privacy-standards

tarafından microsoft

Veri akışı muhakemesi, standart haritalaması ve DPIA eşikleri için gizlilik planlama referansı

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 tarafından daha fazla skill

oss-growth
microsoft
OSS büyüme korsanı kişiliği
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
Microsoft Agent Framework Python SDK'sini (agent-framework-azure-ai) kullanarak Azure AI Foundry aracıları oluşturun. AzureAIAgentsProvider ile kalıcı aracılar oluştururken, barındırılan araçları (kod yorumlayıcı, dosya arama, web araması) kullanırken, MCP sunucularını entegre ederken, konuşma iş parçacıklarını yönetirken veya akış yanıtları uygularken kullanın. Fonksiyon araçlarını, yapılandırılmış çıktıları ve çok araçlı aracıları kapsar.
development
airunway-aks-setup
microsoft
AI Runway'ı AKS üzerinde kurun — çıplak kümeden çalışan modele kadar. Küme doğrulama, denetleyici kurulumu, GPU değerlendirmesi, sağlayıcı yapılandırması ve ilk dağıtımı kapsar. NE ZAMAN: "AI Runway kur", "AKS kümesini onboard et", "AI Runway yükle", "airunway kurulumu", "AKS'e model dağıt", "AKS üzerinde GPU çıkarımı", "AKS üzerinde KAITO kurulumu", "AKS üzerinde LLM çalıştır", "AKS üzerinde vLLM", "AKS üzerinde model sunumu ayarla", "AI Runway denetleyicisi".
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
Azure Application Insights ile web uygulamalarını enstrümante etme rehberi. Telemetri desenleri, SDK kurulumu ve yapılandırma referansları sağlar. NE ZAMAN: uygulama nasıl enstrümante edilir, App Insights SDK, telemetri desenleri, App Insights nedir, Application Insights rehberliği, enstrümantasyon örnekleri, APM en iyi uygulamaları.
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
Tarayıcı/web uygulamalarını Application Insights JavaScript SDK'sı (@microsoft/applicationinsights-web) ile izleyin. Gerçek Kullanıcı İzleme (RUM) için kullanın — sayfa görünümleri, tıklamalar, AJAX/fetch bağımlılıkları, özel durumlar, özel olaylar ve arka uç OpenTelemetry izleriyle ilişkilendirilen tarayıcı tarafı GenAI aracı izleri. SDK Loader Script ve npm kurulumunu, çerçeve uzantılarını (React, React Native, Angular), Tıklama Analitiğini, telemetri başlatıcılarını ve tarayıcıdan yayılan aracı/araç/model yayılımları için OTel GenAI anlamsal kurallarını kapsar.
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
Azure AI Anomaly Detector SDK for Java ile anomali tespiti uygulamaları oluşturun. Tek değişkenli/çok değişkenli anomali tespiti, zaman serisi analizi veya yapay zeka destekli izleme uygularken kullanın.
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
azure-ai-language-conversations Python SDK'sini kullanarak Konuşma Dili Anlama (CLU) uygulayın. ConversationAnalysisClient ile konuşma niyetini ve varlıklarını analiz etmek, NLP özellikleri oluşturmak veya dil anlamayı uygulamalara entegre etmek için kullanın.
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 for Python. Makine öğrenimi çalışma alanları, işler, modeller, veri kümeleri, bilgi işlem ve iş akışları için kullanın. Tetikleyiciler: "azure-ai-ml", "MLClient", "workspace", "model registry", "training jobs", "datasets".
development