Текст книги "Право в сфере Интернета"

Пристатейный библиографический список

1. Samuel D. Warren, Louis D. Brandeis. The Right to Privacy // Harvard Law Review. 1890. Vol. 4, No. 5. P. 193.

2. Глинская Н.П. Юридический термин «privacy» как предмет системно-динамического исследования // Вестник Московского университета. Серия 19. Лингвистика и межкультурная коммуникация. 2010. № 2.

3. Российский ежегодник международного права. 1993—94. СПб., 1995. С. 340-376.

4. Шугуров М.В. Защита прав человека в условиях современного научно-технического прогресса: практика Европейского суда по правам человека // Международное публичное и частное право. 2011. № 1. С. 5.

Информационный брокер как новый субъект информационного права в эпоху Big Data (Москва, Россия)

В. А. Ларионова

Аннотация. В статье представлен анализ деятельности нового субъекта права – информационного брокера. В работе рассмотрен институт профайлинга, основанный на обработке персональных данных. Представлена характеристика гражданско-правового статуса информационных брокеров. Особое внимание уделено квалификации информационного брокера в качестве ключевых субъектов информационного права.

Ключевые слова: информационный брокер, персональные данные, профайлинг, Большие Данные, информационное право, прозрачность деятельности.

1. Сущность и характеристика профайлинга

Современное постиндустриальное общество наряду с развитием информационных технологий породило много вызовов, влияющих на частную жизнь граждан. Одним из таких вызовов является профайлинг. Лица вынуждены раскрывать огромное количество информации о себе по требованию органов власти или в целях получения доступа к каким-либо ресурсам в процессе жизнедеятельности. Как следствие, массивы информации подвергаются практически бесконтрольному сбору и систематизации органами и организациями: граждане не знают точно, как работают информационные системы, какие данные они собирают, где и как происходит обработка этих данных и для чего они используются в дальнейшем[58]58
  Gurtwirth S., Hert Р., Poullet Y. (2010) Data Protection in a Profiled World. Springer.


[Закрыть].

Исследования, проведенные в Европейском союзе и Российской Федерации, подтверждают актуальность проблемы безопасности персональных данных.

Так, около 75% граждан ЕС обеспокоены тем, что у них нет полного контроля над их персональными данными[59]59
  Data Protection Report. February 2015. March 2015. P. 9 (URL: http://ec.europa.eu/ COMMFrontOffice/publicopinion/index.cfm/Survey/getSurveyDetail/instruments/SPECIAL/ surveyKy/2075).


[Закрыть], при этом 53% опрошенных отметили, что чувствуют дискомфорт в связи с тем, что различные интернет-компании используют информацию об их деятельности в сети[60]60
  Ibid. P. 39.


[Закрыть]. Что касается граждан Российской Федерации, то 65% респондентов опасаются кражи их персональной информации[61]61
  Безопасность в информационном обществе: вызовы нового века. Пресс-выпуск 3282 (ВЦИОМ: URL: http://wciom.ru/index.php?id=236&uid= 116024).


[Закрыть]. В отчетах о проведении социальных опросов неоднократно упоминается термин «профайлинг», что обусловливает необходимость углубиться в понятие данного термина.

«Профайлинг» – термин с множеством значений, используемых как специалистами в различных областях, так и гражданами в контексте нейтральных тем. Впервые термин «профайлинг» был употреблен в 1984 г. для описания метода поиска данных, который позволял полиции сопоставлять огромное количество различных данных, чтобы оценить, насколько лицо или событие соответствуют каким-либо характеристикам или насколько ожидаемо от лица определенное поведение.

На базе пяти европейских университетов была создана рабочая группа «Проект профайлинга», ориентированная на выявление и решение проблем, возникающих в области защиты данных в эпоху развития информационных технологий.

Группа разработала свое определение профайлинга – это метод, позволяющий автоматически обрабатывать персональные и иные данные в целях создания профилей из уже имеющихся данных и последующего прогнозирования информации, которая может быть использована в качестве основы для принятия решений[62]62
  Bosco G. Cafiero, D'Angelo E., Ferraris V., Suloyeva Y. Profiling. Protecting citizens’ rights fighting illicit profiling. (URL: http://profiling-project.eu/wp-content/uploads/2015/01/Pro-filing_final_report_20141.pdf (дата обращения: 02.09.2016)). P. 9.


