Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR), kişisel verilerin nasıl sorumlu bir şekilde işlenmesi gerektiğini tanımlayan birkaç temel ilke koymaktadır. Bu ilkeler, GDPR’nin temelini oluşturur ve her organizasyon tarafından, büyüklüğü veya sektörü ne olursa olsun, uygulanmalıdır. Bu ilkelerin yerine getirilmesi yalnızca hukuki bilgi gerektirmekle kalmaz, aynı zamanda teknik ve organizasyonel uyum da gerektirir: güvenli IT mimarilerinin tasarlanmasından, onay yönetim sistemlerinin uygulanmasına, veri işleme kayıtlarının tutulmasına ve çalışanların veri koruma konusunda eğitilmesine kadar. Big Data, yapay zeka ve verilerin uluslararası transferi çağında, GDPR, kişisel verilerin korunmasını temel bir insan hakkı olarak ele almak gerektiğini ve sadece ticari bir araç olarak görülmemesi gerektiğini vurgular.
Denetim organları ve düzenleyici ajanslar, bu ilkelerin ihlallerinin operasyonel ve itibar risklerine yol açabilecek şekilde nasıl izlenebileceğini sürekli denetlemektedir. Mali yönetim veya dolandırıcılık gibi davalar genellikle veri koruma önlemlerinin yetersizliğiyle ilişkilidir, çünkü bu ilkelerin ihlali hızla tüm organizasyon seviyelerine yayılabilir. 20 milyon Euro’ya kadar veya küresel ciroların %4’üne kadar olan ağır cezalar, bu ilkelerin yalnızca entegre bir şekilde uygulanmasının – yönetimden destek birimlerine kadar – tüm paydaşları ve organizasyonu etkili bir şekilde koruyabileceğini vurgulamaktadır.
Hukukilik, Adalet ve Şeffaflık
Kişisel veriler yalnızca belirli, yasal ve uygun bir temele dayanarak işlenebilir ve kişilere verilerinin işlenme amacı net bir şekilde bildirilmelidir. Şeffaflık, veri işleme amacı değiştiğinde ya da haklarla ilgili bildirimler sağlandığında, zamanında yapılacak gizlilik politikaları ve bildirimleri gerektirir. Operasyonel açıdan, tüm ön yüz sistemlerinin – müşteri hizmetleri ve chatbotlar dahil – merkezi bir onay yönetim sistemiyle bağlantılı olması gerekir, bu da işleme kriterleri ve onayın geri çekilmesiyle ilgili bilgileri otomatik olarak sağlar. Hukuki açıdan, onay, sözleşme ifası veya meşru menfaat gibi temeller her işlem için değerlendirilip, işleme kayıtlarında belgelenmeli ve düzenli olarak gözden geçirilmelidir.
Adalet, kişisel verilerin, işleme amacına orantısız bir şekilde işlenemeyeceği anlamına gelir. Hassas veri kategorileri ek koruma gerektirir. Teknik önlemler, dinamik erişim kontrolleri ve genişletilmiş takma adlandırma gibi önlemlerle işleme süreçlerine entegre edilmelidir. Aynı zamanda, e-posta kampanyaları ve kullanıcı arayüzleri gibi iletişim kanallarının, şeffaflık standartlarına uyması gerekmektedir, böylece kayıtlı kişilerin karmaşık teknik jargon veya çok ayrıntılı gizlilik politikaları ile caydırılmamaları sağlanır.
Amaç Kısıtlaması
Toplanan kişisel veriler yalnızca belirli ve açıklıkla belirlenmiş bir amaçla kullanılabilir ve amaçlarla tutarsız şekilde işlenemez. Bu, verilerin ilk toplandığı aşamada, amaçlarının metaveri ile açıkça belirtilmiş olması gerektiği anlamına gelir. Veri yönetim platformları, belirli amaçlar dışında bir işlem yapılması durumunda yanlış işleme işaret eden otomatik kontroller içermelidir. Organizasyonel açıdan, süreç sorumluları, işleme amacına uygunluk için veri güvenliği değerlendirmeleri (DPIA) yapılmadan, ek analizlerin başlatılmasını engellemelidir.
Amaç dokümantasyonu, her bir veri işleme diyagramı ile ilişkilendirilmelidir, böylece kaynaklardan dönüşüm ve saklama süreçleri izlenebilir hale gelir. Ürün geliştirme stratejik raporlamasında, amaçla tutarlılığı doğrulamadan kod uygulaması yapılmamalıdır. Yönetim kurulları, ürün planlarının orijinal amaçlarla hala tutarlı olup olmadığını düzenli olarak değerlendirmeli ve gerekli uyarlamaları yapmalıdır.
Veri Minimizasyonu
Yalnızca işleme amacı doğrultusunda gerekli olan kişisel veriler toplanmalıdır. Bu, proje ekiplerinin, toplanacak verilerin yalnızca gerekli olan kısmını belirlemesi gerektiği anlamına gelir – örneğin, doğum tarihinin yerine sadece doğum gününün toplanması gibi – ve veri mühendislerinin bu gereksinimleri veri tabanı yapıları ve API projelerinde entegre etmesi gerekir. Operasyonel açıdan, ETL süreçlerinin, fazla verilerin otomatik olarak ayrılması, silinmesi veya anonimleştirilmesi için sürekli olarak uyumluluk sağlamak amacıyla betikler kullanılarak izlenmesi gerekmektedir.
