P.I.A.：隱私影響評估

1）目的和適用範圍

目標：在iGaming產品/基礎架構發生變化時,系統地識別和降低對數據主體的權利和自由的風險。
覆蓋範圍：新/大幅修改的fici,防凍和RG,引入SDK/PSP/KYC提供商,數據遷移,A/B個性化測試,跨境傳輸,分析。

2）需要P.I.A./DPIA

• 大規模分析/監視（行為分析，風險評分，RG觸發器）。
• 特殊類別的處理（活體生物識別，RG健康/脆弱性）。
• 創建新風險（營銷和支付數據合並）的數據集組合。
• 系統監控公共可用區域（例如流式聊天）。
• EEA/UK以外的跨境傳輸（與DTIA結合）。
• 目標/基礎發生重大變化或出現新的供應商/子處理器。
• 如果風險低-PIA篩選和RoPA中的簡短記錄就足夠了。

3）角色和責任

DPO-方法論的所有者，獨立評估，剩余風險協調，與監督聯系。
Product/Engineering-啟動器,描述目標/線程,實施措施。
安全/SRE-TOM：加密，訪問，日誌，DLP，測試。
Data/BI/ML-最小化，匿名/別名，模型管理。
法律/合規性-法律依據，DPA/SCCs/IDTA，符合當地規則。
Marketing/CRM/RG/Payments是數據和流程的域所有者。

4）P.I.A./DPIA過程（端到端）

1.啟動和篩選（在CAB/Change中）： 簡短問卷"是否需要DPIA？».

2.數據映射：數據源→字段→目標→基礎→收件人→保留時間→地理→子處理器。
3.合法性和必要性評估：選擇合法基礎（合同/法律審查/LI/Consent），Legitimate Interests的LIA（利益平衡）測試。
4.風險識別：對隱私、完整性、可用性、主體權利（自動化解決方案、歧視、二次使用）的威脅。
5.風險評分：概率（L 1-5）×影響（I 1-5）→ R（1-25）；顏色區域（灰色/黃色/橙色/紅色）。
6.措施計劃（TOMs）：預防/偵探/糾正-與業主和時間表。
7.殘余風險：措施後重新計分；go/conditioned go/no-go解決方案；在高殘留風險下-咨詢監督。
8.提交和運行：DPIA報告,RoPA/Policy/Cookie/CMP更新,合同文檔。
9.監視：KRIs/KPIs，DPIA評論更改或事件。

5）隱私風險矩陣（示例）

概率（L）：1是罕見的；3-間歇性；5-頻率/永久性。
影響（I）：考慮了PII的範圍，敏感性，地理位置，受試者的脆弱性，傷害的可逆性，監管影響。

6）一套技術和組織措施（TOMs）

最小化和完整性：僅收集所需的字段；分開ID和事件；data vault/ RAW→CURATED區域。
別名/匿名：穩定的偽ID，令牌化，k匿名dla報告。
安全性：加密at rest/in transit, KMS和密鑰旋轉,SSO/MFA, RBAC/ABAC, WORM logi, DLP, EDR,秘密管理器。
供應商控制：DPA，子處理器註冊，審計，事件測試，二次使用禁令。
主體權利：DSAR程序，反對機制，可能的「非跟蹤」，對關鍵決策進行人文審查。
透明度：保單更新，cookie橫幅，偏好中心，供應商列表版本。
模型的質量和公平性：生物測試，可解釋性，定期重新校準。

7）與LIA和DTIA的聯系

LIA（法律間距評估）：如果基礎為LI，則進行；包括目標、必要性和平衡性測試（危害/好處、用戶的期望、緩解措施）。
DTIA（數據傳輸影響評估）：SCCs/IDTA對沒有足夠的國家是強制性的；記錄法律環境，當局訪問，技術措施（E2EE/客戶密鑰），密鑰區域。

8） DPIA報告模板（結構）

1.背景：發起人，fici/過程描述，目標，受眾，時間表。
2.法律依據：合同/LO/LI/Consent；LIA簡歷。
3.數據圖：類別、源、收件人、子處理器、地理、保留時間、分析/自動化。
4.風險評估：威脅清單，L/I/R，受影響的權利，可能的傷害。
5.措施：TOM，所有者，時限，績效標準（KPI）。
6.殘余風險和解決方案（go/有條件/無條件）；如果高是監督咨詢計劃。
7.監測計劃：KRIs，要審查的事件，與事件過程的聯系。
8.簽名和匹配：產品、安全、法律、DPO（必填）。

