Navegando por Assunto "Privacidade"

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Power and privacy in software ecosystems: a study on data breach impact on tech giants
(2020-10-27) Di Carlli, Maria Eduarda Rebelo; Santos, George Augusto Valença; http://lattes.cnpq.br/8525564952779211; http://lattes.cnpq.br/0005421394271954
Uma Ferramenta Semi-Automatizada de Detecção de Ameaças à Privacidade com LINDDUN PRO
(2024-02-28) Mendes, Henrique Nunes; Medeiros, Robson Wagner Albuquerque de; http://lattes.cnpq.br/3169193612606500; http://lattes.cnpq.br/9041672612460949
Aprimorar a privacidade é um desafio crucial no desenvolvimento de software. Metodologias de modelagem de ameaças podem auxiliar na identificação e mitigação de riscos, mas frequentemente são complexas e demoradas. Este artigo apresenta uma ferramenta de modelagem de ameaças semi automatizada baseada na metodologia LINDDUN PRO. A ferramenta, utilizando regras de produção, identifica automaticamente ameaças à privacidade a partir de um diagrama de fluxo de dados. Os resultados da avaliação mostram que a ferramenta efetivamente identifica ameaças à privacidade, sendo uma ferramenta valiosa paradesenvolvedores em busca de aprimorar a proteção da privacidade em seus sistemas de software.
Uma solução para verificação do uso de dados pessoais em formulários Web
(2022) Santos, Raylison Nunes dos; Lins, Fernando Antonio Aires; http://lattes.cnpq.br/2475965771605110; http://lattes.cnpq.br/3145044533349598
Com o crescimento e disseminação da Web e das redes sociais, surgiu a necessidade de se conhecer melhor os usuários, para assim, conseguir os atrair com as melhores estratégias possíveis. Existe um esforço considerável por parte das empresas para conseguir dados que possam contribuir para essa base de conhecimento. Pensando em proteger os dados pessoais das pessoas, o governo propôs e aprovou a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), que visa proteger os dados pessoais dos cidadãos. Contudo, mesmo com a citada lei, empresas vêm pedindo continuamente dados pessoais protegidos pela LGPD, sem atentar para os princípios descritos na citada lei. Neste contexto, este trabalho tem como objetivo a proposição de uma solução de verificação de formulários Web, que analisa os dados pessoais requisitados. Esta solução apresenta o desenvolvimento de um Crawler específico que extrai e categoriza os dados, além de disponibilizar os dados pessoais encontrados para análise. Esta solução avaliou 50 sites de diferentes segmentos, e os resultados apresentados indicam não apenas a preocupante quantidade de dados pessoais comumente requisitados em formulários simples, mas também quais os dados mais pedidos.