# GDPR και προσωπικά δεδομένα

#### GDPR και Προσωπικά Δεδομένα στα Ανοικτά Δεδομένα

Η μεγαλύτερη νομική πρόκληση για τη διάθεση ανοικτών δεδομένων είναι η προστασία των προσωπικών δεδομένων. Ο Γενικός Κανονισμός Προστασίας Δεδομένων (GDPR – Κανονισμός ΕΕ 2016/679) αποτελεί το θεμέλιο του ευρωπαϊκού πλαισίου για την προστασία της ιδιωτικότητας και εφαρμόζεται πλήρως σε κάθε περίπτωση όπου τα ανοικτά δεδομένα περιέχουν, ή ενδέχεται να οδηγήσουν, σε ταυτοποίηση φυσικών προσώπων. Το κρίσιμο στοιχείο είναι ότι η έννοια του «προσωπικού δεδομένου» στον GDPR είναι ιδιαίτερα ευρεία: δεν αφορά μόνο εμφανή στοιχεία όπως ονοματεπώνυμο ή ΑΦΜ, αλλά και κάθε πληροφορία που μπορεί να συνδυαστεί με άλλες ώστε να οδηγήσει σε έμμεση ταυτοποίηση. Ένα απλό παράδειγμα είναι η λεγόμενη «mosaic effect»: δεδομένα που μεμονωμένα φαίνονται ανώνυμα (π.χ. ηλικία + ταχυδρομικός κώδικας) μπορεί, σε συνδυασμό με άλλες δημόσιες ή ιδιωτικές πηγές, να αποκαλύψουν την ταυτότητα κάποιου. Αυτό σημαίνει ότι ακόμη και datasets που εκ πρώτης όψεως μοιάζουν αθώα, μπορεί να κρύβουν κινδύνους παραβίασης του GDPR.

Ο Κανονισμός εισάγει στο άρθρο 5 βασικές αρχές που πρέπει να καθοδηγούν και την πολιτική ανοικτών δεδομένων: νομιμότητα και διαφάνεια, περιορισμός σκοπού, ελαχιστοποίηση δεδομένων, ακρίβεια, περιορισμός αποθήκευσης, ακεραιότητα/εμπιστευτικότητα και λογοδοσία (accountability). Η τελευταία είναι ιδιαίτερα σημαντική για το δημόσιο: δεν αρκεί να τηρείται ο νόμος, ο φορέας πρέπει να είναι σε θέση να αποδείξει ότι έλαβε τα κατάλληλα μέτρα και ότι ακολούθησε συγκεκριμένες διαδικασίες πριν δημοσιεύσει οποιοδήποτε dataset. Στην πράξη αυτό σημαίνει ύπαρξη πολιτικών, αρχείων DPIA, γνωμοδοτήσεων του

Ιδιαίτερη προσοχή χρειάζεται στα ευαίσθητα δεδομένα του άρθρου 9 GDPR: υγεία, γενετικά ή βιομετρικά δεδομένα, πολιτικές και θρησκευτικές πεποιθήσεις, σεξουαλικός προσανατολισμός κ.ά. Αυτά κατά κανόνα απαγορεύεται να δημοσιοποιηθούν. Η μόνη εξαίρεση είναι αν προηγηθεί πλήρης, μη αναστρέψιμη ανωνυμοποίηση. Η ψευδωνυμοποίηση δεν επαρκεί, καθώς το dataset παραμένει προσωπικό δεδομένο αν υπάρχει κλειδί ή πιθανότητα επανασυσχέτισης. Για παράδειγμα, αν ένας φορέας υγείας αφαιρέσει τα ονόματα αλλά διατηρήσει ημερομηνίες, ηλικίες και ταχυδρομικούς κώδικες, υπάρχει υψηλός κίνδυνος ταυτοποίησης. Σε τέτοιες περιπτώσεις, η ορθή πρακτική είναι η δημοσίευση μόνο συγκεντρωτικών στοιχείων ή η μη δημοσίευση.

Ο GDPR επιβάλλει και την αρχή «Προστασία των δεδομένων ήδη από το σχεδιασμό και εξ ορισμού» (άρθρο 25). Αυτό σημαίνει ότι η προστασία των δεδομένων πρέπει να ενσωματώνεται από το στάδιο του σχεδιασμού της πολιτικής open data: εφαρμογή αυτόματων μηχανισμών αφαίρεσης πεδίων, γενίκευσης ή καταστολής σπάνιων τιμών, χρήση aggregation αντί microdata, καθιέρωση διαδικασιών εσωτερικού ελέγχου. Εργαλείο-κλειδί είναι η Εκτίμηση Αντικτύπου (Data Protection Impact Assessment – DPIA) που προβλέπεται στο άρθρο 35, η οποία απαιτείται όταν η επεξεργασία ενδέχεται να προκαλέσει υψηλό κίνδυνο. Η DPIA χαρτογραφεί ροές, καταγράφει σκοπούς, εκτιμά πιθανότητες και σοβαρότητα κινδύνων και προτείνει μέτρα μετριασμού. Ο ρόλος του Υπεύθυνου Προστασίας Δεδομένων (DPO) είναι κομβικός: παρέχει γνωμοδοτήσεις, διασφαλίζει τη συμμόρφωση και ελέγχει την εφαρμογή.

