CC BY
55
ПРАВОВОЕ РЕГУЛИРОВАНИЕ В ИНФОРМАЦИОННОЙ СФЕРЕ
001: 10.17803/1994-1471.2020.118.9.032-038
К. А. Иванова*
Право граждан на защиту геолокации и конфиденциальность в сети Интернет1
Аннотация. Перспективным направлением будущих исследований в области интеллектуального анализа данных станет разработка методов, учитывающих вопросы конфиденциальности. Поскольку основной задачей при извлечении данных является разработка моделей агрегированных систем, можем ли мы разработать такие модели без доступа к точной информации в отдельных хранилищах? В современном мире такой вопрос становится ключевым, особенно при реализации прав человека в сети Интернет, поскольку сама реализация таких прав связана с защитой данных, с одной стороны, и доступом к информации, с другой стороны. Необходимость соблюдения такого баланса — одна из ключевых задач, стоящих перед правом в современных реалиях. В статье автор раскрывает важность защиты такого права, как доступ к геолокации, а также исследует влияние такого права на реализацию гражданами иных прав в сети Интернет (в частности, права на информацию).
Ключевые слова: права человека в сети Интернет; геолокация; право на доступ к геолокации; информация; права человека; киберпространство; информатизация; геоданные; киберправо; право и интернет-технологии. Для цитирования: Иванова К. А. Право граждан на защиту геолокации и конфиденциальность в сети Интернет // Актуальные проблемы российского права. — 2020. — Т. 15. — № 9. — С. 32—38. — DOI: 10.17803/19941471.2020.118.9.032-038.
1 Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 18-29-16204.
© Иванова К. А., 2020
* Иванова Ксения Алексеевна, кандидат юридических наук, директор Научно-образовательного центра местного самоуправления ИУРР РАНХиГС, доцент кафедры конституционного и муниципального права Тюменского государственного университета просп. Вернадского, д. 82, учеб. корп. 6, г. Москва, Россия, 119571 ivanova-ka@ranepa.ru
Citizens' Right to Protection of Geolocation and Privacy on the Internet2
Kseniya A. Ivanova, Cand. Sci. (Law), Director of the Scientific and Educational Center of Local Government, RANEPA IMRD; Associate Professor, Department of Constitutional and Municipal Law, Tyumen State University
prosp. Vernadskogo, d. 82, ucheb. korp. 6, Moscow, Russia, 119571 ivanova-ka@ranepa.ru
Abstract. The development of confidential-sensitive methods is expected to become a promising area for future research in data mining. Since the main task in retrieving data is to develop aggregated systems models, can we develop such models without access to accurate information in individual repositories? In today's world, such an issue is becoming a key one, especially concerning the exercise of human rights on the Internet, since the very realization of such rights is related to data protection, on the one hand, and access to information, on the other hand. The need to maintain this balance is one of the key challenges law is facing in modern realities. In the article, the author reveals the importance of protection of such a right as access to geolocation and studies the influence of the right under consideration on the realization of other rights exercised by citizens on the Internet (in particular, the right to information).
Keywords: human rights on the Internet; geolocation; right to access geolocation; information; human rights; cyberspace; informatization; geodata; cyberlaw; law and internet technology.
Cite as: Ivanova KA. Pravo grazhdan na zashchitu geolokatsii i konfidentsialnost v seti Internet [Citizens' Right to Protection of Geolocation and Privacy on the Internet], Aktualnye problemy rossiyskogo prava. 2020;15(9):32—38. DOI: 10.17803/1994-1471.2020.118.9.032-038. (In Russ., abstract in Eng.).
В настоящее время каждый житель мегаполиса имеет одно, а то и несколько технических устройств, которые через различные программы автоматически определяют его геолокацию. Достаточно часто пользователи из-за современной моды самостоятельно определяют свою геолокацию в социальных сетях (например, под фотографией). Через любую социальную сеть теперь можно определить, кто из пользователей, в какое время, где и с кем находился. Уже сейчас многие сетевые корпорации легальным способом используют геолокационные данные для контроля над своими работниками.