[Закрыть]. Каждый отдельный профайл представляет собой набор взаимосвязанных данных, которые характеризуют отдельное лицо или группу лиц. Профайлы создаются путем обнаружения неочевидных закономерностей между отдельными данными в больших наборах таких данных. После того как профайлы сконструированы, начинается их практическое применение путем идентификации конкретного субъекта или отождествление отдельного лица с какой-либо группой лиц или с определенной моделью и последующее принятие решений, основанных на предшествующей идентификации[63]63
  Bosco G. Cafiero, D’Angelo Е., Ferraris V., Suloyeva Y. Profiling. Protecting citizens’ rights fighting illicit profiling. (URL: http://profiling-project.eu/wp-content/uploads/2015/01/Pro-filing_final_report_20141.pdf (дата обращения: 02.09.2016)). P. 9.


[Закрыть].

По существу, процесс профайлинга проходит три этапа.

Первый этап, во время которого осуществляется сбор огромных объемов информации об отдельных субъектах (в том числе сбор анонимной информации) и хранение данных, полученных с помощью специальных технологий. Второй этап – анализ собранных данных, в процессе которого полученная информация соотносится с другой информацией о поведении или характеристиках субъектов, и на основе проведенного анализа осуществляется построение определенных моделей (поведения, внешности и т.п.).

Третий – заключительный этап, который выражается в использовании сконструированных моделей в целях выявления деталей в конкретных профайлах, которые соответствуют тем или иным моделям.

Как правило, если речь идет о профайлинге в контексте безопасности, то на основе полученных данных выделяют специфические группы людей, объектов или действий, «заслуживающих внимания»[64]64
  Taipale K. The privacy implications of Government Data Mining Programs. Testimony before the US Senate Committee on the Jurisdiciary, 10 Jabuary. P. 6.


[Закрыть]или «особого обращения»[65]65
  Lyon D. Surveillance as Social Sorting: Privacy, Risk and Digital Discrimination. New York: Routledge. P. 20.


[Закрыть], а затем выявляют аналогичные характеристики в отдельных профайлах. Фактически профайлинг – это новая форма знаний, которая делает видимыми те факты, которые не видны «невооруженным глазом»[66]66
  Hildebrandt M. (2009). Who is Profiling Who? Invisible Visibility, in Gutwirth S., Poul-let, Y., De Hert, P., De Terwangne C., Nouwt S. (Eds), Reinventing Data Protection?, Dordrecht, Springer. P. 239-252.


[Закрыть].

В действительности профайлинг имеет очень широкое применение. Так, существует «этнический профайлинг», основанный на отборе данных, по которым индивиды могут быть дискриминированы, например, людям определенной расы или национальности может быть запрещен вход на мероприятие[67]67
  Gurtwirth S., Hert P., Poullet Y. (2010) Data Protection in a Profiled World. Springer. P. 279.


[Закрыть]. Иногда профайлинг относится к простому описанию характеристики личности, которая заслуживает особого внимания (например, профайлы потенциальных и осужденных террористов могут быть использованы в ходе борьбы с контртеррористической деятельностью)[68]68
  Ellyne Е., Gutwirth S., Fuster G. G. Profiling in the European Union: A high-risk practice. INEX Policy Brief. No. 10. P. 2.


[Закрыть]. Понятие профайлинга можно также встретить в дискуссиях, связанных с безопасностью, когда производится сбор данных в целях конструирования профилей, позволяющих разделять индивидов по категориям.

Использование профайлов крайне востребовано среди ориентированных на потребителей компаний, поскольку это позволяет в большей степени удовлетворять интересы клиентов, а следовательно, увеличивать их прибыль. Главная цель таких компаний – мониторинг потребителей и создание профайлов с данными об их характеристиках (пол, возраст, этническая принадлежность), об их интересах, и, самое главное, об их покупательской активности. Например, рекламные и издательские компании используют профайлинг для показа именно той рекламы, которая наиболее точным образом отображает интересы потребителя в данный момент времени[69]69
  Castelluccia C. Behavioural Tracking on the Internet: A Technical Perspective. Behavioural Tracking on the Internet: A Technical Perspective. Netherlands: Springer. 2012. P. 22.


[Закрыть].

В качестве примера использования профайлинга в России можно привести деятельность компании ООО «ВонтРезалт», запатентовавшую технологию «определение цифрового следа». Эта технология позволяет владельцам сайтов из открытых источников получить электронные адреса, телефоны, ссылки на аккаунты в социальных сетях потенциальных покупателей – тех, кто провел на веб-сайте значительное количество времени. Среди клиентов ООО «ВонтРезалт» значатся такие компании, как Тинькофф Банк, «ВымпелКом», Major, «Эльдорадо» – известные организации, услугами которых граждане пользуются ежедневно[70]70
  С сети по нитке: как вундеркинд оседлал торговлю персональными данными // РБК (URL: http://www.rbc.ru/own_business/01/03/2017/58b6934f9a7947dc0fc 13939).


[Закрыть].

Практически любая информация потенциально может быть использована для создания профайлов. Данные, из которых состоят профайлы, могут быть представлены в любой форме (аналоговой или цифровой). Содержание и структура этих данных также не имеют значения: профайлы могут состоять из информации, представленной в виде таблиц или графических элементов[71]71
  Bosco G. Cafiero, D'Angelo E., Ferraris V., Suloyeva Y. Working Paper Defining Profiling. P. 12. (URL: http://profiling-project.eu/wp-content/uploads/2013/07/PROFILINGproject_ WSl_definition_0208.pdf (дата обращения: 05.01.2017)).


[Закрыть].

В доктрине выделяют две наиболее распространенные формы данных и, как следствие, два вида профайлинга. К первой группе данных относятся такие, которые можно получить из анализа поведения лица (поведенческий профайлинг), вторую группу составляют данные о местоположении лица.

Поведенческий профайлинг представляет собой изучение закономерностей поведения субъектов и последующую обработку полученных данных в целях их соотнесения с определенными группами. В некоторых случаях обработка данных предназначена для того, чтобы выявить предпочтения (например, с помощью обработки данных может быть получена информация о том, какие продукты питания предпочитают потребители в зависимости от сезона, и на ее основе приняты меры для повышения привлекательности ресторана). В других случаях модель поведения уже, как правило, известна и обработка данных используется для установления того, как изменится поведение, или того, что оно не изменится вообще (например, оператору данных могут быть известны вкусовые предпочтения субъекта персональных данных, а профайлинг используется для того, чтобы быть готовым к изменениям в предпочтениях)[72]72
  Bosco G. Cafiero, D’Angelo Е., Ferraris V, Suloyeva Y. Working Paper Defining Profiling. P. 12.


[Закрыть].

Профайлинг, основанный на местоположении, приобретает свою значимость благодаря возрастающей роли сервисов, определяющих местоположение кого-либо или чего-либо на определенной территории. Данные о местоположении или передвижении объекта могут быть получены с помощью беспроводных технологий: мобильных телефонов, GPS-навигаторов, RFID[73]73
  RFID-технология (IDexpert: URL: http://www.idexpert.ru/technology/121/ (дата обращения: 27.01.2017)).


[Закрыть] и т.д. Такие данные включают в себя не только информацию о том, где человек или вещь находится в конкретный момент времени, но также информацию о том, сколько времени объект находился в определенном месте, и о перемещениях объекта в пространстве[74]74
  Friedland G., Sommer R. Cybercasing the Joint: On the Privacy Implications of Geo-Tagging, 2010 (URL: http://www.icsi.berkeley.edu/pubs/networking/cybercasinghotseclO.pdf/ (дата обращения: 15.01.2017)).


[Закрыть].

Данные о местоположении составляют основу любого вида профайлинга: они позволяют определить ресторан, в котором объект проводит время, а также частоту его посещений. Если обработка данных покажет, что в определенный момент времени лица находятся вместе в одной и той же точке, а в другой момент времени – в иной точке, но также вместе, то можно с учетом других данных сделать выводы о родственных связях этих лиц или о круге их общения[75]75
  Fitsch L. Profiling and Location-Based Services (LBS) // Profiling the European Citizens. Cross-Disciplinary Perspectives. Springer. P. 154.


