1 වන පාඩමදත්ත විෂයභාරක අයිතිවාසිකම් (ප්රවේශය, සංශෝධනය, මකනය, සීමාව, ප්රත්යවාරෝපණය, විරුද්ධතාව, ස්වයංක්රීය තීරණ ගැනීම) සහ අනුකූල වීමේ ක්රියාවලිමෙම කොටස GDPR අයිතිවාසිකම් එක් එක් විස්තර කරයි, ඒවා SaaS සහ AI සඳහා යෙදෙන ආකාරය සහ නීත්යානුකූලව දත්ත විෂයභාරක ඉල්ලීම් විශාල පරිමාණයකින් කළමනාකරණය කිරීමට නීති, නිෂ්පාඩන සහ ඉංජිනේරු කණ්ඩායම් විශ්වාසනීයව intake, සත්යාපනය, ප්රතිචාර සහ ලොගින් ක්රියාවලි නිර්මාණය කිරීම.
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 review2 වන පාඩමදඩ, අමැතිකරණ ප්රවණතා, සහ analytics සහ AI ක්රියාත්මක කිරීම් බලපාන GDPR/CNIL නවතම වැදගත් තීන්දුමෙම කොටස GDPR සහ CNIL අමැතිකරණ බලපෑම්, දඩ මිල ගණන් කිරීමේ මානදණ්ඩ, සහ analytics, cookies, tracking සහ AI බලපාන නවතම වැදගත් තීන්දු සමාලෝචනය කරයි, SaaS සපයන්නන් සඳහා අවදානම් භෝක්තෘකම සහ අනුකූලතා ප්රමුඛතා සඳහා ප්රායෝගික පාඩම් ලබා දෙමින්.
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 choices3 වන පාඩමසටහන් තබාගැනීම සහ accountability: Processing Activities සටහන් (RoPA), අභ්යන්තර ප්රතිපත්ති, සහ අධීක්ෂක අධිකාරීන් සඳහා සාක්ෂිමෙම කොටස accountability බැඳීම්, Processing Activities සටහන් (RoPA) පවත්වාගැනීම, සහ audits හෝ පරීක්ෂණවලදී අධීක්ෂක අධිකාරීන්ට අනුකූලතාව පෙන්වන අභ්යන්තර ප්රතිපත්ති, පාලනය සහ සාක්ෂි ගොඩනැගීම පැහැදිලි කරයි.
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 product4 වන පාඩමප්රංශ දත්ත ආරක්ෂණ පනත (Loi Informatique et Libertés) සහ analytics සහ AI සම්බන්ධ CNIL මාර්ගෝපදේශමෙම කොටස analytics සහ AI සම්බන්ධ ප්රංශ දත්ත ආරක්ෂණ පනත සහ CNIL මාර්ගෝපදේශ ඉදිරිපත් කරයි, ජාතික විශේෂත්වයන්, අංශීය නීති, cookies, ප්රේක්ෂක මිනුම් සහ ඇල්ගොරිතම පද්ධති සඳහා ප්රායෝගික අපේක්ෂාවන් ඉස්මතු කරමින්.
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 profiling5 වන පාඩමData Protection by Design සහ by Default: SaaS නිෂ්පාඩන සඳහා තාක්ෂණික සහ සංවිධානාත්මක උපාය මාර්ගමෙම කොටස Data Protection by Design සහ by Default බැඳීම් සහ SaaS සඳහා ඒවා නිෂ්පාඩන, ප්රවේශ පාලනය, අසම්පූර්ණ, සහ ආරක්ෂිත සංවර්ධන පිළිවෙත් ඇතුළු තාක්ෂණික සහ සංවිධානාත්මක උපාය මාර්ගවලට පරිවර්තනය කිරීම පැහැදිලි කරයි.
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 controls6 වන පාඩමGDPR ව්යුහය සහ මූලික මූලධර්ම (නීත්යානුකූලභාවය, අරමුණු සීමාව, අවම කිරීම, නිවැරදිභාවය, ගබඩා සීමාව, අඛණ්ඩතාව, රහස්යභාවය, accountability) සාරාංශයමෙම කොටස GDPR ව්යුහය සහ මූලික මූලධර්ම හඳුන්වා දෙයි, lawfulness, fairness, purpose limitation, minimization, accuracy, storage limitation, integrity, confidentiality, accountability ඇතුළුව, SaaS සහ AI සඳහා ගැලපෙන උදාහරණ සමඟ.
Regulation structure, scope, and key actorsLawfulness, fairness, and transparency dutiesPurpose limitation and compatibility analysisData minimization and accuracy in practiceStorage limits, security, and accountability7 වන පාඩමවිශේෂ දත්ත කාණ්ඩ, pseudonymization, anonymization සම්මත සහ re-identification අවදානමමෙම කොටස GDPR යටතේ විශේෂ දත්ත කාණ්ඩ පැහැදිලි කරයි, SaaS සහ AI හි pseudonymization සහ anonymization ක්රියාත්මක කළ යුතු ආකාරය, සහ analytics සහ machine learning හි re-identification අවදානම් විචාරය, ලේඛනගත කිරීම සහ අවම කිරීම.
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 data8 වන පාඩමපුද්ගලික දත්ත processing සඳහා නීත්යානුකූල පදනම්: consent, contract, legitimate interest, public interest — පරීක්ෂණ සහ ලේඛනගත කිරීමමෙම කොටස processing සඳහා නීත්යානුකූල පදනම් විශ්ලේෂණය කරයි, consent, contract, legitimate interest, public interest ඇතුළුව, සහ SaaS සහ AI භාවිත මාදිලි සහ behavioral analytics සඳහා සුදුසු පදනම තෝරාගැනීම, ලේඛනගත කිරීම සහ ආරක්ෂා කිරීම පැහැදිලි කරයි.
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 changes9 වන පාඩමData Protection Impact Assessments (DPIAs): අවශ්ය වන විට, ක්රමවේදය, templates, සහ large-scale behavioral analytics සඳහා අවම කිරීම් උපාය මාර්ගමෙම කොටස DPIA අනිවාර්ය වන විට, large-scale analytics සහ AI සඳහා scope කිරීම සහ සිදුකිරීම, භාවිතා කළ යුතු templates, සහ ඵලදායී අවම කිරීම් උපාය මාර්ග හඳුනාගැනීම සහ residual risk අනුමැතිය ලබාගැනීම පිළිබඳ විස්තර කරයි.
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 consultation10 වන පාඩමදත්ත විෂයභාරක වෙත transparency සහ තොරතුරු බැඳීම්: privacy notices, layered notices, සහ behavioral tracking disclosuresමෙම කොටස transparency බැඳීම්, privacy notices, layered notices, behavioral tracking disclosures ආවරණය කරයි, සහ SaaS සහ AI interfaces හි GDPR සහ CNIL අපේක්ෂාවන් සපුරාලන ආකාරයට ඒවා රචනා කිරීම, ව්යුහගත කිරීම සහ ලබාදීම පෙන්වයි.
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
