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Título: A atividade de Inteligência de Estado brasileira está em xeque com a promulgação da Emenda Constitucional n. 115/2022? : uma avaliação de riscos e impactos e proposta de uma agenda de soluções
Outros títulos: Is the Brazilian State Intelligence in jeopardy with the enactment of constitutional amendment number 115/2022? : an assessment of risks and impacts and a proposed solution agenda
Autor(es): Ribeiro, Marcio da Mota
Orientador(es): Nunes, Rafael Rabelo
Coorientador(es): Giozza, William Ferreira
Assunto: Inteligência de Estado
Big data
Fatores de risco
Engenharia de privacidade
Data de publicação: 28-Fev-2024
Referência: RIBEIRO, Marcio da Mota. A atividade de Inteligência de Estado brasileira está em xeque com a promulgação da Emenda Constitucional n. 115/2022? Uma avaliação de riscos e impactos e proposta de uma agenda de soluções. 2023. xii, 62 f., il. Dissertação (Mestrado Profissional em Engenharia Elétrica) — Universidade de Brasília, Brasília, 2023.
Resumo: Embora a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD) estabeleça que suas disposições não são aplicáveis ao tratamento de dados pessoais realizados para fins exclusivos de segurança do Estado, as normas definidoras dos direitos e garantias fundamentais possuem aplicação imediata, razão pela qual o direito fundamental à proteção dos dados pessoais e a LGPD incidem na atividade de Inteligência de Estado e, em particular, nas aplicações de análise de grande volume de dados (big data analytics) utilizadas pelo serviço de Inteligência brasileiro para a produção da Inteligência de fontes abertas (open source Intelligence - Osint). Esta dissertação objetiva identificar os possíveis fatores de risco para a Inteligência de Estado decorrentes dessa incidência, analisar suas consequências e propor medidas para mitigá-los. O procedimento metodológico científico empregado foi a pesquisa aplicada, explicativa, bibliográfica e documental. Os principais resultados deste trabalho consistem na identificação dos possíveis fatores de risco, na sua análise e na proposição de medidas para mitigá-los, e na demonstração de que aquele direito fundamental pode ser limitado pela restrição constitucional do acesso a informações cujo sigilo seja imprescindível à segurança da sociedade e do Estado. As principais contribuições desta dissertação são as sugestões para futuro anteprojeto de lei de proteção de dados pessoais para segurança do Estado e a proposta de como o órgão de Inteligência brasileiro poderia implementar a engenharia de privacidade no desenvolvimento de aplicações de big data analytics para produção da Osint.
Abstract: Although The General Personal Data Protection Law (LGPD) establishes that its provisions are not applicable to the processing of personal data carried out for exclusive purposes of State security, the rules that define fundamental rights and guarantees have immediate application, which is why the fundamental right to the protection of personal data and the LGPD affect the State Intelligence activity and, in particular, the analysis of big data (big data analytics) used by the Brazilian Intelligence service for the production of open source intelligence (Osint). This dissertation aims to identify the possible risk factors for State Intelligence arising from this fundamental right incidence, analyze their consequences and propose measures to mitigate them. The methodological scientific procedure used was applied, explanatory, bibliographical and documental research. The main results of this work consist in the identification of possible risk factors, in their analysis and proposition of measures to mitigate them, and in the demonstration that the fundamental right to the protection of personal data may be limited by the constitutional restriction on access to information, whose secrecy is essential to the security of society and of the State. The main contributions of this dissertation are suggestions for future draft law on the protection of personal data for State security and the proposal on how the Brazilian Intelligence Agency could implement privacy engineering in the development of big data analytics applications for the production of Osint.
Unidade Acadêmica: Faculdade de Tecnologia (FT)
Departamento de Engenharia Elétrica (FT ENE)
Informações adicionais: Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, 2023.
Programa de pós-graduação: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Mestrado Profissional
Licença: A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.unb.br, www.ibict.br, www.ndltd.org sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra supracitada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.
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