Отслеживание данных о местоположении применяется повсеместно. Противоречие между конфиденциальностью и инновациями в интернет-пространстве усугубляется быстрым развитием технологий отслеживания и методологий анализа данных, а также огромным объемом доступных данных о пользователях. Защита конфиденциальности данных о местоположении действующим законодательством ограничи-
вается данными о геолокации, которые идентифицируются (или лишь в некоторых случаях идентифицируются) для каждого отдельного лица. Требования обычно применяются только к начальному сборщику данных; однако недавние публикации в СМИ и правоприменительные акты описывают устойчивый вторичный рынок, на котором идентифицированные данные о местоположении регулярно собираются и используются третьими сторонами, с которыми гражданин не имел прямых связей. Процесс происходит следующим образом. Такие деидентифициро-ванные или анонимные данные о местоположении регулярно объединяются с определенными личными данными и используются третьими лицами в разных целях, причем субъект данных не имел прямого отношения к составлению такими третьими лицами исчерпывающего профиля его личности. Эта практика вторичного рынка в настоящее время не рассматривается законодательством большинства стран.
Поэтому мы предлагаем, чтобы риски, связанные с отслеживанием местоположения и
2 The reported study was funded by RFBR according to the research project № 18-29-16204.
профилированием, были достаточными, чтобы оправдать рассмотрение регулирующего вмешательства в следующих моментах: сбор данных лица; их использование оригинальным сборщиком данных; передача данных участникам вторичного рынка и между ними; идентификация анонимных данных для конкретного лица; профилирование личности; принятие решений на основе профилирования.
Очевидно, что без надлежащего правового регулирования, отвечающего современным реалиям, подобное информационное изобилие позволяет использовать геолокацию как в пользу гражданина, так и во вред ему. Геолокационные данные могут быть использованы не только для обеспечения кибербезопасности городской информационно-телекоммуникационной инфраструктуры мегаполиса и эффективной работы корпораций, но и для совершения преступных действий в отношении как отдельной корпорации или гражданина, так и всего общества в целом. Большое количество киберпреступлений ежедневно совершается в отношении физических и юридических лиц. Так, только за 2018 г. потери в Российской Федерации составили около 2 трлн руб.3 Информационное общество не может уже обойтись без различных технических средств, и поэтому необходимо разработать способ умеренной защиты геолокационных данных пользователей. Кроме того, мегаполис может использовать данную информацию и в собственных интересах, тем самым обеспечивая свою безопасность. Однако для всего этого важно определить правовой статус геолокации и найти на законодательном уровне грань между нелегальным и легальным использованием геолокации пользователей. К сожалению, пока что ни на законодательном, ни на научном уровне правовой статус геолокации не определен.
Для юридической науки как в России, так и за рубежом тема правового статуса геолокации и его понимания как права гражданина в рамках
киберпространства является сравнительно новой. Так, в отечественной научной литературе на данный момент не встречается научных работ, посвященных правовому статусу геолокации, кроме работ представителей отрасли трудового права. Например, об этом пишут М. А. Рожко-ва, А. И. Савельев, П. С. Пастухов, М. Лосавио, А. Скоблев. Однако в данных работах геолокация не является основным предметом исследования и упоминается лишь в контексте защиты персональных данных. В зарубежной литературе, напротив, вопрос о правовом регулировании геоданных, а также об их экономическом использовании является предметом живого интереса. Согласно западной концепции, услуги, основанные на местоположении (LBS), представляют собой группу услуг, которые дополняются и зависят от информации о местоположении мобильного устройства4. Кюппер утверждает, что понимание значения термина «местоположение» является основополагающим для детального определения LBS.
На самом базовом уровне местоположение — это определенное место в физическом мире. Более того, в науке различают такие виды геоданных, как физическое местоположение, такое как конкретное место объекта в реальном мире, либо виртуальное местоположение, которое может быть связано с местоположением или местом встречи в киберпространстве (Küpper, 2005)5. Это важно, поскольку большинство служб, собирающих данные о местоположении, являются приложениями мобильных устройств, работающих в киберпространстве, но использующих физическое местоположение в качестве системы координат.
Дхар и Варшне (Dhar and Varshney, 2011), Pao и Минакакис (Rao and Minakakis, 2003) в разное время изучали соответствие технической жизнеспособности корпоративных систем и новой маркетинговой стратегии, что, по их мнению, стало ключевым фактором в эволюции LBS.
