| Campo Dublin Core | Valor | Língua |
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| dc.contributor.advisor | Canedo, Edna Dias | - |
| dc.contributor.author | Ximbre, Bernardo Ferreira Santos | - |
| dc.identifier.citation | XIMBRE, Bernardo Ferreira Santos. Explorando princípios da general data protection regulation, Lei Geral de Proteção de Dados e diretrizes éticas da inteligência artificial em repositórios open source. 2022. xi, 45 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia da Computação) — Universidade de Brasília, Brasília, 2022. | pt_BR |
| dc.description | Trabalho de Conclusão de Curso (graduação) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2022. | pt_BR |
| dc.description.abstract | Com o desenvolvimento da tecnologia os dados dos usuários se tornaram um dos bens mais importantes para as empresas, seguido disso o surgimento e uso descontrolado da Inteligência Artificial (IA) colocou em risco a privacidade desses usuários. Dado este cenário, surgiu a necessidade de criar uma regulação que colocasse em pauta segurança, transparência, legalidade e ética de algumas dessas soluções desenvolvidas até o momento. Com esse pretexto nasceu a General Data Protection Regulation (GDPR) cujo objetivo era englobar todos esses princípios de proteção e privacidade e posteriormente surgindo dessa base a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), uma regulação adaptada para a realidade brasileira. Uma corrida se iniciou por parte das empresas para se adequarem, pois, o não cumprimento dessas leis geram aplicações de penalidades com valores elevados. Esse ocorrido virou objeto de estudo, e como resultado mostrou que por conta dessa corrida, houve uma série de problemas nas implantações desses princípios por parte dessas empresas sendo elas de pequena ou larga escala. Este trabalho tem como objetivo disponibilizar palavras-chave no contexto da GDPR, LGPD, e ética IA que auxiliem desenvolvedores na implementação dessas regulações, usando como base issues de empresas de código aberto. Como resultado implementar uma tabela com esses principais conceitos abordados na prática, auxiliando futuros desenvolvedores na realização dessa tarefa. Para isso usamos uma metodologia utilizando técnicas de Mineração de Dados (MD) sobre esses projetos disponibilizados em plataformas de versionamento para que as issues fossem extraídas e as palavras-chave fossem classificadas ao final de uma validação de precisão. Como conclusão deste trabalho é esperado que os resultados obtidos sejam de grande utilidade para os desenvolvedores no auxílio da implementação dessas questões, além de mostrar uma certa tendência e comportamento por parte dos projetos nessas fases de implantação. | pt_BR |
| dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Lei Geral de Proteção de Dados | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Segurança da informação | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Privacidade | pt_BR |
| dc.title | Explorando princípios da general data protection regulation, Lei Geral de Proteção de Dados e diretrizes éticas da inteligência artificial em repositórios open source | pt_BR |
| dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso - Graduação - Bacharelado | pt_BR |
| dc.date.accessioned | 2023-02-17T18:42:13Z | - |
| dc.date.available | 2023-02-17T18:42:13Z | - |
| dc.date.submitted | 2022-04-28 | - |
| dc.identifier.uri | https://bdm.unb.br/handle/10483/33658 | - |
| 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 | With the development of technology, user data has become one of the most important assets for companies, followed by the emergence and uncontrolled use of Inteligência Artificial (IA) put the privacy of these users at risk. Given this scenario, the need arose to create a regulation that put safety, transparency, legality and ethics on the agenda of some of these solutions developed so far. With this pretext, General Data Protection Regulation (GDPR) was born, whose objective was to encompass all these principles of protection and privacy and later emerging from this base the General Data Protection Law ( Lei Geral de Proteção de Dados), a regulation adapted to the Brazilian reality. A race has started on the part of companies to adapt, since non-compliance with these laws generates applications of penalties with high values. This event became an object of study, and as a result it showed that because of this race, there were a series of problems in the implementation of these principles by these companies, whether small or large scale. This work aims to provide keywords in the context of GDPR, LGPD, and Ethics IA that help developers in these implementations, using issues from open source companies as a basis. As a result, implement a table with these main concepts covered in practice, helping future developers to carry out this task. For this, we used a methodology using Mineração de Dados (MD) techniques on these projects available on versioning platforms so that the issues were extracted, and the keywords were classified at the end of a precision validation. As a conclusion of this work, it is expected that the results obtained will be of great use to developers in helping the implementation of these issues, in addition to showing a certain tendency and behavior on the part of the projects in these phases of implementation. | pt_BR |
| Aparece na Coleção: | Engenharia da Computação
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