[Закрыть].

В эпоху развития информационных технологий и сети Интернет наибольшего внимания заслуживает профайлинг онлайн-пользователей (или веб-профайлинг), представляющий собой контроль и отслеживание деятельности пользователей в сети Интернет, основанный главным образом на технологии «куки» (механизм, который собирает данные о пользовательской активности в то время, когда они посещают веб-страницы)[76]76
  Castelluccia C. Op. cit. P. 24.


[Закрыть].

При этом веб-сайты сконструированы таким образом, что если пользователь не соглашается с тем, что информация о его деятельности в сети будет направляться администратору, то он не получит доступ к дальнейшему контенту. То есть в случае принятия куки происходит своего рода обмен данных пользователя на возможность просматривать содержимое веб-сайта. Если пользователь не принимает куки, находясь на странице интернет-магазина, он не сможет разместить заказ и получить необходимый товар.

Подобная система используется веб-сайтом Amazon.com: создатели интернет-платформы запустили «систему торговой подсказки», которая на основе данных, полученных с помощью куки, сравнивает поисковые запросы и покупки одного пользователя с таковыми других пользователей и показывает потенциальному покупателю товары, купленные лицами с похожим покупательским поведением[77]77
  Macmanus M. A guide to recommender systems. January, 2009 (URL: http://readwrite. com/2009/0l/26/recommender_systems/ (дата обращения: 14.01.2017)).


[Закрыть]. Использование торговой подсказки дает возможность пользователям получать информацию о предпочтительных для них товарах, а компании Amazon – получать дополнительную прибыль.

Пример профайлинга обнаруживается в судебном деле, возбужденном социальной сетью «ВКонтакте» против компании Double Data и НБКИ. Исковые требования соцсети были сведены к обязыванию ООО «Дабл» прекратить использовать открытые данные пользователей для продажи услуг. Деятельность Double Data заключается в извлечении из базы данных соцсети фамилий, имен, сведений о месте работы и учебы и прочей информации. При этом технологии, разработанные компанией, анализируют и агрегируют данные, а затем Double Data продает полученные результаты другим организациям, которые принимают решения на основе полученной информации[78]78
  Дело А40-18827/2017 // Электронное правосудие (URL: http://kad.arbitr.ru/ Card/lf33e071-4al6-4bf9-abl7-4df80f6cl556 (дата обращения: 04.04.2017)).


[Закрыть].

Выше было изложено определение профайлинга, сформулированное в доктрине. Но с учетом того, что значение сбора и обработки персональных данных граждан возрастает с каждым днем, европейский законодатель озаботился формулировкой легального определения профайлинг.

Если профайл состоит из персональных данных, он подпадает под действие Директивы 95/46 ЕС «О защите данных» от 24.10.1995[79]79
  Gurtwirth S., Hert Р, Poullet Y. (2010) Data Protection in a Profiled World. Springer. P. 35.


[Закрыть](Data Protection Directive, далее – DPD). В Директиве не закреплено определение профайлинга как такового, но его ст. 15 касается автоматизированных решений в отношении физических лиц[80]80
  Directive 95/46/EC of the European Parliament and of the Council of 24 October 1995 on the protection of individuals with regard to the processing of personal data and on the free movement of such data / Official Journal of the European Union. L 281/31. Volume 38, 23 November 1995 (URL: http://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=OJ:L: 1995:281 :TOC).


[Закрыть]. В то же время первоначальная версия документа включала слово «профайл» применительно к праву лиц «не оказаться под воздействием решений, принятых исключительно на основании автоматизированной обработки персональных данных и порождающих юридические последствия в отношении субъекта обработки…»[81]81
  Proposal for a Directive concerning the protection of individuals in relation to the processing of personal data, COM (90), 314 final, SYN 287 and 288, Brussels, 13 September 1990 (URL: http://aei.pitt.edU/3768/l/3768.pdf/ (дата обращения: 17.01.2017)).


