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Autoridade Nacional de Proteção de Dados‹ radar tecnológico ›n° 2

biometria ereconhecimento
facialestudos preliminares
Fabiana S. P. Faraco Cebrian
Gustavo do Amaral Prudente
Marcelo Santiago Guedes
Maria Carolina Ferreira da Silva
Maria Luiza Duarte Sa
Thiago Guimarães Moraes

ANPD
Brasília, DF
2024

ANPD
Autoridade Nacional de Proteção de Dados
Diretor-Presidente

Waldemar Gonçalves Ortunho Junior
Diretores

Arthur Pereira Sabbat
Joacil Basilio Rael
Miriam Wimmer
Equipe de elaboração
Coordenação-Geral de Tecnologia e Pesquisa (CGTP)

Fabiana S. P. Faraco Cebrian
Gustavo do Amaral Prudente
Marcelo Santiago Guedes
Maria Carolina Ferreira da Silva
Maria Luiza Duarte Sa
Thiago Guimarães Moraes
Projeto gráfico / editoração eletrônica / capa

André Scofano Maia Porto

1a edição
Publicação digital – PDF
Radar Tecnológico, Número 2, JUN 2024
ANPD
SCN, Qd. 6, Conj. A,
Ed. Venâncio 3000, Bl. A, 9º andar
Brasília, DF · Brasil · 70716-900
t. (61) 2025-8101
www.anpd.gov.br06‹ sumário ›10
introdução

sumário executivo

12

conceitos principais

14

funcionalidades dabiometria e do reconhecimento facial

15

24

reconhecimento facialreconhecimento faciale os dados pessoais

no contexto brasileiro

38

40

biometria,

considerações finais

biometria eanexo I35

perspectivas de futuro45
referências

‹ sumário executivo ›A biometria é a análise técnica, realizada por meios matemáticos eestatísticos, das características fisiológicas (tais como impressão digital,
face, íris, geometria da mão, vascularização da mão, DNA e voz) ou
comportamentais (voz, expressão facial, assinatura, modo de andar etc.)
de um indivíduo. Quanto maior a quantidade de dados presentes na
amostra biométrica provenientes de uma ou mais características, maiorserá a probabilidade de que ela tenha uma correspondência única, ou
seja, a amostra apresentará maior qualidade para que a análise seja mais
precisa e confiável.
A popularização da biometria está embasada na possibilidade de seu
uso como incremento para a segurança, como em transações eleitorais efinanceiras, ou no provimento de acesso a equipamentos e sistemas. Em
conjunto com as técnicas de biometria, o uso de câmeras, sistemas demonitoramento e inteligência artificial – IA têm proporcionado o avanço
do reconhecimento facial, que, por sua vez, pode ser empregado na
verificação de identidade em diversas circunstâncias, como em controlesde fronteira, de ambientes, de frequência escolar, de estádios de futebol,
entre outros.
Teoricamente, os resultados sugeridos pelo uso do reconhecimento facialsão otimistas, mas seus contrapesos na aplicação real são relevantes,
tendo em vista que os dados biométricos são dados pessoais sensíveis eafetam massas populacionais, inclusive grupos vulneráveis. Igualmente,
os algoritmos utilizados são passíveis de erro e podem refletir e perpetrar
aspectos discriminatórios.
O tratamento de dados biométricos, além de ser pauta da Agenda
Regulatória da ANPD para o biênio 2023–2024, suscita preocupações
significativas sobre a privacidade e a proteção dos dados pessoais dos
titulares, principalmente em relação ao reconhecimento facial e sua
crescente popularidade.
A Coordenação-Geral de Tecnologia e Pesquisa – CGTP da Autoridade
Nacional de Proteção de Dados – ANPD estudou diversos casos de uso

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ANPD
‹ radar tecnológico ›biometria ereconhecimento
facial07

de biometria, em particular de reconhecimento facial no País. Foramlevantados casos de segurança pública nos estados da Bahia, Goiás e
Rio de Janeiro, bem como outras situações de relevância, relacionadas,
por exemplo, à Linha Amarela do Metrô de São Paulo, à rede estadualde ensino do Paraná, aos aeroportos de São Paulo e Rio de Janeiro e aestádios de futebol. Também foram analisados casos do uso da biometria
em sistemas de pagamentos e serviços de autenticação.
A seguir são elencados os principais pontos deste estudo preliminar:
1
As tecnologias de biometria empregadas no reconhecimento facialsão utilizadas para diversos propósitos, como controle de fronteiras eaeroportos, segurança pública, sistema de saúde, transações financeirase pagamentos, marketing e experiência do cliente e controle de acesso,
podendo empregar técnicas de detecção (descobrir e localizar faces
nas imagens e vídeos), identificação (quem é a pessoa da imagem?),verificação (a pessoal existe ou está cadastrada?) e classificação
(categorizar o indivíduo por meio de atributos como gênero, etnia, raça,
idade ou detecção de emoções, como alegria, felicidade, nervosismo etc.).
2
As inovações decorrentes do reconhecimento facial, apoiadas, em
especial, pelas tecnologias de Inteligência Artificial, como machinelearning e deep learning, otimizaram os sistemas tradicionais dereconhecimento facial ao permitir, por exemplo, uma identificação
mais rápida e precisa, uma vez que os algoritmos são rotineiramente
treinados para aprender e extrair características e propriedades faciais
de grandes conjuntos de dados. Porém, esse avanço suscita riscos deintrusão à privacidade e aos direitos e liberdades civis dos titularesde dados.
3
Há de se considerar que os vieses e normas culturais e sociais dos
indivíduos responsáveis pelo tratamento dos dados biométricos podem
se refletir nos algoritmos e nos modelos de aprendizagem, levando
a efeitos discriminatórios de ordem racial, social, étnica, de gênero,econômica, entre outros.

ANPD‹ radar tecnológico ›biometria ereconhecimento
facial08

ANPD‹ radar tecnológico ›biometria ereconhecimento
facial4
Os aspectos relacionados à capacidade de um sistema dereconhecimento facial em identificar corretamente uma pessoa
podem variar de acordo com o método e a tecnologia utilizada pelo
desenvolvedor, ou com a diversidade da população a qual tenham sido
aplicados. Isso propicia riscos consideráveis para as pessoas em casos deidentificação errônea, como o ocorrido no estado do Rio de Janeiro1.
5
Os casos estudados estão permeados de questões que por vezes
carecem de transparência acerca do tratamento dos dados pessoais
e seu compartilhamento, bem como das medidas de segurança
necessárias adotadas pelos controladores, as hipóteses legais e as
finalidades informadas aos titulares, sem excessos ou desvios, tendo em
vista a natureza sensível dos dados.
6
A motivação para a introdução do reconhecimento facial no ambiente
escolar pode se fundar, por exemplo, no registro automático defrequência dos estudantes, que, por sua vez, serviria para subsidiar
políticas de otimização da gestão do ambiente escolar, de combate àevasão e de segurança. Contudo, o uso das tecnologias de biometria nas
escolas suscita preocupação, pois, além de envolver o tratamento dedados sensíveis, há maior vulnerabilidade dos titulares que, por serem
crianças e adolescentes em sua maioria, demandam atenção especial,em particular mediante a observância do princípio do melhor interesse,como consta no art. 14 da Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais –LGPD (Lei nº 13.709, de 14 de agosto de 2018).
7
Recentemente, empresas de tecnologia, como a Apple, Google e
Microsoft, anunciaram planos para a adoção e expansão do padrão deautenticação sem senha, que utiliza a biometria como substituto do
atual modelo de acesso baseado em senhas aos sistemas e aplicativos.
Ainda que o Brasil não tenha legislação federal específica que trate da
implementação de sistemas de videomonitoramento e reconhecimento
facial, há propostas legislativas em trâmite no Congresso Nacional sobre

1 Veja mais no
capítulo "Biometria
e Reconhecimento
Facial no Contexto
Brasileiro", subcapítulo
"Segurança pública econtrole migratório",seção "Estado do Rio deJaneiro", disponível napágina 24.

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o tema, que são apresentadas no Anexo I deste estudo.
É importante ressaltar que, ainda que o artigo 4º da LGPD exclua certos
tipos de tratamentos de dados de sua abrangência e escopo, os §§ 1º a
5º do artigo supracitado estabelecem regras que devem ser observadas
em qualquer hipótese. Assim, conforme o § 1º do art. 4º, ainda que para
fins exclusivamente de segurança pública, de investigação ou repressão
de infrações penais, o tratamento de dados deve necessariamente
observar “o devido processo legal, os princípios gerais de proteção eos direitos do titular” previstos na LGPD. Da mesma forma, devem serobservadas as restrições de tratamento de dados nessas hipóteses por
pessoas jurídicas de direito privado (§§ 2º e 4º do art. 4º). Por fim, o §3º do art. 4º declara que a ANPD emitirá opiniões e recomendações
referentes às exceções previstas no inciso III, bem como deverá solicitar
aos responsáveis relatório de impacto à proteção de dados pessoais.
Este estudo é apenas um passo inicial da ANPD no tema da biometria e doreconhecimento facial, apresentando os potenciais riscos envolvidos, em
particular quanto à privacidade e à proteção de dados pessoais. Apenas
com o aprofundamento das análises acerca dessa temática será possível
ampliar a compreensão do cenário nacional, bem como a identificação
dos riscos, suas formas de mitigação e a relação de uso das tecnologias debiometria com a LGPD.
Por fim, considerando os riscos envolvidos – finalidades secundárias, com
compartilhamento dos dados entre controladores; o uso inadequado
do consentimento como base legal; a coleta não informada; o nível
de acurácia da biometria; os efeitos discriminatórios e a naturalização
do uso das tecnologias de reconhecimento facial, sugere-se que opresente documento seja aprofundado em estudos exploratórios emtrês áreas distintas: i) compartilhamento de dados biométricos coletados
inicialmente para finalidade de segurança pública; ii) tratamento de dados
biométricos de crianças e adolescentes em ambientes educacionais e iii)
uso comercial de dados biométricos.

