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法務部個人資料保護法之特定目的及個人資料的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦國家發展委員會法制協調中心寫的 個人資料保護法規及參考資料彙編(第三版) 和財團法人資訊策進會科技法律研究所的 個資保護2.0(2版)都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自國家發展委員會 和書泉所出版 。
國立臺北大學 法律學系一般生組 高仁川所指導 施竣凱的 從去識別化看我國個人資料之保護 （2020），提出法務部個人資料保護法之特定目的及個人資料關鍵因素是什麼，來自於個人資料保護法、去識別化、匿名化、假名化、識別性、GDPR。
而第二篇論文國立高雄科技大學 金融資訊系 楊耿杰、魏銪志所指導 洪韻茹的 資安風險評鑑異常偵測之漏列個資欄位的個資項目 （2018），提出因為有 資安風險評鑑、異常偵測、個資項目的重點而找出了 法務部個人資料保護法之特定目的及個人資料的解答。
個人資料保護法規及參考資料彙編(第三版)
為了解決法務部個人資料保護法之特定目的及個人資料 的問題，作者國家發展委員會法制協調中心 這樣論述：
例 言 個人資料保護法(以下簡稱個資法)及其施行細則於 108 年 1月 10 日公告變更管轄機關為本會。本彙編於本次(第 3 版)之修訂，除承襲法務部第 2 版之內容外，新增本會於 108 年重新英譯之個資法及其施行細則全文、收錄本會挑選截至 109 年 11 月本會因應外界詢問作出相關函釋計 18 則，以及就個資法問答酌為調整、刪除修法過渡時期相關問答等，以供各界人士參考。 國家發展委員會 謹誌109 年 11 月
從去識別化看我國個人資料之保護
為了解決法務部個人資料保護法之特定目的及個人資料 的問題，作者施竣凱 這樣論述：
近來由於科技的發展，大數據分析、演算法機制等利用個人資料的服務推陳出新，人臉辨識、步態分析等強烈介入人民隱私的犯罪偵查工具亦然，國際上也因歐盟個資保護規則的施行而掀起個資保護的研究、修法風潮，如何在個資的蒐集、處理及利用帶來的利益與風險間取得平衡，恐怕是這個時代最重要的法律問題之一。 本論文認為，欲使個資利用的利益與風險取得衡平，匿名化與假名化（本研究統稱為識別性處理）乃屬有效且重要的方法，因其得在某種程度上降低資料識別性的同時，又讓資料保留一定的可利用性，前者即屬降低個資流通的風險，後者能保有個資流通利益，因此識別性處理乃衡平二者不可或缺的法律工具。 雖說識別性處理有如上的重要性，
惟識別性處理的定義、要件、標準與法律效果，在我國法制上若非付之闕如，即是錯誤百出。對此本研究以文獻分析法為主，在比較法研究上則以歐盟法作為最主要的參考對象，輔以小部分的日本、美國法作為補充說明，試圖對識別性處理的法律議題進行基本定義、規範框架建構，進而提出一套適合我國適用的識別性處理法制體系，包含：識別性處理的定義、法律要件與相關認定標準、認定者、法律效果的設定與執行、現行法混淆概念的釐清等等。 詳言之，本文將從識別主體、識別方法、識別性處理方法、結果狀態與認定者等要點出發，建構識別性處理的法律要件，使其終於具有初步的可適用性後，進而探討其法律效果究應如何，最終依本研究之意見進行修法建議，以
完善我國個人資料保護之法制。
個資保護2.0(2版)
為了解決法務部個人資料保護法之特定目的及個人資料 的問題，作者財團法人資訊策進會科技法律研究所 這樣論述：
必知！一定要懂的個資法，讓您面對個資不觸法！ ◎藉由Q&A清楚明白組織和個人在個資法中扮演的角色！ ◎透過淺顯易懂的說明，搞懂個資法輕而易舉！ 我國「個人資料保護法」係以「人格隱私權」概念中之「個人資料保障」為出發點，規範個人資料之蒐集、處理、合理利用、告知義務等程序事項；以及個人資料之當事人權利維護等實體事項。本書以我國「個人資料保護法」之整體架構為脈絡，因應「個人資料保護法」最新修正條文，更新《個資保護1.0》相關法規內容說明，並新增個資保護國際概況掃描以及臺灣個人資料保護與管理制度（TPIPAS）章節，透過深入淺出的內容說明個人資料保護與管
理，搭配相關函釋及案例說明，使國內個人資料保護工作者更快速、清楚認識如何維護權益及遵循法律。
資安風險評鑑異常偵測之漏列個資欄位的個資項目
為了解決法務部個人資料保護法之特定目的及個人資料 的問題，作者洪韻茹 這樣論述：
企業與組織逐漸依賴電腦系統，資訊安全風險評鑑為資訊安全重要一環，為風險管理的基礎，是組織確認資訊安全要求的途徑，運用資訊科技提升運作效率以取得競爭優勢，使得資訊安全議題顯得更加重要。為提升資訊安全，資訊安全風險評鑑是改善資訊安全風險相當有效的方法，然而所識別出資料可能因蓄意或人為疏失等因素，所導致資料填寫不當與遺漏之資料。風險評鑑常由單一人員憑藉著過去經驗累積加上隨機腦力激盪，每個人對風險的認知與容忍度不盡相同容易就單一層面判斷問題，即使採用相同的方法評估亦會產生不同的風險等級，產生過於主觀偏頗或評估出錯誤的決策結果。本研究通過機器學習方式建立有效的檢測機制，可快速且精確地將風險評鑑資料中的
個資資產項目，可能在個資欄位識別錯誤的部份進行標示，有效的縮小資料範圍快速抽取異常項目，減少資料檢查人員執行風險評鑑資料檢查所需耗費的時間，可有效降低人力成本，以快速且精準的檢測機制有效提升執行檢測的效率。