A HealthySystems aposta em ser inovadora na área de pseudo-anonimização, desenvolvendo uma plataforma que faça a de-identificação como um serviço, garantindo a conformidade com o novo regulamento europeu de proteção de dados e alavancando o mercado global dos grandes volumes de dados.

Pretendemos facilitar a privacidade por desenho por parte dos clientes que queiram explorar todo o potencial dos grandes volumes de dados, facilitando o acesso às técnicas mais recentes de de-identificação e promovendo, desta forma, a rápida implementação dos controles de forma garantir a privacidade por defeito.

DESCRIÇÃO DO PROBLEMA

A tecnologia atual captura dados a cada minuto em que andamos na rua, estacionamos os nossos carros, cada vez que nos ligamos e usamos um smartphone ou cartão de crédito. À medida que cada vez mais informação pessoal é recolhida, surgem preocupações relativamente a profiling, discriminação, exclusão, vigilância do governo e perda de controlo. Os avanços tecnológicos têm ultrapassado os quadros legais existentes, aumentando a tensão entre inovação e privacidade dos dados.

Ciente do avolumar desta tensão, a Comissão Europeia elaborou e aprovou um novo Regulamento de Proteção de Dados (GDPR) que tem como um dos principais objetivos ajudar o mercado único digital a concretizar o seu potencial. Relativamente aos grandes volumes de dados pessoais, o novo regulamento adota o conceito de pseudo-anonimização, definido como o tratamento de dados pessoais, em que seja altamente improvável a re–identificação. Embora os dados pseudo-anonimizados permaneçam sob a competência do regulamento, os riscos para a re-identificação das pessoas em causa é baixo.

PROPOSTA DE SOLUÇÃO

A HLTSYS propões uma plataforma que permite efetuar análises sobre dados e explorar as melhores técnicas de de-identificação. A plataforma contém:

BENEFÍCIOS DO HS.ULISYS

ARQUITETURA

Devido à inexistência de uma solução ótima, que resolva na perfeição os problemas de privacidade, é de esperar que o processo de análise de privacidade seja iterativo até convergir para a melhor relação possível entre privacidade e utilidade dos dados. Assim, a plataforma consegue lidar com grandes volumes de dados e permite efetuar análises entre as várias soluções testadas

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