ANPD‹ radar tecnológico ›biometria ereconhecimento
facial‹ introdução ›Os recentes avanços tecnológicos, associados aos interesses público e
privado, têm tornado cada vez mais comum o uso de tecnologias debiometria, como o reconhecimento facial.
A popularidade da biometria se baseia na possibilidade de incremento
quanto à segurança, como em transações eleitorais e financeiras, noprovimento de acesso a equipamentos e sistemas, ou como recursode não repúdio e verificação de autoria. Além disso, as técnicas
de biometria, em conjunto com o uso de câmeras, sistemas demonitoramento e inteligência artificial, têm proporcionado o avanço
do reconhecimento facial, que, por sua vez, pode ser empregado na
verificação de identidade em diversas circunstâncias, como em controlesde fronteira, de frequência escolar, entre outros. Teoricamente, os
resultados sugeridos pelo uso dessa ferramenta são otimistas, mas seus
contrapesos na aplicação real são relevantes, tendo em vista que os
dados biométricos são dados sensíveis e alcançam massas populacionais,
inclusive, grupos vulneráveis.
Para além disso, o caso da empresa ViaQuatro, concessionária da Linha
Amarela do metrô de São Paulo, tomou protagonismo no ano de 2018
devido ao tratamento e à captura não consentidos de imagens, para finscomerciais, por meio de aparelhos de reconhecimento facial (Zanatta, R.
A. F. et al., 2020). De acordo com o Instituto de Defesa de Consumidores– IDEC, o intuito da implementação da tecnologia fugia do escopo dasegurança do meio de transporte, pois o objetivo era captar reações
das pessoas diante de anúncios publicitários. A ação movida pelo IDEC
resultou na condenação da concessionária ao pagamento de R$ 500
mil reais a título de dano moral coletivo e despertou discussões sobre
benefícios e riscos da tecnologia (IDEC, 2023).
Mesmo diante de cenários como esse, é possível perceber a crescente
popularidade da tecnologia em discussão, especificamente no Brasil.
De acordo com o estudo "Tecnologias de Vigilância e Educação: um
mapeamento das políticas de reconhecimento facial em escolas
públicas brasileiras", do centro de pesquisa InternetLab (2023), foram

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contabilizadas mais de quinze políticas de adoção de reconhecimento
facial nas escolas.
Não obstante, em contraposição às novas possibilidades que o uso dabiometria pode proporcionar, surgem preocupações significativas sobrea privacidade e a proteção dos dados pessoais dos titulares dos dados,principalmente em relação ao reconhecimento facial e seu crescente uso
no Brasil e no mundo.
Este estudo preliminar objetiva identificar os principais conceitos
relacionados à biometria e ao reconhecimento facial, apresentando
os potenciais riscos envolvidos. Em paralelo, discorre sobre algumas
preocupações advindas com a evolução do tema, em particular quantoà privacidade e à proteção de dados pessoais. Faz, ainda, breve análise
sobre o contexto brasileiro e analisa perspectivas de futuro da aplicação
dessa ferramenta.

ANPD‹ radar tecnológico ›biometria ereconhecimento
facial‹ conceitos principais ›A biometria é a análise, realizada por meios matemáticos e estatísticos,
das características físicas ou comportamentais de um indivíduo. Segundoo European Parliamentary Research Service (EPRS2, 2021a, p. 1) e o Officeof the Victorian Information Commissioner – OVIC (2019), a biometria
abrange o uso de uma variedade de técnicas e tecnologias diferentes
para reconhecer uma pessoa por meio de suas características fisiológicas(tais como impressão digital, face, íris, geometria e vascularização da mão,DNA e voz) ou comportamentais (voz, expressão facial, assinatura, modode andar etc.).
Quanto maior a quantidade de dados presentes na amostra biométrica,
ou seja, dados provenientes de uma ou mais característica, maior será aprobabilidade de que ela tenha uma correspondência única. Contudo,
haverá a possibilidade de que duas pessoas ou mais possam gerar
amostras muito similares ou equivalentes, resultando em um falsopositivo ou falso-negativo. De acordo com Buolamwini et al. (2020), o
falso-positivo ocorre quando o sistema informa, incorretamente, a relação
entre as imagens de duas faces diferentes como sendo a mesma pessoa.
Já o falso-negativo ocorre quando o sistema informa que as imagens daface de uma pessoa são diferentes.
As tecnologias de biometria empregadas no reconhecimento facial
podem ser utilizadas para diversos propósitos, partindo de uma detecção
simples de presença, para níveis mais complexos como identificação,verificação e classificação de indivíduos (EPRS, 2021b).
A detecção consiste em realizar a descoberta e a localização de faces em
imagens e vídeos. A constatação da presença de uma face e a localização
dela na imagem não se traduz em determinar uma identificação ou
atribuição de características, pois representa, apenas, o processo depercepção e determinação da posição das faces na imagem em questão.
Ou seja, o processo de detecção é focado em encontrar e localizar faces,não apresentando, portanto, informações sobre a quem pertencem as
faces detectadas ou que tipo de pessoas elas podem ser (Buolamwini etal, 2020, p. 9).

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facial2 A EPRS – European
Parliamentary
Research Service, éo centro de pesquisa
que realiza estudospara o Parlamento
Europeu, subsidiando as
atividades legislativas eregulatórias do órgão.

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Após a detecção pela câmera, a imagem da face é capturada e analisada.
A depender do método ou do software adotado, a análise poderá serrealizada por meio da leitura da geometria da face, de forma a examinar,
por exemplo, a distância entre os olhos, a profundidade das órbitas
oculares, a distância entre a testa e o queixo, o formato da maçã dorosto, o contorno dos lábios, orelhas e do queixo, dentre outros. Essa
análise busca identificar os principais pontos de referência presentes na
face capturada e os transforma em um template biométrico3, que seráarmazenado, após conclusão da análise, juntamente com a imagem
original (Buolamwini et al, 2020, p. 9).
A identificação consiste em comparar o template biométrico de uma
pessoa com os demais que estejam no banco de dados ou na galeria deimagens, a fim de descobrir se ele já está cadastrado e a quem pertence(The Alan Turing Institute, 2020, p. 8). A correspondência é positiva
quando há a correlação entre o template biométrico analisado e oarmazenado (EPRS, 2021a, p. 1).
A verificação consiste, basicamente, em realizar a comparação de dois
templates biométricos a fim de determinar se ambos são compatíveis ou
correspondentes (EPRS, 2021a, p. 1). Isto significa que, para a verificação, oque importa é o resultado da comparação entre dois templates biométricos
ou duas imagens, de forma que não é necessário conhecer, precisamente,a identidade dos indivíduos presentes na imagem ou no template para que
a correspondência ocorra (The Alan Turing Institute, 2020, p. 8).
A classificação consiste em, baseado no template biométrico obtido,
categorizar o indivíduo por meio de atributos de classificação (gênero,raça, etnia etc.), estimativa (idade), expressão (sorriso, choro etc.) ou estado
emocional (alegre, feliz, triste, irritado, nervoso, apático etc.) (EPRS, 2021a, p. 1).
As inovações trazidas pela tecnologia de reconhecimento facial,
apoiadas, em especial, pelas tecnologias de Inteligência Artificial, comomachine learning e deep learning, melhoraram os sistemas tradicionais dereconhecimento facial ao permitir, por exemplo, uma identificação maisrápida e precisa, uma vez que os algoritmos são rotineiramente treinadospara aprender e extrair características e propriedades faciais de grandes
conjuntos de dados (EPRS, 2021a, p. 2). Porém, tal avanço suscita riscos deviolação à privacidade, aos direitos e às liberdades civis.

ANPD‹ radar tecnológico ›biometria ereconhecimento
facial3 Os templatesbiométricos relativos àface também podem ser
chamados de faceprints,
ou em tradução livre,
impressões faciais(Buolamwini et al, 2020).

‹ funcionalidades da biometria
e do reconhecimento facial ›No início dos anos de 1990, nos Estados Unidos da América – EUA, as
tecnologias de biometria eram utilizadas com o foco na identificação eautenticação dos indivíduos, principalmente no setor privado. Mas em
2001, após os atentados terroristas nesse país, houve a expansão do uso
das tecnologias biométricas como medidas adicionais de segurança,
especialmente em aeroportos (EPRS, 2021b, p. 13).
Apoiada pela evolução tecnológica dos computadores, hardware,sistemas e soluções de desenvolvimento de software, a biometria tem
avançado e se tornado mais barata e robusta, apresentando níveis cadavez menores de erro de identificação (EPRS, 2021b, p. 13 e 15).
A seguir são descritas algumas potencialidades do uso da biometria,
em especial as tecnologias de reconhecimento facial, considerando
os estudos promovidos pelo EPRS (2021a e 2021b), Dushi (2020),
Buolamwini et al. (2020), The Alan Turing Institute (2020), Information
Commissioner’s Office – ICO (2021), Office of the Victorian Information
Commissioner – OVIC (2019) e o Laboratório de Políticas Públicas eInternet – LAPIN (2021).
Controle de fronteiras e aeroportos
O reconhecimento facial, assim como outras técnicas de biometria,
pode apoiar os serviços de imigração no controle e fluxo de pessoas, darceleridade para os processos de identificação, autorização de entrada,
registro de saída, embarque e check-in e identificar cidadãos que
estejam com algum tipo de restrição ou mandado judicial em aberto.
Segurança pública
O reconhecimento facial, apoiado pelo uso de Circuito Fechado deTV – CFTV ou Centros de Inteligência, como o Centro de Operações
Integradas – COI (São Paulo) e Centro Integrado de Inteligência,
Comando e Controle – CIICC (Goiás), pode ser utilizado em políticas
de segurança pública. Inclusive, há iniciativas de vincular o uso do

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reconhecimento facial em programas de cidades inteligentes (videseção sobre casos de uso no contexto brasileiro).
Sistema de saúde
As tecnologias de biometria podem ser utilizadas para auxiliar os
processos de recepção e triagem dos pacientes nas unidades de saúde,
tornando-os mais seguros e ágeis. Também podem ser utilizadas pararealizar o atendimento de pessoas em estado de inconsciência, já que seria
possível a identificação do paciente e verificação do prontuário médico.
Transações financeiras e pagamentos
O reconhecimento facial, bem como outras técnicas de biometria,
como a impressão digital, pode ser utilizado para autorizar e confirmar
transações financeiras ou pagamentos, proporcionando uma camada
extra de segurança.
Marketing e experiência do cliente
O reconhecimento facial pode ser utilizado para direcionar anúncios e
promoções personalizados baseados nos interesses e comportamento docliente, o que possibilitará, por exemplo, experiências mais particulares
ao se adentrar em um determinado estabelecimento comercial.
Controle de acesso
Muito além do desbloqueio de computadores e celulares, as tecnologias
de biometria podem ser utilizadas na concessão de acesso a edifícios,
condomínios, prédios públicos, áreas restritas, bem como registro e
frequência de jornada de trabalho, proporcionando níveis de segurança
e acurácia mais elevados.

