El Reglamento de desarrollo de la LOPD se denomina RLOPD que fue aprobado por Real Decreto 1720/2007 y surgi贸 como marco para el desarrollo de los mandatos recogidos en la Ley Org谩nica 15/1999 de Protecci贸n de Datos de Car谩cter Personal as铆 como en la Directiva Europea 95/46 QUESTO.
Cuando se trata de Big Data, no existen reglas espec铆ficas que lo regulen. tuttavia, es la Ley 15/1999 y el Reglamento General de Protecci贸n de Datos (RGPD, conocido como RGPD), el marco legislativo a aplicar.
Grandi dati implica el procesamiento y la gesti贸n 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 tambi茅n implica riesgos de seguridad que pueden ir en contra del RLOPD. Para minimizarlos se debe prestar especial atenci贸n a:
- la calidad de los datos utilizados
- su conservaci贸n
- Immagazzinamento
Medidas a tener en cuenta para el cumplimiento del RLOPD
Para aprovechar al m谩ximo el potencial de Big Data y sus herramientas anal铆ticas, 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 est谩n protegidos y que si deciden mantenerlos privados, eso ser谩 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 Privacy:
- Minimizaci贸n de datos. La cantidad de datos personales debe limitarse tanto como sea posible.
- Maximizar la agregaci贸n. 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, distribuy茅ndolos siempre que sea posible.
- Trasparenza. Todos aquellos que tengan datos personales que vayan a ser tratados deben estar adecuadamente informados.
- Controllo. Quienes tengan datos personales incluidos en big data deben poder saber qu茅 se hace con ellos y ejercer sus derechos.
- Conformit脿. Se debe cumplir con la pol铆tica de privacidad que mejor se adapte a los requisitos legales.
- Demostraci贸n. Se debe demostrar el cumplimiento de las pol铆ticas de privacidad o cualquier requisito legal.
Se pueden utilizar diferentes t茅cnicas para cubrir estas estrategias de privacidad, Compreso:
- Anonimizaci贸n. Se utiliza para las dos primeras estrategias, minimizaci贸n de datos y maximizaci贸n de agregaci贸n.
- Crittografia. Para ocultar datos, distribuirlos o separarlos.
- Control de acceso. Por transparencia y control.
- Trazabilidad. Se utiliza para las dos 煤ltimas estrategias, cumplimiento y demostraci贸n.
Veamos las fases del big data en las que se debe utilizar cada una de estas estrategias de privacidad as铆 como las t茅cnicas a utilizar:
- Fase de adquisici贸n y cobranza:
- Minimizaci贸n de datos
- Seleccionar antes de comprar
- EIPD
- Maximizar la agregaci贸n
- Anonimizaci贸n de la fuente fuente
- Ocultar datos
- Trasparenza
- Controllo
- Mecanismos para obtener el consentimiento
- Fase de an谩lisis y validaci贸n:
- Maximizar la agregaci贸n
- T茅cnicas de anonimizaci贸n
- Ocultar datos
- Herramientas de cifrado
- Fase de almacenamiento:
- Ocultar datos
- Herramientas de cifrado
- Mecanismos de autenticaci贸n y control de acceso
- Distribuir los datos
- Almacenamiento distribuido / descentralizado
- Fase de explotaci贸n:
- Maximizar la agregaci贸n
- T茅cnicas de anonimizaci贸n
- Todas las fases:
- Cumplimiento y demostraci贸n
- Definici贸n de pol铆tica
- Trazabilidad de acciones
- Herramientas de cumplimiento
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