9）與發行版和CAB的集成

DPIA門：對於風險變化-CAB中的強制性人工制品。
Feature-flags/Canareyks：包含一個受眾有限的幻燈片,收集隱私信號。
更改隱私日誌：策略版本,供應商列表/SDK, CMP更新,加入日期。
回滾計劃：禁用SDK/fici,刪除/存檔數據,回收密鑰/訪問。

10）效率指標P.I.A./DPIA

Coverage：通過PIA篩選的版本百分比≥ 95%；DPIA的風險變化百分比≥ 95%。
時間到DPIA：從啟動到解決≤ X天的中位時間。
質量：DPIA與可衡量KPI措施的比例≥ 90％。
DSAR SLA：確認≤ 7天，執行≤ 30；與DPIA建立聯系，以進行新的攝影。
事件：與沒有DPIA的地區有關的泄漏/投訴比例→ 0；72小時通知百分比為100%。
Vendor readiness：DPA/SCCs/DTIA的風險供應商百分比為100％。

11）域名案例（iGaming）

A）具有生物識別技術的新KYC提供商

風險：特殊類別、可喜性、二次使用快照。
措施：從提供商處存儲，嚴格的DPA（禁止數據培訓），加密，通過SLA刪除，後備提供商，DSAR通道。

B）行為評分的反性別模型

風險：自動化解決方案，歧視，可解釋性。
措施：對高影響力解決方案進行人文審查，可解釋性，生物審計，原因記錄，最小化菲奇。

C）市場營銷-SDK/重新定位

風險：未經同意的跟蹤，隱藏的ID傳輸。
措施：CMP（granular consent），服務器側標記，anon-IP模式，合同禁止次要目標，政策透明度。

D）響應遊戲（RG）Alerta

風險：數據敏感性、錯誤標記→對用戶的傷害。
措施：軟幹預，上訴權，有限訪問，決策記錄，劄幌培訓。

E）數據遷移到雲/新區域

風險：跨界，新的子處理器。
措施：SCCs/IDTA+DTIA，歐盟密鑰，環境細分，事件測試，子處理器註冊表更新。

12）支票單

12.1 PIA篩選（快速）

• 是否有解決方案分析/自動化?
• 是否正在處理特殊類別/兒童數據？
• 新供應商/子處理器/國家/地區?
• 處理目標/基礎是否發生變化？
• 涉及大量群體/弱勢群體？

→如果是≥1-2點-運行DPIA。

12.2 DPIA報告的可用性

• 數據圖和RoPA更新
• LIA/DTIA（如果適用）已完成
• 措施（TOMs）的指定和可衡量
• 剩余風險由DPO評估並同意
• 政策/Cookie/CMR更新
• 已保存塢站足跡和版本

13）模板（片段）

13.1目的的措辭（示例）：

「通過對合法利益的行為評分，最大限度地減少數據和限制資金獲取的解決方案進行人文審查，防止資金提取欺詐。」

13.2 KPI措施（示例）：

將模型的FNR降低到無增長P95 FPR> 2個百分點。
DSAR對新菲奇的響應時間≤ 20天。
驗證後24小時去除生物識別，確認日誌為100％。

13.3 RoPA中的字段（附錄）：

14）文物儲存與審計

DPIA/LIA/DTIA，解決方案，Policy/Banner版本，DPA/SCCs/子處理器註冊表，CMP同意書-集中存儲（WORM/驗證）。
每年審核一次：DPIA樣本，實施措施驗證，度量控制，DSAR測試。

15）實施路線圖

1-2周：在CAB引入PIA篩選，批準DPIA模式，培訓業主。
3-4周：啟動數據地圖/RoPA，SMR/橫幅，供應商寄存器，準備DPA/SCCs/DTIA。
第2個月：在高風險流（CUS/antifrod/marketing）上運行第一個DPIA,綁定KPIs。
第3個月：季度DPIA評論，bias模型審核，泄漏測試演習，持續改進。

TL;DR

PIA/DPIA=早期篩選+數據圖+合法性（LIA/DTIA）+風險和措施評估（TOMs）+DPO控制下一致的殘余風險+度量監測。嵌入到CAB和發布中-並將隱私轉變為可管理，可驗證的過程而不是「消防工作」。