Segurança, Governança e Conformidade

Anonimização é o processo que transforma dados pessoais em informações que não permitem identificar um indivíduo, mesmo quando combinadas com outras bases. É recurso essencial para projetos de IA que precisam reduzir riscos e atender à LGPD.

Informações que identificam ou permitem identificar uma pessoa. Em IA, exigem cuidado rigoroso, finalidade clara e boas práticas de privacidade definidas pela LGPD.

Informações pessoais de alto risco, como dados de saúde, biometria e religião, que exigem proteção reforçada pela LGPD e regras rigorosas de uso em IA.

Relatório que avalia riscos e impactos do uso de IA no tratamento de dados pessoais, exigido pela LGPD em operações de alto risco.

Profissional responsável por garantir que a empresa cumpra a LGPD, atuando no controle, orientação e supervisão do tratamento de dados, incluindo projetos de IA.

Avaliação que comprova quando o uso de IA baseado em legítimo interesse é justificável, necessário e equilibrado em relação aos direitos dos titulares.

Princípio que garante que sistemas de IA iniciem com o nível máximo de proteção de dados ativado automaticamente, coletando apenas o mínimo necessário.

Princípio que exige que privacidade seja integrada ao projeto desde o início. Em IA, orienta escolhas técnicas e organizacionais para proteger titulares e cumprir a LGPD.

Técnica que substitui dados pessoais por códigos para reduzir riscos, mantendo a possibilidade de reidentificação. Útil em IA, mas não equivale a anonimização.

Entenda o que são dados sintéticos, como gerá-los com IA, quando usar, suas vantagens e riscos. Guia completo para aplicações em IA, privacidade e aumento de datasets.