[Закрыть].

Наиболее полное обеспечение защиты данных в стремительно развивающемся информационном обществе отражено в определении профайлинга, содержащемся в Общем регламенте о защите персональных данных (General Data Protection Regulation, далее – GDPR). Статья 20 GDPR охватывает меры, основанные на профайлинге. В частности, GDPR, как и DPD, защищает право физических лиц не оказываться под воздействием автоматизированных решений, но вводит положение о том, что обработка данных должна осуществляться в целях профайлинга. Под профайлингом понимается «анализ и построение предположений о деятельности физического лица, кредитоспособности, экономической ситуации, местоположении, здоровье, вкусовых предпочтениях и поведении»[82]82
  Regulation of the European Praliament and of the council on the protection of individuals with regard to the processing of personal data and on the free movement of such data (General Data Protection Regulation) (URL: http://eur-lex.europa.eu/legal-content/en/ ALL/?uri=CELEX:52012PC0011).


[Закрыть].

Из этого следует, что европейские акты устанавливают своего рода гарантии для граждан, поскольку при создании профайлов должны применяться специальные нормы, например, в части получения дополнительного согласия использования персональных данных тех или иных лиц.

В то же время как DPD, так и GDPR фокусируют внимание на последствиях, возникающих в процессе использования профайлинга, а не на профайлинге как таковом. Однако, как отмечается в литературе, более эффективно регулировать непосредственно процессы создания и использования персональных профайлов оператором до того, как предположения или конкретные решения будут приняты[83]83
  Article 29 Working Party (2013), Advice paper on essential elements of a definition and a provision on profiling within the EU General Data Protection Regulation, adopted on 13 May 2013. URL: http://ec.europa.eu/justice/data-protection/article-29/documentation/other-doc-ument/files/2013/20130513_advice-paper-on-profiling_en.pdf (дата обращения: 19.01.2017).


[Закрыть].

Рабочая группа ст. 29 DPD, специализирующаяся на аналитике в области персональных данных[84]84
  Article 29 Working Party // The EDPS. URL: https://secure.edps.europa.eu/EDPSWEB/ edps/Cooperation/Art29.


[Закрыть], выработала ряд принципов, которые должны быть заложены в правовой режим профайлинга: а) увеличение прозрачности процесса обработки данных, контроля и согласия субъекта, чьи данные подлежат обработке; б) усиление ответственности операторов в отношении использования техник профайлинга; в) сбалансированный подход к регулированию профайлинга с учетом позитивных и негативных эффектов[85]85
  Ibidem.


[Закрыть].

Совет Европы, в свою очередь, также разработал основные положения, касающиеся профайлинга. Совет Европы предлагает определение, разделяющее процесс обработки на три этапа: во-первых, наблюдение (в том числе хранение данных); во-вторых, анализ данных; и в-третьих, применение этих данных. Сам же профайлинг определяется как «метод автоматической обработки данных, который заключается в применении профайлов к конкретным индивидам, в частности, для того, чтобы принять решения, касающиеся этих индивидов или чтобы спрогнозировать их поведение и взгляды»[86]86
  Council of Europe, Recommendation CM/Rec(2010)13 of the Committee of Ministers to Member States on the protection of individuals with regard to automatic processing of personal data in the context of pro ling. Adopted by the Committee of Ministers on 23 November 2010 at the 1099th meeting of the Ministers’ Deputies (URL: http://www.coe.int/t/dghl/stan-dardsetting/cdcj/CDCJ%20Recommendations/CMRec(2010) 13E_Profiling.pdf).


[Закрыть].

Как будет показано далее, профайлинг используется в различных сферах жизни и имеет свои достоинства и недостатки. Вместе с тем на данном этапе не выявлены все положительные и отрицательные стороны профайлинга, которые определяют дефиницию этого явления. Несмотря на то что проблемы сбора и обработки персональных данных касаются всех, кто живет в эпоху информационного общества, в России (в отличие от Европы, где ведется активная работа по изучению концепции профайлинга) практически отсутствуют работы, посвященные рассматриваемому явлению.

