privacy-standards

द्वारा microsoft

डेटा-प्रवाह तर्क, मानक मानचित्रण और DPIA सीमाओं के लिए गोपनीयता योजना संदर्भ

npx skills add https://github.com/microsoft/hve-core --skill privacy-standards

Privacy Standards Skill

This skill is the reusable privacy reference package for the Privacy Planner and Privacy Reviewer. It consolidates the privacy standards backbone, the core data-flow and classification heuristics, and the DPIA threshold logic needed to keep privacy reviews focused on workflow, evidence, and implementation readiness.

[!NOTE] This skill is a planning aid, not legal advice. Its standards summaries support privacy reasoning and review preparation; they do not substitute for qualified legal counsel or a formal regulatory interpretation.

Attribution and licensing posture

  • NIST Privacy Framework and NISTIR 8062 are U.S. Government documents and are referenced here with attribution as public-domain reference material. Public-domain material carries no license obligation, so it adds no term to the package license expression.
  • GDPR and CCPA/CPRA content is paraphrased and attributed rather than quoted verbatim, consistent with the repository's open legal-text posture. The paraphrase is this repository's own expression.
  • OWASP privacy-risk material is adapted from the OWASP Top 10 Privacy Risks project, which is licensed CC BY-SA 3.0. ShareAlike propagates to that derivative, so it is the one file carrying a copyleft term.

The frontmatter expression is the conjunction of every license present in the package. The table states which license governs each file.

PathLicenseOrigin
references/owasp-top-10-privacy-risks.mdCC-BY-SA-3.0Adapted from OWASP Top 10 Privacy Risks v2.0 (CC BY-SA 3.0)
references/nist-privacy-framework.mdCC-BY-4.0Adapted from NIST Privacy Framework v1.0 (public domain)
references/nistir-8062.mdCC-BY-4.0Adapted from NISTIR 8062 (public domain)
references/gdpr.mdCC-BY-4.0Paraphrase of GDPR, not reproduced
references/ccpa-cpra.mdCC-BY-4.0Paraphrase of CCPA/CPRA, not reproduced
references/dpia-thresholds.mdCC-BY-4.0Repository-original planning synthesis
references/data-governance-controls.mdCC-BY-4.0Repository-original planning synthesis
SKILL.md and remaining package contentCC-BY-4.0Repository-original

Framework index

Privacy planning heuristics

  • Start with a data inventory and map the personal data lifecycle: collection, transfer, storage, use, sharing, retention, and deletion.
  • Separate the data categories from the processing purpose so the planner or reviewer can assess necessity, proportionality, and appropriate control selection.
  • Identify whether the workflow involves sensitive data, automated decision-making, profiling, or cross-organization sharing, because these conditions often trigger a deeper review.
  • Track the evidence trail for each privacy decision so the handoff can include the standards references, the supporting rationale, and the review context.

Citation-field vocabulary

Use these fields when capturing a finding, control, or risk so the reviewer can assert a stable source-control reference:

  • gdpr_article
  • ccpa_section
  • nist_pf_category
  • nistir8062_objective
  • owasp_privacy_id

Phase-to-framework mapping

Privacy phasePrimary standards packageNotes
Phase 1 CaptureNIST Privacy Framework + GDPRContext, scope, and legal basis framing
Phase 2 Data MappingNIST Privacy Framework + NISTIR 8062Data inventory, purpose, and minimization reasoning
Phase 3 Risk and DPIAGDPR + CCPA/CPRA + NISTIR 8062DPIA triggers, risk analysis, and proportionality
Phase 4 ControlsNIST Privacy Framework + OWASP Privacy RisksControls for collection, use, sharing, and retention
Phase 5 ImpactGDPR + CCPA/CPRA + OWASP Privacy RisksPotential harm, mitigation, and monitoring
Phase 6 HandoffAll sourcesEvidence handoff, review notes, and action tracking

Open-standards catalog

Use the links below as the reference catalog for open privacy standards and governance resources. Treat the material as planning and review guidance rather than a substitute for legal advice or formal regulatory interpretation.