Τέλος, πρέπει να τονιστεί ότι οι κανόνες του GDPR υπερισχύουν οποιασδήποτε άλλης ευρωπαϊκής ή εθνικής πολιτικής για ανοικτά δεδομένα. Η Οδηγία 2019/1024 (Open Data Directive) προβλέπει μεν την υποχρεωτική διάθεση High Value Datasets, αλλά μόνο στο βαθμό που αυτό δεν παραβιάζει τον GDPR. Η προστασία της ιδιωτικότητας προηγείται πάντα. Στην Ελλάδα, η Αρχή Προστασίας Δεδομένων Προσωπικού Χαρακτήρα (ΑΠΔΠΧ) είναι η αρμόδια εποπτική αρχή και καλό είναι οι φορείς να διατηρούν συνεχή επικοινωνία μαζί της σε δύσκολες ή αμφίβολες περιπτώσεις.

Συνολικά, η συμμόρφωση με τον GDPR δεν περιορίζει την ανοικτότητα των δεδομένων, την καθιστά πιο ανθεκτική, αξιόπιστη και βιώσιμη. Οι φορείς που λαμβάνουν σοβαρά υπόψη τις απαιτήσεις του GDPR εξασφαλίζουν όχι μόνο νομική συμμόρφωση, αλλά και υψηλότερο επίπεδο εμπιστοσύνης από την κοινωνία

#### Παραδείγματα Παραβίασης Προσωπικών Δεδομένων σε Ανοικτά Δεδομένα

Η θεωρία του GDPR και των αρχών προστασίας δεδομένων γίνεται ουσιαστική μόνο όταν δούμε πώς στην πράξη μπορεί να παραβιαστεί. Τα παραδείγματα παραβίασης είναι πολυάριθμα και συχνά προκύπτουν από λάθος αντίληψη των υπευθύνων ότι τα δεδομένα είναι «αθώα». Στην πραγματικότητα, η εμπειρία δείχνει ότι ακόμη και καλά προθέσεις ανοικτές δημοσιεύσεις κρύβουν σημαντικούς νομικούς κινδύνους.

1\. Η ψευδαίσθηση της ανωνυμίας. Ένα από τα πιο συχνά λάθη είναι η πεποίθηση ότι εφόσον αφαιρέσουμε ονόματα, τα δεδομένα είναι ανώνυμα. Αυτό είναι παραπλανητικό, διότι πολλά πεδία μπορούν να συνδυαστούν και να αποκαλύψουν ταυτότητες. Παράδειγμα: ένας δήμος δημοσιεύει λίστα με ηλικία, ταχυδρομικό κώδικα και ημερομηνία εγγραφής σε παιδικό σταθμό. Σε μια μικρή κοινότητα με λίγα παιδιά, τα δεδομένα αυτά μπορεί να οδηγούν σε άμεση ταυτοποίηση των οικογενειών. Πρόκειται για σαφή παραβίαση του GDPR, καθώς υπάρχει δυνατότητα ταυτοποίησης έστω και έμμεση.

2\. Χρονο-γεωχωρικά δεδομένα. Δεδομένα κινητικότητας (π.χ. GPS από οχήματα, δεδομένα τηλεπικοινωνιών ή έξυπνων καρτών μεταφορών) αποτελούν κλασικό παράδειγμα παραβίασης. Ακόμη και αν αφαιρεθεί το όνομα, οι διαδρομές είναι συχνά μοναδικές. Αν δούμε ότι κάποιος μετακινείται καθημερινά από έναν μικρό οικισμό σε ένα συγκεκριμένο νοσοκομείο, είναι σχεδόν βέβαιο ότι θα αναγνωρίσουμε το άτομο. Γι’ αυτό τα δεδομένα αυτά απαιτούν εξειδικευμένες τεχνικές ανωνυμοποίησης, όπως «trajectory anonymization» ή αραίωση γεωχωρικών σημείων. Χωρίς αυτά, η διάθεση αποτελεί παράβαση.

3\. Ανεπαρκείς τεχνικές ανωνυμοποίησης. Συχνά οι φορείς εφαρμόζουν μία μόνο τεχνική, π.χ. k-anonymity, πιστεύοντας ότι επαρκεί. Εξασφαλίζει μόνο ότι δεν μπορεί κανείς να ταυτοποιήσει *μοναδικά* κάποιο άτομο. Δεν προστατεύει όμως από επιθέσεις inference (εξαγωγής πληροφορίας) ή attribute disclosure (αποκάλυψη χαρακτηριστικών). Παράδειγμα: ένα dataset ασθενών σε νοσοκομείο μπορεί να έχει k-anonymity=5, αλλά αν όλες οι εγγραφές με συγκεκριμένο συνδυασμό (γυναίκες 40–45, ταχυδρομικός κώδικας Χ) έχουν την ίδια διάγνωση, τότε η ευαίσθητη πληροφορία αποκαλύπτεται. Αυτό καταδεικνύει ότι η μονοδιάστατη ανωνυμοποίηση είναι ανεπαρκής.

