Публікація:
Research on error probability assessment in user personal data processing in GDPR-compliant business process models

dc.contributor.authorKopp, Andrii Mykhailovych
dc.contributor.authorOrlovskyi, Dmytro Leonidovych
dc.contributor.authorKizilov, Oleksii Serhiiovych
dc.contributor.authorHalatova, Olha Serhiivna
dc.date.accessioned2024-08-09T08:15:45Z
dc.date.available2024-08-09T08:15:45Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractThe only right strategy for businesses and government organizations in Ukraine and other countries that may face aggression is to recognize themselves as a potential target for cyberattacks by the aggressor (both by its government agencies and related cybercriminal groups) and take appropriate measures in accordance with the European Union’s General Data Protection Regulation (GDPR). The main purpose of the GDPR is to regulate the rights to personal data protection and to protect EU citizens from data leaks and breaches of confidentiality, which is especially important in today’s digital world, where the processing and exchange of personal data are integral parts of almost every business process. Therefore, the GDPR encourages organizations to transform their day-to-day business processes that are involved in managing, storing, and sharing customers’ personal data during execution. Thus, business process models created in accordance with the GDPR regulations must be of high quality, just like any other business process models, and the probability of errors in them must be minimal. This is especially important with regard to the observance of human rights to personal data protection, since low-quality models can become sources of errors, which, in turn, can lead to a breach of confidentiality and data leakage of business process participants. This paper analyzes recent research and publications, proposes a method for analyzing business process models that ensure compliance with the GDPR regulations, and tests its performance based on the analysis of BPMN models of business processes for obtaining consent to data processing and withdrawal of consent to user data processing. As a result, the probability of errors in the considered business process models was obtained, which suggests the possibility of confidentiality violations and data leaks of the participants of the considered business processes associated with these errors, and appropriate recommendations were made.
dc.description.abstractЄдиною вірною стратегією для підприємств та державних організацій України та інших країн, що можуть зіткнутися з агресією, є усвідомлювати себе потенційною мішенню для кібератак агресора (як з боку його державних структур, так і з боку пов’язаних кіберзлочинних груп), та вживати відповідних заходів відповідно до Загального регламенту про захист даних Європейського Союзу (General Data Protection Regulation, GDPR). Основною метою GDPR є регулювання прав на захист персональних даних та реалізація захисту громадян ЄС від витоків даних та порушень їх конфіденційності, що особливо актуально в цифровому світі сьогодення, де обробка та обмін персональними даними є невід’ємними складовими майже кожного бізнес-процесу. Таким чином, GDPR спонукає організації до перетворення своїх повсякденних бізнес-процесів, які залучені до управління персональними даними клієнтів, їх зберігання та обміну під час виконання. Таким чином, моделі бізнес-процесів, що створюються у відповідності до регламенту GDPR, мають бути високої якості так само, як і будь-які інші моделі бізнеспроцесів, а ймовірність наявності у них помилок має бути мінімальною. Це особливо важливо щодо дотримання прав людини на захист персональних даних, оскільки моделі низької якості можуть стати джерелами помилок, які, у свою чергу, можуть призвести до порушення конфіденційності та витоку даних учасників бізнес-процесів. У роботі здійснено аналіз останніх досліджень і публікацій, запропоновано метод аналізу моделей бізнес-процесів, що забезпечують відповідність регламенту GDPR, перевірено його працездатність на основі аналізу BPMNмоделей бізнес-процесів отримання згоди на обробку даних та відкликання згоди на обробку даних користувачів. У результаті було отримано ймовірність виникнення помилок у розглянутих моделях бізнес-процесів, що дозволяє припустити про можливість виникнення пов’язаних з цими помилками порушень конфіденційності та витоків даних учасників розглянутих бізнес-процесів, сформовано відповідні рекомендації.
dc.identifier.citationResearch on error probability assessment in user personal data processing in GDPR-compliant business process models / A. M. Kopp, D. L. Orlovskyi, O. S. Kizilov, O. S. Halatova // Вісник Національного технічного університету "ХПІ". Сер. : Системний аналіз, управління та інформаційні технології = Bulletin of the National Technical University "KhPI". Ser. : System analysis, control and information technology : зб. наук. пр. – Харків : НТУ "ХПІ", 2024. – № 1. – С. 34-38.
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.20998/2079-0023.2024.01.05
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-3189-5623
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-8261-2988
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0009-0000-1151-3619
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0009-0009-5091-1666
dc.identifier.urihttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/80003
dc.language.isoen
dc.publisherНаціональний технічний університет "Харківський політехнічний інститут"
dc.subjectbusiness processes
dc.subjectpersonal data leak
dc.subjectprobability analysis
dc.subjectcyber attacks
dc.subjectdigital world
dc.subjectцифровий світ
dc.subjectбізнес-процеси
dc.subjectзахист персональних даних
dc.subjectобробка даних
dc.subjectконфіденційність
dc.titleResearch on error probability assessment in user personal data processing in GDPR-compliant business process models
dc.title.alternativeДослідження щодо оцінки ймовірності помилок при обробці персональних даних користувачів моделей бізнес-процесів на основі GDPR
dc.typeArticle
dspace.entity.typePublication
relation.isAuthorOfPublicationc4f9f61b-9d99-4d19-a1bf-039895e74ab6
relation.isAuthorOfPublication.latestForDiscoveryc4f9f61b-9d99-4d19-a1bf-039895e74ab6

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
visnyk_KhPI_2024_1_SAUIT_Kopp_Research_on_error.pdf
Розмір:
774.2 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
1.71 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис: