Home » Articole » RO » Afaceri » Știința datelor (Data Science) » Amenințări în probleme legale și organizaționale în utilizarea megadatelor (big data)

Amenințări în probleme legale și organizaționale în utilizarea megadatelor (big data)

Amenințări legale

Acest grup include amenințări datorate implicațiilor legale ale unui sistem Big Data, cum ar fi încălcarea legilor sau reglementărilor, încălcarea legislației, nerespectarea cerințelor contractuale, utilizarea neautorizată a resurselor de proprietate intelectuală, abuzul de date cu caracter personal, necesitatea supunerii hotărârilor judecătorești și de tribunal.

Amenințare: Încălcarea legilor sau reglementărilor / Încălcarea legislației / Abuzul de date cu caracter personal

Stocarea datelor în Uniunea Europeană intră sub incidența directivei privind protecția datelor: organizațiile sunt obligate i) să adere la această lege de conformitate pe toată durata de viață a datelor, ii) să rămână responsabile pentru datele cu caracter personal ale clienților și angajaților lor și iii) să garanteze securitatea chiar și atunci când o terță parte, cum ar fi un furnizor de cloud, prelucrează datele în numele lor.

În modelul tradițional centrat pe date, datele sunt stocate la nivel local și fiecare organizație are control asupra informațiilor. În schimb, în ​​Big Data, apare o preocupare reală cu privire la securitatea acestei cantități masive de informații digitale și protecția infrastructurii critice care o susține, așa cum demonstrează o vastă literatură despre riscurile de confidențialitate (83) (84) (85) (86).

De asemenea, trebuie menționat că UE are reglementări mai stricte în ceea ce privește colectarea datelor cu caracter personal decât alte țări, dar uneori multinaționalele care operează în UE au sediul în Statele Unite. În acest context, cele mai importante probleme de confidențialitate sunt modul de protejare a confidențialității individuale atunci când datele sunt stocate pe mai multe site-uri și cât de eficientă este protecția la ”Error! Bookmark not defined.

Big Data ridică, de asemenea, potențiala problemă a rezidenței datelor (87). Datele, atunci când sunt stocate în stocarea cloud a furnizorilor care oferă soluții de stocare multinaționale, pot intra în jurisdicții legale diferite. Un exemplu adus de NIST Big Data Public Working Group se referă la custodia datelor farmaceutice dincolo de dispozițiile de testare, care este neclară, mai ales după fuzionarea sau dizolvarea firmelor (88).

Activele vizate de această amenințare includ grupuri de active „Date” (în special „date de înregistrare de identificare”) și „Roluri”.

Amenințări organizaționale

Acest grup include amenințările care țin de sfera organizațională.

Amenințare: Lipsa de calificare

Analiza seturilor mari de date poate susține noi valuri de creștere a productivității și inovației și poate debloca o valoare semnificativă. Cu toate acestea, companiile și factorii de decizie politică trebuie să abordeze obstacole semnificative, cum ar fi, de exemplu, o posibilă lipsă de oameni de știință de date și manageri calificați (89).

Activul vizat de această amenințare este grupul de active „Roluri”.

(83) Venkat N. Gudivada (Universitatea Marshall), Ricardo Baeza-Yates (Laboratoarele Yahoo), Vijay V. Raghavan (Universitatea din Louisiana), „Big Data: Promises and Problems”, Numărul nr.03, 2015, publicat de IEEE Computer Societate. Consultați http://www.computer.org/csdl/mags/co/2015/03/mco2015030020.html. Cartea afirmă că „veridicitatea – datorită prelucrării intermediare, diversității între sursele de date și în evoluția datelor ridică îngrijorări cu privire la securitate, confidențialitate, încredere și responsabilitate, creând necesitatea de a verifica proveniența securizată a datelor”.

(84) White House Big Data Report, publicat la 1 mai 2014. A se vedea https://www.whitehouse.gov/sites/default/files/docs/big_data_privacy_report_may_1_2014.pdf, accesat în decembrie 2015.

