電腦處理個人資料保護法施行細則的問題,透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

電腦處理個人資料保護法施行細則的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦保成法學苑寫的 基本小六法-58版-2022法律法典工具書系列(保成) 和保成法學苑的 攻略刑事法-26版-2022法律法典工具書(保成)都 可以從中找到所需的評價。

這兩本書分別來自志光教育保成數位出版 和志光教育保成數位出版所出版 。

朝陽科技大學 資訊管理系 陳靖國所指導 張芳昇的 個人資料保護研究-以某傳統製造業為例 (2019),提出電腦處理個人資料保護法施行細則關鍵因素是什麼,來自於個人資料保護法、隱私權、表單、權重。

而第二篇論文國立政治大學 科技管理與智慧財產研究所 鄭菀瓊所指導 鄭依明的 大數據經濟發展下企業利用個資方式所面臨的個資法規範分析—以金控公司建立客戶信用分數的剖析模型(Profiling)專案為例 (2018),提出因為有 人工智慧、數據分析、個資法、個資管理、隱私衝擊評估、個案研究、剖析模型、大數據經濟的重點而找出了 電腦處理個人資料保護法施行細則的解答。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了電腦處理個人資料保護法施行細則,大家也想知道這些:

基本小六法-58版-2022法律法典工具書系列(保成)

為了解決電腦處理個人資料保護法施行細則的問題,作者保成法學苑 這樣論述:

  《基本小六法》   嘿!你注意到了嗎?   最近大法小法修不斷,法典都塞便條塞到快爆炸,   嗯,該是換一本法典的時候了!   相信每個讀法律的人都有一本小六法,   而既然是必備工具書,當然要使用最新版的才不會出糗啊!   像是考試時引用錯誤條號,或者寫出已被刪除所以根本不存在的條文……等,   全都是會被扣分的小錯誤!   又不可能時時上立法院查詢最新修法,或是明明已經查詢了,卻漏掉沒有改過去……   這時該怎麼辦呢?該怎麼避免這些錯誤發生呢?   答案就是帶走這本最新的基本小六法   在紙張價格大幅攀升、印製成本越發高昂的情況下,小編仍舊堅持收錄學習上需要查閱

的法規群,只要是重要法規,就一鼓作氣全都網羅進手上雕琢的小六法中,同時,在普遍性常用的法規詳列新舊條文、草案、立法/修正理由,也收錄了國考的命題紀錄、相關條文與相關釋字,讓讀者在查閱時,不只找得到該有的法規演進資訊,還能更加了解考試重點。   新保成基本小六法絕對是你的最佳戰友!   ★再版至今已經57版啦!!!回收近百名讀者的法典使用心得問卷,以下好評關鍵字出現最多次★   ‧資料齊全‧體系完整‧收新釋字   ‧方便查詢‧分類清楚‧標示清晰   ‧版面舒適‧方便攜帶‧完整度高   ★國考六法、小六法的法規都有,一本到底★>>欲參加律師、司法官考試的讀者如是說!!    ◎更多

考生、讀者一致好評~法典推薦◎   --聽高普考考生這樣說--   「有新舊條文對照,及條文設定的原因,更好的是連釋字號也附在條文後面,可以省買一本,很棒與方便的設計!」──正準備高普考的考生   「之前用其他出版社,法條上只有第x條,而沒有第幾項的符號(羅馬字),但保成的有標示所以比較方便閱覽查詢。」──正準備高普考的考生   「排版易讀及條號款項標示清楚」──正準備高普考的考生   --聽地方特考考生這樣說--   「保成的基本小六法雖然有點厚重,不過法規非常完整,足以應付任何考科,個人覺得非常棒。」──正準備地方特考的考生   --聽律師、司法官考生這樣說--   「有新舊法對照

,還有詳盡解釋文,附註歷屆司法官/律師的索引標籤很完整」──正準備律師、司法官考試的考生   「方便好查詢」──正準備司法特考的考生   --聽法律系學生這樣說--   「有附與該法條相關的條文,修正草案也有放入」──準備學校期中考的法律系學生   --聽特考考生這樣說--   「法律條文有分類」──正準備鐵路特考的考生   「排版好看舒服」──正準備關稅特考的考生   --聽初等考考生這樣說--   「法條內有相關釋字和實務見解可以清楚知道」──正準備初等考的考生  「法條有標註必考重點,我覺得很用心,幫助我們快速複習重點」──正準備初等考的考生   適用對象   各類考試.在校生

.實務工作者   ※想要查閱主要大法且能了解修法內容(新舊條文對照、立法理由)、考試重點法規(命題紀錄),並且整理條文與條文間、條文與大法官解釋間關聯性(相關條文)者。   使用功效   收錄普遍性常用法規的新舊條文、草案、草案/立法/修正理由,並且額外收錄國考之命題紀錄、相關條文與相關釋字,讓讀者在查閱時能了解考試重點。   改版差異   修訂國藉法、預算法、行政訴訟法、嚴重特殊傳染性肺炎防治及紓困振興特別條例、勞工保險條例、勞工保險條例施行細則、勞資爭議處理法、工會法、社會秩序維護法、集會遊行法、道路交通管理處罰條例、所得稅法、土地登記規則、證券交易法、保險法、辦理民事訴訟事件應行注意

事項、消費者債務清理條例、中華民國刑法、家庭暴力防治法、刑事訴訟法、刑事訴訟法施行法、律師懲戒及審議細則 本書特色   最新‧實用‧專業   ‧立法沿革:明瞭立法時程   ‧條文要旨:洞悉立法要義   ‧命題紀錄:指引考試重點   ‧相關條文:追蹤相關概念   ‧相關釋字:結合實務觀點   ‧草案理由:掌握修法脈動   ‧附錄釋字:涵蓋各號爭點  