‹ biometria, reconhecimento
facial e os dados pessoais ›A Emenda Constitucional nº 115, de 10 de fevereiro de 2022, alterou a
Constituição Federal e incluiu, em seu artigo 5º, a proteção de dados
pessoais como um dos direitos e garantias fundamentais.

ANPD‹ radar tecnológico ›biometria ereconhecimento
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Logo em seu artigo 1º, a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais deixa
claro que visa a preservar os direitos fundamentais à liberdade e àprivacidade, assim como o livre desenvolvimento da personalidade dapessoa natural.
O artigo 2º da LGPD apresenta, ainda, o respeito à privacidade (incisoI), a autodeterminação informativa (inciso II) e a inviolabilidade da
intimidade, da honra e da imagem (inciso IV). Esses fundamentos
fortalecem o controle dos cidadãos sobre suas próprias informações
pessoais e o seu protagonismo em relação ao tratamento e à preservação
de seus dados pessoais.
Ademais, a LGPD aponta em seu artigo 5º, inciso II, o dado biométrico
como um tipo de dado pessoal sensível:“dado pessoal sobre origem racial ou étnica, convicção religiosa, opinião
política, filiação a sindicato ou a organização de caráter religioso, filosófico
ou político, dado referente à saúde ou à vida sexual, dado genético ou
biométrico, quando vinculados a uma pessoa natural”.
Quando as finalidades do tratamento de dados pessoais estão
relacionadas à segurança pública, à defesa nacional, à segurança do Estado
ou às atividades investigativas ou com o objetivo de impedir a ocorrência
de crimes, elas possuem uma aplicação mais restrita da LGPD, conforme
pode ser observado pela leitura do artigo 4º, inciso III e suas alíneas.
Ainda que o artigo 4º da Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais
exclua certos tipos de tratamentos de dados de sua abrangência eescopo, os §§ 1º ao 5º do artigo supracitado estabelecem regras que
devem ser observadas em qualquer hipótese. Assim, conforme o § 1º
do art. 4º, ainda que para fins exclusivamente de segurança pública, deinvestigação ou repressão de infrações penais, o tratamento de dados
deve necessariamente observar “o devido processo legal, os princípios
gerais de proteção e os direitos do titular” previstos na LGPD. Da mesma
forma, devem ser observadas as restrições de tratamento de dados nessas
hipóteses por pessoas jurídicas de direito privado (§§ 2º e 4º do art. 4º). Porfim, o § 3º do art. 4º declara que a ANPD emitirá opiniões e recomendaçõesANPD‹ radar tecnológico ›biometria ereconhecimento
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referentes às exceções previstas no inciso III, bem como deverá solicitar
aos responsáveis relatório de impacto à proteção de dados pessoais.
Ou seja, a LGPD se aplica ao tratamento de dados biométricos e,ainda que realizado para as finalidades previstas no art. 4º, III da Lei,a ANPD detém competência para firmar entendimentos, estabelecer
recomendações ou, como no caso do presente documento, elaborar
estudos e manifestações técnicas.
Importante ressaltar que diversos governos e outras autoridades deproteção de dados pelo mundo têm emitido comunicados ou estudos
técnicos sobre a biometria e os desafios com relação à privacidade, comoé o caso do Office of the Privacy Commissioner of Canada – OPC (2022), do
OVIC (2019), do ICO (2021), e do EPRS (2021a e 2021b).
As tecnologias de identificação biométrica devem ser usadas com
responsabilidade, pois, segundo Dushi (2020, p. 5) e o EPRS (2021a, p. 7),
os vieses e normas culturais e sociais dos envolvidos no tratamento dos
dados biométricos podem se refletir nos algoritmos e nos modelos deaprendizagem, levando a efeitos discriminatórios de ordem racial, social,étnica, econômica, entre outros.
Como já mencionado, existe, também, o risco de constrangimentoàs pessoas em decorrência de falha de identificação, onde o sistema
possa apresentar um erro de análise combinatória, resultando em
um falso-positivo ou falso-negativo. Dessa maneira, um sistema dereconhecimento facial, após a detecção da face e do processo de análise,pode vir a gerar um resultado errôneo de identificação, fazendo com
que uma pessoa em pleno exercício de direitos civis e políticos seja
confundido com alguém que esteja submetido a medidas restritivas
judiciais, por exemplo (EPRS, 2021a, p. 7).
Em 2019, as Autoridades de Proteção de Dados da França e da Suécia
mobilizaram uma ação contra a utilização de reconhecimento facial
nas escolas que, mediante consentimento prévio, estavam coletando
informações através das pupilas dos estudantes. A autoridade francesa
considerou que o sistema proposto era contrário aos princípios
fundamentais da proporcionalidade e minimização de dados estabelecidos

ANPD‹ radar tecnológico ›biometria ereconhecimento
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pela General Data Protection Regulation – GDPR (CNIL, 2019). Já aautoridade sueca, após a análise do claro desequilíbrio entre os titularesdos dados e o controlador, considerou que o consentimento não era uma
base legal válida (EDPB, 2019).
No ano de 2020, a autoridade de proteção de dados holandesa
realizou um aviso formal direcionado a um supermercado que
utilizava reconhecimento facial ao vivo, como forma de prevenir
furtos, escaneando rostos e comparando-os com as faces deindivíduos previamente banidos do estabelecimento (AUTORITEITPERSOONSGEGEVENS, 2020). A autoridade afirmou que o uso desse tipo
de tecnologia aplicado à segurança pública só era permitido em situações
excepcionais, o que não era o caso.
Em 2022, a Autoridade italiana condenou a empresa americana
Clearview AI ao pagamento de cerca de 20 milhões de euros, em razão
da implementação incoerente com os princípios jurídicos da GDPR. De
acordo com o órgão, a empresa estadunidense coletava, sem autorização
judicial, uma quantidade massiva de fotografias, e, destas, extraía
dados biométricos dos cidadãos italianos, rompendo com princípios
de transparência, desvio da finalidade e ausência de base legal paraa coleta. As autoridades da França (EDPB, 2022b) e Reino Unido (ICO,
2022) também condenaram, em 2022, a Clearview ao pagamento de 20milhões de euros e 7,5 milhões de libras, respectivamente. Essa denúncia
foi produto de uma movimentação de um grupo de organizações
não governamentais – ONGs no ano de 2021, lideradas pela Privacy
International. A ação conjunta teve como alvo a atuação da Clearview AI
na venda da sua tecnologia para serviços de polícia na França, Grécia,Áustria, Itália e Reino Unido.
A ONG Access Now realizou uma investigação, em parceria com o LAPIN
e entidades de outros países, sobre tecnologia de vigilância na América
Latina, trazendo estudos de caso na Argentina, no Brasil e no Equador. A
análise do caso argentino problematizou o uso de câmeras de vigilância
por vídeo (CFTV) e o Sistema Federal de Identificação Biométrica para a
Segurança (SIBIOS), criado em 2011 e administrado pela Polícia Federal
argentina sob supervisão do Ministério da Segurança daquele país. O
objetivo da iniciativa argentina foi de unificar e digitalizar as bases de dados

ANPD‹ radar tecnológico ›biometria ereconhecimento
facial19de registro dos cidadãos, sendo iniciado por meio da coleta biométrica
para emissão de carteiras de identidade e passaportes (Access Now, 2021)
Ainda segundo a investigação, nessa coleta eram incluídos dados como
impressões digitais, impressões palmares e fotos de rosto, inclusive depessoas entrando no país. A tecnologia não era utilizada somente nocaso de segurança pública e imigração, mas também em programas deprevidência social, bancos, impostos, taxas fiscais, educação, eleições
e esportes. O estudo constatou falta de transparência e acesso à
informação sobre o desenvolvimento dessas políticas, afirmando que oarcabouço normativo demonstra ser insuficiente e que o país carece dequestionamentos em torno da coleta de dados massiva decorrente dessa
aplicação. O estudo de caso do Brasil apresentou diversos exemplos de
uso espalhados por todo território.
Uma preocupação apontada pelo estudo da Access Now é a falta detransparência quanto aos acertos e erros dessas tecnologias aplicadasà segurança pública. Durante a pesquisa, ao serem questionados sobrea precisão do sistema, as Secretarias da Segurança Pública da Bahia eo governo de Campina Grande informaram porcentagens de acurácia,mas não proveram detalhes sobre falsos positivos ou negativos, nem
pontuaram se os dados permanecem os mesmos em outros cenários,
como sob condições não ideais de captura de imagem ou com indivíduos
de cores de pele diferentes (Access Now, 2021).
No estado da Bahia, o sistema de reconhecimento facial capturou maisde 4,3 milhões de imagens, sendo utilizado em aeroportos, estádios e
eventos públicos significativos, culminando até em 42 detenções pela
polícia (Farol da Bahia, 2020). Já no Ceará, a tecnologia é aplicada em
smartphones da força policial, que capturam rostos de suspeitos quando
as autoridades se aproximam (Access Now, 2021).
Diante do exposto até aqui e considerando os estudos promovidos pelo
EPRS (2021a e 2021b), Dushi (2020), Buolamwini et al. (2020), The Alan
Turing Institute (2020), ICO (2021), OVIC (2019) e LAPIN (2021 e 2023),
a seguir são listados alguns pontos importantes de análise no contexto
da privacidade e da proteção de dados pessoais no que tange ao uso debiometria e suas tecnologias.