3 URL: https://rg.ru/2016/10/01/reg-ufo/poteri-kiberprestuplenij-prevysiat-2-trln.html.
4 Rao & Minakakis, 2003 ; Hirsh et al., 2006 ; Dhar & Varshney, 2011; Ryschka et a I, 2016. Kronnep (Küpper), 2005.
5 Bellavista Paolo & Küpper Axel & Helal Sumi. (2008). Location-Based Services: Back to the Future // IEEE Pervasive Computing. 7. 85-89. 10.1109/MPRV.2008.34.
Из-за быстрого увеличения использования и интереса к LBS некоторые исследовательские открытия были сосредоточены на аспектах и проблемах конфиденциальности. В Китае, а позднее также ряде стран Европы (Швеция, Норвегия) было проведено масштабное исследование, посвященное вопросу конфиденциальности геоданых (Xu et al., 2009, Ryschka et al., 2016).
Таким образом, мы видим, что геолокация является одним из наиболее важных компонентов пользовательского контекста, а также раскрывает обширный объем знаний о поведении и об интересах человека. Кроме того, социальные сети, основанные на использовании местоположения физического лица, предназначены не только для фактического совместного использования, но и для генерируемых знаний, полученных из данных о местоположении и траекториях передвижения человека6.
Местонахождение пользователя регулярно отслеживается несколькими системами и устройствами. Многие мобильные приложения постоянно осуществляют такое отслеживание: Facebook, Google, Apple, Amazon, Microsoft и Twitter в фоновом режиме используют данные о геолокации лица.
Люди часто самостоятельно соглашаются с отслеживанием своего местоположения с помощью личных устройств и установленных на них приложений, таких как фитнес-мониторы, смартфоны и GPS-трекеры, для того чтобы приложение могло предоставить им базовую услугу, например определение расстояния, предоставление местного прогноза погоды, поиск и получение маршрутов в близлежащие рестораны.
Расширенные варианты использования определенных данных о местонахождении включают в себя предоставление потребительских товаров или услуг (таких как помощь на дорогах), маркетинг и целевую рекламу7.
Сводные данные о местонахождении (то есть данные, которые можно идентифицировать по
отдельным точкам передвижения физических лиц) могут помочь городским планировщикам облегчить проблемы с дорожным движением, должностные лица здравоохранения определяют характер эпидемий, а правительственные учреждения контролируют качество воздуха. Подобный пример мы наблюдаем сейчас, когда службы «Яндекса» измеряют индекс самоизоляции в городах на основе отслеживания перемещения жителей.
Коммерческое использование агрегированных данных о местонахождении включает в себя управление запасами и парком такси, планирование местоположения розничной торговли и геозоны. Указанные точки данных могут быть агрегированы за определенный период времени и затем представлены в виде наложения на географическую карту. Например, автотранспортная компания может в режиме реального времени просматривать местонахождение своих грузовиков и проводить мониторинг спроса на услуги грузоперевозок для более эффективного назначения маршрутов. В качестве альтернативы автотранспортная компания может отслеживать свои грузовики, что означает, что если грузовик выезжает из обозначенной географической зоны, то компания будет оповещена в режиме реального времени.
Данные о местоположении имеют решающее значение для определенных видов коммерческой и общедоступной аналитики данных.
Недавние журналистские расследования показали, что данные о местонахождении отслеживаются широким кругом сторон для различных целей, которые выходят за рамки нашего понимания или контроля. Объем данных о местонахождении, отслеживаемых, раскрываемых и повторно используемых, огромен. Доступность технологий отслеживания местоположения усугубляет эту проблему8. Кроме того, использование нескольких систем для отслеживания местоположения и использование аналитики данных для объединения данных о
6 Li Q., Zheng Y.,XieX., Chen Y., Liu W. and Ma W. Mining user similarity based on location history // Proc. of the 16th Intl. Conf. on Advances in geographic info, system (Santa Ana, USA, 2008), ACM Press: 1-10.
7 Oragui D. 1 Examples of Location-Based Services Apps // The Manifest. Sept. 28, 2018.
8 Vilner Y. Location Analytics and Retail-Friends At Last // Hackernoon.com. Oct. 26, 2017.
местонахождении с другими персональными данными позволяет как идентифицировать анонимные данные, так и составлять всесторонние и точные профили отслеживаемых лиц.
Мы находимся в той точке, где само место действует как идентификатор личности. Уникальные шаблоны отслеживания местоположения могут быть использованы для идентификации гражданина и разработки профиля личности. Образ жизни человека, его приоритеты, профессиональные и личные усилия, а также многое другое могут быть выведены из постоянного отслеживания местоположения.
