Análise de Proteção de Dados através de Data Science: Enfoque de Mineração de Dados

AutorAdolfo Alberto Vanti, Pedro Solana-González, María Matilde García Lorenzo
Páginas123-131
123
ANÁLISE DE PROTEÇÃO DE DADOS ATRAS DE DATA SCIENCE:
ENFOQUE DE MINERAÇÃO DE DADOS
Adolfo Alberto Vanti
Pesquisador CNPq/Universal, Brasil
Pedro Solana-González
Universidad de Cantabria, España
María Matilde García Lorenzo
Universidad Central "Marta Abreu" de Las Villas, Cuba
DOI: 10.14679/1245
1. INTRODUÇÃO
O Regulamento Geral de Proteção de Dados (RGPD) possui função primordial na sociedade moderna
em que todos os dias cidadãos são visitados por propagandas invasivas em que empresas vendedoras cole-
tam dados de internautas, muitas vezes sem autorização. Isso se agravou em tempo de pandemia Covid-19
porque mais situações adversas vêm ocorrendo em relação a cuidados de proteção de dados, guarda de ar-
quivos de clientes, revisões continuadas de responsabilidades do grupo de TI, etc. Ou seja, em tempos de
pandemia, as empresas e instituições de mais diversas configurações deixaram a proteção de dados em um
plano secundário para poder atender a manutenção de clientes e o trabalho home-office.
A União Europeia (EU) liberou diversas orientações para que empresas e instituições pudessem manter
suas atividades com um mínimo de proteção de dados com um nível de adequação satisfatório, atendendo a
diversos princípios como o de limitação de finalidade, de proporcionalidade e a garantia da dignidade e de
direitos, de anonimização, de consentimento, de segurança proativa, de corresponsabilidade, de não discri-
minar, de m érito individual e autenticidade, de legalidade, segurança jurídica, de transparência e de confia-
a legítima. Os avanços também ocorrem porque diariamente empresas e instituições continuam logica-
mente armazenando dados, o que possibilita um olhar a eles se estão bem protegidos, ou seja, as
informações empresariais integradas a dados pessoais continuam circulando nos processos de negócios.
Para que se tenha uma boa proteção de dados, diversas sistemáticas de proteção de dados ocorrem nas
instituições, sejam elas, estatais, privadas, para estatais, cooperativas etc. Porém, este trabalho focaliza no
contexto de Data Science com mineração de dados em forma de auditoria a uma base de dados de processos
tecnológicos. Com isso, o Data Mining (DM) per mite não só entender o que ocorrem com os dados internos
na organização, mas também identificar padrões, proporcionar o Aprendizado de Máquina (AM)Machine
Learninge fazer previsões do que pode ocorrer nessa proteção de dados. Como consequência disso se pode
atender aos princípios da RGPD e mitigar riscos tanto empresariais quando pessoais das relações de negó-
cios com seus clientes.
Este trabalho revisa alguns desses princípios de RGPD anteriormente descritos, alia com a ciência de
dados através de AM, mais especificamente com o uso de DM e aplica de maneira prática uma avaliação do
vel de proteção de dados em processos tecnológicos.
A terminologia Data Science (DS) através de DM se incorporou em muito nas organizações pois os dados
nos dizem muitas coisas e eles também aprendem (aprendizado de máquina), de tal maneira que podem
prever o que vem no futuro, mitigando riscos e antecipando situações. Conforme Fawcett e Provost (2018, p.
2) DS é um conjunto de princípios fundamentais que norteiam a extração de conhecimento a partir de dados,
enquanto que DM é a extração de conhecimento a partir deles por meio de tecnologias que incorporam esses
princípios, assim esse trabalho alia os dois enfoques de maneira teórica e prática.
Data Science através de DM pode promover uma melhor proteção de dados avaliando e classificando
uma base que gere análises e aprenda em duas situações diferentes, o nível de maturidade de processos de
TI junto com uma classificação em 5 níveis de proteção de dados em função da avaliação de maturidade de
processos de TI de cada respondente das empresas avaliadas.

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