В наши дни общество столкнулось с огромным массивом информации, и главная задача – понять, что эта безграничная информация собой представляет и как нужно действовать в процессе работы с ней[87]87
  Hildebrandt M., Gutwirth S. General Introduction and Overview, in Mireille Hildebrandt and Serge Gutwirth (eds). Profiling the Europen Citizen: Cross disciplinary perspectives, Dordrecht: Springer Science. 2008. P. 294.


[Закрыть]. М. Хильдербрандт считает, что профайлинг способен избавить общество от двух проблем: от переизбытка информации и от нечеткой границы, разделяющей знания и большие объемы информации, часть из которых не несут смысловой нагрузки[88]88
  Hildebrandt M. Profiling: from data to knowledge // Datenschutz und Datensuchereit. 2006. № 30. Vol. 9. P. 548.


[Закрыть].

Профайлинг может применяться в совершенно различных сферах и контекстах. Наибольшим спросом рассматриваемые технологии пользуются у правоохранительных органов и коммерческих организаций, которые уже накопили большие объемы данных о гражданах. Иллюстрацией использования технологий профайлинга может выступать сфера деятельности правоохранительных органов (в процессе контртеррористической деятельности), сфера трудоустройства (в процессе анализа деловых качеств сотрудников), в области коммерции (в процессе поиска потенциальных покупателей и клиентов). Однако не стоит забывать, что цели использования профайлинга нередко рискованны, поэтому в целях понимания сущности понятия, его положительных и отрицательных сторон необходимо обратиться к примерам.

Прежде всего следует сказать, что профайлинг пользуется успехом как в публичных, так и в частных сферах жизни общества. Различие между обработкой данных частными и государственными секторами не всегда удается установить[89]89
  Boersma К., Van Brake IR., Fonio СWagenaarP. History of State surveillance in Europe and beyond // Rouledge studies in crime and society. 2014. P. 3.


[Закрыть]. Иногда государственные органы могут использовать персональные данные, собранные частными организациями, по соображениям безопасности. В частности, обработка данных в целях прогнозирования, характерная для коммерческих компаний, пользуется популярностью и у правоохранительных органов [90]90
  Bosco G. Cafiero, D'Angelo E., Ferraris V, Suloyeva Y. Working Paper Defining Profiling. P. 23 (URL: http://profiling-project.eu/wp-content/uploads/2013/07/PROFILINGproject_ WSl_definition_0208.pdf (дата обращения: 19.01.2017)).


[Закрыть].

Начать рассмотрение профайлинга следует с области безопасности. Если обратиться к зарубежному опыту, то можно заметить, что, например, в Англии уже создана база данных под названием E-CAF, которая содержит в себе огромное количество персональных данных о детях и их семьях. Некоторые публичные институты, включая полицию, школы и иные социальные учреждения, имеют доступ к базе и могут предположить, кто потенциально может совершить преступление, и начать работу с ребенком до того, как он посягнет на конституционные основы и общественные отношения, охраняемые законодательством[91]91
  Common assessment framework – CAF – Child protection – CCLC // Children’s Legal Centre (URL http://www.protectingchildren.org.uk/cp-system/child-in-need/caf (дата обращения: 16.01.2017)).


[Закрыть].

Другим примером служит база биометрических данных, созданная ФБР в США, которая содержит записи более чем о 100 млн людей. Более того, планируется создание усовершенствованной базы, которая будет содержать такие биометрические данные, как сетчатка глаза, фотографии лиц, отпечатки ладоней, голосовые записи и т.п.[92]92
  Next Generation Identification (NGI) // Federal Bureau of Investigation (URL https:// www.fbi.gov/services/cjis/fingerprints-and-other-biometrics/ngi (дата обращения: 16.01.2017)).


[Закрыть]Основная цель сбора и обработки таких данных – оценить угрозы, которые представляет каждый отдельный человек (или несколько лиц в совокупности), и предотвратить преступления, распределив ресурсы соответствующим образом. Проблемным моментом использования таких баз данных является необходимость действий «на будущее», т.е. дается оценка будущему поведению индивидов, которое может и не наступить, что противоречит конституционно закрепленной презумпции невиновности, согласно которой каждый считается невиновным, пока его виновность не будет доказана.

