The Brazilian Data at Risk in the Age of AI?

R. F. D. S. Teixeira, R. B. Januzi, F. Faria
{"title":"The Brazilian Data at Risk in the Age of AI?","authors":"R. F. D. S. Teixeira, R. B. Januzi, F. Faria","doi":"10.5753/eniac.2022.227520","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Com os avanços das técnicas de processamento e análise de imagens, o uso de sistemas de reconhecimento biométrico em tarefas cotidianas das pessoas já é uma realidade. Dentre essas tarefas estão desde um simples acesso aos dispositivos móveis até a marcação de amigos em fotos compartilhadas em redes sociais e as complexas operações financeiras em equipamentos de autoatendimento para transações bancárias. Em 5 de julho de 2021, o governo brasileiro anunciou a compra de um sistema de reconhecimento biométrico para ser utilizado em todo território nacional. Neste sentido, este artigo propõe a abertura de uma discussão mais aprofundada sobre a adoção de tais sistemas para a identificação dos cidadãos brasileiros e quais os problemas que podem emergir se o sistema não for bem projetado, implantado e gerenciado. Além disso, uma lista de dez questões foi criada para iniciar essa conversa sobre segurança dos dados dos brasileiros na Era da Inteligência Artificial (IA) e o respeito à Lei Geral de Proteção dos Dados (LGPD).","PeriodicalId":165095,"journal":{"name":"Anais do XIX Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2022)","volume":"53 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-05-03","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"1","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Anais do XIX Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2022)","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.5753/eniac.2022.227520","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 1

Abstract

Com os avanços das técnicas de processamento e análise de imagens, o uso de sistemas de reconhecimento biométrico em tarefas cotidianas das pessoas já é uma realidade. Dentre essas tarefas estão desde um simples acesso aos dispositivos móveis até a marcação de amigos em fotos compartilhadas em redes sociais e as complexas operações financeiras em equipamentos de autoatendimento para transações bancárias. Em 5 de julho de 2021, o governo brasileiro anunciou a compra de um sistema de reconhecimento biométrico para ser utilizado em todo território nacional. Neste sentido, este artigo propõe a abertura de uma discussão mais aprofundada sobre a adoção de tais sistemas para a identificação dos cidadãos brasileiros e quais os problemas que podem emergir se o sistema não for bem projetado, implantado e gerenciado. Além disso, uma lista de dez questões foi criada para iniciar essa conversa sobre segurança dos dados dos brasileiros na Era da Inteligência Artificial (IA) e o respeito à Lei Geral de Proteção dos Dados (LGPD).
查看原文
分享 分享
微信好友 朋友圈 QQ好友 复制链接
本刊更多论文
人工智能时代巴西数据面临风险?
随着图像处理和分析技术的进步,生物识别系统在人们日常任务中的应用已经成为现实。这些任务包括简单地访问移动设备,在社交网络上分享的照片上标记朋友,以及在银行交易的自助设备上复杂的金融操作。2017年7月5日,在ufc格斗之夜第一轮比赛中,他击败了前ufc重量级冠军、前ufc重量级冠军、前ufc重量级冠军、前ufc重量级冠军、前ufc重量级冠军、前ufc重量级冠军、前ufc重量级冠军。从这个意义上说,本文建议开始进一步讨论采用这种系统来识别巴西公民,以及如果该系统设计、实施和管理不当可能出现的问题。此外,我们还创建了一个10个问题的列表,以开启关于人工智能(ai)时代巴西人的数据安全以及对《通用数据保护法》(LGPD)的尊重的对话。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
期刊最新文献
Application of Learned OWA Operators in Pooling and Channel Aggregation Layers in Convolutional Neural Networks Improving steel making off-gas predictions by mixing classification and regression multi-modal multivariate models A Framework for prediction of dropout in distance learning through XAI techniques in Virtual Learning Environment Textile defect detection using YOLOv5 on AITEX Dataset Aspects of a learned model to predict the quality of life of university students in Brazil
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
现在去查看 取消
×
提示
确定
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
已复制链接
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
×
扫码分享
扫码分享
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 联系我们:info@booksci.cn
Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。
Copyright © 2023 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1