Dados sensíveis
ados sensíveis são um subconjunto de dados pessoais que revelam informações íntimas, potencialmente discriminatórias ou de alto impacto para a privacidade de um indivíduo. Por envolverem maior risco, recebem proteção reforçada pela LGPD e exigem base legal específica.
A lei estabelece que dados sensíveis só podem ser tratados quando houver necessidade clara, justificativa explícita e salvaguardas rígidas de segurança.
Exemplos de dados sensíveis
Essas informações incluem:
Categorias previstas na LGPD
origem racial ou étnica
convicção religiosa
opinião política
filiação sindical
dados de saúde
dados biométricos
dados genéticos
vida sexual
dados sobre condenações ou infrações penais (dependendo da interpretação regulatória)
São informações capazes de causar discriminação ou impacto significativo caso vazem ou sejam usadas de forma inadequada.
Por que dados sensíveis exigem proteção reforçada
A LGPD proíbe, por padrão, o tratamento desses dados, exceto nas situações previstas em lei. Isso ocorre porque:
Maior risco de prejuízo individual
Um vazamento pode afetar reputação, oportunidades profissionais, saúde e até segurança física.
Viés algorítmico
Modelos de IA podem aprender padrões discriminatórios se expostos a dados sensíveis, mesmo sem intenção explícita.
Decisões automatizadas
Quando IA toma decisões baseadas em características sensíveis (como saúde ou religião), o risco de discriminação aumenta.
Bases legais para tratar dados sensíveis
Ao contrário dos dados pessoais comuns, o tratamento de dados sensíveis exige bases legais mais restritivas.
Bases mais utilizadas
consentimento explícito
obrigação legal ou regulatória
proteção da vida ou da incolumidade física
tutela da saúde (ex.: hospitais, laboratórios)
prevenção à fraude em processos de identificação
Em IA, é comum que essas bases sejam combinadas com medidas adicionais de governança, auditoria e documentação.
Dados sensíveis em projetos de IA
Projetos que utilizam dados sensíveis precisam de cuidados específicos:
Avaliação de impacto (DPIA)
Obrigatória quando houver risco elevado ao titular.
Minimização de dados
Coletar apenas o que é estritamente necessário para o modelo.
Transparência reforçada
Titulares devem entender por que esses dados existem, como são tratados e por quanto tempo são mantidos.
Controles técnicos
Criptografia, ambientes isolados, anonimização avançada e controle de acesso são essenciais.