El Reglamento de desarrollo de la LOPD se denomina RLOPD que fue aprobado por Real Decreto 1720/2007 y surgió como marco para el desarrollo de los mandatos recogidos en la Ley Orgánica 15/1999 de Protección de Datos de Carácter Personal así como en la Directiva Europea 95/46 CE.
Cuando se trata de Big Data, no existen reglas específicas que lo regulen. No obstante, es la Ley 15/1999 y el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD, conocido como RGPD), el marco legislativo a aplicar.
Big data implica el procesamiento y la gestión de grandes cantidades de datos. Entre ellos hay una gran cantidad de datos personales. Esto puede significar grandes ventajas para las empresas y organizaciones que los utilizan, pero también implica riesgos de seguridad que pueden ir en contra del RLOPD. Para minimizarlos se debe prestar especial atención a:
- la calidad de los datos utilizados
- su conservación
- el almacenamiento
Medidas a tener en cuenta para el cumplimiento del RLOPD
Para aprovechar al máximo el potencial de Big Data y sus herramientas analíticas, es fundamental que los ciudadanos se sientan seguros y confiados. Deben estar convencidos de que el cumplimiento del RLOPD es impecable. Deben estar convencidos de que sus datos están protegidos y que si deciden mantenerlos privados, eso será cierto.
Si existen riesgos para la privacidad, deben haber sido evaluados desde el principio y deben tomarse medidas para mitigarlos. Asegurar que Big Data se ajuste al RLOPD..
Hay diferentes estrategias que se pueden poner en marcha para evitar riesgos para el Intimidad:
- Minimización de datos. La cantidad de datos personales debe limitarse tanto como sea posible.
- Maximizar la agregación. Los datos personales deben procesarse tanto como sea posible, minimizando los detalles tanto como sea posible.
- Ocultar datos. Los datos personales y sus interrelaciones deben protegerse para que los usuarios no puedan verlos.
- Distribuir los datos. Los datos deben procesarse en entornos separados, distribuyéndolos siempre que sea posible.
- Transparencia. Todos aquellos que tengan datos personales que vayan a ser tratados deben estar adecuadamente informados.
- Control. Quienes tengan datos personales incluidos en big data deben poder saber qué se hace con ellos y ejercer sus derechos.
- Cumplimiento. Se debe cumplir con la política de privacidad que mejor se adapte a los requisitos legales.
- Demostración. Se debe demostrar el cumplimiento de las políticas de privacidad o cualquier requisito legal.
Se pueden utilizar diferentes técnicas para cubrir estas estrategias de privacidad, que incluyen:
- Anonimización. Se utiliza para las dos primeras estrategias, minimización de datos y maximización de agregación.
- Cifrado. Para ocultar datos, distribuirlos o separarlos.
- Control de acceso. Por transparencia y control.
- Trazabilidad. Se utiliza para las dos últimas estrategias, cumplimiento y demostración.
Veamos las fases del big data en las que se debe utilizar cada una de estas estrategias de privacidad así como las técnicas a utilizar:
- Fase de adquisición y cobranza:
- Minimización de datos
- Seleccionar antes de comprar
- EIPD
- Maximizar la agregación
- Anonimización de la fuente fuente
- Ocultar datos
- Transparencia
- Control
- Mecanismos para obtener el consentimiento
- Fase de análisis y validación:
- Maximizar la agregación
- Técnicas de anonimización
- Ocultar datos
- Herramientas de cifrado
- Fase de almacenamiento:
- Ocultar datos
- Herramientas de cifrado
- Mecanismos de autenticación y control de acceso
- Distribuir los datos
- Almacenamiento distribuido / descentralizado
- Fase de explotación:
- Maximizar la agregación
- Técnicas de anonimización
- Todas las fases:
- Cumplimiento y demostración
- Definición de política
- Trazabilidad de acciones
- Herramientas de cumplimiento
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