는 각 GDPR 권리, SaaS와 AI에 대한 적용, 그리고 법무, 제품, 엔지니어링 팀이 대규모 데이터 주체 요청을 안정적으로 처리할 수 있도록 유입, 검증, 응답, 로깅 프로세스를 설계하는 방법을 상세히 설명합니다.
Catalog of GDPR rights and legal scopeIdentity verification and fraud prevention stepsStandard operating procedures for DSR handlingAutomation, ticketing, and response templatesLogging, metrics, and continuous process review수업 2벌금, 집행 추세, 분석 및 AI 구현에 영향을 미치는 최근 GDPR/CNIL 획기적 결정이 섹션에서는 GDPR과 CNIL 집행 권한, 벌금 산정 기준, 분석, 쿠키, 추적, AI에 영향을 미치는 최근 획기적 결정 등을 검토하며, SaaS 제공업체를 위한 위험 수용 범위와 컴플라이언스 우선순위에 대한 실질적 교훈을 도출합니다.
Administrative powers and sanction typesFine calculation criteria and aggravating factorsRecent CNIL cases on cookies and trackingEU decisions on AI, profiling, and scoringUsing case law to guide product risk choices수업 3기록 유지 및 책임: 처리 활동 기록(RoPA), 내부 정책, 감독 기관 증거이 섹션에서는 책임 의무, 처리 활동 기록(RoPA) 유지 방법, 감사나 조사 중 감독 기관에 컴플라이언스를 입증하는 내부 정책, 거버넌스, 증거 구축 방법을 설명합니다.
Core elements of a compliant RoPA entryMapping data flows and systems for recordsDesigning internal privacy policies and chartersEvidence files, dashboards, and audit trailsGovernance roles: DPO, legal, and product수업 4분석 및 AI 관련 프랑스 데이터 보호법(Loi Informatique et Libertés) 및 CNIL 지침이 섹션에서는 분석 및 AI와 관련된 프랑스 데이터 보호법(Loi Informatique et Libertés)과 CNIL 지침을 소개하며, 국가 특성, 부문 규칙, 쿠키, audience 측정, 알고리즘 시스템에 대한 실질적 기대를 강조합니다.
Structure of the French Data Protection ActCNIL powers, soft law, and recommendationsCNIL guidance on cookies and audience metricsNational rules on biometrics and sensitive dataCNIL positions on AI, scoring, and profiling수업 5설계 및 기본 데이터 보호: SaaS 제품을 위한 기술 및 조직적 조치이 섹션에서는 설계 및 기본 데이터 보호 의무와 이를 SaaS의 구체적인 기술 및 조직적 조치로 번역하는 방법, 아키텍처, 접근 제어, 기본값, 안전한 개발 관행을 설명합니다.
Embedding privacy in product lifecycle stagesData minimization and privacy-friendly defaultsRole-based access control and logging designSecure development and code review practicesVendor selection and integration risk controls수업 6GDPR 구조 및 핵심 원칙 개요(적법성, 목적 제한, 최소화, 정확성, 보관 제한, 무결성, 기밀성, 책임)이 섹션에서는 GDPR 구조와 핵심 원칙(적법성, 목적 제한, 최소화, 정확성, 보관 제한, 무결성, 기밀성, 책임)을 소개하며, SaaS와 AI에 맞춘 예시를 제공합니다.
Regulation structure, scope, and key actorsLawfulness, fairness, and transparency dutiesPurpose limitation and compatibility analysisData minimization and accuracy in practiceStorage limits, security, and accountability수업 7특별 데이터 카테고리, pseudonymization, anonymization 표준 및 재식별 위험이 섹션에서는 GDPR 하 특별 데이터 카테고리, SaaS와 AI에서 pseudonymization 및 anonymization 구현 방법, 분석 및 머신러닝에서 재식별 위험 평가, 문서화, 완화 방법을 명확히 합니다.
Defining special categories and sensitive dataPseudonymization techniques in SaaS databasesAnonymization standards and risk-based approachesRe-identification risk assessment and controlsContractual and policy safeguards for high-risk data수업 8개인 데이터 처리 적법 근거: 동의, 계약, 정당한 이익, 공공 이익 — 테스트 및 문서화이 섹션에서는 처리 적법 근거(동의, 계약, 정당한 이익, 공공 이익)를 분석하고, SaaS 및 AI 사용 사례와 행동 분석에 적합한 근거 선택, 문서화, 방어 방법을 설명합니다.
Overview of lawful bases and exclusivity rulesWhen consent is required and validly obtainedContract necessity in B2B SaaS scenariosLegitimate interest tests and balancingDocumenting legal basis choices and changes수업 9데이터 보호 영향 평가(DPIA): 필요 시기, 방법론, 템플릿, 대규모 행동 분석 완화 조치이 섹션에서는 DPIA가 의무화되는 경우, 대규모 분석 및 AI에 대한 범위 설정 및 수행 방법, 템플릿 사용, 효과적 완화 조치 및 잔여 위험 승인 식별 및 구현 방법을 상세히 설명합니다.
Triggers for DPIA and high-risk criteriaStep-by-step DPIA methodology and rolesTemplates, tools, and documentation tipsIdentifying risks in profiling and trackingMitigation plans and DPO or CNIL consultation수업 10데이터 주체에 대한 투명성 및 정보 제공 의무: 개인정보 보호 고지, 계층화 고지, 행동 추적 공개이 섹션에서는 투명성 의무, 개인정보 보호 고지, 계층화 고지, 행동 추적 공개를 다루며, SaaS 및 AI 인터페이스에서 GDPR 및 CNIL 기대에 맞춰 작성, 구조화, 전달하는 방법을 보여줍니다.
Mandatory information under GDPR Articles 12–14Designing layered and just-in-time noticesDisclosing cookies, SDKs, and tracking toolsCommunicating AI use, logic, and key impactsTesting clarity and comprehension with users