microsoft की और Skills

oss-growth
microsoft
OSS ग्रोथ हैकर व्यक्तित्व
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
Microsoft Agent Framework Python SDK (agent-framework-azure-ai) का उपयोग करके Azure AI Foundry एजेंट बनाएं। AzureAIAgentsProvider के साथ स्थायी एजेंट बनाते समय, होस्टेड टूल्स (कोड इंटरप्रेटर, फ़ाइल खोज, वेब खोज) का उपयोग करते समय, MCP सर्वर एकीकृत करते समय, वार्तालाप थ्रेड प्रबंधित करते समय, या स्ट्रीमिंग प्रतिक्रियाएँ लागू करते समय उपयोग करें। फ़ंक्शन टूल्स, संरचित आउटपुट और मल्टी-टूल एजेंट शामिल हैं।
development
airunway-aks-setup
microsoft
AI Runway को AKS पर सेट करें — बेयर क्लस्टर से चल रहे मॉडल तक। इसमें क्लस्टर सत्यापन, कंट्रोलर इंस्टॉल, GPU मूल्यांकन, प्रोवाइडर सेटअप, और पहली डिप्लॉयमेंट शामिल है। कब: "setup AI Runway", "onboard AKS cluster", "install AI Runway", "airunway setup", "deploy model to AKS", "GPU inference on AKS", "KAITO setup on AKS", "run LLM on AKS", "vLLM on AKS", "set up model serving on AKS", "AI Runway controller"।
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
Azure Application Insights के साथ वेबऐप्स को इंस्ट्रूमेंट करने के लिए मार्गदर्शन। टेलीमेट्री पैटर्न, SDK सेटअप, और कॉन्फ़िगरेशन संदर्भ प्रदान करता है। WHEN: ऐप को कैसे इंस्ट्रूमेंट करें, App Insights SDK, टेलीमेट्री पैटर्न, App Insights क्या है, Application Insights मार्गदर्शन, इंस्ट्रूमेंटेशन उदाहरण, APM सर्वोत्तम अभ्यास।
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
ब्राउज़र/वेब ऐप्स को Application Insights JavaScript SDK (@microsoft/applicationinsights-web) से इंस्ट्रूमेंट करें। Real User Monitoring (RUM) के लिए उपयोग करें — पेज व्यू, क्लिक, AJAX/fetch निर्भरताएँ, अपवाद, कस्टम इवेंट, और बैकएंड OpenTelemetry ट्रेस से सहसंबंधित ब्राउज़र-साइड GenAI एजेंट ट्रेस। SDK Loader Script और npm सेटअप, फ्रेमवर्क एक्सटेंशन (React, React Native, Angular), Click Analytics, टेलीमेट्री इनिशियलाइज़र, और ब्राउज़र से उत्सर्जित एजेंट/टूल/मॉडल स्पैन के लिए OTel GenAI सिमेंटिक कन्वेंशन शामिल हैं।
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
Azure AI Anomaly Detector SDK for Java के साथ एनोमली डिटेक्शन एप्लिकेशन बनाएं। यूनीवेरिएट/मल्टीवेरिएट एनोमली डिटेक्शन, टाइम-सीरीज़ विश्लेषण, या AI-संचालित मॉनिटरिंग लागू करते समय उपयोग करें।
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
<text> azure-ai-language-conversations Python SDK का उपयोग करके संवादात्मक भाषा समझ (CLU) लागू करें। ConversationAnalysisClient के साथ काम करते समय उपयोग करें ताकि वार्तालाप के इरादे और संस्थाओं का विश्लेषण किया जा सके, NLP सुविधाएँ बनाई जा सकें, या अनुप्रयोगों में भाषा समझ को एकीकृत किया जा सके। </text>
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 for Python। ML वर्कस्पेस, जॉब्स, मॉडल, डेटासेट, कंप्यूट और पाइपलाइन के लिए उपयोग करें। ट्रिगर्स: "azure-ai-ml", "MLClient", "workspace", "model registry", "training jobs", "datasets"।
development