4\. Case study από τον τομέα της υγείας. Στην πράξη, πολλά περιστατικά παραβίασης προκύπτουν από δεδομένα υγείας. Ένα νοσοκομείο δημοσίευσε στοιχεία επισκέψεων στα επείγοντα με ημερομηνίες, ηλικίες και περιοχή. Σε μια ορεινή κοινότητα με λίγους κατοίκους, ένας μοναδικός συνδυασμός («άνδρας 92 ετών, καρδιολογικό περιστατικό, 3/1/2024») ήταν αρκετός για να ταυτοποιηθεί ο πολίτης. Παρόλο που τα δεδομένα είχαν αφαιρεθεί από ονόματα, η παραβίαση ήταν προφανής. Η σωστή πρακτική θα ήταν η ομαδοποίηση ηλικιών, η χρονική αδράνεια (π.χ. ανά μήνα αντί ημέρας), και η αποφυγή δημοσίευσης μικρών κελιών.

5\. Δημοσίευση χωρίς DPIA. Ένα συχνό λάθος είναι η διάθεση δεδομένων χωρίς προηγούμενη Εκτίμηση Αντικτύπου (DPIA). Αυτό οδηγεί σε αδυναμία πρόβλεψης κινδύνων και συχνά σε έκθεση προσωπικών δεδομένων. Χωρίς DPIA, ο φορέας δεν έχει αποδείξει λογοδοσία και κινδυνεύει από σοβαρά πρόστιμα.

Τα παραδείγματα αυτά δείχνουν ότι η παραβίαση προσωπικών δεδομένων στα ανοικτά δεδομένα δεν είναι θεωρητική απειλή αλλά καθημερινή πραγματικότητα. Η ουσία είναι ότι ακόμη και χωρίς ονόματα, ένα dataset μπορεί να είναι γεμάτο κινδύνους αν δεν εφαρμοστούν πολλαπλές και ορθές τεχνικές ανωνυμοποίησης, σε συνδυασμό με νομικό έλεγχο.

Τελικό δίδαγμα: η «ανωνυμία» δεν είναι κατάσταση που επιτυγχάνεται με μια απλή πράξη αφαίρεσης πεδίων, αλλά συνεχής διαδικασία αξιολόγησης, τεχνικών παρεμβάσεων και νομικής στάθμισης

#### Νομικές Υποχρεώσεις και Ευθύνες Φορέων στη Διάθεση Ανοικτών Δεδομένων

Η διάθεση ανοικτών δεδομένων από δημόσιους φορείς δεν είναι μια «ουδέτερη» πράξη, αλλά μια ενέργεια με συγκεκριμένες νομικές συνέπειες. Οι υποχρεώσεις που απορρέουν από το ευρωπαϊκό και εθνικό δίκαιο καθιστούν τον εκδότη των δεδομένων υπόλογο τόσο απέναντι στους πολίτες όσο και απέναντι στις εποπτικές αρχές. Η θεμελιώδης αρχή εδώ είναι η λογοδοσία (accountability): κάθε φορέας που διαθέτει δεδομένα πρέπει όχι μόνο να συμμορφώνεται με τους κανόνες, αλλά και να μπορεί να αποδείξει έμπρακτα ότι το έχει πράξει. Η ευθύνη του φορέα είναι διττή: αφορά τόσο την προστασία των υποκειμένων των δεδομένων (GDPR) όσο και τον σεβασμό δικαιωμάτων τρίτων (πνευματική ιδιοκτησία, εμπορικά απόρρητα, συμβατικές υποχρεώσεις).

1\.                                                 Υποχρεώσεις από τον GDPR

Ο Γενικός Κανονισμός Προστασίας Δεδομένων (GDPR) επιβάλλει στους δημόσιους φορείς καθήκοντα που ξεκινούν από το άρθρο 5 (αρχές επεξεργασίας) και εκτείνονται σε όλο το κείμενο του Κανονισμού. Ο φορέας έχει την υποχρέωση νομιμότητας (άρθρο 6), δηλαδή να διαθέτει σαφή νομική βάση για κάθε επεξεργασία. Στην περίπτωση ανοικτών δεδομένων, αυτό συνήθως είναι το άρθρο 6(1)(c) ή (e), ωστόσο απαιτείται επιπλέον στάθμιση πριν τη δημοσιοποίηση. Αν διατίθενται ευαίσθητα δεδομένα (άρθρο 9), η υποχρέωση γίνεται ακόμη πιο αυστηρή: κατ’ αρχήν απαγορεύεται η διάθεση εκτός αν υπάρχει ρητή εξαίρεση ή μη αναστρέψιμη ανωνυμοποίηση. Ο φορέας οφείλει να διενεργεί Εκτίμηση Αντικτύπου (DPIA) όπου υπάρχει πιθανότητα υψηλού κινδύνου, και να συμβουλεύεται τον Υπεύθυνο Προστασίας Δεδομένων (DPO). Αν παραβεί τις υποχρεώσεις του, μπορεί να αντιμετωπίσει διοικητικά πρόστιμα (έως 20 εκ. € ή 4% του κύκλου εργασιών) και ενδεχομένως αστικές αξιώσεις αποζημίωσης από θιγόμενα υποκείμενα.

