Прибыль:
- Готовит ответы на информационные запросы в соответствии с законодательством, не разъясняя ни много, ни мало.
- Он анонимизирует открытые данные перед публикацией и сканирует их на уровне комбинаций, которые рискуют переидентифицироваться.
- Знает, что прозрачность — это инструмент управления, который повышает общественное доверие и определяет, что следует сохранять конфиденциальным.
Краеугольным камнем демократического государственного управления является прозрачность: способность граждан узнавать, как и на какой основе принимаются решения, которые их касаются. Этот принцип реализуется в двух конкретных механизмах. Первое – это право на информацию (Закон о праве на информацию № 4982; граждане могут запрашивать информацию и документы в государственных учреждениях, за исключениями). Второй — открытые данные (государственные учреждения публикуют неличную и неконфиденциальную часть данных, которые они производят, таким образом, чтобы каждый мог получить к ним доступ и использовать их). Здесь ИИ является мощным помощником в классификации входящих информационных запросов, подготовке проектов ответов, предварительной оценке того, какая информация может быть предоставлена, а какая освобождена, а также в подготовке наборов открытых данных к публикации. Но важно двоякое предостережение этого блока: прозрачность должна быть ни больше, ни меньше – гражданину должна быть предоставлена та информация, на которую он имеет право, но личные данные и реальные исключения должны быть защищены; Этот баланс устанавливается ответственным государственным должностным лицом, а не МА.
Два неправильных конца получения знаний
В запросах информации ошибки могут быть допущены по двум направлениям:
- Отсутствие прозрачности: неоправданное отклонение предоставляемой информации как «конфиденциальной/исключительной». Это одновременно нарушает права и порождает недоверие к институту и зачастую приводит к судебной системе.
- Чрезмерное раскрытие: случайное раскрытие личных данных третьих лиц, коммерческой тайны или реального исключения (безопасности и т. д.) при отправке документа. Это нарушает КВКК и наносит ущерб.
ИИ может помочь с обеих сторон: он может сканировать документ, отмечать в нем личные данные и предлагать редактирование (скрытие/удаление конфиденциальных/личных частей документа); В нем может быть указана категория исключений, по которой вы будете оценивать запрос. Но окончательное решение – дана ли эта информация, какая часть скрыта – принадлежит лицу, несущему юридическую ответственность.
Внимание: заявление AI о том, что «эта информация находится в пределах исключения» или «может быть предоставлена», не является юридическим заключением. Оценка исключений производится и обосновывается в соответствии с соответствующими статьями Закона о доступе к информации; ИИ производит только предварительные отборы и черновики.
Безопасная публикация открытых данных
Открытые данные повышают общественную эффективность и подотчетность; предприниматели, журналисты, исследователи создают ценность из этих данных. Но прежде чем публиковать набор данных, его следует проверить на предмет риска повторной идентификации (данные, считающиеся анонимными, связываются с отдельными лицами путем объединения их с другими данными). Например, сочетание «возраст + соседство + редкая профессия» может указывать на одного человека. При подготовке набора данных к публикации ИИ помогает отмечать рискованные комбинации столбцов и писать словарь данных (описание того, что означает каждый столбец).
Совет: Прежде чем публиковать открытые данные, задайте вопрос: «Могу ли я найти одного человека, объединив два-три столбца в этом наборе?» Если ответ «возможно», агрегируйте (группируйте вместо отдельных), объединяйте редкие категории или удаляйте деликатную область.
Поэтапная подача информации
- Понять и классифицировать спрос. Что запрашивается, какого подразделения это касается, какова продолжительность?
- Существует ли информация или ее необходимо создать? Закон охватывает существующие знания; учреждению, возможно, не придется проводить новый анализ (подтверждено).
- Оценка исключений. Есть ли какие-либо исключения, такие как личные данные, безопасность, коммерческая тайна, внутреннее мнение?
- Редакция. Удалите части экспортируемого документа, которые необходимо сохранить.
- Аргументированный ответ. Данная/неданная часть и ее основа; Метод возражения в случае отклонения.
- Журнал и контрольный журнал. Просьба, решение и обоснование фиксируются.