Профилирование выполняется для разных целей, целенаправленная реклама и маркетинг — самые известные. Индивидуальное профилирование данных стало сложным и всеобъемлющим, а данные о местоположении являются неотъемлемой частью профилирования.
Профиль — это сочетание метрик, ключевых показателей эффективности, баллов, бизнес-правил и аналитических данных, которые объединяют в себе тенденции, поведение и склонности отдельной сущности (клиента, устройства, партнера, машины). Профиль может включать в себя9:
— основные демографические данные, такие как возраст, пол, уровень образования, местонахождение дома, семейное положение, уровень благосостояния, марка и модель автомобиля, возраст автомобиля, возраст детей, пол детей и другие данные. Для машины это может включать тип модели, физическое местоположение, производителя, местоположение производителя, дату покупки, дату последнего обслуживания и т. д.;
— ключевые показатели транзакции, такие как количество покупок, суммы покупок, возвраты, частота посещений, периодичность посещений, платежи, претензии, звонки, сообщения в социальных сетях и т. д. Для автомобиля профиль может включать мили и/или часы использования, последние время и дату использования, тип использования, нагрузку использования, кто управлял транс-
портным средством, маршрут его использования (например, для грузовика, автомобиля, самолета или поезда);
— оценки (комбинации нескольких показателей), которые измеряют уровень удовлетворенности клиентов, терпимость к финансовым рискам, готовность к выходу на пенсию, FICO, уровень защиты, вероятность рекомендации (LTR) и другие данные. Для машины может включать в себя, помимо прочего, показатели производительности, надежности, доступности, загрузки и оптимальных диапазонов производительности;
— групповые или сетевые взаимоотношения (число, сила, направление, последовательность и кластеризация отношений), которые отражают интересы, увлечения, ассоциации и связи, полученные при использовании графического анализа;
— коэффициенты, которые предсказывают определенные результаты или ответы, основанные на определенных независимых переменных, найденных посредством регрессионного анализа; например, вероятность поломки автомобиля с учетом ряда взаимосвязанных переменных, таких как нагрузка при использовании с момента последнего технического обслуживания, техник, выполнявший техобслуживание, производитель машины, температура, влажность, высота, движение, время простоя и т. д.;
— поведенческие группы людей, основанные на транзакциях использования (покупки, возвраты, платежи, веб-клики, подробности звонков, платежи по кредитным картам, претензии и т. д.).
Мы видим, насколько обширным и подробным может быть профиль человека либо автомобиля, составленный только лишь на основе геоданных.
Аналитика данных о местоположении используется для принятия различных решений, которые могут повлиять на человека. Одним из вариантов использования профилирования данных является анализ кредитного риска. Стираются границы между принятием решений в
9 Schmarzo В. Best Practices for Analytics Profiles 11 Infocus. July 8, 2014.
Интернете и целевой рекламой, а также предварительным просмотром и маркетингом.
То есть если мы говорим о правах человека в сети Интернет, то, зная геолокацию личности и получив ее анализ, различные политические группы могут эффективно оказывать влияние на эту личность, направляя в определенную сторону реализацию им своих прав (например, для отстаивания интересов данной политической группы).
Таким образом, если данные о местонахождении идентифицированы или могут быть идентифицированы для конкретного лица при их сборе, оно должно иметь право на их защиту в соответствии с действующим и предлагаемым законодательством о конфиденциальности. Для передачи таких данных может потребоваться согласие или отказ лица. Данные о местоположении, которые должным образом анонимны, обычно исключаются из определения личной информации в соответствии с применимым законодательством и не подпадают под модель уведомления и выбора.
Если быстро развивающиеся технологии отслеживания и методологии анализа данных позволяют использовать фактическое местоположение для идентификации уникального человека, то, возможно, уникальные данные о местоположении являются личной информацией. Ключевым моментом в этом контексте будет идентификация, которая будет зависеть от мер конфиденциальности и безопасности, принятых для обеспечения анонимности данных и вероятности риска или повторной идентификации данных о местонахождении для отдельного лица.
Передача данных о местоположении третьим лицам должна быть запрещена, за исключением случаев, когда это необходимо для предоставления базовой услуги физическому лицу и/или для каких-либо целей вторичного рынка. Использование получателя может быть аналогичным образом ограничено. Цель состоит в том, чтобы ограничить монетизацию данных о местоположении на вторичном рынке данных. Вторая задача — это избежание злоупотреблений собранными данными.
