Diccionario panhispánico del español jurídico

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Requisitos para Auditorías de Tratamientos que incluyan IA

por Agencia Española de Protección de Datos

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En el presente documento se ha realizado una primera aproximación a un conjunto de controles que podrían incorporarse a las auditorías de tratamientos de datos personales que hacen uso de componentes basados en inteligencia artificial (IA). Es importante señalar que los controles incluidos están concebidos para realizar un análisis de la adecuación del tratamiento desde una perspectiva de protección de datos. Además, se añaden algunas notas metodológicas que pueden resultar propias y características de este tipo de auditorías.

Tabla de Contenidos

I. INTRODUCCIÓN.
II. METODOLOGÍA DE AUDITORÍA Y TRATAMIENTOS QUE INCORPORAN COMPONENTES DE IA:
A. Objetivos generales de la auditoría de un componente IA en PD.
B. Características singulares de la metodología de la auditoría de un componente IA en PD.
III. OBJETIVOS DE CONTROL Y CONTROLES:
A. Identificación y transparencia del componente.
Objetivo: Inventario del componente IA auditado.
Objetivo: Identificación de responsabilidades.
Objetivo: Transparencia.
B. Propósito del componente IA.
Objetivo: Identificación de las finalidades y usos previstos.
Objetivo: Identificación del contexto de uso del componente IA.
Objetivo: Análisis de la proporcionalidad y necesidad.
Objetivo: Determinación de los destinatarios de los datos.
Objetivo: Limitación de la conservación de datos.
Objetivo: Análisis de las categorías de interesados.
C. Fundamentos del componente IA.
Objetivo: Identificación de la política de desarrollo del componente IA.
Objetivo: Implicación del DPD.
Objetivo: Adecuación de los modelos teóricos base.
Objetivo: Adecuación del marco metodológico.
Objetivo: Identificación de la arquitectura básica del componente.
D. Gestión de los datos.
Objetivo: Aseguramiento de la calidad de los datos.
Objetivo: Determinación del origen de las fuentes de datos.
Objetivo: Preparación de los datos personales.
Objetivo: Control del sesgo.
E. Verificación y validación.
Objetivo: Adecuación del proceso de verificación y validación del componente IA.
Objetivo: Verificación y Validación del componente IA.
Objetivo: Rendimiento.
Objetivo: Coherencia.
Objetivo: Estabilidad y robustez.
Objetivo: Trazabilidad.
Objetivo: Seguridad.
IV. CONCLUSIONES.
V. ANEXO I: DEFINICIONES.
Anonimización.
Aprendizaje de componentes IA.
Auditoria.
Auditoría de protección de datos de componentes IA.
Componente IA.


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En el presente documento se ha realizado una primera aproximación a un conjunto de controles que podrían incorporarse a las auditorías de tratamientos de datos personales que hacen uso de componentes basados en inteligencia artificial (IA). Es importante señalar que los controles incluidos están concebidos para realizar un análisis de la adecuación del tratamiento desde una perspectiva de protección de datos. Además, se añaden algunas notas metodológicas que pueden resultar propias y características de este tipo de auditorías.

Tabla de Contenidos

I. INTRODUCCIÓN.
II. METODOLOGÍA DE AUDITORÍA Y TRATAMIENTOS QUE INCORPORAN COMPONENTES DE IA:
A. Objetivos generales de la auditoría de un componente IA en PD.
B. Características singulares de la metodología de la auditoría de un componente IA en PD.
III. OBJETIVOS DE CONTROL Y CONTROLES:
A. Identificación y transparencia del componente.
Objetivo: Inventario del componente IA auditado.
Objetivo: Identificación de responsabilidades.
Objetivo: Transparencia.
B. Propósito del componente IA.
Objetivo: Identificación de las finalidades y usos previstos.
Objetivo: Identificación del contexto de uso del componente IA.
Objetivo: Análisis de la proporcionalidad y necesidad.
Objetivo: Determinación de los destinatarios de los datos.
Objetivo: Limitación de la conservación de datos.
Objetivo: Análisis de las categorías de interesados.
C. Fundamentos del componente IA.
Objetivo: Identificación de la política de desarrollo del componente IA.
Objetivo: Implicación del DPD.
Objetivo: Adecuación de los modelos teóricos base.
Objetivo: Adecuación del marco metodológico.
Objetivo: Identificación de la arquitectura básica del componente.
D. Gestión de los datos.
Objetivo: Aseguramiento de la calidad de los datos.
Objetivo: Determinación del origen de las fuentes de datos.
Objetivo: Preparación de los datos personales.
Objetivo: Control del sesgo.
E. Verificación y validación.
Objetivo: Adecuación del proceso de verificación y validación del componente IA.
Objetivo: Verificación y Validación del componente IA.
Objetivo: Rendimiento.
Objetivo: Coherencia.
Objetivo: Estabilidad y robustez.
Objetivo: Trazabilidad.
Objetivo: Seguridad.
IV. CONCLUSIONES.
V. ANEXO I: DEFINICIONES.
Anonimización.
Aprendizaje de componentes IA.
Auditoria.
Auditoría de protección de datos de componentes IA.
Componente IA.


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