Πολιτικές Ασφάλειας

Πίνακας Πολιτικών Ασφάλειας για Ανοικτά Δεδομένα

Πολιτική	Βασικές Πρακτικές	Σκοπός
Πολιτική Πρόσβασης	- RBAC/ABAC - Αρχή ελάχιστου προνομίου - Logging κάθε πρόσβασης	Έλεγχος και ιχνηλασιμότητα πρόσβασης στα δεδομένα, πρόληψη μη εξουσιοδοτημένης χρήσης
Πολιτική Δημοσίευσης Open Data	- Checklists πριν το άνοιγμα - Υποχρεωτική εμπλοκή DPO - Έγκριση από governance board	Διασφάλιση ότι κάθε dataset ανοίγει νόμιμα, με ασφάλεια και τεκμηρίωση αποφάσεων
Πολιτική Ανωνυμοποίησης	- Τεχνικές k-anonymity, l-diversity, t-closeness - Έλεγχος residual risk - Documentation methodology	Προστασία από επαναταυτοποίηση, συμμόρφωση με GDPR, «state of the art» πρακτικές
Πολιτική Incident Response	- Σχέδιο 72 ωρών (άρθρο 33 GDPR) - Διαδικασία ανάκλησης dataset - Ενημέρωση κοινού & αρχών	Γρήγορη και αποτελεσματική αντίδραση σε περιστατικά παραβίασης, ενίσχυση εμπιστοσύνης
Πολιτική Εκπαίδευσης	- Ετήσια training sessions - Drills (phishing/data leaks) - Awareness για mosaic effect	Καλλιέργεια κουλτούρας ασφάλειας, μείωση ανθρώπινων λαθών, ενδυνάμωση προσωπικού

Η διάθεση Ανοικτών Δεδομένων προϋποθέτει ένα ολοκληρωμένο πλαίσιο πολιτικών ασφάλειας, που διασφαλίζει ότι η ανοικτότητα δεν θίγει την ασφάλεια, την ιδιωτικότητα ή την αξιοπιστία. Οι πολιτικές αυτές αποτελούν τη «γέφυρα» μεταξύ των νομικών απαιτήσεων (GDPR, NIS2) και των τεχνικών/οργανωτικών μέτρων που εφαρμόζει ο φορέας.

4.1 Πολιτική Πρόσβασης

• RBAC (Role-Based Access Control): Πρόσβαση με βάση τον ρόλο. Π.χ. οι διαχειριστές συστημάτων έχουν δικαίωμα να ρυθμίζουν τα API endpoints (όρια χρήσης, formats, authentication), ενώ οι εξωτερικοί χρήστες/πολίτες έχουν μόνο δικαίωμα να κάνουν read-only κλήσεις για λήψη των ανοικτών δεδομένων, χωρίς δυνατότητα τροποποίησης ή κατάχρησης των πόρων

• ABAC (Attribute-Based Access Control): Πρόσβαση με βάση ιδιότητες/χαρακτηριστικά (π.χ. το τμήμα, την ευαισθησία του dataset, το project).

• Αρχή ελάχιστου προνομίου (least privilege): κάθε χρήστης έχει μόνο τα απολύτως απαραίτητα δικαιώματα. Ακόμη και οι διαχειριστές έχουν περιορισμένα προνόμια ανάλογα με τον ρόλο.

• Logging και παρακολούθηση: κάθε ενέργεια πρόσβασης καταγράφεται σε αρχεία καταγραφής (audit logs), τα οποία αναλύονται τακτικά για ανίχνευση μη εξουσιοδοτημένων ενεργειών.

Παράδειγμα: Αν ένας υπάλληλος κατεβάζει επαναλαμβανόμενα μεγάλες ποσότητες δεδομένων από API, αυτό ενεργοποιεί ειδοποίηση (alert) για πιθανή κατάχρηση.

4.2 Πολιτική Δημοσίευσης Ανοικτών Δεδομένων

• Checklists πριν τη δημοσίευση: κάθε dataset περνά από προκαθορισμένο έλεγχο (προστασία προσωπικών δεδομένων, πνευματικά δικαιώματα, τεχνική ποιότητα, τεκμηρίωση).

