|
|
|
|
LEADER |
00000nab a2200000 i 4500 |
001 |
publ2684 |
005 |
20250610102430.0 |
008 |
250610s2025 hu o 0|| Magyar d |
022 |
|
|
|a 1787-3223
|
024 |
7 |
|
|a 10.69695/ias.2025.1.13
|2 doi
|
024 |
7 |
|
|a 36184276
|2 mtmt
|
040 |
|
|
|a PPKE Publikáció Repozitórium
|b hun
|
041 |
|
|
|a Magyar
|
100 |
1 |
|
|a Necz Dániel
|
245 |
1 |
2 |
|a A személyes adatok védelme az MI térhódítására tekintettel
|h [elektronikus dokumentum] /
|c Necz Dániel
|
260 |
|
|
|c 2025
|
300 |
|
|
|a 203-212
|
490 |
0 |
|
|a IUSTUM AEQUUM SALUTARE
|v 21 No. 1
|
520 |
3 |
|
|a Az MI tömeges alkalmazása napjainkban különös kihívásokat támaszt a személyes adatok védelmével kapcsolatban. Így az MI-rendszerek alkalmazása útján a felhasználók viselkedése könnyen megfigyelhető, szokásaik és jellemzőik feltérképezhetők, amelyekből az MI szinte megszámlálhatatlan következtetés levonására képes. Az európai mesterséges intelligencia rendelet a demokratikus társadalmakban a túlzott megfigyelésből és egyes, jellemzően károsnak tekinthető MI-gyakorlatokból eredő további kockázatok okán meghatározta a tiltottnak tekinthető MI-gyakorlatok körét. Emellett olyan további, kockázatosnak tekinthető MI-alkalmazásokról is beszélhetünk, amelyekre napjainkban a személyes adatok védelme és a kapcsolódó kockázatok okán jelentős figyelem összpontosult. A jelen tanulmány célja a fentiekkel összhangban a tiltott MI-gyakorlatok és egyes kockázatosnak tekinthető MI-rendszerek alkalmazásával kapcsolatos adatvédelmi szempontok és főbb kockázatok bemutatása, ideértve a biometrikus adatkezelés, az egyes kockázatértékeléshez használt rendszerek és a web scraping adatvédelmi kihívásait.
|
856 |
4 |
0 |
|u https://publikacio.ppke.hu/id/eprint/2684/1/IAS_2025-01_13_Necz.pdf
|z Dokumentum-elérés
|