| Title: | Zagotavljanje skladnosti z GDPR pri obdelavah podatkov z modeli umetne inteligence : diplomsko delo visokošolskega študijskega programa Informacijska varnost |
|---|
| Authors: | ID Kores, Vasilij (Author)
ID Bernik, Igor (Mentor) More about this mentor...  |
|---|
| Files: |  VS_Kores_Vasilij_2025.pdf (815,82 KB)
MD5: DB6D0A8A7D91E033A674D30F5767717A
|
|---|
| Language: | Slovenian |
|---|
| Work type: | Bachelor thesis/paper |
|---|
| Typology: | 2.11 - Undergraduate Thesis |
|---|
| Organization: | FVV - Faculty of Criminal Justice and Security
|
|---|
| Abstract: | Umetna inteligenca (UI) in sistemi strojnega učenja postajajo osrednji del sodobnih digitalnih storitev, pri čemer njihova sposobnost obdelave velikih količin podatkov odpira pomembna vprašanja glede varstva zasebnosti in skladnosti z zakonodajo, kot je Splošna uredba o varstvu podatkov (GDPR). Namen tega dela je analizirati ključne izzive zagotavljanja skladnosti UI sistemov z zahtevami GDPR ter oceniti mehanizme, strategije in pravne okvire, ki jih omogočajo ali zahtevajo obstoječi evropski in mednarodni regulativni dokumenti. UI, še posebej v svojih generativnih in napovednih oblikah, pogosto temelji na množičnem zbiranju in profiliranju podatkov, kar odpira dileme glede zakonitosti obdelave, privolitve ter načela najmanjšega obsega podatkov. EU je uvedla tveganjsko zasnovan pristop, ki v ospredje postavlja zanesljivost in preglednost UI sistemov, kljub temu pa obstajajo še neodgovorjena vprašanja o razmerjih med pravnimi akti, zlasti v primerih, ko avtomatizirane odločitve vplivajo na temeljne pravice posameznikov. Ena od osrednjih težav je zagotavljanje transparentnosti in razložljivosti odločitev UI sistemov ter zagotavljanje samodejne ocene skladnosti s politiko zasebnosti. V nalogi bomo preverili omejitve naravnih jezikovnih obdelav pri interpretaciji pravnih besedil. Velike jezikovne modele (LLM) in druge oblike generativne UI pogosto trenirajo na ogromnih in pogosto slabo dokumentiranih zbirkah podatkov, kar vodi do nejasnosti glede zakonitosti uporabljenih virov podatkov, vprašanj glede avtorskih pravic in morebitnih obdelav občutljivih podatkov brez pravne osnove. V primerjavi GDPR s kalifornijskim pravnim modelom CCPA in kitajskim zakonom o varstvu podatkov PIPL bomo ugotavljali možnosti za ustvarjanje čezmejnih regulatornih skladnosti UI sistemov, ter skladnosti z UNESCO priporočili o zagotavljanju etike sistemov UI in preprečevanju tveganj diskriminacije in marginalizacije posameznikov. |
|---|
| Keywords: | diplomske naloge |
|---|
| Publication status: | Published |
|---|
| Publication version: | Version of Record |
|---|
| Place of publishing: | Ljubljana |
|---|
| Place of performance: | Ljubljana |
|---|
| Publisher: | V. Kores |
|---|
| Year of publishing: | 2026 |
|---|
| Year of performance: | 2026 |
|---|
| Number of pages: | X f., 68 str. |
|---|
| PID: | 20.500.12556/DKUM-96363 |
|---|
| UDC: | 342.72/,73:004.8(043.2) |
|---|
| COBISS.SI-ID: | 267495427 |
|---|
| Publication date in DKUM: | 05.02.2026 |
|---|
| Views: | 142 |
|---|
| Downloads: | 73 |
|---|
| Metadata: |    |
|---|
| Categories: | FVV
|
|---|
|
:
|
Copy citation |
|---|
| | | | Average score: | (0 votes) |
|---|
| Your score: | Voting is allowed only for logged in users. |
|---|
| Share: |  |
|---|
Hover the mouse pointer over a document title to show the abstract or click
on the title to get all document metadata. |
