@MASTERSTHESIS{ 2022:279254675,
 	title = {LGPD-CHECK: Um Checklist para Avaliação da Aderência de Sistemas Computacionais à Lei Geral de Proteção de Dados Brasileira},
 	year = {2022},
 	url = "https://tedebc.ufma.br/jspui/handle/tede/tede/4467",
 	abstract = "A Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) foi criada para regulamentar a privacidade e
 tratamento de dados pessoais no Brasil. Embora tenha se tornado aplicável em 2020, várias
 equipes de desenvolvimento de software ainda não sabem quais atributos de qualidade são
 necessários para que um sistema cumpra essa lei e evite penalidades legais e monetárias.
 Além disso, ainda não há na literatura checklists específicos para verificação dos critérios de
 qualidade relacionados à LGPD. Nesta dissertação de mestrado é proposto um checklist de
 inspeção para avaliar os sistemas computacionais quanto à sua aderência à LGPD, chamado
 de LGPD-CHECK. A proposta é baseada na identificação dos atributos de qualidade da
 própria lei LGPD, e também de artigos que descrevem o impacto da lei no desenvolvimento
 de sistemas de software brasileiro e de sistemas de software às leis de outros países, como a
 GDPR. O checklist de inspeção contém um total de 56 atributos distribuídos em categorias,
 tais como: transparência, direitos legais, segurança, consentimento e responsabilidade,
 divididos em itens obrigatórios e itens recomendáveis. Em uma aplicação prática na
 indústria, o checklist de inspeção foi utilizado por profissionais que trabalham com
 desenvolvimento de software, para caracterizar e verificar a sua viabilidade de uso. Os
 participantes realizaram uma inspeção com o checklist, em um Instituto de Inovação
 Privado, em um sistema computacional real, que está implantado em pequenas e médias
 empresas de vários estados do Brasil, realizando o tratamento e coleta de dados de sensores
 instalados nos equipamentos industriais, onde era de suma importância a realização de
 uma avaliação da adequação à LGPD. Os profissionais que atuaram como inspetores,
 identificaram 42 defeitos que desrespeitam à LGPD, onde os inspetores obtiveram 54,16%
 de eficácia e uma eficiência média (defeitos por hora) de 14,79. Os resultados mostram
 evidências iniciais que o checklist proposto é viável para uso, útil, fácil de usar, e por fim,
 cumpre seu objetivo na identificação de defeitos e avaliação da aderência do sistema à
 LGPD. Além disso, os participantes da aplicação prática na indústria relataram que o
 checklist é completo, mas demanda um pouco de esforço mental, enquanto sugeriram que
 o mantenha sempre atualizado em detrimento da lei. Por fim, a pesquisa ainda apresenta
 uma versão adicional do checklist de inspeção, para que os titulares de dados possam
 avaliar a adequação do seu ponto de vista. Desse modo, pretende-se fornecer apoio as
 organizações e engenheiros de software, um mecanismo confiável, robusto e apropriado
 para detecção de defeitos e auxiliar na adequação dos sistemas computacionais à LGPD.",
 	publisher = {Universidade Federal do Maranhão},
 	scholl = {PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO/CCET},
 	note = {DEPARTAMENTO DE INFORMÁTICA/CCET}
}