2\.                                                 Υποχρεώσεις πνευματικής ιδιοκτησίας και δικαιωμάτων τρίτων

Εκτός από τον GDPR, οι φορείς πρέπει να λαμβάνουν υπόψη και τη νομοθεσία περί πνευματικής ιδιοκτησίας (Ν. 2121/1993 στην Ελλάδα, οδηγία 2001/29/ΕΚ σε ευρωπαϊκό επίπεδο). Δεν επιτρέπεται η διάθεση δεδομένων που ανήκουν σε τρίτους χωρίς άδεια. Παράδειγμα: γεωχωρικά δεδομένα που προέρχονται από χάρτες ιδιωτικών εταιρειών ή φωτογραφίες με copyright δεν μπορούν να διατεθούν ως open data χωρίς σχετική άδεια. Αν ο φορέας παραβιάσει πνευματικά δικαιώματα, εκτίθεται σε αγωγές και αξιώσεις αποζημίωσης. Ανάλογα ισχύει και για εμπορικά απόρρητα ή δεδομένα που προστατεύονται με ρήτρες εμπιστευτικότητας. Ο Ν. 4605/2019 για την προστασία εμπορικών μυστικών επιβεβαιώνει ότι τέτοια δεδομένα δεν επιτρέπεται να διατεθούν ελεύθερα.

3\.                                                 Συμβατικές υποχρεώσεις και λογοδοσία

Πολλά δεδομένα συλλέγονται βάσει συμβάσεων με ιδιωτικούς φορείς ή διεθνείς οργανισμούς. Αν η σύμβαση περιλαμβάνει ρήτρα περιορισμού διάδοσης, ο δημόσιος φορέας οφείλει να την σεβαστεί. Η παραβίαση μπορεί να οδηγήσει σε δικαστικές διαμάχες και αποζημιώσεις. Παράλληλα, η λογοδοσία επιβάλλει οι αποφάσεις να τεκμηριώνονται γραπτώς. Ένας φορέας που δημοσιεύει χωρίς να έχει προηγούμενη ανάλυση ρίσκου ή νομική γνωμοδότηση δεν μπορεί να αποδείξει καλή πίστη αν κληθεί να λογοδοτήσει.

4\.                                                 Αστική και ποινική ευθύνη

Η ευθύνη δεν είναι μόνο διοικητική (πρόστιμα GDPR) αλλά και αστική ή ποινική. Αν η παράνομη δημοσίευση προκαλέσει ζημία σε πολίτη (π.χ. αποκάλυψη ευαίσθητων δεδομένων υγείας), το υποκείμενο μπορεί να στραφεί με αγωγή κατά του φορέα και να ζητήσει αποζημίωση βάσει του άρθρου 82 GDPR. Σε εξαιρετικές περιπτώσεις, μπορεί να αναζητηθεί ποινική ευθύνη στελεχών, εφόσον η πράξη συνιστά παράβαση εθνικών ποινικών διατάξεων περί παραβίασης προσωπικών δεδομένων (Ν. 4624/2019, άρθρα για ποινικές κυρώσεις).

5\.                                                 Ευθύνη απέναντι στους χρήστες

Ο φορέας έχει υποχρέωση να παρέχει σαφείς όρους χρήσης για κάθε dataset. Αν οι όροι είναι ασαφείς και οι χρήστες κάνουν χρήση που τελικά αποδειχθεί παράνομη, η ευθύνη βαραίνει και τον εκδότη. Γι’ αυτό η ύπαρξη σωστών αδειών (π.χ. Creative Commons, Open Data Commons) δεν είναι τυπική λεπτομέρεια αλλά νομική υποχρέωση.

Συμπέρασμα

Οι δημόσιοι φορείς που ανοίγουν δεδομένα δεν ενεργούν «ανεύθυνα» ούτε «ουδέτερα». Έχουν σοβαρές υποχρεώσεις λογοδοσίας, προστασίας και συμμόρφωσης. Η παράλειψη πρόβλεψης ή σεβασμού αυτών των υποχρεώσεων οδηγεί σε πρόστιμα, αγωγές, απώλεια εμπιστοσύνης και νομικές συγκρούσεις. Αντίθετα, η συνεπής τήρηση των υποχρεώσεων καθιστά την πολιτική ανοικτών δεδομένων αξιόπιστη, βιώσιμη και κοινωνικά ωφέλιμη.

