پیش‌نویس:مهندسی حریم خصوصی

مهندسی حریم خصوصی 
مهندسی حریم خصوصی (به انگلیسی: Privacy engineering) حوزه‌ای نوظهور در مهندسی است که هدف آن ارائهٔ روش‌ها، ابزارها و تکنیک‌هایی برای تضمین سطوح قابل قبول حریم خصوصی در سیستم‌ها است. تمرکز اصلی این حوزه بر سازماندهی و ارزیابی روش‌هایی است که نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی را در فرایند مهندسی سیستم‌های اطلاعاتی شناسایی و برطرف می‌کنند.

در ایالات متحده، سطح قابل قبول حریم خصوصی بر اساس رعایت الزامات عملکردی و غیرعملکردی تعریف می‌شود که در یک سیاست حریم خصوصی (Privacy Policy) مشخص شده است. این سیاست، سندی قراردادی است که نشان‌دهندهٔ رعایت قوانین و اصول مانند «اصول شیوه‌های اطلاعاتی منصفانه» (Fair Information Practices)، مقررات امنیت سوابق پزشکی و سایر قوانین حریم خصوصی توسط نهاد کنترل‌کنندهٔ داده‌هاست. در اتحادیهٔ اروپا اما، مقررات حفاظت از داده‌های عمومی (GDPR) الزامات مشخصی را تعیین می‌کند که باید برآورده شوند. در سایر نقاط جهان، این الزامات بسته به قوانین محلی حریم خصوصی و حفاظت از داده تغییر می‌کند.

 تعریف و دامنه 
تعریف مهندسی حریم خصوصی طبق مؤسسه ملی استاندارد و فناوری (NIST) به این صورت است:

هرچند حریم خصوصی به عنوان یک حوزهٔ حقوقی در حال توسعه بوده است، مهندسی حریم خصوصی تنها در سال‌های اخیر به طور جدی مورد توجه قرار گرفته، زیرا اجرای قوانین حریم خصوصی در سیستم‌های اطلاعاتی به الزامی قطعی برای استقرار چنین سیستم‌هایی تبدیل شده است. برای مثال، IPEN موضع خود را به این صورت بیان می‌کند:

مهندسی حریم خصوصی شامل جنبه‌هایی مانند مدیریت فرآیندها، امنیت، هستی‌شناسی (ontology) و مهندسی نرم‌افزار می‌شود.Oliver, Ian (July 2014). Privacy Engineering: A Dataflow and Ontological Approach

(1st ed.). CreateSpace. ISBN 978-1497569713. Archived from the original on 14 March 2018. Retrieved 3 May 2015. کاربرد واقعی این جنبه‌ها از الزامات قانونی، سیاست‌های حریم خصوصی و چارچوب‌هایی مانند «حریم خصوصی از طراحی» (Privacy-by-Design) ناشی می‌شود.Gürses, Seda; Troncoso, Carmela; Diaz, Claudia (2011).https://www.cosic.esat.kuleuven.be/publications/article-1542.pdf(PDF)

International Conference on Privacy and Data Protection (CPDP) Book. Retrieved 11 May 2015.

در سطوح پیاده‌سازی، مهندسی حریم خصوصی از فناوری‌های ارتقادهندهٔ حریم خصوصی (PETs) برای امکان‌پذیر کردن ناشناس‌سازی و حذف هویت داده‌ها استفاده می‌کند. این حوزه نیازمند به‌کارگیری شیوه‌های مناسب مهندسی امنیت است و برخی جنبه‌های حریم خصوصی را می‌توان با تکنیک‌های امنیتی پیاده‌سازی کرد. ارزیابی اثرات حریم خصوصی (PIA) ابزار دیگری در این زمینه است و استفاده از آن لزوماً به معنای اجرای مهندسی حریم خصوصی نیست.

یکی از نگرانی‌های اصلی، تعریف دقیق و کاربرد اصطلاحاتی مانند «دادهٔ شخصی»، «اطلاعات قابل شناسایی شخصی» (PII)، ناشناس‌سازی و شبه‌ناشناس‌سازی است که هنگام اعمال بر نرم‌افزار، سیستم‌های اطلاعاتی و مجموعه‌داده‌ها، معانی کافی و دقیقی ندارند.

