Campo Dublin Core | Valor | Língua |
dc.contributor.advisor | Canedo, Edna Dias | - |
dc.contributor.author | Vieira, Iuri Sousa | - |
dc.identifier.citation | Vieira, Iuri Sousa. Aplicações de software desenvolvidas no contexto da inteligência artificial (ia), machine learning e big data e o direito dos cidadãos de acordo com a lei geral de proteção de dados (LGPD). 2021. 83 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia da Computação) — Universidade de Brasília, Brasília, 2021. | pt_BR |
dc.description | Trabalho de Conclusão de Curso (graduação) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2021. | pt_BR |
dc.description.abstract | Cada vez mais as empresas estão interessadas nos dados de seus usuários, e com
isso, a proteção de dados se tornou uma pauta importante em todo o ecossistema tecnológico.
Com tamanha evolução, a necessidade de haver regulações que limitam e controlam
o acesso, o armazenamento, o processamento e compartilhamento destes dados.
À vista disso, foi criado o Regulamento Geral Europeu de Proteção de Dados (GDPR),
e o tomando por base, foi criado posteriormente a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais
(LGPD). Para a adequação das organizações, surgiu então na literatura métodos
e processos que as auxiliam nessa implementação. Este trabalho tem o objetivo de encontrar
e investigar alguns destes métodos/processos e verificar sua conformidade com a
LGPD, e em seguida, apresentar um checklist que respeite e atenda as normas da regulação
brasileira. Para alcançar a meta, foi então proposto um checklist embasado a partir
destes métodos/processos encontrados na literatura, sempre com a finalidade de alcançar
a ética, a privacidade e a anuência a LGPD. Para a validação do checklist foi elaborado
um formulário a ser respondido pelos profissionais da área de Tecnologia da Informação
(TI) com o intuito de coletar a importância de cada passo do checklist, e as suas possíveis
limitações. Nos resultados obtidos, encontramos respostas satisfatórias que sanaram as
dúvidas levantadas para o seu processo de implementação, percebendo uma deficiência dos
colaboradores em relação a importância da transparência de comunicar todos os passos
ao usuário afetado ou interessado, o que quando feito garantirá a integridade do sistema.
Devido a grande maioria das respostas serem de desenvolvedores foi possível perceber que
existe uma grande preocupação em relação aos processos de armazenamento e anonimização
dos dados, sendo a etapa em que esses profissionais mais participam, e isso é um
ponto positivo pois significa que eles estão preocupados com os princípios impostos pela
lei e querem estar em conformidade com as regras e reconhecem a sua importância. | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.subject.keyword | Lei Geral de Proteção de Dados | pt_BR |
dc.subject.keyword | Software - avaliação | pt_BR |
dc.subject.keyword | Inteligência artificial | pt_BR |
dc.subject.keyword | Big Data | pt_BR |
dc.title | Aplicações de software desenvolvidas no contexto da inteligência artificial (ia), machine learning e big data e o direito dos cidadãos de acordo com a lei geral de proteção de dados (LGPD) | pt_BR |
dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso - Graduação - Bacharelado | pt_BR |
dc.date.accessioned | 2022-03-30T11:29:44Z | - |
dc.date.available | 2022-03-30T11:29:44Z | - |
dc.date.submitted | 2021 | - |
dc.identifier.uri | https://bdm.unb.br/handle/10483/30275 | - |
dc.language.iso | Português | pt_BR |
dc.rights.license | A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor que autoriza a Biblioteca Digital da Produção Intelectual Discente da Universidade de Brasília (BDM) a disponibilizar o trabalho de conclusão de curso por meio do sítio bdm.unb.br, com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 International, que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que seja citado o autor e licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação desta. | pt_BR |
dc.description.abstract1 | Companies are increasingly providing their users’ data, and as a result, data protection
has become an important agenda across the entire technological ecosystem. With such
evolution, the need for regulations that limit and control the access, storage, processing
and sharing of these data. In view of this, the European General Data Protection Regulation
(GDPR) was created, taking it as base, the General Personal Data Protection Law
(LGPD) was subsequently created. For the adequacy of the associations, methods and
processes that help in this implementation appeared in the literature. This work aims to
counter and investigate some of these methods/processes and verify their compliance with
LGPD, and then present a checklist that respects and meets the standards of Brazilian
regulations. To achieve the goal, a checklist based on methods/processes found in the
literature was then proposed, always with the significance of achieving ethics, privacy
and compliance with the LGPD. For the validation of the checklist, a form was prepared
to be answered by professionals in the Information Technology (IT) area, in order to
collect the importance of each step of the checklist, and its possible limitations. In the
results obtained, satisfactory answers were found that resolved the doubts raised for its
implementation process, realizing a deficiency of employees in relation to the importance
of transparency in communicating all the steps to the affected or interested user, which
when done will guarantee the integrity of the system. The vast majority of responses
are from developers, it was possible to see that there is a great concern in relation to
data storage and anonymization processes, being the stage in which these professionals
participate the most, and this is a positive point because it means that they are concerned
with the imposed principles by law and want to comply with the rules and recognize their
importance. | pt_BR |
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