[en] ENABLING DATA REGULATION EVALUATION THROUGH INTELLIGENT AND NORMATIVE MULTIAGENT SYSTEMS DESIGN - PAULO HENRIQUE CARDOSO ALVES (2023)
[pt] O compartilhamento e o gerenciamento de dados pessoais são atividades desafiadoras devido à grande quantidade de dados gerados, carregados e digitalizados por cidadãos para utilizar serviços, online ou não. Esse desafio afeta não apenas os cidadãos, mas também os controladores e processadores de dados, que são responsáveis pela segurança, privacidade, anonimato e uso de dados fundados em bases legais e no propósito inicial quando os dados foram solicitados. Nesse cenário, a proteção e regulamentação dedados entram em cena para organizar esse ambiente, propondo direitos e deveres aos agentes envolvidos. No entanto, cada país é livre para criar e empregar sua própria regulamentação de dados, como o GDPR na União Europeia e a LGPD no Brasil. Portanto, embora o objetivo seja proteger os cidadãos, as regulamentações podem apresentar regras diferentes com base em sua jurisdição. Nesse cenário, as ontologias surgem para identificar as entidades e relacionamentos e mostrá-los em um nível de abstração elevado, facilitando o alinhamento das ontologias com diferentes regulamentações. Para isso, desenvolvemos um meta modelo baseado em ontologias da GDPR para possibilitar a representação da LGPD com foco na base legal do consentimento. Além disso, propusemos o GoDReP (Geraçãod e Cenários de Regulamentação de Dados) para permitir que os atores representem a interpretação de sua legislação em um cenário de aplicação específico. Apresentamos então três cenários diferentes para exercitar a aplicação do GoDReP. Além disso, nesta tese, também propomos uma arquitetura de sistema multiagente normativo e inteligente (RegulAI) para representar os direitos e obrigações apresentados pela regulamentação de dados pessoais, bem como o processo de tomada de decisão dos agentes.Por fim, desenvolvemos um estudo de caso aplicando o RegulAI no cenário de open banking.