ANPD‹ radar tecnológico ›biometria ereconhecimento
facialUso secundário dos dados pessoais
O uso secundário dos dados pessoais diz respeito ao tratamento posteriorde dados pessoais com o fim de alcançar novos objetivos, distintos
daqueles que justificaram o tratamento inicial.
Eventual tratamento posterior somente pode ser realizado para uma
finalidade que seja compatível com a finalidade original do tratamento,
em conformidade com o que dispõem os princípios da finalidade e daadequação (art. 6º, I e II da LGPD). Além disso, a Lei Geral de Proteção
de Dados Pessoais estabelece, no inciso III do art. 6º, o princípio danecessidade, de forma que o tratamento de dados pessoais deva serlimitado ao mínimo necessário para a concretização das finalidades
previamente estabelecidas pelo controlador, respeitando a abrangência
dos dados pertinentes, proporcionais e não excessivos para tal finalidade.
Portanto, se o controlador optar pelo uso dos dados pessoais para
finalidades distintas da que justificou o tratamento original, se faz
necessário verificar a sua conformidade à LGPD.

Segurança pública como finalidade secundária

Em 2022, a Polícia Rodoviária Federal – PRF contratou oServiço Federal de Processamento de Dados – SERPRO pararealizar a extração completa, com coletas incrementais
diárias, da base de dados do Registro Nacional de Carteira de
Habilitação – RENACH, de forma a obter uma base de dadosúnica e que contivesse dados biométricos, bem como ohistórico de emissões e de demais dados presentes na CarteiraNacional de Habilitação, de todos os condutores registrados
na base do RENACH (LAPIN, 2023). Nesse sentido, o caso docompartilhamento dos dados da base do RENACH, que é depropriedade da Secretaria Nacional de Trânsito – SENATRAN,
com a PRF, por meio do SERPRO, é um exemplo de uso
secundário de dados pessoais.

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‹ radar tecnológico ›biometria ereconhecimento
facial21

Inferências e uso secundário de dados biométricos

Dependendo das características do sistema, da infraestrutura
do agente de tratamento e de como as informações são
armazenadas (seja como template ou dados brutos), algumas
características biométricas podem revelar outras informações
sobre um indivíduo além da assinatura biométrica. Por
exemplo, uma imagem bruta de uma biometria facial poderevelar informações de saúde ou características que o titular
dos dados pode não querer fornecer ou não consentir no ato
da coleta biométrica.

Coleta não informada
Se a coleta de dados biométricos não for realizada de forma transparente,
os titulares não conseguirão conceder seu consentimento de forma
específica e destacada, o que invalida o uso desta base legal, nos
termos do art. 11, I da Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais. A falta
de transparência também poderá inibir os titulares de exercerem seus
direitos previstos na LGPD.
Por exemplo, informações biométricas faciais podem ser capturadas
por meio de fotografias que as pessoas não sabem que estão sendo
tiradas. Esse risco aumenta ainda mais à medida que as tecnologias se
tornam mais avançadas e eficazes na captura de informações biométricas
discretamente ou à distância.

Uso inadequado do consentimento como
hipótese legal
O consentimento é uma hipótese legal para o tratamento de dados
pessoais de característica transacional, ou seja, os titulares dos dados

ANPD‹ radar tecnológico ›biometria ereconhecimento
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podem fazer escolhas sobre se e quais dados pessoais serão tratados,
bem como precisam saber como, quando e por quanto tempo se daráo tratamento.
No caso de dados pessoais sensíveis, como os dados biométricos,
quando não utilizado o consentimento de forma específica e destacada(art. 11, I da LGPD), o controlador poderá utilizar uma das hipóteses
legais do inciso II, do art. 11 da Lei.

Efeitos discriminatórios e naturalização da vigilância
O uso cada vez mais difundido da biometria tem implicações potenciais
para as identidades dos indivíduos que vão além da autenticação ou daidentificação. Reduzir as características biométricas únicas e inatas de um
indivíduo a um modelo pode afetar o desenvolvimento de seu senso deidentidade e a forma como ele se relaciona com os outros, o que pode
resultar em discriminação injusta.
O tratamento dos dados não pode ser realizado para finsdiscriminatórios, ilícitos ou abusivos. Para o InternetLab (2021, p. 77),
é necessário considerar os diversos reflexos da psique discriminatória
no âmbito da tecnologia digital, pois, os desenvolvedores podem,
intencionalmente, produzir tecnologias discriminatórias. Contudo,
eles podem, inconscientemente, perpetrar a discriminação com baseem visões que partem de estereótipos ou da invisibilidade de grupos
minoritários ou vulneráveis, sendo essa visão produto de contextos
históricos e reproduzida de forma simbólica em nossa cultura. A
discriminação ainda pode se desenvolver segundo vieses ou preconceitos
refletidos no ambiente ou na base de dados utilizados no processo dedesenvolvimento da tecnologia, os quais também são determinados ou
influenciados pelo contexto social.
Além disso, o uso cada vez mais frequente de tecnologias de vigilância
e monitoramento nos mais variados contextos pode estimular o senso
comum de que estar sob constante vigilância é algo esperado na
sociedade contemporânea, o que altera as legítimas expectativas dos
titulares quanto à sua privacidade de modo geral.

ANPD‹ radar tecnológico ›biometria ereconhecimento
facialAcurácia dos sistemas de reconhecimento facial
A acurácia, que é o índice que informa a capacidade de um sistemade reconhecimento facial em identificar corretamente uma pessoa,
pode variar de acordo com o método e tecnologia utilizados pelo
desenvolvedor ou com a diversidade da população ao qual tenha sido
aplicado. Algumas condições, como qualidade da imagem, posição daface, iluminação, oclusão e similaridade populacional, por exemplo,
podem colaborar para que o índice de acurácia do sistema seja reduzido.
Assim, se um sistema de verificação ou autenticação biométrica resultar em
altas taxas de falsos positivos ou falsos negativos, sua acurácia será baixa.

Desafios à segurança da informação
O uso da identificação biométrica é paralelo à criação e armazenamentode um número crescente de templates biométricos. Como qualquer
outro dado, os perfis biométricos estão sujeitos a riscos de privacidade,
proteção de dados e segurança da informação. Quanto maior for aquantidade de servidores armazenando templates biométricos, bemcomo o tamanho dos bancos de dados, maior será a quantidade de alvos
potenciais para ataques cibernéticos e, também, o interesse dos agentes
de ameaça (EPRS, 2021b, p. 45).
Assim, ao realizar o tratamento de dados biométricos, o agente detratamento deverá considerar os riscos aos quais os titulares de dados
possam estar expostos, bem como deverá estruturar os sistemas de forma
a atender aos requisitos de segurança, aos padrões de boas práticas e degovernança, aos princípios gerais previstos na LGPD e às demais normas
regulamentares, conforme consta no art. 49 da Lei Geral de Proteção de
Dados Pessoais.
Como consequência do vazamento de dados biométricos pode-seter, por exemplo, roubo de identidade, danos à reputação, danos
morais e materiais, fraude financeira, estresse emocional, problemas
com autoridades públicas, dentre tantos outros tipos de transtornos e
desgastes para os titulares dos dados.

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Portanto, constitui um fator relevante para a mitigação de riscos no
tratamento de dados biométrico a implementação de medidas técnicas
e administrativas que promovam a proteção dos dados pessoais,
que assegurem os diretos dos titulares e que mitiguem os riscos deincidentes de segurança da informação.

‹ biometria e reconhecimento
facial no contexto brasileiro ›Ainda que o índice de precisão seja inferior ao de outras tecnologias deidentificação biométrica, como é o caso da impressão digital, a tecnologia
de reconhecimento facial tem evoluído substancialmente e, por não
requerer contato direto com os indivíduos, tem sua implementação maisfacilitada, o que possibilita o uso em espaços públicos sem que as pessoas
estejam necessariamente cientes de que estão sendo monitoradas e deque os seus dados biométricos estão sendo tratados.
No Brasil, diferentemente de outros países, como o Reino Unido, não hálegislação federal específica que trate da implementação de sistemas devideomonitoramento e reconhecimento facial (Instituto Igarapé, 2020).
Contudo, há propostas legislativas em trâmite no Congresso Nacionalque dispõem quanto à definição do reconhecimento facial, seu uso noâmbito da segurança pública (Projeto de Lei – PL nº 3.069/2022), sistema
financeiro (PL nº 3.822/2023 – Senado) e área cível (PL nº 12/2015),
bem como a normatização da IA (PL nº 2.338/2023 – Senado), que sãopormenorizadas no Anexo I, ao final deste estudo.
O Centro de Estudos de Segurança e Cidadania (CESeC), fundado pela
Universidade Candido Mendes, que é uma das primeiras instituições
acadêmicas integralmente dedicadas aos temas de violência e segurança
pública no Brasil, possui um projeto de monitoramento da adoção das
tecnologias de reconhecimento facial pelas instituições de segurança
pública brasileiras chamado de “O Panóptico”. Entre 2022 e 2023, oPanóptico conduziu três estudos sobre a adoção do reconhecimento

ANPD‹ radar tecnológico ›biometria ereconhecimento
facial25

facial pelos estados de Bahia, Goiás e Rio de Janeiro, que serão abordados
mais adiante.
Além dos contextos de segurança pública, a seguir serão apresentados
casos de uso para outras finalidades, como em contextos de educação, decontrole migratório e de usos comerciais.