個人資料保護研究-以某傳統製造業為例

為了解決電腦處理個人資料保護法施行細則的問題,作者張芳昇 這樣論述:

隨著科技進步,網路普及化,人人多可以在網路找到相關資訊,資料的安全性值得加以保護分類,以免洩漏個人資料或公司機密,造成個人損害、經濟損失。新聞報導常常說某某醫院、某某公家機關或公司,在處理病歷表或公司文件亂丟,沒照SOP流程處理而洩漏病人的隱私或公司重要機密,被有心人拿去做壞事,造成金錢損失。本文探討個資法,在機械傳統產業要如何處理,才能讓業者願意配合做好個人資料保護工作。本文將一張表單視為一個資料保護單元,利用量化概念,計算表單上各項個人資料有關欄位項目成一個風險值數據。業者就能依據每張表單的風險值數據大小而做好資料保護的工作。

攻略刑事法-26版-2022法律法典工具書(保成)

為了解決電腦處理個人資料保護法施行細則的問題,作者保成法學苑 這樣論述:

  適用對象   國考考生、在校生   使用功效   除查考法規外,並兼具學習功效。   改版差異   配合110年8月公布之法規修正;並配合讀者對於前版的寶貴建議予以精心的檢討與修訂 本書特色   ◎十二大重點讓您好用、好讀、好吸收!   一、立法沿革:歷次增修清晰標示,易於瞭解法規沿革;另於條文後附有草案者,併予詳列其立院議案字號或其公告日期,以利讀者掌握立法進度時程。   二、立法條文:重要法規之文字加框呈現,以利查閱。項次以羅馬數字Ⅰ、Ⅱ……標明。   三、條文要旨:於條次後,依條文內容予以相應簡明之法概念。   四、命題紀錄:於條文要旨之後,例示歷年國家考試紀錄。

  五、相關條文:相關法規一次掌握。   六、修正或立法理由:擇要選錄重要立法理由於條文後,以利精確掌握條文旨趣;另附註有立法日期,另收錄學者對新修正條文的立法批評。   七、重要法規修正草案暨說明:鑑於修正草案多係學說或現行實務論旨之明文化,頗具參考價值,爰以虛框標示,列明公告日期。   八、名詞解釋:就各該條相關法律名詞或基本概念,以簡明精鍊的文字為闡述,並註明相關論著出處,以便讀者參閱原典。   九、實務見解:本書收錄有司法院解釋、判例、判決、決議、法律問題,擇取其中具參考價值者,或予全文或節錄方式。   十、概念釐清比較表:將重要考點之較難理解或較易混淆之法律概念以圖表比

較呈現,使學習更能融會貫通並提升思辨能力。   十一、大法官解釋:本書收錄大法官解釋解釋爭點、解釋文全文,並精心設計大法官解釋體系表。係以法典出發,或與坊間論著略有不同,僅供讀者參考。   十二、索引表:書末附有法規名稱暨簡稱索引表,並附有解釋、判例、裁判、決議、法律問題之索引表,依年代先後排序,以利檢索。  

大數據經濟發展下企業利用個資方式所面臨的個資法規範分析—以金控公司建立客戶信用分數的剖析模型(Profiling)專案為例

為了解決電腦處理個人資料保護法施行細則的問題,作者鄭依明 這樣論述:

隨著全球大數據經濟不斷的發展,企業利用手邊數據進行新商業機會開發的行為,逐漸成為受到普遍重視的新商業模式發展策略。尤其是對於面臨著產業轉型需求與傳統產業升級壓力的台灣企業來說,這些企業正嘗試跟隨這波浪潮,不斷的投入公司資源進行數據的利用與研究,以優化舊有服務與打造新服務為目的,盡可能尋找各種能為公司創造價值的數據利用模式。其中,利用大量的個人資料建立客戶剖析模型以創造新商業價值的模式,更是許多企業在近年來成功利用於消費者分析、精準行銷與客製化服務設計等領域之典範,而被視為擁有極大發展潛力的個人資料利用方式。但企業所追求極大化個人資料價值的利用目的,與個資法中資料隱私權給予資料擁有者控制個人資

料的保護目的,兩者是相互矛盾的。針對企業應該如何平衡該矛盾的議題探討,雖然目前相關討論的文獻漸多,但大多數僅以理論面的探討為主,而少有企業內部實際運作的討論,因而難以得知企業實際面對此議題所產生的情境為何。因此,本文提供了一實際企業進行剖析模型開發案例的介紹,並整理個資法關於個資保護範圍、個資管理模式的現有規範,嘗試分析出企業在個資法的規範下所面臨的問題與困難,並給予未來要利用個人資料進行剖析模型建立的企業一個完整的參考依據。而本研究將藉由與台灣知名金控公司的大數據團隊管理者進行深度訪談,獲取剖析模型建立的實際資料處理情境,並同時進行關於個資保護範圍、企業個資管理模式的文獻探討,最後也會包含結

合理論面與實務面綜合分析。本研究結果發現,由於建立剖析模型的資料處理情境十分複雜且擁有高流程變動性,同時加上有人工智慧特性的演算法參與使得資料處理結果難以預期,造成了企業高昂的管理成本與在資料管理上的限制。而這樣的情形將導致企業在剖析模型建立的過程中容易忽略了對於個人資料的保護,產生許多潛在的隱私侵害來源。因此,企業應在過程中進行隱私衝擊評估,並密切關注隱私衝擊來源的轉換,建立有效率的隱私風險管理模式,以平衡在大數據時代下利用個資行為與個資法保護目的之矛盾。