Proteção de dados e predição algorítmica: mecanismos antifraude baseados em big data e machine learning
| Autor | Claudio Joel Brito Lóssio e Rosangela Tremel |
| Ocupação do Autor | Professor/Mestre em Políticas Estratégicas com louvor (ESAG-UDESC) |
| Páginas | 319-335 |
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PROTEÇÃO DE DADOS
E PREDIÇÃO ALGORÍTMICA:
MECANISMOS ANTIFRAUDE BASEADOS EM
BIG DATA E MACHINE LEARNING
Claudio Joel Brito Lóssio
Professor, Palestrante, CEO SNR Sistemas Notariais e Registrais – empresa premiada
pelo GPTW – Great Place to Work em 2019 e 2020, Sênior Software Dev, Doutorando
em Ciências Jurídicas pela UAL - Portugal, Mestrando em Engenharia de Segurança
Informática pelo IPBeja - Portugal. Advogado com Pós-Graduação em Direito Digital
e Compliance, Direito Penal e Criminologia, Direito Notarial e Registral, MBA em
Gestão de TI, Certicado DPO pela Universidade de Nebrija, Membro Pesquisador Lab
UbiNET em Cloud Forensics e Segurança Ofensiva. Professor visitante na EJET-TJGM.
Organizador e autor da obra Cibernética Jurídica: estudos sobre o direito digital pela
EDUEPB, Autor de diversos artigos cientícos e capítulos de livro. Parecerista na Revista
Jurídica UNISUL De Fato e de Direito. Email: claudiojoel@juscibernetica.com.br
Rosangela Tremel
Mestre em Políticas Estratégicas com louvor (ESAG-UDESC) Advogada (Univali);
Jornalista (UFSC); Administradora de empresas (ESAG-UDESC); Membro Efetivo da
Comissão de Direito Digital OAB/SP- Butantã 2019-2021; Criadora do projeto e
Editora-Chefe da Revista Jurídica da Unisul “De fato e de direito” - versões impressa
e eletrônica; Especialista em Advocacia e Dogmática Jurídica (Unisul); em Marketing
(ESAG-UDESC) e em Ciências Sociais (UFSC); autora de obras jurídicas e colaboradora
de periódicos especializados.
Sumário: 1. Introdução. 2. O RGPD da Europa e o tratamento automático. 2.1 O RGPD e a
oposição ao tratamento automático. 2.2 A nascente jurisprudência. 3. A LGPD e o tratamento
automático. 4. Convenção 108 e os dados automatizados. 5. Open Source Intelligence – OSINT
é permitida? 6. Machine learning e os dados abertos. 7. Considerações nais. 8. Referências.
1. INTRODUÇÃO
O cenário é aquele que, em passado não muito distante, chamava-se de ficção
científica. A diferença é de que este é real: estamos todos cercados por um mecanismo
que decide em situações antes exclusivas de humanos. Feito semente em terra adubada,
crescem os modelos de risco preditivo, sistemas automatizados de ranking que deter-
minam aspectos do cotidiano como concessão de crédito na compra de um automóvel
ou casa própria, valor dos juros em financiamentos os mais diversos, seleção de currí-
culos tanto para acesso ao primeiro emprego quanto para recolocação no mercado de
trabalho e até mesmo o direcionamento de reforços policiais para determinado bairro.
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O problema é se todos estão cientes disto ou se seguem em frente independentemente
de informação sobre o processo de decisão em que se encontra envolvido e que pode
ser vital para suas pretensões. Mais do que uma pergunta, esta é uma questão e do tipo
aberto para considerações.
O presente artigo parte do Regulamento Geral de Proteção de Dados – RGPD da
Europa, a base para a análise automatizada dos dados através de algoritmos, no qual é
imperativo que sejam seguidos requisitos e princípios, bem como determina que haja
expresso consentimento, principalmente quando se trata, por exemplo, de perfil para
qualquer das situações aleatoriamente elencadas no parágrafo anterior.
A definição de perfil ocorre quando se leva em consideração as características de um
indivíduo para que, através desse mapa de características, seja possível fazer previsões.
As decisões automáticas, por sua vez, consistem naquelas tomadas exclusivamente
por máquinas, não havendo o envolvimento humano, fazendo ou não o uso da definição
de perfis.
A lei de proteção de dados versa sobre essa matéria vedando as decisões tomadas
exclusivamente por meios automatizados e que venham a gerar efeitos jurídicos refe-
rentes ao indivíduo.
Além da seara jurídica existem outros fatores que utilizam decisões automatizadas,
sendo mais comum nas áreas financeira e bancária, sendo mais rápidas, porém, mais
limitadas.
Há situações nas quais é possível haver decisões exclusivamente automatizadas,
desde que a utilização de algoritmos seja permitida por lei e que o meio adequado para
a sua realização seja utilizado. Também é possível que esse método seja adotado quan-
do for a única forma de celebrar um contrato com um indivíduo ou quando houver o
consentimento expresso dele. É de se salientar, nesses casos, a necessidade de proteger
direitos e liberdades do indivíduo através do método adequado. Além disso, o perfilado
deve ser previamente informado de todos os seus direitos, podendo contestar a decisão
e exigir intervenção humana.1
Enquanto o cenário europeu se encontra definido sobre o tema em tela, no Brasil a
questão da vacatio legis demonstra toda sua complexidade no artigo 65, que será devi-
damente reproduzido e comentado.
Ao final, mais do que encontrar respostas à questão posta, pretende-se alertar para
os detalhes que a todos cercam, em maior ou menor grau, mas que abrangem desde o
bíblico dilúvio de possibilidades ao gigantesco dataísmo do século XXI.
2. O RGPD DA EUROPA E O TRATAMENTO AUTOMÁTICO
O Regulamento Geral de Proteção de Dados (RGPD), que já está em vigor na Co-
munidade Europeia desde 2018, aborda diretamente, em seu Artigo 22, a questão do
1. COMISSÃO Europeia – Posso ser sujeito a decisões individuais automatizadas, incluindo a definição de perfis? 2019.
[Em linha]. Disponível em: https://ec.europa.eu/info/law/law-topic/data-protection/reform/rights-citizens/my-rights/
can-i-be-subject-automated-individual-decision-making-including-profiling_pt. Acesso em: 25 jul. 2020.
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