Segurança pública e controle migratório
Estado da Bahia
O Governo do Estado da Bahia começou a utilizar tecnologias devideomonitoramento no ano de 2013 quando a Secretaria Extraordinária
de Segurança para Grandes Eventos do Ministério da Justiça, por meio do
projeto de integração e articulação entre os órgãos de segurança pública,
instalou 400 câmeras de segurança na cidade de Salvador para a Copa das
Confederações, em 2013, e para a Copa do Mundo, em 2014 (Nunes, 2023b).
Ainda segundo Nunes (2023b), entre 2018 e 2022, o Governo da Bahia
investiu R$ 683 milhões para implementar sistemas de reconhecimento
facial. O lançamento do projeto piloto se deu no ano de 2019, às vésperas
das festividades de carnaval. Na época, Salvador foi a cidade escolhidae as câmeras foram instaladas nas estações de metrô, no aeroporto
Luís Eduardo Magalhães, no estádio Arena Fonte Nova e em terminais
rodoviários. No total, 310 câmeras foram espalhadas pela cidade eincorporadas ao sistema de monitoramento já existente.
Contudo, não há documentos sobre o projeto disponíveis nos sites
oficiais da Secretaria de Segurança Pública do Estado da Bahia (SSPBA), o que dificulta a avaliação sobre a forma de coleta, tratamento
e segurança dessas informações, os aspectos de privacidade e comopoderiam ser utilizadas no futuro. Principalmente pelo fato de que obanco de dados inicialmente utilizado pela SSP-BA possuía informações
de mais de 65 mil pessoas.
Ainda em 2019, foi lançado o projeto de expansão do serviço devideomonitoramento com reconhecimento facial para 78 municípios doestado. Na primeira versão do termo de referência do projeto, o “estilo

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de cabelo” e o “estilo inferior” foram listados como parâmetros de análise
pela tecnologia de reconhecimento facial. Após críticas, o Governo da
Bahia revisou o termo de referência e deixou como características e
funcionalidades da análise de vídeo somente a identificação do sexo, o
grupo etário, a bolsa e a mochila das pessoas no vídeo.
Ainda que a motivação para o uso de tecnologias de reconhecimento
facial seja a segurança pública, não foram constatados os efeitos na
redução da violência, pois a taxa de criminalidade e os indicadores
criminais permaneceram praticamente inalterados, visto que, entre 2018e 2021, o número de homicídios passou de 1.122 para 1.255. Além disso, ototal de mortes decorrentes de ação policial subiu de 790 para 1.010.
Estado de Goiás
O Governo do Estado de Goiás começou a utilizar a tecnologia dereconhecimento facial ainda no ano de 2014 quando, por meio deinvestimentos próprios e da União, implantou câmeras de segurança na
capital goiana.
No ano de 2020, Goiânia já dispunha de mais de 700 câmeras e desoftware de reconhecimento facial desenvolvido pelo estado chamado
Harpia. Paulatinamente os municípios goianos foram implementando
videomonitoramento e reconhecimento facial, principalmente com oadvento da portaria nº 793/2019 do Ministério da Justiça e Segurança
Pública – MJSP, que foi lançada para fomentar o uso de tecnologias devideomonitoramento e de reconhecimento facial na segurança a nível
nacional (Nunes, 2023a).
O Harpia foi lançado em 2017 e é o resultado de uma parceria entre oInstituto de Identificação da Polícia Civil estadual e a Universidade Federal
de Goiás. No ano de seu lançamento, o sistema já possuía um banco dedados com mais de 50 mil fotos, sem que qualquer autoridade tenha
declarado de onde as imagens vieram e como esses dados seriam tratados.
No período de 2019 a 2022, dos 89 projetos apresentados nacionalmente
em decorrência da portaria nº 793/2019 do MJSP, 51 foram de municípios
de Goiás. Desses 51 municípios, 44 mencionaram diretamente em
seu termo de referência ou projeto o uso de alguma tecnologia

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ANPD‹ radar tecnológico ›biometria ereconhecimento
facialde reconhecimento facial, ao passo que os outros sete municípios
apresentaram propostas para implementação de videomonitoramento
sem demais explicações.
Por fim, 37 projetos foram aprovados e receberam os repasses de recursos
do Ministério da Justiça e Segurança Pública, o que significou um
empenho de pelo menos R$ 8 milhões para diversas cidades4.
Estado do Rio de Janeiro
No ano de 2019, o Governo do Estado do Rio de Janeiro firmou uma
cooperação técnica com a empresa Oi para a implantação de um
sistema de videomonitoramento e reconhecimento facial, cuja execução
apresentava diversas questões pouco esclarecidas para a população,como o teor do termo de cooperação e os procedimentos operacionais
ligados aos monitoramentos e ao tratamento dos dados (Nunes, 2022).
Inicialmente o projeto se deu apenas no bairro de Copacabana, com o
total de 34 câmeras, posteriormente, avançou para o bairro do Maracanã
e imediações do aeroporto Santos Dumont, totalizando 95 equipamentos
de monitoramento e vigilância.
Segundo Nunes (2022), em 2019, o Governo do Rio de Janeiro respondeu
que as informações das pessoas identificadas no reconhecimento facial
ficam armazenadas e à disposição dos órgãos de segurança pública ejustiça criminal para fins de planejamento, investigação e processo, sendo
os falsos positivos descartados imediatamente pelo operador do sistema
ainda no local de monitoramento.
Muito embora haja a afirmativa de que os falsos positivos são
descartados imediatamente pelo operador do sistema ainda no local demonitoramento, uma mulher foi equivocadamente identificada e detida
em Copacabana. A confusão foi desfeita na delegacia, onde a mulher tevesua identidade checada e os agentes confirmaram que não se tratava da
pessoa que eles procuravam, que, aliás, já estava presa (Globo, 2019).
Aeroportos de São Paulo e Rio de Janeiro
O Governo Federal, por meio do Ministério da Infraestrutura e do Serpro5,
implantou a tecnologia de embarque com reconhecimento facial de

4 Cidades de Aragarças,
Avelinópolis, Bonópolis,
Campestre de Goiás,
Caturaí, Crixás,
Damolândia, Edealina,
Inhumas, Ipiranga deGoiás, Itapuranga,
Itumbiara, Jataí, Mara
Rosa, Mimoso de Goiás,Montes Claros de Goiás,
Montividiu, Morrinhos,
Mundo Novo, Nazário,Niquelândia, Nova
América, Orizona, Padre
Bernardo, Palminópolis,
Petrolina de Goiás,
Piracanjuba, Pirenópolis,
Porteirão, Santa Bárbara
de Goiás, São Francisco
de Goiás, Turvelândia,
Valparaíso de Goiás,
Goiânia, Pires do Rio,
Ipameri e Planaltina

5 O Serpro trata dados
pessoais de bases dedados do Poder Público
para oferecer serviçospara órgãos públicose para o setor privado.
Para ver um exemplo
de serviço oferecido
para o setor privado,
ver a seção sobre usoscomerciais.

28

passageiros e tripulantes , dispensando a apresentação, no checkin e no embarque às aeronaves, de bilhetes aéreos e documentos deidentificação de pessoas também em voos domésticos partindo dos
terminais de São Paulo (Congonhas) e Rio de Janeiro (Santos Dumont)(SERPRO, 2023a).

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facial6

O processo de reconhecimento facial dos passageiros é realizado em
etapas, sendo a primeira no acesso à sala de embarque e, a segunda,no acesso à aeronave. Todo o processo de análise é feito por meio deconsulta à base de dados dos órgãos oficiais, onde se verifica a existência
de cadastro do passageiro e cartão de embarque válido.
Para o tripulante que optar pelo reconhecimento facial, seu acesso é pormeio da aplicação Embarque + Seguro Tripulantes em sua conta pessoal
da plataforma gov.br.
As companhias aéreas que operam nos aeroportos de Congonhase Santos Dumont podem adotar procedimentos próprios dereconhecimento facial, via Serpro, para o cadastramento biométrico evalidação do passageiro na base governamental.
Estádios de futebol
A Confederação Brasileira de Futebol e o Ministério da Justiça e Segurança
Pública assinaram um acordo de cooperação técnica, chamado de“Estádio Seguro”, para a implementação de políticas de segurança pública
nos estádios de futebol do País, cuja premissa é implementar um sistema
biométrico e de reconhecimento facial que permita a identificação dos
torcedores, visando a coibir atos criminosos de racismo e impedir oacesso por parte de torcedores que possuam algum tipo de restrição
judicial ou mandados em aberto (CBF, 2023).

Cidades Inteligentes – Cidade Segura Campinas e Smart Sampa

Em alguns casos, tecnologias de reconhecimento facial fazem
parte de programas de construção de cidades inteligentes. É

6 O + Seguro é
um sistema dereconhecimento por
biometria, que valida a
identidade do viajantepor selfies tirados na
hora.