#### Τεχνικές Ανωνυμοποίησης και Ψευδωνυμοποίησης στα Ανοικτά Δεδομένα

Η ανωνυμοποίηση αποτελεί το σημαντικότερο εργαλείο για να καταστούν τα δεδομένα συμβατά με τον GDPR και να μπορούν να διατεθούν ως ανοικτά. Ο GDPR ορίζει ότι τα προσωπικά δεδομένα παύουν να υπάγονται στο πεδίο εφαρμογής του μόνον όταν η ταυτοποίηση των υποκειμένων «δεν είναι πλέον δυνατή με κανένα μέσο που είναι ευλόγως πιθανό να χρησιμοποιηθεί». Αυτό σημαίνει ότι η ανωνυμοποίηση πρέπει να είναι πλήρης και μη αναστρέψιμη. Από την άλλη, η ψευδωνυμοποίηση – δηλαδή η αντικατάσταση αναγνωριστικών με κωδικούς – δεν εξαιρεί τα δεδομένα από τον GDPR, αφού παραμένει θεωρητικά εφικτή η επανασυσχέτιση με το άτομο μέσω του κλειδιού. Συνεπώς, μόνο η ανωνυμοποίηση παρέχει νομική ασφάλεια για διάθεση ως open data, ενώ η ψευδωνυμοποίηση είναι απλώς τεχνικό μέτρο εντός της επεξεργασίας.

1\.       Γενίκευση (generalization)

Μία κλασική τεχνική ανωνυμοποίησης είναι η γενίκευση, δηλαδή η αντικατάσταση ακριβών τιμών με λιγότερο λεπτομερείς κατηγορίες. Για παράδειγμα, η ακριβής ηλικία «42» μπορεί να αντικατασταθεί με την κατηγορία «40–45». Αντίστοιχα, ένας ταχυδρομικός κώδικας πέντε ψηφίων μπορεί να περιοριστεί στα πρώτα δύο. Η γενίκευση μειώνει τον κίνδυνο ταυτοποίησης, αλλά αν εφαρμοστεί υπερβολικά μειώνει και τη χρησιμότητα των δεδομένων. Ο φορέας πρέπει να ισορροπήσει μεταξύ προστασίας και αξίας.

2\.       Καταστολή (suppression)

Η καταστολή σημαίνει διαγραφή ή μη δημοσίευση συγκεκριμένων πεδίων ή εγγραφών. Αν π.χ. ένα dataset έχει σπάνιες τιμές που θα μπορούσαν να οδηγήσουν σε αποκάλυψη (π.χ. μοναδικός συνδυασμός φύλου και ηλικίας σε μικρή κοινότητα), αυτές πρέπει να κατασταλούν. Οι πρακτικές κατωφλίων (thresholds) – όπως η απαίτηση να μην εμφανίζονται κελιά με λιγότερες από τρεις εγγραφές – είναι συνηθισμένες στα στατιστικά δεδομένα.

3\.       k-anonymity, l-diversity, t-closeness

Η θεωρία των μοντέλων ανωνυμοποίησης έχει αναπτυχθεί σημαντικά. Το k-anonymity εξασφαλίζει ότι κάθε εγγραφή δεν μπορεί να διακριθεί από τουλάχιστον k–1 άλλες. Αν π.χ. k=5, κάθε συνδυασμός χαρακτηριστικών (ηλικία, φύλο, περιοχή) πρέπει να εμφανίζεται τουλάχιστον 5 φορές στο dataset. Όμως, το k-anonymity από μόνο του δεν προστατεύει από attribute disclosure: αν όλες οι εγγραφές της ομάδας έχουν την ίδια τιμή σε ένα ευαίσθητο πεδίο (π.χ. διάγνωση), η πληροφορία αποκαλύπτεται. Για να αντιμετωπιστεί αυτό εισήχθη το l-diversity, που απαιτεί ποικιλία τιμών στα ευαίσθητα πεδία, και το t-closeness, που συγκρίνει την κατανομή των τιμών σε κάθε ομάδα με την κατανομή στο σύνολο του dataset, για να αποφευχθούν στατιστικές αποκλίσεις. Συγκεκριμένα, η  l-diversity είναι μια τεχνική ενίσχυσης της ιδιωτικότητας που επεκτείνει την k-ανωνυμία απαιτώντας κάθε ομάδα εγγραφών με πανομοιότυπα οιονεί αναγνωριστικά (QID) να περιέχει τουλάχιστον 'l' διακριτές τιμές για κάθε ευαίσθητο χαρακτηριστικό, διασφαλίζοντας ότι ένας εισβολέας δεν μπορεί εύκολα να προσδιορίσει τις ευαίσθητες πληροφορίες ενός ατόμου, ακόμη και αν μπορεί να προσδιορίσει την ομάδα. Για παράδειγμα, εάν ένα σύνολο ιατρικών δεδομένων έχει 2-ποικιλομορφία, κάθε ομάδα ατόμων με τα ίδια QID πρέπει να έχει τουλάχιστον δύο διαφορετικές ιατρικές παθήσεις, γεγονός που καθιστά δύσκολο τον εντοπισμό της διάγνωσης ενός συγκεκριμένου ατόμου.&#x20;

