Key data protection and cybersecurity considerations in the mergers and acquisitions context through the lens of regulatory and judicial enforcement
Notice bibliographique
Résumé
With mergers and acquisitions being an integral part of the commercial landscape, the vast amounts of personal data implicit in such transactions cannot be overstated. It has become increasingly apparent, particularly given the advent and evolution of data privacy laws across the world, that it is crucial to incorporate key data protection and cybersecurity assessments into the due diligence process to identify and mitigate potential data protection and cybersecurity risks. Where companies fail to do so, the implications are often severe and extend to both exposure to enforcement risk and reputational damage. This paper will examine the status of the current mergers and acquisitions market and why it is necessary for data protection and cybersecurity considerations to be at the forefront of such transactions; thereafter, the risks implicit in neglecting to incorporate the necessary mechanisms and compliance checks into the due diligence process will be assessed. The focus of this paper will then turn to considering relevant regulatory and judicial enforcement actions to assess the precedent that exists for the view that failing to consider data protection and cybersecurity matters ultimately poses a significant commercial and compliance risk to both the acquiring company and the target company. Finally, this paper will conclude with a review of various strategies available to companies to mitigate such commercial and compliance risk from the perspective of safeguarding against undue post-acquisition liability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,031 |
| Communication savante | 0,020 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».