Ayrıca, mevcut veri kümeleri düzenli olarak gözden geçirilmeli ve gereksiz veya eski veriler tespit edilip kaldırılmalıdır. Silinen veri oranları ve toplanan alanların küçültülmesi gibi göstergeler, uyum gösterge panelinde gösterilmelidir. Denetimler, veri minimizasyonu ilkelerinin gerçekten uygulanıp uygulanmadığını doğrulamalı ve analizler yalnızca gerekli nitelikler ile yapılmalıdır.
Doğruluk
Kişisel veriler doğru, eksiksiz ve güncel olmalıdır, bu da verilerin güvenilir kaynaklarla düzenli olarak doğrulanması gerektiği anlamına gelir. Harici doğrulama hizmetlerinin entegrasyonu – örneğin, insan kayıtları veya sertifikalı veri sağlayıcıları – adresler ve isimler gibi verilerin güncellenmesinde yardımcı olabilir. Operasyonel açıdan, süreçlerin, veri sorumluları tarafından doğrulama gerektiren eski veya hatalı verilerle ilgili uyarılar üretmesi gerekir.
Kayıtlı kişilerin değişiklikleri kolayca bildirmeleri için güvenli self-servis portalları gibi geri bildirim mekanizmaları sağlanmalıdır. Bu değişiklikler, uyum ve veri güvenliği ekiplerinin onayından geçirilerek, ilgili tüm sistemlerde otomatik olarak güncellenmelidir. Değişikliklerin geçmişi, denetim amaçlı arşivlerde saklanmalıdır.
Saklama Kısıtlaması
Veriler yalnızca orijinal amaçlarına ulaşmak için gerekli olduğu süre boyunca saklanabilir ve belirli zaman dilimlerinde arşivlenmeli veya silinmelidir. Veri yönetim sistemleri, tüm verileri otomatik olarak yaşam döngüsü aşamalarına atamalıdır: aktif, arşivlenmiş veya silinmiş. Saklama sırasında güvenlik önlemleri, örneğin WORM (Write Once, Read Many), verilerin yanlışlıkla değiştirilmesini engeller.
Aynı zamanda yasal saklama gereklilikleri – örneğin muhasebe veya uyum raporlama gibi – veri kategorileriyle otomatik olarak ilişkilendirilmelidir. İşleme işlemleriyle uyumlu olmayan hukuki istisnalar için otomatik uyum hataları, veri silme mekanizmalarına ters düşerse, uyumsuzluklar hızlı bir şekilde uyarı verilmelidir. İstisnalara ilişkin kararlar, yönetim kurullarına devredilmeli ve her bir istisna işleme kayıtlarında belgelenmelidir.
Bütünlük ve Gizlilik
Güvenlik önlemleri, dinlenme ve iletimdeki verilerin sertifikalı şifrelemesinden, gelişmiş çok faktörlü kimlik doğrulama ve anahtar yönetimine kadar geniş bir yelpazeye yayılmalıdır. Operasyonel açıdan, anormal aktiviteleri anında izole etmek için saldırı tespit sistemleri ve otomatik güvenlik operasyonları (SOAR) kullanılmalıdır, ayrıca şüpheli faaliyetlerin gerçek zamanlı gösterildiği güvenlik panelleri mevcut olmalıdır. Penetrasyon testleri ve dış sertifikalar (örneğin SOC 2, ISO 27001) sürekli iyileştirme sürecinin bir parçası olmalıdır.
Organizasyonel kontroller, fonksiyonel ayrım, düzenli güvenlik eğitimi ve felaket kurtarma planları gibi unsurları içermelidir. Risk yönetimi önlemleri, yeni tehditlerle birlikte mevcut açıkları da kapsamalıdır – örneğin kuantum şifreleme tehditleri. Yönetim denetimleri, teknik riskleri iş operasyonel etkileriyle ilişkilendirerek, güvenlik yatırım kararlarının alındığı süreçlerin izlenmesini sağlamalıdır.
Sorumluluk
Veri sorumlusu, GDPR’ye uyumdan sorumludur ve bu uyumu işleme kaydı, DPIA, onay notları ve denetim sonuçları gibi belgelerle belgelemesi gerekir. Operasyonel açıdan, uyum otomasyonu, uyum durumunu gösteren raporları sürekli olarak üretmeli ve gerçek zamanlı gösterge panelleri sağlamalıdır.
Ayrıca, iç ve dış denetimler düzenli olarak yapılmalı ve olası güvenlik ihlalleri test edilmelidir. Herhangi bir ihlal, olay veya veri ihlali, olay olarak kaydedilmeli ve yönetim kayıtlarında belgelenmelidir, böylece denetim otoriteleri, veri koruma ilkelerinin her zaman titizlikle uygulandığını ve denetlendiğini gösteren belgeler sunulabilir.