جنبهٔ دیگری از حریم خصوصی سیستم‌های اطلاعاتی، استفادهٔ اخلاقی از این سیستم‌ها با تمرکز ویژه بر نظارت، جمع‌آوری کلان داده ها ، هوش مصنوعی و غیره است. برخی از اعضای جامعهٔ حریم خصوصی و مهندسی حریم خصوصی از ایدهٔ «مهندسی اخلاق» حمایت می‌کنند یا امکان مهندسی حریم خصوصی در سامانه‌هایی را که اساساً برای نظارت طراحی شده‌اند، رد می‌کنند.

 رویکردهای اصلی 
چون این حوزه هنوز در مراحل اولیهٔ خود قرار دارد و تا حد زیادی تحت سلطهٔ جنبه‌های حقوقی است، فهرست زیر فقط مهم‌ترین حوزه‌هایی را نشان می‌دهد که مهندسی حریم خصوصی بر آن‌ها استوار است:

 مدل‌سازی جریان داده
 توسعه اصطلاح‌شناسی/هستی‌شناسی مناسب برای بیان انواع، کاربردها، اهداف و غیره اطلاعات
 ارزیابی تأثیر حریم خصوصی (PIA)
 مدیریت و فرآیندهای حریم خصوصیDennedy, Fox, Finneran (2014-01-23). The Privacy Engineer's Manifesto (1st ed.). APress. ISBN 978-1-4302-6355-5.MITRE Corp. "Privacy Engineering Framework"Archived from the original on 4 May 2015. Retrieved 4 May 2015. 
 مهندسی نیازمندی‌ها
 ارزیابی ریسک
 معناشناسی (Semantics)

با وجود نبود توسعهٔ منسجم این حوزه‌ها، دوره‌های آموزشی برای مهندسی حریم خصوصی وجود دارد.'MSIT-Privacy Engineering'Carnegie Mellon University."Privacy Engineering"cybersecurity.berkeley.edu. University of California, Berkeley.Oliver, Ian (17 March 2015). "Introduction to Privacy and Privacy Engineering" EIT Summer School, University of Brighton. Archived from the original on 18 May 2015. Retrieved 9 May 2015.کارگاه بین‌المللی مهندسی حریم خصوصی که همراه با همایش IEEE در زمینهٔ امنیت و حریم خصوصی برگزار می‌شود، محلی برای پر کردن «شکاف بین پژوهش و عمل در نظام‌مند کردن و ارزیابی رویکردها برای شناسایی و رفع مسائل حریم خصوصی در حین مهندسی سیستم‌های اطلاعاتی» فراهم می‌کند."International Workshop on Privacy Engineering" IEEE Security."IEEE Symposium on Security and Privacy" IEEE Security.Gurses, Del Alamo (Mar 2016), "Privacy Engineering: Shaping an Emerging Field of Research and Practice", IEEE Security and Privacy, 14 (2): 40,Bibcode:2016ISPri..14b..40G , doi:10.1109/MSP.2016.37

رویکردهای متعددی برای مهندسی حریم خصوصی وجود دارد. روش‌شناسی LINDDUN"HOME".LINDDUN. رویکردی مبتنی بر ریسک اتخاذ می‌کند که در آن جریان‌های دادهٔ شخصی در معرض ریسک شناسایی شده و سپس با کنترل‌های حریم خصوصی ایمن می‌شوند."A LINDDUN-Based framework for privacy threat analysis on identification and authentication processes". Computers & Security.Wuyts, K., & Joosen, W. (2015). LINDDUN privacy threat modeling: a tutorial. CW Reports. accessed 2019-12-10 راهنمایی‌هایی برای تفسیر GDPR در ملاحظات (recitals) این مقرره ارائه شده"Recitals of the GDPR (General Data Protection Regulation)" که در قالب یک ابزار تصمیم‌یار کدگذاری شده است. این ابزار GDPR را به نیروهای مهندسی نرم‌افزار نگاشت می‌کند"GDPR tool" تا الگوهای طراحی حریم خصوصی مناسب را شناسایی کند.Colesky, M.; Demetzou, K.; Fritsch, L.; Herold, S. (2019-03-01). "Helping Software Architects Familiarize with the General Data Protection Regulation". 2019 IEEE International Conference on Software Architecture Companion (ICSA-C). pp. 226–229. dol :10.1109/ICSA-C.2019.00046. ISBN 978-1-7281-1876-5. S2CID 155108256Colesky, M.; Hoepman, J.; Hillen, C. (2016-05-01). "A Critical Analysis of Privacy Design Strategies". 2016 IEEE Security and Privacy Workshops (SPW). pp. 33–40. doi:10.1109/SPW.2016.23. ISBN 978-1-5090-3690-5. S2CID 15713950. رویکرد دیگر از هشت استراتژی/راهبرد طراحی حریم خصوصی (چهار استراتژی فنی و چهار استراتژی اداری) استفاده می‌کند تا از داده‌ها محافظت کند و حقوق افراد ذی‌نفع را پیاده‌سازی نماید.Colesky, M.; Hoepman, J.; Hillen, C. (2016-05-01). "A Critical Analysis of Privacy Design Strategies". 2016 IEEE Security and Privacy Workshops (SPW). pp. 33–40. doi:10.1109/SPW.2016.23. ISBN 978-1-5090-3690-5. S2CID 15713950 .