• Υποχρεωτική εμπλοκή DPO: ο DPO επιβεβαιώνει ότι δεν υπάρχουν παραβιάσεις GDPR και ότι εφαρμόστηκαν οι κατάλληλες τεχνικές ανωνυμοποίησης.

• Έγκριση από Ομάδα Εποπτείας Δεδομένων: Πχ. DPO, CISO, νομική υπηρεσία εγκρίνει συλλογικά τη δημοσίευση.

• Τεκμηρίωση απόφασης: διατηρούνται πρακτικά/καταγραφές που δείχνουν πότε, από ποιον και με ποια αιτιολόγηση εγκρίθηκε η διάθεση.

• Παράδειγμα: Ένα dataset με στοιχεία μετακινήσεων εγκρίνεται μόνο εφόσον έχει προηγηθεί έλεγχος για mosaic effect (συνδυασμός με άλλα datasets που θα μπορούσε να οδηγήσει σε ταυτοποίηση).

4.3 Πολιτική Ανωνυμοποίησης

• Καταγεγραμμένες τεχνικές: το εγχειρίδιο πρέπει να περιγράφει τις μεθόδους που χρησιμοποιεί ο φορέας (π.χ. k-anonymity, l-diversity, t-closeness, differential privacy).

• Έλεγχος υπολειπόμενου κινδύνου: ακόμη και μετά την ανωνυμοποίηση, εξετάζεται η πιθανότητα επαναταυτοποίησης (π.χ. μέσω συνδυασμού με άλλα ανοικτά ή ιδιωτικά datasets).

• Συνεχής αξιολόγηση: η ανωνυμοποίηση δεν είναι «μία φορά και τελειώσαμε». Οι τεχνικές πρέπει να αναθεωρούνται καθώς εξελίσσονται οι δυνατότητες ανάλυσης.

• Τεκμηρίωση μεθοδολογίας: κάθε διαδικασία ανωνυμοποίησης τεκμηριώνεται, ώστε σε περίπτωση ελέγχου να αποδεικνύεται ότι εφαρμόστηκαν «state of the art» πρακτικές.

4.4 Πολιτική Incident Response

• Σχέδιο 72 ωρών (άρθρο 33 GDPR): κάθε περιστατικό παραβίασης προσωπικών δεδομένων πρέπει να κοινοποιείται στην Αρχή Προστασίας Δεδομένων εντός 72 ωρών.

• Διαδικασία ανάκλησης dataset: αν διαπιστωθεί ότι ένα dataset εκτέθηκε με λάθος τρόπο, πρέπει να μπορεί να αποσυρθεί άμεσα από την πλατφόρμα.

• Ενημέρωση κοινού: αν το περιστατικό επηρεάζει την αξιοπιστία των δεδομένων ή δημιουργεί κίνδυνο για τους χρήστες, απαιτείται δημόσια ανακοίνωση.

• Τεκμηρίωση περιστατικών: όλα τα περιστατικά καταγράφονται, με λεπτομέρειες για τις αιτίες και τα μέτρα διόρθωσης.

• Παράδειγμα: αν κάποιος επανασυναρμολογήσει ανώνυμα δεδομένα και αποδείξει ότι μπορεί να ταυτοποιήσει άτομα, το dataset πρέπει να αποσυρθεί και να επανεξεταστεί η μεθοδολογία.

4.5 Πολιτική Εκπαίδευσης

• Υποχρεωτική ετήσια εκπαίδευση: όλοι οι υπάλληλοι που ασχολούνται με δεδομένα παρακολουθούν προγράμματα για GDPR, ασφάλεια και open data.

• Ασκήσεις προσομοίωσης: πρακτικές ασκήσεις, όπως πώς θα χειριστούν ένα περιστατικό διαρροής ή πώς θα αναγνωρίσουν phishing emails.

• Awareness για το mosaic effect: εκπαίδευση ώστε να αντιλαμβάνονται ότι ακόμη και «ανώνυμα» δεδομένα μπορεί, αν συνδυαστούν με άλλα, να αποκαλύψουν ταυτότητες.

• Συνεχής ενημέρωση: καθώς οι απειλές εξελίσσονται οι υπάλληλοι ενημερώνονται τακτικά για νέες πρακτικές ασφάλειας.