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o caso dos projetos “Cidade Segura Campinas” (CAMPINAS,
2019) e o da capital paulista, “Smart Sampa” (Folha de São
Paulo, 2023). É possível notar, portanto, que a segurança
pública faz parte do pacto de políticas públicas que sevisa alcançar com esses programas. Na primeira edição dasérie Radar Tecnológico, explorou-se o tema das cidades
inteligentes e a proteção de dados (ANPD, 2023).
O projeto Smart Sampa contará com 20 mil câmeras que serão
instaladas no entorno de escolas, unidades básicas de saúde,parques, áreas de grande circulação e com maior incidência decriminalidade e nas entradas e saídas do município. Ao todo,serão implantadas 3.300 câmeras na região central, 6 mil na
Zona Leste, 3.500 na Zona Oeste, 2.700 na Zona Norte e 4.500
na Zona Sul. Contudo, o quantitativo de equipamentos poderá
ser ampliado para 40 mil, pois o sistema permitirá a integração
com mais 20 mil câmeras pertencentes a munícipes, empresas
e concessionárias. Além disso, todos os alertas emitidos pelo
sistema passarão pela análise de agentes, de forma que ascircunstâncias de cada caso sejam averiguadas antes que
qualquer medida seja tomada (São Paulo, 2023).
O Smart Sampa também terá um canal de comunicação com
a população, via Internet, por meio do acompanhamento
marcadores em postagens públicas, hashtags, menções deórgãos públicos e comentários em postagens nos canais
oficiais dos serviços municipais, o que permitirá identificar
as demandas, dúvidas, sugestões e reclamações (São Paulo,2023).

Educação
O InternetLab, com o apoio da Privacy International, publicou emmarço de 2023 o relatório “Tecnologias de vigilância e educação: um
mapeamento das políticas de reconhecimento facial em escolas públicas

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brasileiras”, que identificou e analisou quinze políticas de adoção doreconhecimento facial em escolas do Brasil (InternetLab, 2023).
De acordo com o relatório, as finalidades elencadas pelos governos paraa implementação do reconhecimento facial nas escolas públicas estão
apoiadas em três grupos:+++

Otimização da gestão do ambiente escolar: gestão de registro depresença, merendas e material escolar;
Combate à evasão escolar: coibir registro de presença indevido,
comunicação ao Conselho Tutelar e gerenciamento de programassociais; eSegurança: evitar que estudantes saiam sem a autorização e parasalvaguarda do patrimônio escolar.

De acordo com o estudo, o Brasil conta com 15 cidades dotadas deiniciativas contendo tecnologias de reconhecimento facial nas escolas,todas pertencentes à rede pública. Porém, até março de 2023, mês depublicação do documento, apenas as iniciativas das cidades de Betim(MG), Jaboatão dos Guararapes (PE) e Goiânia (GO) já estavam em
funcionamento.
O Ministério da Educação mencionou que não regulamenta iniciativas
que envolvam tecnologias de reconhecimento facial e que as secretarias
municipais detêm autonomia nessa questão. Com isso, cabe mencionarque somente o município de Mata de São João (BA) afirmou contar com
normas orientativas por meio de leis municipais que versam sobre otratamento de dados pessoais e a segurança da informação municipal.
Dessa maneira, é possível inferir que a ausência de instrumentos
normativos acomete a maioria das iniciativas, gerando diversos riscos.
Isso porque a tecnologia, não só nesse tipo de aplicação, apresenta
imprecisões, o que torna todo seu objetivo incerto e coloca os titularesde dados em uma posição de vulnerabilidade. Um exemplo disso foi
visto na iniciativa do município de Xaxim (SC), sendo comprovado que
a tecnologia aplicada registrou faltas dos alunos da rede municipal,
enquanto eles estavam comprovadamente presentes.

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É importante ressaltar que dentre as 15 iniciativas levantadas peloInternetLab, as cidades de Potirendaba (SP), Rio de Janeiro (RJ), Porto Alegre(RS), Santos (SP) e Fortaleza (CE) descontinuaram a ação. As razões não foram
iguais para todos, mas, em suma, as descontinuidades foram motivadas
por conta de contestações de órgãos públicos e da sociedade civil e pelaausência de estrutura técnica e de medidas de segurança e governança.
O uso das tecnologias de biometria em ambientes escolares suscita
preocupação, pois, além de envolver o tratamento de dados sensíveis,
há maior vulnerabilidade dos titulares que, por serem crianças eadolescentes em sua maioria, demandam atenção especial, em particular
mediante a observância do princípio do melhor interesse, como consta
no art. 14 da LGPD.

Rede Estadual de Ensino do Paraná

O Governo do Estado do Paraná implantou em 2023 um
sistema de registro de presença e frequência dos alunos
por meio do reconhecimento facial em 1.667 escolas quecompõem a rede estadual de ensino, onde todos os alunos
tiveram suas fotos cadastradas pelo aplicativo Escola Paraná(Paraná, 2023).
Tendo os alunos cadastrados, o registro de frequência emsala pôde ser feito por meio do aplicativo Escola Paraná
Professores ou por meio do sítio Registro de Classe Online(RCO), ambos desenvolvidos pela Companhia de Tecnologia
da Informação e Comunicação do Paraná – Celepar.
O Observatório das Metrópoles – Núcleo Curitiba(Universidade Federal do Paraná – UFPR), o JararacaLab,(Pontifícia Universidade Católica do Paraná – PUC-PR) e a
Rede LAVITS produziram um relatório sintetizando os achados
com relação ao projeto de Reconhecimento Facial nas escolas
públicas paranaenses (Jararaca, 2023).

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De acordo com o relatório, os instrumentos utilizados,como pedido de consentimento para o tratamento dedados biométricos de crianças e adolescentes e a Política dePrivacidade, estão em desacordo com os artigos 11 (inciso I) e
14 da LGPD. Além disso, o Termo de Cessão de Uso de Imagem
condiciona o acesso à educação à cessão compulsória da
imagem dos estudantes.
O relatório aponta, também, que há incompreensão porparte da Secretaria de Estado e Educação do Paraná de queo tratamento de dados biométricos diz respeito a dadossensíveis. Bem como, não há registro de estudo de impacto
à privacidade e a proteção de dados pessoais quanto à
implementação do reconhecimento facial.
Por fim, o documento constata que a adoção do sistemade reconhecimento facial como instrumento de registro defrequência nas escolas públicas foi realizada sem consulta
pública e sem o escrutínio do poder legislativo estadual eque a possibilidade de realizar o monitoramento de emoções
já está contida na tecnologia atualmente em uso, o que asitua numa abrangência fora de um escopo limitado e doconsentimento utilizado.

Usos comerciais
Além dos casos já mencionados, serão abordados outros casos derelevância em contextos do setor privado, para usos comerciais, comodo Metrô de São Paulo (TJSP, 2023), da Serasa Experian (Serasa Experian,2023), da rede varejista C&A (STARTSE, 2023), do Serpro (SERPRO, 2023b),e do setor farmacêutico (ANPD, 2023).
Publicidade no Metrô de São Paulo – o caso ViaQuatro
No ano de 2018, a empresa ViaQuatro, concessionária responsável por
operar a linha amarela do metrô de São Paulo, implantou um sistema de

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reconhecimento facial que identificava emoção, gênero e faixa etária das
pessoas que circulavam pelas estações. As imagens captadas eram usadas
para fins publicitários e comerciais e, para tanto, a empresa buscava
detectar as principais características dos indivíduos, como emoções ereações apresentadas aos anúncios veiculados, que circulavam pelas
estações em determinados locais e horários.
Após diversos embates judiciais, a 8ª Câmara de Direito Público do
Tribunal de Justiça de São Paulo condenou a empresa ViaQuatro
por conduta reprovável caracterizando dano moral coletivo, devido
à ausência de prévia autorização para a captação das imagens e
considerando o incalculável número de passageiros que transitam
pela plataforma de metrô todos os dias. A empresa foi condenada ao
pagamento de indenização no valor de quinhentos mil reais.

Controvérsias sobre o reconhecimento facial de emoções

Embora seja comum assumir que o estado emocional de uma
pessoa pode ser inferido a partir de seus movimentos faciais,de acordo com Barrett et al (2019), há evidências científicas
que apontam dificuldades para garantir que expressões faciais
possam representar emoções de modo homogêneo, dada ainfluência, por exemplo, de fatores culturais e fisiológicos.
Essas suposições podem afetar julgamentos legais, decisões
políticas, protocolos de segurança nacional e práticas
educacionais, bem como o desenvolvimento de aplicações
comerciais, além de permear as interações sociais cotidianas.
Além disso, o uso de biometria para reconhecer emoções
tem o potencial de gerar severos efeitos discriminatórios, adepender da finalidade de seu uso.

ANPD
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Serviços de autenticação – Serasa Experian
Em 2023, no Brasil, empresas como a Serasa Experian, têm ofertado
aos segmentos de bancos, fintechs, telecomunicações, seguradoras,
e-commerce, varejo, aplicativos e outros, sistemas de autenticação por
meio de reconhecimento facial. Aliás, a própria Serasa Experian informa,em seu portal, possuir mais de 100 milhões de faces únicas (selfie +documento) (Serasa Experian, 2023).
Serviços de autenticação – Serpro
Há alguns anos o SERPRO oferece a solução Datavalid, a qual permite avalidação dos dados cadastrais e biométricos, em posse dos agentes detratamento, utilizando as bases oficiais do governo, tais como Receita
Federal e Secretaria Nacional de Trânsito. O uso da solução se dá pormeio de uma interface de programação de aplicação – API (Application
Programming Interface), de forma que o controlador submete os dados
ao Datavalid, que por sua vez fará a validação nas bases do governo edevolverá o resultado da validação.
Sistemas de pagamento – Rede varejista C&A
A rede varejista C&A passou a permitir que os clientes realizem os
pagamentos, nas lojas físicas, informando apenas o CPF, sua senhae seu reconhecimento facial. Os clientes utilizariam, portanto, oreconhecimento facial para efetuar os pagamentos, não sendo mais
necessário o uso de senha. Contudo, tal funcionalidade estaria disponível
apenas para os clientes que se cadastraram no serviço de pagamentos da
própria marca, chamado de C&A Pay.
Sistemas de pagamento – Setor farmacêutico
Recentemente, a ANPD, por meio da Nota Técnica nº 4/CGTP/ANPD(ANPD, 2023), manifestou-se sobre o tratamento de dados pessoais nosetor farmacêutico. Ao discorrer sobre o caso, a Nota Técnica abordou o
uso de biometria por parte do Grupo Raia Drogasil e da farmácia Drogaria
Iguatemi. Enquanto o Grupo Raia Drogasil estava realizando a utilização
da biometria por impressão digital, a Drogaria Iguatemi implantou um
sistema de pagamentos por meio do reconhecimento facial.
No caso da Drogaria Iguatemi, o sistema operou em parceria com a Cielo
e com a startup Payface e as motivações foram a garantia da prevenção à

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ANPD‹ radar tecnológico ›biometria ereconhecimento
facialfraude e à segurança do titular, concessão de descontos e perfilamentode consumo de clientes para sua fidelização.

