Política de Processamento de Dados
Esta política detalha os aspectos técnicos e operacionais do processamento de dados pela Jarbas, especialmente em relação aos nossos serviços de inteligência artificial e automação criativa.
1. Visão Geral do Processamento
1.1 Definições
Processamento de Dados: Qualquer operação realizada com dados pessoais, incluindo coleta, armazenamento, análise, transformação e exclusão.
Dados de Entrada (Input): Informações fornecidas pelos usuários para gerar conteúdo através de IA.
Dados de Saída (Output): Conteúdo gerado pelos algoritmos baseado nos inputs fornecidos.
Modelos de IA: Algoritmos de aprendizado de máquina utilizados para gerar conteúdo criativo.
1.2 Princípios Fundamentais
Transparência: Processos claros e compreensíveisMinimização: Apenas dados necessários são processadosProporcionalidade: Processamento adequado às finalidadesSegurança: Proteção em todas as etapasQualidade: Precisão e atualização dos dados1.3 Escopo de Aplicação
Esta política cobre:
Processamento em serviços de IA generativaAnálise de dados para melhoria dos serviçosTreinamento e refinamento de modelosOperações de backend e infraestrutura2. Tipos de Processamento
2.1 Processamento para Prestação de Serviços
Geração de Conteúdo:
Análise de prompts e instruções do usuárioProcessamento através de modelos de linguagemGeração de texto, imagens ou designsOtimização baseada em preferênciasPersonalização:
Análise de histórico de usoIdentificação de padrões de comportamentoAdaptação da interface e sugestõesRecomendações de funcionalidadesAutenticação e Autorização:
Verificação de credenciais de acessoControle de permissões por planoRastreamento de sessões ativasLogs de segurança2.2 Processamento para Melhoria
Análise de Performance:
Métricas de uso das funcionalidadesTempo de resposta e qualidade de outputsIdentificação de erros e falhasOtimização de algoritmosDesenvolvimento de Funcionalidades:
Análise de padrões de uso agregadosIdentificação de necessidades dos usuáriosTeste A/B de novas funcionalidadesValidação de melhorias implementadasTreinamento de Modelos:
Refinamento baseado em interações (quando consentido)Melhoria da qualidade dos outputsRedução de vieses e errosExpansão de capacidades criativas2.3 Processamento para Segurança
Detecção de Fraudes:
Análise de padrões anômalos de usoIdentificação de tentativas de abusoVerificação de autenticidade de contasPrevenção de atividades maliciosasProteção de Dados:
Monitoramento de acessos não autorizadosDetecção de vazamentos ou violaçõesAnálise de logs de segurançaResposta a incidentes3. Fluxos de Dados
3.1 Coleta e Ingestão
Fontes de Dados:
Formulários de cadastro e perfilInterações com a plataformaAPIs e integrações autorizadasDados de navegação e usoMétodos de Coleta:
Inserção direta pelo usuárioCaptura automática de eventosSincronização com serviços externosUpload de arquivos e projetosValidação:
Verificação de integridade dos dadosValidação de formatos e tiposDetecção de dados corrompidosSanitização de inputs3.2 Armazenamento e Organização
Estrutura de Dados:
Bancos relacionais para dados estruturadosArmazenamento de objetos para arquivosCache distribuído para performanceData lakes para análisesClassificação:
Dados públicos: Não requerem proteção especialDados internos: Uso restrito à operaçãoDados confidenciais: Proteção adicional necessáriaDados sensíveis: Máximo nível de proteçãoCiclo de Vida:
Criação: Momento da coleta inicialUso ativo: Durante prestação do serviçoArquivamento: Para fins de conformidadeExclusão: Conforme políticas de retenção3.3 Processamento e Análise
Pipelines de Dados:
ETL (Extract, Transform, Load) automatizadoProcessamento em tempo real e batchValidação contínua de qualidadeMonitoramento de performanceAlgoritmos Utilizados:
Modelos de linguagem: Para geração de textoRedes neurais convolucionais: Para processamento de imagensAlgoritmos de recomendação: Para personalizaçãoAnálise estatística: Para insights e métricas4. Uso de Inteligência Artificial
4.1 Modelos Proprietários vs. Terceiros
Modelos Próprios:
Desenvolvidos internamente pela equipe JarbasTreinados com datasets curados e licenciadosControle total sobre funcionamento e dadosOtimizados para casos de uso específicosModelos de Terceiros:
OpenAI GPT, Google PaLM, Anthropic ClaudeAPIs acessadas através de contratos segurosDados enviados conforme políticas dos provedoresNão utilizados para treinar modelos externos4.2 Treinamento e Refinamento
