Resumo do Problema

Na era digital, os usuários geram vastas quantidades de dados pessoais em várias plataformas, levando a um armazenamento de dados disperso e fragmentado, gerenciado por diversos provedores de serviços. Essa fragmentação apresenta desafios significativos para garantir a privacidade, segurança e controle dos dados pelos usuários. Muitas vezes, os usuários carecem de ferramentas e compreensão necessárias para gerenciar efetivamente suas preferências de privacidade, resultando em exposição não intencional de dados e proteção insuficiente das informações pessoais.

Racional

Empoderar os usuários com controle sobre seus dados pessoais implementando cofres de dados pessoais seguros e centrados no usuário, que suportem recursos avançados de gerenciamento de privacidade e conformidade com regulamentações de privacidade.

Solução

Implementar armazenamentos de dados pessoais ou Cofres de Dados Pessoais (Personal Data Vaults - PDVs) que ofereçam aos usuários controle abrangente sobre seus dados pessoais. Esses mecanismos devem estar equipados com ferramentas avançadas de gerenciamento de privacidade, capacidades de tomada de decisão automatizada, medidas de segurança robustas e recursos de conformidade para atender aos requisitos regulamentares.

Mun et al. [1] propuseram o framework PDVLoc, um PDV projetado para controlar o compartilhamento de dados de localização de dispositivos móveis. O framework permite que os usuários armazenem seus dados de localização em um cofre centralizado e gerenciem o compartilhamento de dados com terceiros por meio de Listas de Controle de Acesso (Access Control Lists - ACLs) detalhadas. Inclui ferramentas como um recomendador de regras para ajudar os usuários a tomarem decisões informadas sobre privacidade e um recurso de auditoria de rastreamento para avaliar a adesão à política de privacidade ao longo do tempo. O objetivo é garantir que os usuários tenham controle sobre seus dados de localização, fornecer armazenamento seguro e configurações de compartilhamento personalizáveis, além de ajudar a manter a transparência e a responsabilidade por meio de auditorias.

Singh, Carminati e Ferrari [2] apresentaram o sistema de Armazenamento de Dados Pessoais Consciente de Privacidade (Privacy-Aware Personal Data Storage - P-PDS), que usa aprendizado semi-supervisionado e ativo para automatizar decisões de privacidade para dados de usuários armazenados em um repositório centralizado. O sistema reduz o fardo do usuário ao aprender preferências de privacidade a partir de dados rotulados e não rotulados e ajusta as decisões de privacidade com base em preferências específicas do usuário através de aprendizado ativo personalizado e baseado em histórico. Esta abordagem aumenta a precisão e eficiência no gerenciamento das configurações de privacidade. O objetivo é fornecer uma maneira inteligente e amigável de gerenciar configurações de privacidade, automatizando decisões enquanto se alinha com as preferências individuais dos usuários e reduzindo os esforços de configuração manual.

Sanchez, Torre e Knijnenburg [3] propuseram uma solução para gerenciar preferências de privacidade em ambientes de IoT usando tecnologia da web semântica. Eles introduzem a ontologia de Preferências de Privacidade para IoT (Privacy Preference for IoT - PPIoT), que integra preferências de privacidade, a Ontologia de Redes de Sensores Semânticos do W3C, princípios de Práticas de Informação Justa (Fair Information Practices - FIP) e conformidade com a GDPR (General Data Protection Regulation) europeia. O componente Gerenciador de Dados Pessoais (Personal Data Manager - PDM) medeia e gerencia as preferências de privacidade dos usuários, permitindo que os usuários controlem a divulgação de dados para terceiros. A solução inclui um Modelo Interativo de Preferências de Privacidade (Privacy Preference Model - PPM) para apresentar políticas de privacidade de maneira transparente e obter o consentimento afirmativo do usuário. O objetivo é capacitar os usuários a gerenciar efetivamente suas configurações de privacidade em ambientes de IoT, garantindo que a divulgação de dados seja controlada e conforme as regulamentações de privacidade. O código-fonte para o PDM está disponível no GitHub.

Embora os detalhes específicos variem, a implementação prática desses sistemas muitas vezes aponta para armazenamento em nuvem devido à necessidade de escalabilidade, fácil acesso e integração com diversos dispositivos e plataformas. O armazenamento local poderia ser usado em certos contextos, mas o armazenamento em nuvem é mais provável, dado a complexidade e volume de dados envolvidos nesses sistemas.

Plataformas: computadores pessoais, dispositivos móveis, smart devices

Exemplo

Direita: A interface do usuário da web do PDVLoc exibe informações inferidas dos dados coletados do usuário, fornece feedback de compartilhamento de dados e permite a configuração de limites espaciais; Esquerda: Traceaudit: Interface do usuário da web para revisão de dados compartilhados [1]. (Ver em tamanho maior)

A interface do Modelo de Preferência de Privacidade Interativa (PPM) para Configurações de Política de Privacidade em conformidade com a ontologia PPIoT [3]. (Ver em tamanho maior)

Pedido de confirmação e recomendação do Gestor de Dados Pessoais (PDM) [3]. (Ver em tamanho maior)

• Estudos de usuários indicam alta satisfação e aceitação de estruturas de gerenciamento de privacidade que incorporam ferramentas de gerenciamento de políticas, como recomendadores de regras e auditorias de rastreamento, que melhoram a tomada de decisão do usuário [1]. Além disso, a integração da tecnologia da web semântica em estruturas de privacidade como PPIoT permite interoperabilidade e escalabilidade em diversos dispositivos e plataformas de IoT [3]. A combinação de automação com consentimento do usuário garante que os usuários mantenham o controle sobre suas configurações de privacidade enquanto se beneficiam de processos automatizados, melhorando a experiência do usuário e a conformidade regulatória [3].

• Ferramentas como o PDM só podem dar suporte à negociação quando a declaração de política de terceiros é codificada em PPIoT [3].

As escolhas de privacidade dão às pessoas controle sobre certos aspectos das práticas de dados. Considerando o espaço de design para escolhas de privacidade [4], esta diretriz pode ser aplicada nas seguintes dimensões:

A diretriz se concentra em capacitar os usuários a armazenar e gerenciar seus dados pessoais, enfatizando o consentimento do usuário, o controle sobre o compartilhamento de dados e a capacidade de configurar as configurações de privacidade, o que se alinha estreitamente com o atributo de Controle [5]. Outros atributos de privacidade relacionados: