O regulamento de desenvolvimento da LOPD é denominado RLOPD que foi aprovado por Decreto Real 1720/2007 e surgiu como quadro para o desenvolvimento dos mandatos incluídos na Lei Orgânica 15/1999 de Proteção de Dados de Carácter Pessoal, bem como na Diretiva Europeia 95/46 ISTO.
Quando se trata de Big Data, não existem regras específicas que o regulam. Não obstante, é a Lei 15/1999 e o Regulamento Geral de Proteção de Dados (RGPD, conhecido como RGPD), o quadro legislativo a aplicar.
Big data implica o processamento e a gestão de grandes quantidades de dados. Entre eles há uma grande quantidade de dados pessoais. Isto pode significar grandes vantagens para empresas e organizações que os utilizam, pero también implica riesgos de seguridad que pueden ir en contra del RLOPD. Para minimizarlos se debe prestar especial atenção a:
- la calidad de los datos utilizados
- su conservación
- Principais funções em projetos de integração de dados
Medidas a tener en cuenta para el cumplimiento del RLOPD
Para aprovechar al maximum 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 estratégias que se podem implementar para evitar riscos para o Privacidade:
- Minimização de dados. A quantidade de dados pessoais deve ser limitada o máximo possível.
- Maximizar a agregação. Os dados pessoais devem ser processados o máximo possível, minimizando os detalhes o máximo possível.
- Ocultar dados. Os dados pessoais e as suas inter-relações devem ser protegidos para que os utilizadores não possam vê-los.
- Distribuir os dados. Os dados devem ser processados em ambientes separados, distribuindo-os sempre que possível.
- Transparência. Todos aqueles que tiverem dados pessoais que vão ser tratados devem estar devidamente informados.
- Ao controle. Quem tiver dados pessoais incluídos em big data deve poder saber o que é feito com eles e exercer os seus direitos.
- Conformidade. 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 estratégias de privacidad, Incluindo:
- Anonimización. Se utiliza para las dos primeras estrategias, minimización de datos y maximización de agregación.
- criptografia. Para ocultar dados, distribuirlos o separarlos.
- Controlo de acesso. Por transparência e controle.
- Trazabilidad. Se utiliza para las dos últimas estratégias, cumplimiento y demostración.
Veamos las fases del big data en las que se debe utilizar cada una de estas estratégias de privacidad así como las técnicas a utilizar:
- Fase de adquisición y cobranza:
- Minimização de dados
- Selecionar antes de comprar
- EIPD
- Maximizar a agregação
- Anonimização da fonte de dados
- Ocultar dados
- Transparência
- Ao controle
- Mecanismos para obter o consentimento
- Fase de análise e validação:
- Maximizar a agregação
- Técnicas de anonimização
- Ocultar dados
- Ferramentas de encriptação
- Fase de armazenamento:
- Ocultar dados
- Ferramentas de encriptação
- Mecanismos de autenticação e controlo de acesso
- Distribuir os dados
- Armazenamento distribuído / Descentralizado
- Fase de exploração:
- Maximizar a agregação
- Técnicas de anonimização
- Todas as fases:
- Cumprimento e demonstração
- Definição da política
- Rastreabilidade das ações
- Ferramentas de cumprimento
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