В той степени, в которой действующие и предлагаемые законы о конфиденциальности
защищают данные о местоположении, такая защита ограничивается данными о местоположении, которые идентифицируются (или в некоторых случаях идентифицируются) для отдельного лица. Требования обычно применяются только к начальному сборщику данных.
Поскольку технологические линии стираются между идентифицированным и идентифицируемым, а также идентифицируемым, а не идентифицированным или анонимным, различия между категориями могут стать менее значимыми. Это усложняет нормативный анализ.
Более того, существует вторичный рынок данных:
— идентифицированные данные о местонахождении регулярно собираются и используются третьими лицами, с которыми лицо не имеет прямых отношений;
— неопознанные или анонимные данные о местонахождении регулярно переопределяются;
— данные о местонахождении обычно объединяются с другими типами персональных данных и используются третьими лицами, с которыми индивид не имеет прямого взаимодействия, для составления всеобъемлющих профилей индивида и принятия решений относительно индивида или попытки повлиять на поведение индивида. Разработка профиля и принятие решений
или влияние на основе анализа данных, независимо от того, полагаются ли они исключительно на данные о местоположении или комбинируют данные о местоположении с другими данными, отличаются от первоначальной транзакции между физическим лицом и сборщиком данных и создают уникальные риски для индивидуума. Эти вторичные рыночные использования также сложны с правовой точки зрения.
Если лицо может быть идентифицировано по местоположению, а дополнительные характеристики или действия могут быть отнесены непосредственно к человеку в силу его или ее географических перемещений, то обсуждение правил конфиденциальности должно включать отслеживание местоположения.
Если стороны, исключенные из первоначальной транзакции между физическим лицом
и сборщиком данных, впоследствии повторно идентифицируют данные физического лица, или разрабатывают профиль физического лица, или принимают решения в отношении физического лица, то следует также рассмотреть вопрос о том, регулируется ли такое повторное использование договоренностью о первоначальной транзакции.
В современном мире, в условиях вводимого повсеместного режима изоляции и системы цифровых пропусков, а также использования системы распознавания лиц для наложения
административных штрафов, для защиты прав личности важно прежде всего признать существование права индивидуума на защиту геолокации. Необходимо также разработать свод четких юридических норм для охраны такого права. Подобные попытки уже предпринимаются за рубежом, в России же необходимо прежде всего закрепить само право на местоположение и на его защиту, выделить его особо в системе защиты персональных данных и прийти к пониманию, что данное право нуждается в особом правовом регулировании.
БИБЛИОГРАФИЯ
1. Bellavista P. & Küpper A. & Helal S. Location-Based Services: Back to the Future // IEEE Pervasive Computing. - 2008. - 7. - 85-89. - 10.1109/MPRV.2008.34.
2. Schmarzo B. Best Practices for Analytics Profile // Infocus. - July 8, 2014.
3. Oragui D. Examples of Location-Based Services Apps // The Manifest. - Sept. 28, 2018.
4. Li Q., Zheng Y, Xie X., Chen Y, Liu W. and Ma W. Mining user similarity based on location history // Proc. of the 16th Intl. Conf. on Advances in geographic info. system (Santa Ana, USA, 2008), ACM Press: 1-10.
5. Vilner Y. Location Analytics and Retail-Friends At Last // Hackernoon.com. - Oct. 26, 2017.
Материал поступил в редакцию 8 октября 2019 г.
REFERENCES (TRANSLITERATION)
1. Bellavista P. & Küpper A. & Helal S. Location-Based Services: Back to the Future // IEEE Pervasive Computing. — 2008. — 7. — 85—89. — 10.1109/MPRV. 2008.34.
2. Schmarzo B. Best Practices for Analytics Profile // Infocus. — July 8, 2014.
3. Oragui D. Examples of Location-Based Services Apps // The Manifest. — Sept. 28, 2018.
4. Li Q., Zheng Y., Xie X., Chen Y., Liu W. and Ma W. Mining user similarity based on location history // Proc. of the 16th Intl. Conf. on Advances in geographic info. system (Santa Ana, USA, 2008), ACM Press: 1—10.
5. Vilner Y. Location Analytics and Retail-Friends At Last // Hackernoon.com. — Oct. 26, 2017.
