Decyzja o uznaniu dostawcy za dostawcę wysokiego ryzyka. Zagadnienia administracyjnoprawne

Decyzja o uznaniu dostawcy za dostawcę wysokiego ryzyka – Zagadnienia administracyjnoprawne

Publikacja ta to kompleksowa analiza decyzji o uznaniu dostawcy sprzętu lub oprogramowania ICT za dostawcę wysokiego ryzyka, zgodnie z nowelizacją ustawy o krajowym systemie cyberbezpieczeństwa. Książka dostarcza nie tylko wiedzy teoretycznej, ale także praktycznych wskazówek dotyczących tej istotnej instytucji prawnej.

Dla kogo jest ta książka?

• Prawnicy i doradcy prawni
• Sędziowie i pracownicy administracji publicznej
• Przedsiębiorcy objęci ustawą o krajowym systemie cyberbezpieczeństwa
• Przedstawiciele środowiska akademickiego

Co zyskasz dzięki tej publikacji?

• Dogłębną analizę charakteru prawnego decyzji o uznaniu dostawcy ICT za dostawcę wysokiego ryzyka
• Wiedzę na temat procedury wydania decyzji oraz jej miejsca w katalogu prawnych form działania administracji
• Informacje o zgodności przepisów z Konstytucją RP i prawem Unii Europejskiej
• Odpowiedzi na kluczowe pytania dotyczące relacji tej decyzji do klasycznej decyzji administracyjnej

Kluczowe tematy i obszary

• Decyzja administracyjna w kontekście cyberbezpieczeństwa
• Procedura uznania dostawcy za dostawcę wysokiego ryzyka
• Analiza zgodności z Konstytucją RP i prawem unijnym
• Problematyka niekonstytucyjności regulacji

O Autorze

Paweł Wajda to ekspert w dziedzinie prawa administracyjnego i cyberbezpieczeństwa, który posiada bogate doświadczenie w analizie przepisów prawnych oraz ich praktycznego zastosowania.

O Wydawcy

Wolters Kluwer Polska to renomowane wydawnictwo specjalizujące się w publikacjach prawniczych, które dostarcza rzetelne i aktualne informacje dla profesjonalistów z branży prawa i administracji.

Opis wygenerowany automatycznie na podstawie analizy cech publikacji przez system AI. Nasz algorytm dokonał samodzielnej syntezy korzyści płynących z tej książki, aby dostarczyć Ci rzetelny wgląd w jej zawartość bez udziału człowieka. Szybka informacja prosto z metadanych produktu.