(85) A se vedea diverse exemple date de Raymond Chi-Wing Wong, „Big Data Privacy”, în Journal of Information Technology & Software Engineering, Department of Computer Science and Engineering, Hong Kong University of Science and Technology, China, http://www. omicsgroup.org/journals/big-data-privacy-2165-7866.1000e114.php?aid=10289. Articolul citează diferite cazuri de utilizare: (i) datele persoane ale unui set de date medicale au fost identificate din cauza protecției insuficiente a confidențialității, (ii) seturi de date, inclusiv jurnalele de căutare, au fost eliberate de un furnizor de internet american, dar a fost posibil să se identifice o persoană folosind mai multe persoane- interogări specifice, (iii) un serviciu popular de închiriere de filme online cu un sistem de recomandare, filme propuse clienților săi pe baza preferințelor lor de film anticipate, cu toate acestea, aproape toți abonații ar putea fi identificați în mod unic, (iv) mulți clienți de telefonie mobilă folosind bazate pe locație serviciile (LBS) au avut serioase preocupări legate de confidențialitate cu privire la dezvăluirea locațiilor lor împreună cu informațiile lor personale.

(86) S. De Capitani di Vimercati, S. Foresti, P. Samarati, „Managing and Accessing Data in the Cloud: Privacy Risks and Approaches”, în Proc. of the 7th International Conference on Risks and Security of Internet and Systems (CRiSIS 2012), Cork, Irlanda.

(87) Vezi Storing Data In The Cloud Raises Compliance Challenges în http://www.forbes.com/sites/ciocentral/2012/01/19/storing-data-in-the-cloud-raises-compliance-challenges/, accesat în decembrie 2015.

(88) A se vedea NIST Special Publication 1500-4. Use case: Pharmaceutical clinical trial data sharing.

(89) A se vedea, de exemplu, rapoarte de la McKinsey http://www.mckinsey.com/features/big_data și de la Financial Times http://www.ft.com/cms/s/0/953ff95a-6045-11e4-88d1-00144feabdc0 .html#axzz3ntU3lM00, accesat în decembrie 2015.

Sursa: European Union Agency For Network And Information Security: Ernesto Damiani, Claudio Agostino Ardagna, Francesco Zavatarelli, Evangelos Rekleitis, Louis Marinos (2016). Big Data Threat Landscape and Good Practice Guide. © European Union Agency for Network and Information Security (ENISA). Traducere și adaptare independentă: Nicolae Sfetcu

© MultiMedia Publishing, Big Data – Ghid practic, Volumul 1

Analitica rețelelor sociale
Analitica rețelelor sociale

Analitica rețelelor sociale este un domeniu nou și emergent, pregătit pentru a permite companiilor să își îmbunătățească inițiativele de gestionare a performanței în diferite funcții de afaceri. Indiferent dacă este vorba de măsurarea eficienței campaniilor promoționale, colectarea de informații despre … Citeşte mai mult

Nu a fost votat $3,99$9,61 Selectează opțiunile
Ghid pagini Facebook – Campanii de promovare pe Facebook
Ghid pagini Facebook – Campanii de promovare pe Facebook

Paginile Facebook sunt cea mai simplă modalitate de a dezvolta o afacere online. Sunt gratuite, relativ ușor de configurat, și foarte flexibile. Indiferent dacă vrei să vinzi un produs sau un serviciu, sau să promovezi o organizaţie, o idee sau … Citeşte mai mult

Nu a fost votat $3,99 Selectează opțiunile
Introducere în inteligența artificială
Introducere în inteligența artificială

Inteligența artificială s-a dezvoltat exploziv în ultimii ani, facilitând luarea deciziilor inteligente și automate în cadrul scenariilor de implementare. Inteligența artificială se referă la un ecosistem de modele și tehnologii pentru percepție, raționament, interacțiune și învățare.  Asistăm la o convergență … Citeşte mai mult

Nu a fost votat $2,99$5,07 Selectează opțiunile

Lasă un răspuns

Adresa ta de email nu va fi publicată.