‹ perspectivas de futuro ›Passwordless: a substituição de senhas por templates biométricos
Com o objetivo de implementar novos modelos de autenticação na
Internet, as gigantes da tecnologia Apple, Google e Microsoft anunciaram,
em 2022, planos para a adoção e expansão do padrão passwordless criado
pela FIDO Alliance (Apple, 2022).

FIDO (First Identity Online) Alliance

A FIDO Alliance (associação aberta da indústria da tecnologia)
procedeu ao desenvolvimento de um padrão de autenticação
passwordless, ou seja, um padrão que utiliza a face ou a digital
como substituto do atual modelo de autenticação baseado
em senhas (Fido Alliance, 2023).

7 O FIDO UAF 1.2 é opadrão de autenticação
sem senha paradispositivos móveis eque utiliza a biometriacomo forma deautenticação.

Recentemente o International Telecommunication Union’s
Telecommunication Standardization Sector (ITU-T)
reconheceu as especificações de autenticação remota FIDOUAF e a FIDO CTAP como padrões internacionais oficiais deautenticação.

8 O FIDO CTAP 2.1 éo padrão destinado
aos computadores que
permite a autenticação
sem senha nos
navegadores de internet
por meio de tokens eleitores USB, NFC ou BLE.

De acordo com a Microsoft (2020), a adoção dos padrões UAF7 e CTAP8da FIDO Alliance permitirá que as pessoas possam se autenticar em seus
equipamentos, aplicativos e serviços com credenciais de login sem senha(passwordless) e resistentes às técnicas de phishing9.

9 Tipo de fraude naqual o golpista tenta
obter informações
pessoais e financeiras
do usuário, combinando
meios técnicos eengenharia social (CERT.
BR, 2022).

36Interface cérebro-computador e Neurotechs
Um dos desdobramentos discutidos em relação aos dados biométricos
é a da neurotecnologia. Acredita-se que a evolução da coleta desses
dados irá alcançar a atividade neural, suscitando implicações sobre apotencialidade de interfaces que afirmam conseguir monitorar, ler ou
alterar atividade do sistema nervoso humano, como é o caso do braincomputer interface – BCI, ou interface cérebro-computador.
O BCI é uma técnica de biometria que, por meio de interpretação das
ondas cerebrais, permite controlar dispositivos com a mente, podendo serempregado na reabilitação de pessoas com deficiências e na obtenção deinformações sobre o funcionamento do cérebro, o que pode resultar em
novas descobertas e tratamentos médicos.

De acordo com a NeuroTech Analytics, nos últimos 10 anos,
os investimentos em neurotecnologia expandiram 21 vezes,
totalizando 33.2 bilhões de dólares (NeuroTech Analytics,2021). Como exemplos da sua evolução ao redor do mundo,é possível apontar iniciativas em diversos países, como a
BRAIN Initiative, do governo americano, o Human Brain
Project, proveniente da União Europeia, o China Brain Project,
de autoria chinesa, entre outros (Strategic Market Research
LLP, 2022).
É relevante mencionar que as pesquisas não estão limitadas
ao setor governamental. A Microsoft, Johnson & Johnson,
DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency) eo Meta também são levantados como investidores nesse
sentido (NeuroTech Analytics, 2021).

Recentemente, em 28 de julho de 2023, o Northwell Health’s Feinstein
Institutes for Medical Research publicou um artigo informando que

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implantaram, com sucesso, microchips no cérebro de um homem
tetraplégico e que desenvolveram algoritmos de inteligência artificial
para reconectar seu cérebro ao corpo e à medula espinhal. Este duplo
desvio neural forma uma ponte eletrônica que permite que a informação
flua mais uma vez entre o cérebro e o corpo paralisado do homem, deforma a restaurar o movimento e as sensações em sua mão, punho ebraço, mesmo fora do laboratório (Northwell, 2023).
A crescente expansão por esse ramo da tecnologia suscita a discussão
sobre seus contrapontos, tendo em vista que o sistema neurológico
traz consigo dados sensíveis, referentes ao controle de movimentos,
comportamentos, identidades, decisões, sentimentos, opiniões,entre outros. Caso seja possível coletar todas essas informações, oprocedimento de governança deverá tomar uma rigidez diferenciada,e os arcabouços normativos e decisórios deverão se revestir de cautela
quanto à defesa da privacidade e à segurança de dados dotados dessenível de sensibilidade.

ANPD‹ radar tecnológico ›biometria ereconhecimento
facial‹ considerações finais ›O uso das tecnologias de biometria já é algo corriqueiro, podendo serencontradas como métodos de acesso aos computadores, celulares esistemas, como fator de segurança para autenticação das transações
financeiras. Além disso, são utilizadascomo ferramenta de apoio ao
controle de fronteiras, aeroportos e políticas públicas.
Ainda que o artigo 4º da Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais
exclua certos tipos de tratamentos de dados de sua abrangência eescopo, os §§ 1º a 5º do artigo supracitado estabelecem regras que
devem ser observadas em qualquer hipótese. Assim, conforme o § 1º
do art. 4º, ainda que para fins exclusivamente de segurança pública, deinvestigação ou repressão de infrações penais, o tratamento de dados
deve necessariamente observar “o devido processo legal, os princípios
gerais de proteção e os direitos do titular” previstos na LGPD. Da mesma
forma, devem ser observadas as restrições de tratamento de dados
nessas hipóteses por pessoas jurídicas de direito privado (§§ 2º e 4º doart. 4º). Por fim, o § 3º do art. 4º declara que a ANPD emitirá opiniões erecomendações referentes às exceções previstas no inciso III, bem como
deverá solicitar aos responsáveis relatório de impacto à proteção dedados pessoais.
Os avanços tecnológicos trazem diversos riscos e desafios, principalmentequanto à privacidade, à proteção de dados e à segurança da informação.
As tecnologias biométricas evoluíram significativamente nos últimos anose sua utilização tem se tornado cada vez mais presente e abrangente,
envolvendo, inclusive, o uso de inteligência artificial e tratamento dedados em larga escala.
As atuais tecnologias de reconhecimento facial, apoiadas pelo uso deinteligência artificial, têm aumentado sua acurácia, sobretudo quando asua condução é norteada pelo aprendizado de máquina alimentado em
grandes bases de dados. Contudo, é importante reiterar que a acurácia
é apenas um dos desafios inerentes a essas tecnologias, no que diz
respeito à privacidade e à proteção de dados. Como constatado neste
estudo, há diversas outras questões que precisam ser balizadas, seja pelo

38

ANPD
‹ radar tecnológico ›biometria ereconhecimento
facial39

setor público, seja pelo setor privado, quando se decide pelo uso detecnologias de biometria, como o reconhecimento facial.
Este estudo é apenas um passo inicial da ANPD no tema da biometria e
do reconhecimento facial, apresentando os potenciais riscos envolvidos,
em particular quanto à privacidade e à proteção de dados pessoais.
Apenas com o aprofundamento das análises acerca dessa temática
será possível ampliar a compreensão do cenário nacional, bem como aidentificação das principais controvérsias e a relação das tecnologias debiometria com a LGPD.

ANPD‹ radar tecnológico ›biometria ereconhecimento
facial‹ anexo 1 ›40

Análise sobre projetos de lei em torno do tema
biometria e reconhecimento facial

Projetode LeiTema
central

PL nº3.822/2023– Senado
Federal

PL nº2.338/2023– Senado
FederalArtigos da
LGPD relacionados

Pontos importantes

ComentárioDispõesobre a utilização dereconhecimento
facial ou debiometria
digital na
abertura deconta dedepósitobancário.

Os dados colhidos na
abertura da conta de depósito bancário deverão
ser validados por meio
do acesso a bancos
de dados biométricos
públicos; Sanções previstas serão consoante
o Código de Defesa doConsumidor;

O projeto de lei écurto, mencionando
bancos de dados biométricos públicos, quenão são detalhados emrelação às medidas desegurança e prevenção. Sua justificativa se
baseia na mitigação defraudes.

Art. 2º, IV,
art. 10, art.
11, alínea g.

Dispõesobre ouso daInteligência
Artificial.

A Autoridade Nacionalde Proteção de Dados
já emitiu duas análises
acerca do projeto.

É imprescindível a
compatibilização dassobreposições e conflitos existentes entre o
PL e a LGPD, em especial no que concerne
às atribuições legais da
ANPD, inclusive as decaráter fiscalizatório;Art. 4º, art.
6º, art. 9º,art. 14º, art.
18º, art. 19º,art. 20º, art.
38º, art. 46º,art. 49º, art.
50º, art. 52º,art. 53º e art.
55º.