Dados de Treinamento:
Datasets públicos: Licenciados adequadamenteConteúdo gerado: Apenas com consentimento explícitoFeedback do usuário: Para melhoria de qualidadeDados sintéticos: Gerados artificialmente para testesProcesso de Treinamento:
Pré-processamento e limpeza dos dadosTreinamento em ambientes controladosValidação com datasets de testeImplementação gradual com monitoramentoControle de Qualidade:
Testes de viés e discriminaçãoValidação de outputs por especialistasMétricas de performance e precisãoFeedback contínuo dos usuários4.3 Inferência e Geração
Processo de Geração:
Input do usuário: Prompt ou instruçãoPré-processamento: Limpeza e formataçãoInferência: Processamento pelo modelo de IAPós-processamento: Refinamento do outputEntrega: Apresentação ao usuárioOtimizações:
Cache de resultados frequentesBalanceamento de carga entre modelosOtimização de prompts automatizadaCompressão de dados para eficiência5. Proteção e Segurança
5.1 Segurança em Trânsito
Criptografia TLS 1.3: Para todas as comunicaçõesCertificados válidos: Renovação automáticaAPIs autenticadas: Tokens seguros e com expiraçãoVPNs e conexões privadas: Para comunicação entre serviços5.2 Segurança em Repouso
Criptografia AES-256: Para dados armazenadosChaves gerenciadas: Através de HSM (Hardware Security Modules)Backups criptografados: Em múltiplas localizaçõesControle de acesso granular: Baseado em funções5.3 Controles de Acesso
Autenticação:
Multi-fator obrigatório para administradoresSenhas com políticas rigorosasTokens de sessão segurosLogs de todas as tentativas de acessoAutorização:
Princípio do menor privilégioRevisão periódica de permissõesSegregação de ambientes (dev/test/prod)Auditoria contínua de acessos5.4 Monitoramento e Auditoria
Logs de Sistema:
Todos os acessos e operações registradosTimestamps precisos e imutáveisCorrelação de eventos para análiseRetenção conforme políticas legaisAlertas Automatizados:
Detecção de anomalias em tempo realNotificação imediata de incidentesEscalonamento automático para equipe técnicaRelatórios regulares de segurança6.1 Frameworks de Compliance
LGPD (Brasil):
Mapeamento completo de tratamentosBase legal definida para cada processamentoRelatórios de impacto quando necessáriosCanal direto com encarregado de dadosGDPR (União Europeia):
Adequação para usuários europeusTransferências internacionais segurasDireitos dos titulares respeitadosCooperação com autoridades supervisorasOutras Regulamentações:
CCPA (Califórnia) para usuários americanosPIPEDA (Canadá) para usuários canadensesLegislações setoriais quando aplicáveis6.2 Governança de Dados
Comitê de Governança:
Representantes de tecnologia, produto e jurídicoReuniões mensais para revisão de práticasAprovação de novos processamentosSupervisão de mudanças significativasPolíticas Internas:
Classificação e manuseio de dadosProcedimentos de desenvolvimento seguroTreinamento obrigatório para equipeRevisão anual de políticasAvaliação de Impacto:
DPIA (Data Protection Impact Assessment) para novos projetosAnálise de riscos para titulares de dadosMedidas de mitigação implementadasConsulta a autoridades quando necessário6.3 Direitos dos Titulares
Implementação Técnica:
APIs para exercício automatizado de direitosInterfaces de usuário intuitivasProcessos automatizados de portabilidadeExclusão segura e verificávelPrazos e SLAs:
Confirmação de recebimento em 24hResposta completa em até 15 dias úteisEscalação para casos complexosRecursos em caso de negativa7. Fornecedores e Terceiros
7.1 Seleção de Fornecedores
Critérios de Avaliação:
Certificações de segurança (SOC 2, ISO 27001)Políticas de proteção de dados compatíveisLocalização geográfica dos servidoresHistórico de incidentes de segurançaDue Diligence:
Auditoria de práticas de segurançaRevisão de contratos e SLAsTestes de penetração quando aplicávelValidação de conformidade regulatória7.2 Contratos e Acordos
Cláusulas Obrigatórias:
Data Processing Agreements (DPA)Definição clara de responsabilidadesNotificação obrigatória de incidentesDireito de auditoria e inspeçãoMonitoramento Contínuo:
Revisão periódica de performanceVerificação de conformidade contratualRenegociação quando necessárioPlanos de contingência para mudanças7.3 Principais Fornecedores
Infraestrutura:
