Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Bagaimana organisasi dapat memastikan kepatuhan dengan standar peraturan saat menggunakan produsen pihak ketiga untuk DGX Spark


Bagaimana organisasi dapat memastikan kepatuhan dengan standar peraturan saat menggunakan produsen pihak ketiga untuk DGX Spark


Memastikan kepatuhan dengan standar regulasi saat menggunakan produsen pihak ketiga untuk produk-produk seperti Spark DGX NVIDIA melibatkan beberapa langkah dan pertimbangan utama. Berikut pendekatan terperinci untuk mengelola kepatuhan secara efektif:

Memahami persyaratan peraturan

Pertama, organisasi harus sepenuhnya memahami persyaratan peraturan yang relevan yang berlaku untuk industri dan produk mereka. Misalnya, jika percikan DGX digunakan dalam lingkungan yang tunduk pada undang -undang privasi data seperti GDPR atau CCPA, atau jika melibatkan beban kerja AI yang perlu dipatuhi dengan standar spesifik, penting untuk membiasakan diri dengan peraturan ini [3] [9].

Mengembangkan program kepatuhan

Organisasi harus mengembangkan program kepatuhan komprehensif yang membahas semua standar peraturan yang relevan. Program ini harus mencakup kebijakan, prosedur, dan pelatihan untuk memastikan bahwa tim internal dan produsen pihak ketiga memahami dan mematuhi standar-standar ini [1] [3].

uji tuntas pihak ketiga

Lakukan uji tuntas menyeluruh pada produsen pihak ketiga yang potensial. Ini termasuk menilai riwayat kepatuhan mereka, stabilitas keuangan, reputasi, dan kontrol keamanan. Penting juga untuk menyaring sanksi, tuntutan hukum, atau berita negatif apa pun yang dapat menandakan masalah reputasi [2] [6].

Perlindungan kontrak

Menetapkan kontrak yang jelas dengan produsen pihak ketiga yang menentukan persyaratan kepatuhan, hak audit, dan konsekuensi untuk ketidakpatuhan. Kontrak -kontrak ini harus mencakup ketentuan untuk keamanan data, keamanan siber, dan kewajiban peraturan lainnya yang relevan [3] [6].

Pemantauan dan audit berkelanjutan

Menerapkan pemantauan yang sedang berlangsung dan audit reguler untuk memastikan bahwa produsen pihak ketiga terus memenuhi standar kepatuhan. Ini melibatkan menilai praktik kualitas dan keselamatan mereka terhadap peraturan pemerintah tertentu atau kerangka kerja industri [2] [3].

Pelatihan dan kesadaran

Berikan pelatihan kepada karyawan internal dan produsen pihak ketiga tentang kewajiban kepatuhan dan praktik terbaik. Ini membantu memastikan bahwa setiap orang yang terlibat dalam proses produksi memahami pentingnya kepatuhan regulasi [3].

respons insiden

Kembangkan prosedur respons insiden yang jelas untuk mengatasi pelanggaran kepatuhan atau pelanggaran yang melibatkan produsen pihak ketiga. Ini termasuk memiliki rencana untuk respons cepat dan mitigasi insiden keamanan apa pun [3] [9].

Solusi Teknologi ##

Leverage teknologi untuk mengotomatisasi proses kepatuhan, seperti penilaian risiko, manajemen kontrak, dan uji tuntas. Ini dapat membantu merampingkan upaya kepatuhan dan mengurangi risiko kesalahan manusia [3].

Dengan mengikuti langkah-langkah ini, organisasi dapat secara efektif mengelola risiko kepatuhan yang terkait dengan penggunaan produsen pihak ketiga untuk produk-produk seperti DGX Spark, memastikan kepatuhan terhadap standar pengaturan dan mempertahankan postur kepatuhan yang kuat.

Kutipan:
[1] https://sparktx.com/we-are-park/corporate-cownance/
[2] https://www.prevalent.net/blog/gxp-compliance-third-party-risk-management/
[3] https://captaincompliance.com/education/third-party-relationships/
[4] https://www.theverge.com/news/632718/europe-digital-markets-act-apple-interoperability-smartwatches
[5] https://www.ainvest.com/news/nvidia-uNVeils-dgx-park-dgx-station-revolutionizing-personal-ai-computing-2503
[6] https://xapien.com/insights/third-party-due-diligence/best-practices-for-toutomating-due---diligence
[7] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announceses-dgx-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers
[8] https://www.nvidia.com/en-us/about-nvidia/company-policies/export-regulations/
[9] https://www.aquasec.com/cloud-native-academy/cspm/ai-workloads/