Disponíveis em:
https://www.gov.br/
anpd/pt-br/assuntos/
noticias/analise-preliminar-do-pl-2338_
2023-formatado-ascom.
pdf
https://www.gov.br/
anpd/pt-br/assuntos/
noticias/Nota_Tecnica_16ANPDIA.pdf

A fim de incentivar a
inovação responsável,é necessário que o PL
disponha de forma
mais específica sobrea proteção de dados
pessoais nos sandboxes
de IA que envolvam
o tratamento desses
dados.

ANPD‹ radar tecnológico ›biometria ereconhecimento
facial41

Projetode LeiTema
central

PL nº
12/2015 –Câmara dos
Deputados(apensados PL nº4.612/2019
e PL nº4.901/2019)Dispõesobre a utilização desistemas deverificação
biométrica,
modifica o
Decreto-Lei
nº 2.848,
de 7 dedezembrode 1940– Código
Penal, a fim
de tipificaro ato dealteração
ilícita dedados emsistemas
informatizados, edá outras
providências.

Pontos importantes

Comentário

O disposto nesta lei não
se aplica às hipóteses
dos incisos I, II, III e IV
do art. 4º da Lei no13.709, de 14 de agosto
de 2018, com aplicação
suplementar da LGPD;

Os apensos tratam
sobre as tecnologias
de reconhecimento
facial e emocional, edo aprimoramento das
disposições de identificação biométrica.
Adiciona, também,
nova tipificação penalpara inserção indevida
de dados biométricos.
Além disso, o projetode lei traz fatores
basilares para o usoético da tecnologia,
como consentimento,transparência e direito
de cancelamento.

O armazenamento
dos dados biométricos
somente ocorrerá pormeio do consentimento livre, informado,
inequívoco, expresso
e específico de seu
titular, ressalvadas as
exceções de interessepúblico, e terá como
finalidade a confirmação da identidade do
seu titular;
Fica vedada a troca,
venda, combinação,coleta ou interconexão
de dados biométricos
não autorizados pelo
seu titular, ressalvadas,
apenas, as referentes aointeresse público;
O recurso a sistemas deverificação biométrica
e as demais formas
de tratamento dedados biométricos nomeio eletrônico serão
regulamentados pela
Autoridade Nacional deProteção de Dados;
O uso de sistemas
biométricos deve ser omais robusto, escalável
e interoperável possível,conforme padrões
mínimos estabelecidos
na regulamentação
desta Lei;
O titular terá garantido
o livre acesso aos seus
dados biométricos, alémda possibilidade desua retificação e livre
permissão ao cancelamento, ressalvadas as
hipóteses de interessepúblico; A proteção dos
dados biométricos é
considerada como uma
atividade de risco, submetendo-se ao regime
da responsabilidade
objetiva.

Artigos da
LGPD relacionados
Art. 4º,incisos I, II, III
e IV, art. 5º,
XXII, art. 6º,art. 11, art.
55.

ANPD
‹ radar tecnológico ›biometria ereconhecimento
facial42

Projetode LeiTema
central

PL nº3.069/2022

Anteprojetode Lei deProteção de
Dados Pessoais para
Segurança
Pública e
Persecução
Penal –
LGPD Penal0

Artigos da
LGPD relacionados

Pontos importantes

ComentárioDispõesobre o uso
de tecnologia dereconhecimento
facial automatizadono âmbito
das forçasde segurança públicae dá outras
providências.

Nenhuma ação ou
diligência policial derestrição da liberdadede ir e vir poderá serefetuada simplesmentea partir do reconhecimento facial, sem a
confirmação de um
especialista; O resultado
assertivo e inequívoco
para identificação deum alvo ficará sujeito à
confirmação multi biométrica (associação do
RF com o exame papiloscópico feito por um
profissional habilitado);
Permite a busca depessoas eventualmente
desaparecidas, taiscomo crianças, idosos,
pessoas em situação
de vulnerabilidade;Nos locais onde houver
captura de imagens
para reconhecimento
facial (RF), devem ser
fixadas placas visíveis
informativas;

O projeto de lei
em questão traz a
possibilidade deconfirmação multibiométrica, o que poderia,
em teoria, mitigar
os falsos resultados.
Além disso, o projetopermite a busca depessoas desaparecidas
através da tecnologia,
mencionando públicos
vulneráveis.

Art. 4, III, art.
11, II.

O anteprojeto dispõe
sobre otratamento
de dados
pessoais realizado por
autoridades
competentes para
atividadesde segurança pública
e depersecução
penal, com
o objetivo
de proteger
os direitos
fundamentais deliberdade e deprivacidadee o livre
desenvolvimento da
personalidade dapessoanatural.

O tratamento de dados
pessoais sensíveis
somente poderá ser realizado por autoridades
competentes se estiver
previsto em lei, observadas as salvaguardas
desta Lei. A autoridade
competente responsável pelo tratamento dedados pessoais sensíveis
elaborará relatório deimpacto à proteção
de dados pessoais e
informará a autoridade
supervisora, Conselho
Nacional de Justiça CNJ.

O anteprojeto apontao Conselho Nacionalde Justiça (CNJ) como
autoridade supervisora.

Artigo 4º, III,art. 6º, art.
17º, art. 18º,art. 19º, art.
20º, art. 21º eart. 22º.

O capítulo VII, que compreende os art. 42 ao
44, aborda o uso de tecnologias de monitoramento e tratamento dedados de elevado riscopara direitos, liberdades
e garantias dos titularesdos dados.

A iniciativa do texto
do anteprojeto foi ode proporcionar maior
segurança jurídica
para que os órgãos
de investigação erepressão criminais
pudessem exercer assuas funções, sem prejuízos para as garantias
processuais penais e os
direitos fundamentais
dos titulares de dados
envolvidos.

10 Em novembro de 2020 uma comissão de juristas apresentou à Presidência da Câmara dos Deputados o
Anteprojeto de Lei de Proteção de Dados Pessoais para Segurança Pública e Persecução Penal, ficando conhecida
como LGPD Penal. Ainda que não seja um projeto de lei, o anteprojeto buscou suprir a demanda apresentada peloart. 4º, §1º da LGPD e suas estrutura é muito semelhante ao PL nº1515/2022

ANPD‹ radar tecnológico ›biometria ereconhecimento
facial43

Projetode LeiTema
central

PL nº1.515/2022

O projetode lei está
baseadoem três
pilares:(i) proteção
dos direitos
fundamentais desegurança,
liberdade ede privacidade;(ii) eficiência daatuação
dos órgãos
responsáveis; ePontos importantes

Comentário

O projeto de lei adota
uma estrutura muito
semelhante ao do Anteprojeto – LGPD Penal.
O compartilhamento dedados pessoais, inclusive dados sensíveis, paraos fins de segurança do
Estado e defesa nacional
poderá ser realizado
entre os órgãos incumbidos dessas atividades
sem dificuldades.

O projeto de lei cria regras que permitem aoscontroladores recusar,
adiar ou limitar a prestação de informações
ou concessão de acesso quando solicitado
pelos titulares.

O PL traz, nas disposições finais, uma série demodificações à Lei nº12.037, relativas ao Banco Nacional Multibiométrico e de Impressões
Digitais.

(iii) intercâmbio dedados pessoais entre
autoridades
competentes.

PL nº522/2022

Modifica
a Lei n°13.709, de
14 de agosto de 2018
(Lei Geralde Proteção
de Dados
Pessoais),
a fim deconceituar dado
neural e
regulamentar a sua
proteção.

Artigos da
LGPD relacionados
Artigo 4º, III.

Embora similar ao
Anteprojeto da
LGPD Penal, o PL nº1.515/2022 amplia
consideravelmente
o poder do Estado,o que pode implicar
em excessividades
capazes de promoverusos indiscriminadosde dados pessoais porparte de autoridades
públicas.
Aponta a Autoridade
Nacional de Proteção
de Dados (ANPD) como
autoridade supervisora. E, no capítulo VII,seção I, declara que a
ANPD será responsável
por zelar, implementar
e fiscalizar a presentelei em todo o território
nacional, de forma
cumulativa às suasatribuições estabelecidas na Lei nº 13.709, de
14 de agosto de 2018,bem como outras
responsabilidades
descritas no art. 48.

O Projeto de Lei 522/22
regulamenta a proteção
do uso e do tratamento
de dados neurais – ou
seja, informações obtidas, direta ou indiretamente, da atividade dosistema nervoso central
e cujo acesso é realizado
por meio de interfaces
cérebro-computador,ou qualquer outra
tecnologia, invasiva ou
não-invasiva.

Consentimento do
titular: de acordo
com a proposta, otratamento de dados
neurais somente ocorrerá quando o titularou o responsável legal
consentir, de forma
específica e destacada, para finalidades
específicas, mesmo em
circunstâncias clínicas
ou nos casos em que
a interface cérebro-computador tenha acapacidade de tratar
dados com o titularinconsciente.

Altera os art.
5º e 13º da
LGPD.

ANPD
‹ radar tecnológico ›biometria ereconhecimento
facial44

Projetode LeiTema
centralPontos importantes

Comentário
Danos à integridade
psicológica: o projeto
também veda o uso
de qualquer interface
cérebro-computador
ou método que possa
causar danos à identidade individual dotitular dos dados, prejudicar sua autonomia
ou sua integridade psicológica. Além disso,proíbe a comunicação
ou o uso compartilhado entre controladoresde dados neurais com
objetivo de obter vantagem econômica.
Definição: o texto
conceitua interface
cérebro-computador
como qualquer sistema
eletrônico, óptico ou
magnético que colete
informação do sistema
nervoso central e atransmita a um sistema
informático ou que
substitua, restaure,
complemente ou
melhore a atividade dosistema nervoso central em suas interações
com o seu ambiente
interno ou externo.

Artigos da
LGPD relacionados

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facial‹ referências ›ACCESS NOW, Tecnologia de Vigilância na América Latina: Feita no Exterior,
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