AWS/Google Cloud: Hospedagem e computaçãoCloudflare: CDN e proteção DDoSMongoDB Atlas: Banco de dados gerenciadoProcessamento de IA:
OpenAI: Modelos de linguagem avançadosStability AI: Geração de imagensAnthropic: Assistentes conversacionaisOperações:
Stripe: Processamento de pagamentosSendGrid: Envio de emails transacionaisIntercom: Suporte ao cliente8. Backup e Recuperação
8.1 Estratégia de Backup
Frequência:
Backups incrementais diáriosBackups completos semanaisSnapshots em tempo real para dados críticosReplicação contínua entre regiõesLocalização:
Múltiplas zonas de disponibilidadeRegiões geográficas distintasArmazenamento offline para proteção adicionalTeste regular de integridade8.2 Recuperação de Dados
Objetivos de Recuperação:
RTO (Recovery Time Objective): Máximo 4 horasRPO (Recovery Point Objective): Máximo 1 hora de dados perdidosDisponibilidade: 99.9% de uptime garantidoIntegridade: Verificação criptográfica de backupsCenários de Recuperação:
Falha de hardware ou softwareCorrupção de dadosDesastres naturaisAtaques cibernéticos ou ransomware8.3 Testes de Continuidade
Simulações mensais de recuperaçãoTestes de failover automáticoValidação de procedimentos de emergênciaTreinamento da equipe técnica9. Retenção e Exclusão
9.1 Políticas de Retenção
Categorias de Dados:
Dados de conta: Durante vigência + 1 anoDados de uso: 24 meses para análisesDados de pagamento: 5 anos (obrigação fiscal)Logs de segurança: 12 mesesExceções:
Investigações em andamentoDisputas legais pendentesObrigações regulamentares específicasConsentimento para retenção estendida9.2 Processo de Exclusão
Exclusão Automática:
Scripts automatizados baseados em políticasVerificação de dependências antes da exclusãoLogs de auditoria do processoConfirmação de exclusão completaExclusão Sob Demanda:
Solicitação através de canais oficiaisVerificação de identidade do solicitanteAnálise de restrições legaisExecução dentro do prazo legal9.3 Verificação de Exclusão
Varredura regular para dados expiradosRelatórios de dados excluídosAuditoria independente periódicaCertificação de exclusão quando solicitada10. Inovação e Desenvolvimento
10.1 Pesquisa e Desenvolvimento
Novos Algoritmos:
Pesquisa em IA responsávelDesenvolvimento com privacy by designTestes em ambientes controladosAvaliação de impacto antes do lançamentoParcerias Acadêmicas:
Colaboração com universidadesDatasets anonimizados para pesquisaPublicação de resultados quando apropriadoContribuição para conhecimento científico10.2 Tecnologias Emergentes
Monitoramento de Tendências:
Acompanhamento de avanços em IAAvaliação de impacto em privacidadeAdaptação de políticas quando necessárioAntecipação de mudanças regulamentaresImplementação Responsável:
Fase piloto com controles rigorososConsulta a especialistas em éticaFeedback da comunidade de usuáriosRollout gradual com monitoramento11. Transparência e Relatórios
11.1 Relatórios de Transparência
Publicação Anual:
Estatísticas de processamento de dadosSolicitações de autoridades governamentaisIncidentes de segurança (anonimizados)Mudanças significativas em políticasMétricas Públicas:
Tempo de resposta para direitos dos titularesPercentual de solicitações atendidasInvestimentos em segurança e privacidadeCertificações e auditorias obtidasNotificações Proativas:
Mudanças em práticas de processamentoNovos tipos de dados coletadosAlterações em fornecedores críticosMelhorias em medidas de segurançaEducação e Conscientização:
Guias sobre proteção de dadosWebinars sobre privacidade digitalBlog posts sobre boas práticasRecursos educativos para desenvolvedores12. Contato e Suporte
12.1 Equipe Especializada
Data Protection Officer (DPO):
Email: dpo@jarbas.aiResponsabilidades: Supervisão de conformidadeDisponibilidade: Segunda a sexta, 9h às 18hEquipe Técnica:
Email: security@jarbas.aiEspecialização: Segurança e infraestruturaEscalação: 24/7 para incidentes críticos12.2 Canais de Comunicação
Para Desenvolvedores:
Documentação técnica detalhadaAPI de gerenciamento de dadosSDKs com controles de privacidadeSuporte técnico especializadoPara Usuários Finais:
Interface intuitiva para exercício de direitosCentral de ajuda com guias práticosChat support para questões simplesEmail para questões complexas---
Esta Política de Processamento de Dados reflete nosso compromisso com a transparência técnica e operacional. Estamos sempre evoluindo nossas práticas para incorporar as melhores tecnologias de proteção de dados.