SlideShare a Scribd company logo
1 of 41
Download to read offline
Øystein Jakobsen
oystein.jakobsen@gmail.com
CC-BY-SA 4.0. The presentation is CC-BY-SA licenced. This
licence does not apply to images used in the presentation.
og
personvern
www.slideshare.net/gnurkel
April 2019
Tekniske begreper
• Internett
• Cloud
• Big Data
• Artificial Intelligence (AI)
• «Tingenes Internett (IoT)
Internett
• Protokoller og standarder
• Nettverk – kabler og bokser
• Tjenester – Facebook, Skype etc
Cloud
= driftet tjeneste
«Big Data»
• Store datasett
• Mulig å sammenstille
• Nesten alltid overskuddsinformasjon, innsamlet for et
annet formål enn analyse
• Kommer ofte på kant med grunnleggende
personvernprinsipp om at lagring skal være formålsdrevet
• Drevet av drastisk reduserte maskinvarekostnader
muliggjort gjennom bl.a. virtualisering (Utility computing)
«Big Data»
• Store datasett
• Mulig å sammenstille
• Nesten alltid overskuddsinformasjon, innsamlet for et
annet formål enn analyse
• Kommer ofte på kant med grunnleggende
personvernprinsipp om at lagring skal være formålsdrevet
• Drevet av drastisk reduserte maskinvarekostnader
muliggjort gjennom bl.a. virtualisering (Utility computing)
«Big Data»
• Store datasett
• Mulig å sammenstille
• Nesten alltid overskuddsinformasjon, innsamlet for et
annet formål enn analyse
• Kommer ofte på kant med grunnleggende
personvernprinsipp om at lagring skal være formålsdrevet
• Drevet av drastisk reduserte maskinvarekostnader
muliggjort gjennom bl.a. virtualisering (Utility computing)
«Big Data»
• Store datasett
• Mulig å sammenstille
• Nesten alltid overskuddsinformasjon, innsamlet for
et annet formål enn analyse
• Kommer ofte på kant med grunnleggende
personvernprinsipp om at lagring skal være formålsdrevet
• Drevet av drastisk reduserte maskinvarekostnader
muliggjort gjennom bl.a. virtualisering (Utility computing)
«Big Data»
• Store datasett
• Mulig å sammenstille
• Nesten alltid overskuddsinformasjon, innsamlet for et
annet formål enn analyse
• Kommer ofte på kant med grunnleggende personvernprinsipp
om at lagring skal være formålsdrevet
• Drevet av drastisk reduserte maskinvarekostnader
muliggjort gjennom bl.a. virtualisering (Utility computing)
«Big Data»
• Store datasett
• Mulig å sammenstille
• Nesten alltid overskuddsinformasjon, innsamlet for et
annet formål enn analyse
• Kommer ofte på kant med grunnleggende
personvernprinsipp om at lagring skal være formålsdrevet
• Drevet av drastisk reduserte maskinvarekostnader
muliggjort gjennom bl.a. virtualisering (Utility computing)
«Tingenes internett»
• Integrerte enheter
• Påkoblede (mange muligheter)
• Hvordan de kobles på
• Hvor de kobles på
• Sensorer
• Trenger ikke ha brukergrensesnitt
• Kan være store (en bil)
eller små (en hjertesensor)
• Drives nå på samme måte som stordata
av raskt fallende kostnader
Personlige applikasjoner
…og…
...hvor det begynner å bli problematisk
...hvor det begynner å bli problematisk
...hvor det begynner å bli problematisk
...hvor det begynner å bli problematisk
...hvor det begynner å bli problematisk
...hvor det begynner å bli problematisk
https://www.digi.no/artikler/amazon-nekter-a-utlevere-lydopptak-i-en-drapssak/366893
...hvor det begynner å bli problematisk
http://www.dinside.no/bolig/registrerer-om-du-er-hjemme-og-om-du-har-gjester/66919524
...hvor det begynner å bli problematisk
http://www.networkworld.com/article/3165419/security/hacker-stackoverflowin-pwning-printe
rs-forcing-rogue-botnet-warning-print-jobs.html
...hvor det begynner å bli problematisk
...hvor det begynner å bli problematisk
https://www.dagbladet.no/nyheter/usa-og-storbritannia-slar-alarm-russland-stottede-hac
kere-star-bak-gigantisk-globalt-dataangrep/69714539
...hvor det begynner å bli problematisk
https://www.theguardian.com/technology/2017/dec/07/alphazero-google-deepmind-ai-beats-champion-program-teaching-
itself-to-play-four-hours
...hvor det begynner å bli problematisk
Gir lavere pris på
forsikring hvis kunden
deler kjøredata frivillig
Den hellige gral for
forsikringsselskaper
- Helsedata
- Kjøredata
- Strømforbruk
- ….
https://itavisen.no/2019/04/25/na-kommer-tesla-forsikringen/
Hva er personvern?
• Anledningen til å ha et privatliv
• Å utvikle seg i et «invite only» rom
• Å kunne eksprimentere og å gjøre feil
• Å ikke bli dømt, nå eller senere, for de valgene du ikke vil
publisere
• Å begrense andres uønskede påvirkning på ditt liv
• - Kunnskap gir makt
spesielt kunnskap om andre mennesker
• Eksempler: Oceans 8, Drain the Swamp
• Å begrense myndighetene
• Monopol på maktbruk, politi og militære
• Statskassa, medier
• To-veis speilet
Og hvorfor det ikke lengre er mulig....
• Endringer i sosiale vaner og sensorteknologi – alt overvåkes
• Sterkt svekkede forbruker og borgerrettigheter – alt lagres
• Drastisk reduserte lagringskostnader – ingenting slettes
• Terrorfrykt og politisamarbeid – data samles
• Algoritmer som kobler ulike datasett – data sammenstilles
• Prosessorkraft og automatisering – data tolkes (i sanntid)
• «Newspeak» og annet juridisk press – data brukes
Eksempel: Domestic Extremists
Og hvordan det påvirker oss
• Redusert vilje til å skille seg ut
• Chilling effect
• Redusert evne til å hevde sin rett
• Hvis noen ønsker deg vondt, finner de noe å bruke
• Redusert evne til endring
• Teknologi gir maktkonsentrasjon (myndigheter, selskaper etc)
I USA....
Fremover
Forestill dere følgende teknologier tatt i bruk:
• Ansiktsgjenkjenning, iris-avlesning
• Kontantløst samfunn
• Krav om positiv identifisering ved bruk av tjenester
• Forbud mot kryptering (som f.eks. Blackberry)
• Sentralstyrt bil, TV, mobiltelefon etc
...AI
I Kina er det nå en virkelighet…
I Kina er det nå en virkelighet…
I Kina er det nå en virkelighet…
Kinas sanntids-overvåkning av elbiler
“Car location, battery use and braking among details monitored”
https://qz.com/1522309/how-chinas-electric-car-surveillance-system-works/
…og Norge er på tur…
Gremlins programmet
Gremlins programmet
https://www.youtube.com/watch?v=9CO6M2HsoIA
Inspirasjon

