隐私影响评估（PIA）使组织能够识别和处理隐私风险。通常在实施新的处理活动和/或重大变更之前，PIA首先进行快速扫描（查看流程所有者和描述、为特定目的处理的数据类型以及每个目的的保留期）。完整的PIA增加了法律依据、对数据主体的潜在影响以及缓解措施，以确保受控的个人数据处理环境。

设计隐私（PbD）是一套隐私原则，支持许多现代隐私监管要求。PbD是一种主动创建隐私文化的方法，通过将其经常和早期嵌入技术（例如，应用程序或客户交互设计）以及程序和流程（例如，通过隐私影响评估）。没有有限的原则列表，但PbD作为最佳实践在全球适用于任何隐私计划的基础。

格式保留加密（FPE）保护静止和使用中的数据，以及通过应用程序访问时的数据，同时保持原始数据长度和格式。它用于保护越来越多的数据库中的字段和本地和公共云服务中的文档类型。FPE是一种重要的匿名技术，可支持数据保护和隐私合规要求，并通过控制数据访问降低数据驻留、黑客攻击或内部威胁的风险。

云服务提供商（CSP）-本地数据丢失预防（DLP）提供内置DLP功能，由一些SaaS交付的业务应用程序和IaaS云服务提供商提供。它可以在自己的环境中实现DLP控制，而无需使用第三方工具。一些CSP本机DLP机制还提供内容数据分类和应用企业数字版权管理（EDRM）保护的能力。

安全多方计算（SMPC）是一种分布式计算和密码学方法，它使实体（例如，应用程序、个人、组织或设备）能够处理数据，同时将数据或加密密钥保持在受保护状态。具体而言，SMPC允许多个实体共享见解，同时对可识别或其他敏感数据彼此保密。

多云密钥管理即服务（KMaaS）解决方案可以部署在一个或多个私有或公共云服务平台（CSP）上。这些部署为SaaS，可以利用硬件安全模块（HSM）。KMaaS控制跨多个CSP的密钥，也可以集成到CSP本机自带密钥（BYOK），以启用一致的数据访问控制策略。

数据发现和管理软件（DDM）发现、分析、索引、搜索、跟踪和报告多个非结构化和结构化数据源。DDM软件提取详细的元数据、内容和上下文信息，为推进数据管理计划提供可操作的指导和流程。这提高了法规遵从性、风险管理、存储管理和数据分析能力。以前称为文件分析，DDM反映了添加的数据源和功能。

数据泄露响应、增强和相关披露是在个人数据泄露时评估并可能通知监管机构和受影响个人（取决于影响）所需的一系列活动。目前，信息披露是由总括性法律规定的，如欧盟的GDPR，或特定于主体/地区的法律，如个别美国州的违约通知立法。

机器身份管理建立机器实体的身份、信任、可观察性和所有权，如服务、应用程序、脚本、容器、虚拟机、机器人流程自动化[RPA]、物联网、移动和桌面设备。它包括管理机器身份的生命周期，以及权限、信任和凭据，例如用于识别和授权的机密、密钥和证书。

合成数据是一类人工生成的数据，而不是从真实世界的直接观察中获得的数据。可以使用不同的方法生成数据，例如从真实数据、语义方法、生成对抗网络中进行统计严格的采样，或者通过创建模型和过程交互以创建全新的事件数据集的模拟场景。