Um modelo de gestão de risco para a segurança e a privacidade dos dados universitários

Abstract

Este estudo propõe um modelo de gestão de risco que integre, nos seus requisitos, a privacidade de dados, dirigido ao contexto universitário. Considerando o crescimento das interações digitais e os desafios impostos pela proteção de informações sensíveis em ambientes académicos, a pesquisa analisa regulamentações como o GDPR e frameworks reconhecidos, como o NIST SP 800-30 e ISO/IEC 27005. Por meio do levantamento de ativos e avaliação de riscos num laboratório de IoT universitário, o estudo visa demonstrar os desafios enfrentados pela instituição de ensino, que podem incluir a descentralização dos dados ou a falta de uma cultura de segurança da informação. O modelo propõe a integração prática da gestão de risco com a privacidade dos dados, oferecendo uma solução para mitigar ameaças e vulnerabilidades específicas do ambiente académico. Os resultados indicam que a aplicação deste modelo pode fortalecer a proteção de dados sensíveis e contribuir para uma postura institucional mais segura. Como limitação, destaca-se o foco numa única instituição e uma única área, sugerindo que pesquisas futuras explorem a sua aplicabilidade noutros contextos universitários.

This study proposes a risk management model that integrates data privacy requirements, specifically tailored to the university context. Considering the growth of digital interactions and the challenges posed by protecting sensitive information within academic environments, the research analyses regulations such as the GDPR and recognized frameworks like the NIST SP 800-30 and ISO/IEC 27005. Through asset identification and risk assessment in a university IoT laboratory, the study aims to demonstrate the challenges faced by the educational institution, which may include data decentralization or a lack of an information security culture. The model seeks to provide a practical integration of risk management with data privacy, offering a pragmatic solution to mitigate threats and vulnerabilities specific to the academic setting. The results indicate that applying this model can strengthen the protection of sensitive data and contribute to a more secure institutional posture. Among its limitations, the study highlights its focus on a single institution and a single domain, suggesting that future research should explore its applicability in other university contexts.