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Verificación Automatizada de Cumplimiento de Contratos del GDPR Utilizando Grafos de Conocimiento

Autores: Tauqeer, Amar; Kurteva, Anelia; Chhetri, Tek Raj; Ahmeti, Albin; Fensel, Anna

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2022

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Acceso abierto

Artículo científico
2022

Verificación Automatizada de Cumplimiento de Contratos del GDPR Utilizando Grafos de Conocimiento


Categoría

Gestión y administración

Subcategoría

Gestión de la tecnología y la inovación

Palabras clave

Esfuerzos de investigación
GDPR
Intercambio de datos
Consentimiento
Contratos
Cumplimiento

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 1

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
En los últimos años, los principales esfuerzos de investigación sobre el intercambio de datos conforme al Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) se han centrado principalmente en el consentimiento informado (una de las seis bases legales del RGPD para el tratamiento de datos). En casos como el intercambio de datos entre empresas (B2B) y entre empresas y consumidores (B2C), cuando el consentimiento puede no ser suficiente, muchas pequeñas y medianas empresas (PYMES) aún dependen de contratos, una base del RGPD que a menudo se pasa por alto debido a su complejidad. El ciclo de vida del contrato comprende muchas etapas (por ejemplo, redacción, negociación y firma) que deben ejecutarse en cumplimiento con el RGPD. A pesar de los esfuerzos de investigación activa sobre contratos digitales, la conformidad con el RGPD basada en contratos y desafíos como la interoperabilidad de contratos aún no se han elaborado suficientemente. Dado que los grafos de conocimiento y las ontologías proporcionan interoperabilidad y apoyan el descubrimiento de conocimiento, proponemos y desarrollamos una herramienta basada en grafos de conocimiento para la verificación de la conformidad de contratos del RGPD (CCV). Vincula la base legal del RGPD a los contratos de intercambio de datos. Además, realizamos una evaluación de rendimiento en términos de tiempo de ejecución y casos de prueba para validar la corrección de la CCV en la determinación de la sobrecarga y aplicabilidad de la herramienta propuesta en escenarios de aplicaciones de ciudades inteligentes y seguros. Los resultados de la evaluación y la corrección de la herramienta CCV demuestran la viabilidad de la herramienta para su implementación en el mundo real con una sobrecarga mínima.

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