 جنبه‌های اطلاعات 
مهندسی حریم خصوصی به ویژه با پردازش اطلاعات در جنبه‌ها یا هستی‌شناسی‌های زیر و روابطStanford Encyclopedia of Philosophy. "Semantic Conceptions of Information". Retrieved 9 May 2015. آن‌ها با پیاده‌سازی در نرم‌افزار سروکار دارد:

 هستی‌شناسی پردازش داده
 هستی‌شناسی نوع اطلاعات (در مقابل PII یا انواع ماشینی)
 مفاهیم کنترل‌کننده و پردازش‌کنندهArticle 29 Data Protection Working Party (16 February 2010), Opinion 1/2010 on the concepts of "controller" and "processor", vol. 00264/10/EN WP 169
 مفاهیم مرجعیت و هویت (ظاهراً مربوط به منبع/منابع داده)
 منشأ اطلاعات، شامل مفهوم موضوع دادهPaul Groth, Luc Moreau."An Overview of the PROV Family of Documents".W3C. Retrieved 10 May 2015.
 هدف اطلاعات، مانند: جمع‌آوری اولیه در مقابل ثانویه
 معناشناسی اطلاعات و مجموعه‌داده‌ها (نگاه کنید به نویز و ناشناس‌سازی)
 کاربرد اطلاعات

علاوه بر این، چگونگی تأثیر موارد فوق بر طبقه‌بندی امنیتی و طبقه‌بندی ریسک، و در نتیجه تعیین سطوح حفاظت و جریان داده در یک سامانه، قابل معیارگذاری یا محاسبه است.

 تعاریف حریم خصوصی 
حریم خصوصی حوزه‌ای است که عمدتاً تحت سلطهٔ جنبه‌های حقوقی قرار دارد، اما نیازمند پیاده‌سازی با استفاده از تکنیک‌ها، رشته‌ها و مهارت‌های مهندسی است. مهندسی حریم خصوصی به عنوان یک رشتهٔ کلی، پایهٔ خود را بر در نظر گرفتن حریم خصوصی نه فقط به عنوان یک جنبهٔ حقوقی یا مهندسی و اتحاد آن‌ها، بلکه همچنین بهره‌گیری از حوزه‌های زیر استوار می‌کند:Gurses, Seda; del Alamo, Jose M. (March 2016). "Privacy Engineering: Shaping an Emerging Field of Research and Practice". IEEE Security & Privacy. 14 (2): 40–46.

Bibcode:2016ISPri..14b..40G.doi:10.1109/MSP.2016.37.ISSN1540-7993.S2CID 10983799

 حریم خصوصی به عنوان جنبه فلسفی
 حریم خصوصی به عنوان جنبه اقتصادی، به ویژه نظریه بازی
 حریم خصوصی به عنوان جنبه جامعه‌شناختی

 مبنای حقوقی 
انگیزهٔ پیشرفت فناوری در مهندسی حریم خصوصی از قوانین کلی حریم خصوصی و اعمال حقوقی خاص ناشی می‌شود:

 مقررات حفاظت از داده‌های عمومی (GDPR) اتحادیه اروپا
 قانون حمایت از حریم خصوصی رانندگان
 قانون حفاظت از حریم خصوصی آنلاین کودکان (COPPA) ایالات متحده
 قانون حفاظت از حریم خصوصی صمیمی
 قانون حفاظت از حریم خصوصی آنلاین
 قانون حریم خصوصی سال ۱۹۷۴
 قانون حفاظت از حریم خصوصی سال ۱۹۸۰
 و سایر قوانین ملی و منطقه‌ای مرتبط با حریم خصوصی و حفاظت از داده.

 منابع و یادداشت ها