| Naslov: | Zagotavljanje skladnosti z GDPR pri obdelavah podatkov z modeli umetne inteligence : diplomsko delo visokošolskega študijskega programa Informacijska varnost |
|---|
| Avtorji: | ID Kores, Vasilij (Avtor)
ID Bernik, Igor (Mentor) Več o mentorju...  |
|---|
| Datoteke: |  VS_Kores_Vasilij_2025.pdf (815,82 KB)
MD5: DB6D0A8A7D91E033A674D30F5767717A
|
|---|
| Jezik: | Slovenski jezik |
|---|
| Vrsta gradiva: | Diplomsko delo/naloga |
|---|
| Tipologija: | 2.11 - Diplomsko delo |
|---|
| Organizacija: | FVV - Fakulteta za varnostne vede
|
|---|
| Opis: | 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. |
|---|
| Ključne besede: | diplomske naloge |
|---|
| Status publikacije: | Objavljeno |
|---|
| Verzija publikacije: | Objavljena publikacija |
|---|
| Kraj izida: | Ljubljana |
|---|
| Kraj izvedbe: | Ljubljana |
|---|
| Založnik: | V. Kores |
|---|
| Leto izida: | 2026 |
|---|
| Leto izvedbe: | 2026 |
|---|
| Št. strani: | X f., 68 str. |
|---|
| PID: | 20.500.12556/DKUM-96363 |
|---|
| UDK: | 342.72/,73:004.8(043.2) |
|---|
| COBISS.SI-ID: | 267495427 |
|---|
| Datum objave v DKUM: | 05.02.2026 |
|---|
| Število ogledov: | 140 |
|---|
| Število prenosov: | 73 |
|---|
| Metapodatki: |    |
|---|
| Področja: | FVV
|
|---|
|
:
|
Kopiraj citat |
|---|
| | | | Skupna ocena: | (0 glasov) |
|---|
| Vaša ocena: | Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom. |
|---|
| Objavi na: |  |
|---|
Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše
podrobnosti ali sproži prenos. |