4\.       Differential Privacy

Μια σύγχρονη τεχνική είναι η διαφορική ιδιωτικότητα (differential privacy), η οποία εισάγει τυχαίο «θόρυβο» στα δεδομένα ή στα ερωτήματα που γίνονται στη βάση, ώστε να καταστεί αδύνατη η ταυτοποίηση μεμονωμένων εγγραφών, ενώ παραμένει η χρησιμότητα των συνολικών στατιστικών. Πρόκειται δηλαδή για αυστηρό μαθηματικό πλαίσιο για τη συλλογή και δημοσίευση στατιστικών πληροφοριών από σύνολα δεδομένων με τρόπο που προστατεύει το ατομικό απόρρητο προσθέτοντας ελεγχόμενο τυχαίο θόρυβο στους υπολογισμούςΑυτό προστατεύει τα άτομα από το να αναγνωριστούν στα συγκεντρωτικά αποτελέσματα, εξισορροπώντας την ανάγκη για χρήσιμα δεδομένα με την επιτακτική ανάγκη της ιδιωτικότητας. Εφαρμόζεται ευρέως από οργανισμούς όπως η Eurostat ή η Google και θεωρείται state-of-the-art. Η πρόκληση είναι ότι απαιτεί πολύπλοκη υλοποίηση και σωστή επιλογή παραμέτρων, αλλιώς καταστρέφεται η χρησιμότητα ή παραμένει υψηλός ο κίνδυνος.

5\.       Aggregation (συγκεντρωτικοποίηση)

Η αντικατάσταση microdata με συγκεντρωτικά στοιχεία αποτελεί ασφαλή λύση. Για παράδειγμα, αντί να δημοσιευθούν οι ακριβείς ηλικίες και διευθύνσεις νοσηλευόμενων, δημοσιεύονται οι μέσοι όροι ή τα πλήθη ανά κατηγορία. Η aggregation μειώνει δραστικά τον κίνδυνο, αλλά επίσης περιορίζει την ανάλυση σε δευτερογενείς χρήστες.

6\.       Περιορισμοί και νομική στάθμιση

Καμία τεχνική δεν είναι από μόνη της πανάκεια. Η πρακτική δείχνει ότι απαιτείται συνδυασμός μεθόδων. Ο GDPR υποχρεώνει τους φορείς να αποδεικνύουν ότι οι τεχνικές που εφαρμόζουν μειώνουν τον κίνδυνο σε «αμελητέο επίπεδο». Επομένως, η ανωνυμοποίηση δεν είναι μόνο τεχνικό, αλλά και νομικό ζήτημα στάθμισης. Η Αρχή Προστασίας Δεδομένων (ΑΠΔΠΧ) έχει εκδώσει κατευθυντήριες γραμμές που επισημαίνουν ότι οι μέθοδοι πρέπει να αξιολογούνται με βάση το context, τη διαθεσιμότητα εξωτερικών πηγών και τις τεχνολογικές εξελίξεις.

Συμπέρασμα: Η ανωνυμοποίηση είναι απαραίτητη για τη νόμιμη διάθεση ανοικτών δεδομένων, αλλά είναι σύνθετη και πολυπαραγοντική διαδικασία. Η ψευδωνυμοποίηση δεν αρκεί. Απαιτείται συνδυασμός τεχνικών, διαρκής αξιολόγηση και πλήρης τεκμηρίωση, ώστε ο φορέας να αποδείξει τη συμμόρφωση. Χωρίς αυτά, η διάθεση δεδομένων εκθέτει τον φορέα σε σοβαρούς νομικούς κινδύνους.

#### Εκτίμηση Αντικτύπου (DPIA) και Διαχείριση Ρίσκου στα Ανοικτά Δεδομένα

Η Εκτίμηση Αντικτύπου σχετικά με την Προστασία Δεδομένων (Data Protection Impact Assessment – DPIA) είναι ένα από τα πιο κρίσιμα εργαλεία που εισάγει ο Γενικός Κανονισμός Προστασίας Δεδομένων (GDPR, άρθρο 35). Στόχος της είναι να εντοπίσει, να αξιολογήσει και να μειώσει τους κινδύνους που σχετίζονται με την επεξεργασία προσωπικών δεδομένων. Στο πλαίσιο των ανοικτών δεδομένων, η DPIA αποκτά ιδιαίτερη σημασία, γιατί η δημοσιοποίηση datasets στο διαδίκτυο συνεπάγεται διάδοση σε απεριόριστο αριθμό αποδεκτών, με κίνδυνο μη αναστρέψιμων συνεπειών.

1\.       Πότε απαιτείται DPIA

Ο GDPR ορίζει ότι η DPIA είναι υποχρεωτική όταν μια επεξεργασία είναι «πιθανόν να επιφέρει υψηλό κίνδυνο» για τα δικαιώματα και τις ελευθερίες των φυσικών προσώπων. Παραδείγματα τέτοιων περιπτώσεων είναι:

* Επεξεργασία μεγάλης κλίμακας δεδομένων υγείας ή βιομετρικών.
* Συστηματική παρακολούθηση δημόσια προσβάσιμων χώρων.
* Συνδυασμός datasets που αυξάνει την πιθανότητα ταυτοποίησης (π.χ. δεδομένα κινητικότητας με δημοτολόγια).
* Διάθεση δεδομένων που αφορούν ευάλωτες ομάδες (παιδιά, ηλικιωμένους).