три мини-кейса
Случай 1 — ошибка редактирования исключена. Агентство представит тендерную документацию на запрос о свободе информации. ИИ отсканировал документ и отметил номера телефонов и номера TR ID трех человек. Если бы оно было отправлено без корректуры, это было бы нарушением КВКК; личные данные были зачернены, документ доставлен благополучно.
Случай 2. Исправлен несправедливый отказ. Подразделение обычно отклоняет запрос данных о деятельности как «внутренний». Когда ИИ спросили о категориях исключений, выяснилось, что эти данные фактически уже доступны для публикации как открытые данные. Просьба была удовлетворена, возможное возражение и судебный иск предотвращены.
Случай 3 — Риск повторной идентификации. Муниципалитет будет публиковать свой набор данных «запросов на услуги» как открытые данные. В комплект входит микрорайон + полная разбивка по районам. ИИ предупредил, что поле адреса может указывать на отдельные цифры; Адрес был агрегирован до уровня улицы, и набор был благополучно опубликован.
Четыре копируемых шаблона
1) Классификация информационных запросов:
Ваша роль: специалист по сбору информации. Обработайте следующий запрос: (1) что именно запрашивается, (2) к какому подразделению относится, (3) требуется ли существующая информация или новая продукция, (4) возможные категории исключений (персональные данные, безопасность, коммерческая тайна и т. д.). Укажите, что каждое исключение «должно быть обосновано соответствующей статьей». Принятие решения, предварительная оценка. ЗАПРОС: [текст]
2) Редактирование (отметка личных/конфиденциальных данных):
В приведенном ниже документе отметьте все части, которые должны быть ЗАМАСКИРОВАНЫ в информационном ответе: имя-фамилия, номер TR ID, адрес, телефон, медицинская/криминальная информация, данные третьих лиц, коммерческая тайна. Напишите краткое обоснование каждого знака. Оставьте экспортируемую часть документа как есть. ДОКУМЕНТ: [текст]
3) Проект аргументированного ответа:
Составьте мотивированный ответ на следующий запрос: (1) какая информация была предоставлена, (2) какая часть не была предоставлена и почему (оговорка об исключении [подлежит подтверждению]), (3) способ и срок обжалования [подлежит подтверждению]. Язык должен быть формальным и уважительным. Обоснование не приведённой части должно быть конкретным, а не общим. ЗАПРОС: [краткое содержание] РЕШЕНИЕ: [что было/не дано]
4) Контроль повторной аутентификации открытых данных:
Изучите столбцы набора данных ниже. Перечислите, какие комбинации столбцов могут указывать на одного человека (риск повторной идентификации). Предложите некоторые способы смягчения каждого риска: агрегирование, агрегирование редких категорий, извлечение полей. Просто используйте данный список столбцов. КОЛОНКИ: [список]
Слабая подсказка / Сильная подсказка
Слабое: «Ответьте на этот запрос информации».
Гючлю: «Ваша роль — эксперт по информационному подразделению. Сначала классифицируйте запрос: что запрашивается, какое подразделение, доступно ли оно, каковы возможные исключения. Отметьте каждое исключение как «обоснованное соответствующей статьей», не принимайте юридическое решение самостоятельно. Затем отметьте личные/конфиденциальные части, которые необходимо замаскировать в документе, который будет представлен, с предложением редактирования. Наконец, подготовьте мотивированный проект ответа, включая указанную/не указанную часть и способ возражения; сделайте обоснование конкретное».
Отличие: сильная подсказка балансирует прозрачность и защиту, связывает исключение с обоснованием, добавляет возможность редактирования и апелляции.