Παράδειγμα: σε ετήσιο σεμινάριο παρουσιάζεται πώς από φαινομενικά ανώνυμα δεδομένα μετακινήσεων μπορεί να εντοπιστεί η καθημερινή διαδρομή ενός ατόμου.

Συμπέρασμα: Οι πολιτικές ασφάλειας δεν είναι «τυπικές διατάξεις». Αποτελούν τον βασικό μηχανισμό με τον οποίο ο φορέας δείχνει ότι εφαρμόζει την αρχή της λογοδοσίας (άρθρο 5(2) GDPR) και τις υποχρεώσεις του άρθρου 32 GDPR. Μέσω τους, η διάθεση ανοικτών δεδομένων γίνεται με τρόπο ασφαλή, νόμιμο και αξιόπιστο, ενισχύοντας την εμπιστοσύνη πολιτών και φορέων.

1. Μοντέλα Διακυβέρνησης στα Open Data

Η διακυβέρνηση των ανοικτών δεδομένων αφορά το πώς λαμβάνονται οι αποφάσεις για το ποια σύνολα δεδομένων θα διατίθενται, με ποιες διαδικασίες και υπό ποια εποπτεία. Υπάρχουν τρία βασικά μοντέλα:

5.1 Κεντρικοποιημένο μοντέλο

• Όλες οι αποφάσεις λαμβάνονται από μια κεντρική επιτροπή ή αρχή (π.χ. υπουργείο, εθνική υπηρεσία).

• Εξασφαλίζεται ενιαία πολιτική, ομοιομορφία και αυστηρός έλεγχος.

• Μειονέκτημα: καθυστερήσεις και βαρύς διοικητικός φόρτος, αφού όλα περνούν από ένα σημείο.

5.2 Αποκεντρωμένο μοντέλο

• Κάθε φορέας αποφασίζει αυτόνομα ποια δεδομένα θα ανοίξει και με ποιον τρόπο.

• Προσφέρει ευελιξία και ταχύτητα, καθώς δεν χρειάζεται κεντρική έγκριση.

• Μειονέκτημα: κίνδυνος ανισομέρειας (άλλοι φορείς ανοίγουν πολλά δεδομένα, άλλοι λίγα ή καθόλου) και έλλειψη τυποποίησης.

5.3 Υβριδικό μοντέλο

• Συνδυασμός των δύο:

  • Τα datasets χαμηλού κινδύνου (π.χ. στατιστικά χρήσης υπηρεσιών, περιβαλλοντικά δεδομένα) ανοίγουν απευθείας από τους φορείς.

  • Τα datasets υψηλού κινδύνου (π.χ. υγεία, κοινωνικά δεδομένα) απαιτούν κεντρικό έλεγχο και έγκριση.

Προσφέρει ισορροπία: ταχύτητα για τα απλά δεδομένα, ασφάλεια για τα ευαίσθητα.

Παράδειγμα Ελλάδας

Η εθνική πύλη data.gov.gr ακολουθεί το υβριδικό μοντέλο:

• Οι φορείς έχουν τη δυνατότητα να αναρτούν οι ίδιοι datasets στην πλατφόρμα.

• Το Υπουργείο Ψηφιακής Διακυβέρνησης παρέχει οδηγίες, πρότυπα και έλεγχο ποιότητας, διασφαλίζοντας ότι οι αναρτήσεις είναι συμβατές με το θεσμικό πλαίσιο και τις ευρωπαϊκές υποχρεώσεις.

6. Accountability στην πράξη

Το άρθρο 5(2) GDPR επιβάλλει λογοδοσία: ο φορέας πρέπει να αποδείξει συμμόρφωση. Στη διακυβέρνηση αυτό σημαίνει:

• Πρακτικά επιτροπών.

• DPIAs αρχειοθετημένα.

• Logs διάθεσης.

• Εκθέσεις ISO/NIS2.

7. Συμπέρασμα

Η διακυβέρνηση ασφάλειας είναι το θεσμικό πλαίσιο που δίνει ζωή στο άρθρο 32 GDPR και στα διεθνή πρότυπα. Χωρίς αυτήν, τα open data εκτίθενται σε κινδύνους παραβίασης ιδιωτικότητας, απώλειας ακεραιότητας και έλλειψης εμπιστοσύνης. Με αυτήν, η στρατηγική open data γίνεται αξιόπιστη, ασφαλής και βιώσιμη.