В России, как и во многих других странах, правоохранительные органы стремятся предотвратить преступление до его начала вместо того, чтобы реагировать на уже произошедшее событие (подп. 13 и. 1; поди 2. и. 2 ст. 37 ФЗ от 07.02.2011 № З-ФЗ «О полиции»). Однако в России на данный момент не существует единой базы данных, к которой имели бы доступ различные организации, хотя доступ полиции к такого рода базам способствовал бы предотвращению преступлений. В связи с этим начата работа по ее созданию[93]93
  В России появится единая база с данными всех граждан страны (RT.URL: https:// russian.rt.com/article/314043-v-rossii-poyavitsya-edinaya-baza-s-dannymi (дата обращения: 08.02.2016)).


[Закрыть].

Профайлинг используется также в целях контроля пассажиров авиа– и железнодорожного транспорта. Так в ФЗ от 09.02.2007 № 16-ФЗ «О транспортной безопасности» закреплена обязанность Правительства РФ создать информационную базу данных пассажиров (ч. 1 ст. 11), которая должна содержать их персональные данные (ч. 5 ст. 11). На базе этой статьи были созданы Автоматизированные централизованные базы персональных данных о пассажирах и персонале (экипаже) транспортных средств (далее – АЦБПДП), являющиеся частью системы информационного обеспечения безопасности населения на транспорте[94]94
  Автоматизированные централизованные базы персональных данных о пассажирах и персонале (экипаже) транспортных средств // ФГУП «ЗащитаИнфоТранс» (URL: http://www.z-it.ru/projects/egis-otb/acbpdp (дата обращения: 09.02.2017)).


[Закрыть]. Вопрос о создании аналогичных баз обсуждается и на европейском уровне[95]95
  EU Passenger Name Records (PNR) directive: an overview // European Parliament News (URL: http://www.europarl.europa.eu/news/en/news-room/20150123BKG12902/eu-passen-ger-name-record-(pnr)-directive-an-overview (датаобращения: 16.01.2017)).


[Закрыть].

Основная цель таких баз – выявить пассажиров с высоким уровнем риска, на которых сотрудникам аэропортов и вокзалов предлагается обратить повышенное внимание во время регистрации на рейс или по прибытии в место назначения, либо пассажиров, которых желательно не допускать к полету вовсе в целях обеспечения безопасности других пассажиров. Негативным последствием использования под об-ных информационных систем может быть нарушение прав граждан на свободу передвижения (ст. 27 Конституции РФ) и действия дискриминационного характера, когда права одних лиц ставятся выше прав других в силу того, что последние обладают определенными характеристиками (проживают в неблагоприятном районе или получают зарплату ниже определенного уровня)[96]96
  Bosco G. Cafiero, D’Angelo Е., Ferraris V, Suloyeva Y. Working Paper Defining Profiling. P. 24.


[Закрыть].

Обработка данных в каждом из упомянутых случаев не в последнюю очередь направлена на борьбу с терроризмом. Использование информации из разных баз данных в контртеррористических целях позволяет выделять характеристики, которые присущи террористам, и определять потенциально возможных преступников, а также выявлять каналы их связи.

При этом опасения вызывает вопрос соблюдения прав человека и дискриминации личности. Так, некоторые авторы обращают внимание на то, что выявление различных террористических организаций, потенциальных преступников может несправедливо основываться на базе религиозных убеждений лиц, их национального или этнического происхождения[97]97
  Moeckli D., Thurman J. Counter-terrorism data mining: legal analysis and best practices. DETECTER project – Detection Technologies, Terrorism, Ethics and Human Rights. Deliverable 08.03. 2008. P. 2.


[Закрыть].

Применение профайлинга в финансовой сфере также своей конечной целью нередко ставит борьбу с террористической деятельностью. В процессе выявления отмывания денег и финансового мошенничества используется автоматизированное наблюдение, которое помогает обнаружить подозрительные операции (например, совершение организациями необоснованно крупных сделок), сравнить полученные данные с данными о других организациях и сделать выводы о принадлежности лица к террористической организации.

