Privacidade e Níveis Personalizados: Tipos, Modelos e Desafios, Trabalhos de Computação Distribuída

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Computadores e Sociedade

● Gabriel Fonseca ● Gustavo Rocha ● Luciana Serrao

Information Relevance Model of

Customized Privacy for IoT

Wei Zhou • Selwyn Piramuthu

Introdução

A palavra privacidade possui diferentes significados para diferentes pessoas, chegando

ao ponto de perder qualquer conotação legal que poderia ter tido.

É muitas vezes considerada uma faca de dois gumes:

1. Por um lado ela é utilizada para proteger informações sensíveis a respeito do seu

usuário.

2. Por outro, ela acaba limitando inovações tecnológicas, principalmente no setor de

TI.

Introdução

Na maioria das situações, o mesmo nível de privacidade é aplicado uniformemente,

independentemente das necessidades e exigências de cada indivíduo. Contudo, os

requisitos de configuração de privacidade podem ser díspares para diferentes atributos.

Com a explosão da Internet das coisas (IoT), se levarmos esse ponto em consideração,

torna-se evidente que diferentes pessoas dão diferentes usos para seus dispositivos,

mesmo que sejam modelos iguais.

Background on Ambient Intelligence, IoT, RFID

O conceito de ‘Ambient Intelligence’ compreende integração de informação, comunicação e

recursos que estão embutidos em redes que conectam diferentes dispositivos (e.g., IoT).

RFID (Radio Frequency Identification) tags são um tipo de sistema de rastreamento. Utilizam a

radiofrequência para transmitir dados de uma ‘tag’ para um ‘reader’.

Os componentes de ‘Ambient Intelligence’ incluem tags RFID , que foram utilizadas em aplicações

com resultados positivos. Contudo, a tecnologia RFID possui a capacidade de ‘violar’ a privacidade

do usuário, assim como tecnologias de privacidade invasivas (e.g., biometria, key logging).

Modelo de Privacidade baseado na relevância da informação

● Definições de privacidade; ● Apresentar o modelo proposto pelos autores; ● Vantagens do modelo apresentado no artigo;

Definições de Privacidade

A definição de privacidade é um problema, pois não há um consenso geral sobre o conceito ou uma definição universal e precisa do que seja a privacidade.

Apesar do conceito não ter um consenso geral, a maioria dos autores definem a privacidade a partir de três categorias em comum:

1. Espaço físico (até que ponto a solidão territorial de um indivíduo é protegida contra a invasão de objetos ou sinais indesejados);
2. Escolha;
3. Fluxo de informações pessoais (o controle de um indivíduo sobre o processamento — ou seja, a aquisição, divulgação e uso — de informações pessoais);

Definição de privacidade por Solove (2002)

Dividiu em 6 categorias:

1. O direito de ser deixado em paz;
2. Acesso limitado ao eu;
3. Sigilo;
4. Controle sobre informações pessoais;
5. Personalidade;
6. Intimidade;

Privacidade contextual (W. Zhou, S. Piramuthu)

Dividido em 3 dimensões-chave:

● Espaço; ● Tempo; ● Contexto;

Dividido em 7 categorias:

1. Informação (se sobrepõe à todas as outras categorias);
2. Sigilo (limitar o conhecimento sobre um indivíduo);
3. O direito de ser deixado em paz;
4. O anonimato (direito de um indivíduo ser protegido de atenção indesejada);
5. Intimidade (refere-se ao controle ou acesso limitado a relacionamentos íntimos);
6. Privacidade da comunicação (direito de um indivíduo sobre o processo de comunicação com os outros);
7. Privacidade psicológica (direito de proteger atividades psicológicas e experiências passadas de revelação não autorizada.);

Vantagens do Modelo de Privacidade baseado na relevância da

informação

1. Permitir o tratamento da privacidade de forma científica ao quantificar as demandas de privacidade dos indivíduos em um contexto específico. (Auxiliar de forma objetiva a indústria e criação de legislações sobre o tema);
2. Customizar a privacidade do usuário baseada nas métricas calculadas pelo método proposto. E assim melhorar a experiência com o serviço ou dispositivo utilizado;
3. Controlar e otimizar os gastos com o armazenamento e segurança das informações dos usuários;

Privacidade Customizada

Pesquisadores nesta área têm mostrado que há uma enorme diferença entre o que as pessoas afirmam em termos de seu limite de privacidade e seu comportamento real.

Por exemplo, o mesmo conjunto de pessoas que afirmam se importar muito com sua privacidade (por exemplo, em termos de nome e número de telefone) não se importam que suas informações privadas sejam coletadas em um McDonalds em troque por um big-mac grátis alguns momentos depois.

Por isso é interessante a diferenciação dos termos de privacidade baseados nos interesses reais do consumidor de acordo com contexto.

Diferenciação vertical X Diferenciação horizontal

A diferenciação baseada em maior ou menor qualidade é vertical, enquanto a diferenciação baseada em funções diferentes é considerada horizontal..

Um exemplo de diferenciação vertical de privacidade é encontrado no contexto de proteção de informações online. Um varejista pode oferecer proteção de identificação pessoal e informações transacionais na ‘‘nuvem’’ (baixa qualidade) em comparação com outro tipo de proteção que é baseado em um servidor criptografado (alta qualidade).

Já um exemplo de diferenciação horizontal se dá por algumas pessoas que podem preferir proteger sua identificação pessoal, enquanto outras podem estar mais preocupadas com suas informações transacionais.