Подход по типу информации
Тип информации
По умолчанию
Внимание
Статистика, агрегированные данные
открыть
Повторная проверка личности
Причина административного взыскания
можно дать
Редактировать данные третьих лиц
Персональные данные третьих лиц
защищенный
КВКК; но с разрешения/исключения
Исключение безопасности/конфиденциальности
защищенный
Это настоящее исключение, подтвердите
Внутреннее мнение/переговоры
Зависит
Оценить согласно соответствующей статье
Анонимизация и риск повторной идентификации
Самым техническим, но важным шагом в публикации открытых данных является анонимизация (делание человека неидентифицируемым прямо или косвенно на основе данных). Имя и Т.Р. Удаление идентификационного номера часто бывает недостаточно; потому что сочетание нескольких обычных областей делает человека переидентифицируемым. Это называется повторной идентификацией (нахождение человека путем сопоставления данных, считающихся анонимными, с другой информацией). Например, если в районе есть одинокий 92-летний вдовец, его выявит трио «район + возраст + семейное положение». ИИ может помочь определить, какие комбинации полей в наборе данных могут быть раскрыты, и предложить более безопасную группировку (преобразование возраста в диапазон, объединение редких категорий); Но решение о публикации и окончательный аудит являются обязанностью учреждения.
Мини-кейс — раскрытие с тремя зонами. Один муниципалитет опубликовал данные о социальной помощи «анонимно»: без имени, но с указанием района, года рождения и типа инвалидности. Журналист заметил редкий тип инвалидности у одного человека в одном районе и опознал этого человека. Данные отозваны; Он был переиздан, когда год рождения был преобразован в 10-летний интервал, а редкие категории были сгруппированы в категорию «другое».
Шаблон, проверяющий риск повторной идентификации:
Задача: изучить столбцы следующего набора данных; Я не публикую персональные данные, мне нужна только проверка рисков. Столбцы: [названия столбцов]Вывод: 1) Прямые идентификаторы (необходимо удалить). 2) Косвенные комбинации идентификаторов (риск повторной идентификации). 3) Рекомендуемая группировка/маскировка для каждой рискованной комбинации. 4) Заключительные контрольные вопросы перед публикацией. Правило: я не вставлял никаких реальных личных ценностей; просто рассмотрите структуру столбца.
Внимание: «Я удалил имя, теперь анонимно» — самое распространенное и опасное заблуждение. Анонимность определяется не самим полем, а комбинацией полей и вероятностью совпадения с внешними данными. Если есть сомнения, не публикуйте; Анонимность — это бесповоротное решение.
Распространенные ошибки
- Привычно отвергать. Считать информацию, которая может быть предоставлена, ненужной «конфиденциальной» – это нарушение прав и повод для иска.
- Отправка неотредактированных документов. Раскрытие данных третьих лиц является нарушением КВКК.
- Использование исключения без обоснования. Отказ должен быть обоснован конкретным содержанием и конкретным обоснованием; Сказать «внутри дома» недостаточно.
- Опираясь на юридическое решение ИИ. Решение сделать исключение принимается человеком; ИИ проходит предварительную квалификацию.
- Обход переидентификации в открытых данных. Комбинации столбцов позволяют найти людей; агрегат.
- Не указывая средства возражения. В отказах должен быть написан (подтвержден) способ подачи заявления и продолжительность.
В итоге
Прозрачность является основой общественного доверия; ИИ является мощным помощником в классификации запросов о свободе информации, рекомендации по корректуре, составлении ответов и подготовке открытых данных к публикации. Но баланс имеет решающее значение: гражданам должна быть предоставлена информация, на которую они имеют право, реальные исключения и личные данные должны быть защищены. Решение сделать исключение должно быть обоснованным и человечным; Перед публикацией открытые данные должны быть проверены на предмет риска повторной идентификации.
Задача приложения
Получите реальный (замаскированный) запрос на свободу информации. Предварительно оцените с помощью шаблона «Запрос на классификацию», примените шаблон «Редактирование» к прикрепленному документу и отметьте области, которые необходимо замаскировать. Примените шаблон «Проверка повторной идентификации открытых данных» к столбцам набора открытых данных и найдите хотя бы одну рискованную комбинацию.
контрольный список
- [ ] Я классифицировал запрос; Я не отвергал информацию, которая могла быть дана без надобности.
- [ ] Я оценил исключения с конкретным содержанием и обоснованием (человеческое решение).
- [ ] Я отредактировал личные/конфиденциальные данные в отправляемом документе.
- [ ] В случае отклонения я указал способ и продолжительность возражения (подтверждено).
- [ ] Я проверил риск повторной идентификации в открытых данных.
- [ ] Я записал запрос, решение и обоснование аудита.