В то же время финансовый сектор может почерпнуть немало положительного от автоматизированной обработки данных: повысить эффективность работы за счет сокращения времени на принятие решений (так, система может в считанные секунды проанализировать платежеспособность заемщика на основе ранее выданных кредитов и принять решение о выдаче займа и условиях такого займа). С помощью профайлинга финансовые организации могут предлагать оказание таких услуг, которые были бы интересны именно данному клиенту, основываясь на данных о его возрасте, поле, семейном статусе и финансовом положении.

Профайлинг используется и в сфере трудовой деятельности. Во-первых, HR-специалисты используют обработанные данные для оценки потенциальных возможностей сотрудников компании и для улучшения управления кадровыми ресурсами[98]98
  Воsco G. Cafiero, D'Angelo Е., Ferraris V., Suloyeva Y. The impact of profiling on fundamental rights. Working paper 3. P. 10.


[Закрыть]. Но использование профайлинга в сфере управления кадрами нередко сопровождается слишком тщательным контролем электронной почты сотрудников и их действий в сети, что снова подвергает сомнению незыблемость фундаментальных прав человека.

Наибольшего успеха технологии профайлинга достигли в сфере коммерции, в частности в сфере использования контекстной рекламы. Такая реклама основана на анализе товаров, потребляемых покупателями. С помощью пройфайлинга продавцы могут предугадать, какие покупки будут совершены лицами, основывая свои предположения на конкретных товарах, уже просмотренных пользователем (например, кто-то может искать книгу или электронный гаджет в Google, а затем увидеть рекламу этого же товара или товара-комплемента на совершенно другом сайте) [99]99
  How To Block Targeted Ads From Following You Around // Business Insider (URL: http://www.businessinsider.com/how-to-keep-ad-companies-from-tracking-your-web-his-tory-2011-2 (дата обращения: 20.01.2017)).


[Закрыть]. При этом различные лица, просматривающие одну и ту же веб-страницу, могут увидеть совершенно разную рекламу, основанную на их личных поисковых запросах в браузере[100]100
  Johnson J.P. Targeted advertising and advertising avoidance. Mimeo, Johnson Graduate School of Management, Cornell University. 2009 (URL: http://sites.northwestern.edu/csio/ files/2015/08/Johnson-2hvjmfr.pdf (дата обращения: 20.01.2017). P. 1.


[Закрыть].

Многие магазины собирают информацию путем введения «программ лояльности». Сначала магазины получают личные данные покупателей для выдачи им пластиковой карты (дата и место рождения, пол, контактная информация), а затем с помощью таких карт собирают подробную информацию о покупке: место, время совершения сделки, конкретный приобретенный продукт[101]101
  Wakulowsky L. Managing the Privacy Side Effects of Rx (and other) Customer Loyalty Programs // Health Law Bulletin. P. 2.


[Закрыть].

Несмотря на существующую угрозу безопасности персональных данных, преимущества использования профайлинга интернет-магазинами очевидны: организации оптимизируют производство и увеличивают прибыль. Потребители, в свою очередь, могут получать более подробную информацию о товарах и услугах, которые их интересовали, например, информацию о наиболее низких ценах.

Таким образом, проведенный анализ свидетельствует о том, что профайлинг имеет свои положительные и отрицательные стороны. Преимущества использования обработки данных в каждой сфере различаются и могут быть полезными как для оператора, так и для субъекта обработки данных. Однако при этом степень вмешательства в личную жизнь и степень контроля частной жизни отдельно взятого гражданина могут быть весьма высокими. Уже предпринимались попытки решить эту проблему законодательным образом: в частности, целью Закона о персональных данных является обеспечение таких конституционных прав граждан, как право на неприкосновенность частной жизни, на личную и семейную тайну при обработке информации (ст. 2).

В некоторых сферах можно столкнуться с дискриминацией некоторых групп людей на основе возраста, пола, состояния здоровья или места жительства, которая в конечном итоге может привести к отстранению их от каких-либо преимуществ. Указанные негативные аспекты невозможно устранить полностью, их можно только минимизировать путем законодательного ограничения использования тех или иных данных или установления ответственности операторов.