2\.       Στάδια μιας DPIA

Μια σωστή DPIA περιλαμβάνει:

* Περιγραφή της επεξεργασίας: ποιο dataset πρόκειται να δημοσιευθεί, ποιοι είναι οι σκοποί, ποιοι οι αποδέκτες.
* Ανάλυση αναγκαιότητας και αναλογικότητας: εξυπηρετεί η δημοσίευση το δημόσιο συμφέρον; υπάρχει εναλλακτικός τρόπος με λιγότερο κίνδυνο;
* Αναγνώριση κινδύνων: ποιοι είναι οι πιθανοί τρόποι ταυτοποίησης ή βλάβης;
* Αξιολόγηση κινδύνων: εκτίμηση πιθανότητας και σοβαρότητας συνεπειών.
* Μέτρα μετριασμού: τεχνικές ανωνυμοποίησης, διαβαθμίσεις πρόσβασης, περιορισμός πεδίων, συμβατικοί όροι χρήσης.
* Υπόλοιπος κίνδυνος: εκτίμηση αν μετά τα μέτρα ο κίνδυνος παραμένει αποδεκτός ή όχι.

3\.       Ο ρόλος του DPO

Η συμμετοχή του Υπεύθυνου Προστασίας Δεδομένων (DPO) είναι θεμελιώδης. Ο DPO πρέπει να παρέχει τεκμηριωμένες γνώμες, να επιβλέπει τη διαδικασία και να ελέγχει αν τα μέτρα που προτείνονται είναι επαρκή. Αν ο φορέας αγνοήσει τις συστάσεις του DPO, πρέπει να αιτιολογήσει γραπτώς την απόφασή του, ώστε να διατηρείται η αρχή της λογοδοσίας.

4\.       Σχέση με τις εποπτικές αρχές

Σε περιπτώσεις όπου η DPIA δείχνει ότι παραμένει υψηλός κίνδυνος παρά τα μέτρα, ο φορέας οφείλει να συμβουλευθεί την αρμόδια εποπτική αρχή (στην Ελλάδα, η ΑΠΔΠΧ) πριν προχωρήσει στη δημοσίευση. Αυτή η «προληπτική διαβούλευση» λειτουργεί ως δίχτυ ασφαλείας και απαλλάσσει τον φορέα από την ευθύνη μονομερούς κρίσης.

5\.       Διαχείριση ρίσκου πέραν του GDPR

&#x20;Στο πλαίσιο των ανοικτών δεδομένων, ο φορέας πρέπει να εντάξει και άλλες διαστάσεις ρίσκου:

* Πνευματικά δικαιώματα: μήπως τα δεδομένα περιέχουν έργα τρίτων;
* Εμπορική εμπιστευτικότητα: περιλαμβάνονται στοιχεία που θίγουν επιχειρηματικά συμφέροντα;
* Εθνική ασφάλεια: υπάρχει κίνδυνος να αποκαλυφθούν κρίσιμες υποδομές;\
  Έτσι, η DPIA λειτουργεί ως ευρύτερη άσκηση «risk management» για όλα τα νομικά πεδία που αγγίζουν τα ανοικτά δεδομένα.

6\.       Οφέλη και αναγκαιότητα

Η διενέργεια DPIA έχει πολλαπλά οφέλη:

* Μειώνει το ρίσκο παραβιάσεων και προστίμων.
* Ενισχύει την εμπιστοσύνη πολιτών και επιχειρήσεων.
* Τεκμηριώνει τη λογοδοσία του φορέα.
* Θέτει σαφή διαδικασία λήψης αποφάσεων που μπορεί να ελεγχθεί αργότερα.

Συμπέρασμα

Η DPIA δεν είναι μια τυπική γραφειοκρατική υποχρέωση. Είναι εργαλείο στρατηγικής σημασίας για κάθε φορέα που θέλει να διαθέτει δεδομένα με ασφάλεια και νομιμότητα. Σε συνδυασμό με τη συμμετοχή του DPO και τη συνεργασία με τις εποπτικές αρχές, η DPIA καθιστά το άνοιγμα των δεδομένων μια πράξη όχι μόνο τεχνολογικής καινοτομίας αλλά και νομικής υπευθυνότητας.

#### Πολιτικές Ασφάλειας και Εσωτερικοί Έλεγχοι στα Ανοικτά Δεδομένα

Η διάθεση ανοικτών δεδομένων δεν είναι μόνο νομικό ζήτημα αλλά και οργανωτικό. Οι δημόσιοι φορείς οφείλουν να υιοθετήσουν σαφείς πολιτικές ασφάλειας και να εφαρμόζουν τακτικούς εσωτερικούς ελέγχους ώστε να διασφαλίζεται ότι κάθε βήμα συμμορφώνεται με τον GDPR, το δίκαιο της πνευματικής ιδιοκτησίας και τα διεθνή πρότυπα. Η απουσία τέτοιων πολιτικών οδηγεί συχνά σε τυχαίες παραβιάσεις, διαρροές δεδομένων και αδυναμία απόδειξης λογοδοσίας.

