Аналіз стану захисту персональних даних в умовах взаємодії суб’єктів у мережевому середовищі

Abstract

У дослідженні розглядаються особливості формування загроз витоку персональних даних в умовах інтенсивної взаємодії суб’єктів у мережевому середовищі. Особлива увага приділяється взаємодії суб’єктів обробки персональних даних — користувачів, операторів та третіх осіб, — а також потенційним ризикам, що виникають під час транскордонної передачі даних. На основі порівняльного аналізу захищеності персональних даних та методу їх систематизації досліджено загальну схему верифікації користувачів у мережевому середовищі. Запропоновано оптимальний підхід, що забезпечує захист персональних даних на комунікаційному пристрої користувача від потенційних витоків у мережевому середовищі. Проведено систематизацію даних, які можуть бути використані для електронної ідентифікації користувачів: прямі ідентифікатори, ідентифікатори облікових записів, мережеві ідентифікатори, відбитки пристроїв, поведінкові дані, дані контенту, дані соціальної взаємодії, біометричні ідентифікатори та обчислені дані. Технічні ідентифікатори комунікаційних пристроїв виділено в окрему категорію, оскільки в поєднанні з персональними даними або конфіденційною публічною інформацією вони дають змогу однозначно ідентифікувати особу користувача у мережевому середовищі.

This study examines the characteristics of how threats of personal data leaks arise in the context of intensive interaction among entities in a network environment. Particular attention is paid to the interaction among entities involved in the processing of personal data — users, operators, and third parties — as well as to the potential risks arising from cross-border data transfers. Based on a comparative analysis of personal data security and methods for its systematization, a general framework for user verification in a network environment is investigated. An optimal approach is proposed to protect personal data on a user’s communication device from potential leaks in a network environment. A classification is provided of data that can be used for electronic user identification: direct identifiers, account identifiers, network identifiers, device fingerprints, behavioral data, content data, social interaction data, biometric identifiers, and derived data. Technical identifiers of communication devices are classified as a separate category because, when combined with personal data or confidential public information, they allow for the unambiguous identification of a user’s identity in a network environment.