1\.       Η έννοια της πολιτικής ασφάλειας

Μια πολιτική ασφάλειας για ανοικτά δεδομένα είναι ένα δεσμευτικό έγγραφο που ορίζει τις διαδικασίες, τα μέτρα και τις ευθύνες για τη διαχείριση των δεδομένων πριν και μετά τη δημοσίευση. Δεν είναι απλώς ένας οδηγός καλών πρακτικών, αλλά εργαλείο συμμόρφωσης. Ι. Έννοια και Σκοπός Πολιτικής Ασφάλειας για Ανοικτά Δεδομένα

Ορισμός. Η πολιτική ασφάλειας ανοικτών δεδομένων είναι δεσμευτικό έγγραφο που καθορίζει διαδικασίες, μέτρα και ευθύνες για την ασφαλή και νόμιμη διαχείριση δεδομένων πριν και μετά τη δημοσίευση. Δεν είναι οδηγός καλών πρακτικών, είναι εργαλείο συμμόρφωσης (GDPR, NIS2, Οδηγία 2019/1024/ΕΕ, Ν. 4305/2014).

Σκοποί.

* Νομιμότητα & ιδιωτικότητα: συμμόρφωση με άρθρα 5, 25, 32 GDPR.
* Ασφάλεια: εμπιστευτικότητα (έως τη δημοσίευση), ακεραιότητα, διαθεσιμότητα.
* Ποιότητα & τεκμηρίωση: ακρίβεια, πληρότητα, DCAT-AP μεταδεδομένα. Το DCAT-AP (Data Catalog Vocabulary – Application Profile) είναι το ευρωπαϊκό πρότυπο για το πώς περιγράφουμε τα μεταδεδομένα των datasets στις εθνικές πύλες open data (π.χ. data.gov.gr, data.europa.eu).
* Λογοδοσία: αποδεικτικά συμμόρφωσης (DPIA, logs, πρακτικά εγκρίσεων).
* Επαναχρησιμοποίηση: ασφαλής, ξεκάθαρη άδεια (π.χ. CC-BY 4.0), σαφείς όροι.

Πεδίο εφαρμογής. Όλα τα datasets, συστήματα, APIs, αντίγραφα ασφαλείας, εμπλεκόμενα πρόσωπα (υπάλληλοι/εργολάβοι), καθώς και τρίτα μέρη (προμηθευτές cloud, ερευνητικοί φορείς με restricted πρόσβαση).

ΙΙ. Κατηγοριοποίηση Δεδομένων & Κλιμάκωση Κινδύνου

Κατηγορίες.

* Προσωπικά/ευαίσθητα (υγείας κ.λπ.) → ανωνυμοποίηση υποχρεωτική ή restricted διάθεση.
* Εμπιστευτικά/επιχειρηματικά/κρατικής ασφάλειας → έλεγχος νομικών/συμβατικών ρητρών,  ενδεχομένως μη διάθεση.
* Δημόσια/μη προσωπικά (π.χ. περιβάλλον, μετεωρολογία) → έμφαση σε ακεραιότητα/διαθεσιμότητα.

Δείκτες Κινδύνου στα Open Data

Οι παρακάτω παράγοντες αυξάνουν τον κίνδυνο ταυτοποίησης ή αποκάλυψης ευαίσθητων πληροφοριών:

1. Μικροί πληθυσμοί (small-cell risk):
   1. Κελιά/ομάδες με λίγες παρατηρήσεις (π.χ. <3 άτομα).
   2. Παράδειγμα: πίνακας νοσηλειών όπου μόνο 2 άτομα σε έναν μικρό δήμο έχουν συγκεκριμένη διάγνωση.
2. Υψηλή γεωγραφική ανάλυση:
   1. Δεδομένα σε επίπεδο οδού ή τετραγώνου αντί για δήμο/νομό.
   2. Αυξάνει την πιθανότητα αναγνώρισης.
3. Υψηλή χρονική ανάλυση:
   1. Δεδομένα σε επίπεδο λεπτού/δευτερολέπτου αντί για ημέρα/μήνα.
   2. Παράδειγμα: dataset τηλεπικοινωνιών που δείχνει την κίνηση ενός ατόμου ανά λεπτό.
4. Mosaic effect:
   1. Ο κίνδυνος να συνδυαστεί το dataset με άλλα ανοικτά ή ιδιωτικά δεδομένα και να αποκαλυφθεί ταυτότητα.
   2. Παράδειγμα: συνδυασμός ηλικίας+περιοχής από dataset Α με ηλικία+επάγγελμα από dataset Β.
5. Μοναδικές/σπάνιες τιμές:
   1. Τιμές που ξεχωρίζουν (π.χ. ηλικία 102 ετών, σπάνιο επάγγελμα).
   2. Ακόμη κι αν είναι μόνο μία στήλη, μπορεί να αποκαλύψει άτομο.