More Related Content

Similar to Iot og personvern 2019

Hvordan få forretningsverdi av Big Data - Lars Marius Garshol
Hvordan få forretningsverdi av Big Data - Lars Marius GarsholHvordan få forretningsverdi av Big Data - Lars Marius Garshol
Hvordan få forretningsverdi av Big Data - Lars Marius GarsholBouvet ASA
 
Hva er Big Data - Lars Marius Garshol
Hva er Big Data - Lars Marius GarsholHva er Big Data - Lars Marius Garshol
Hva er Big Data - Lars Marius GarsholBouvet ASA
 
Et datadrevet nav uninettdagene 20191112
Et datadrevet nav   uninettdagene 20191112Et datadrevet nav   uninettdagene 20191112
Et datadrevet nav uninettdagene 20191112Tommy Jocumsen
 
[Norwegian only:] Hvordan skal vi bygge fellesskapets digitale tvilling?
[Norwegian only:] Hvordan skal vi bygge fellesskapets digitale tvilling?[Norwegian only:] Hvordan skal vi bygge fellesskapets digitale tvilling?
[Norwegian only:] Hvordan skal vi bygge fellesskapets digitale tvilling?André Torkveen
 
Hvordan du som gründer kan hente ut potensialet innenfor IoT
Hvordan du som gründer kan hente ut potensialet innenfor IoTHvordan du som gründer kan hente ut potensialet innenfor IoT
Hvordan du som gründer kan hente ut potensialet innenfor IoTSimen Sommerfeldt
 
Til FpU Fremtidskonferanse: Trender som vil påvirke oss i fremtiden, og hvorf...
Til FpU Fremtidskonferanse: Trender som vil påvirke oss i fremtiden, og hvorf...Til FpU Fremtidskonferanse: Trender som vil påvirke oss i fremtiden, og hvorf...
Til FpU Fremtidskonferanse: Trender som vil påvirke oss i fremtiden, og hvorf...Simen Sommerfeldt
 
Cloud Computing – hva betyr dette for IT-avdelingen og utviklerne?
Cloud Computing – hva betyr dette for IT-avdelingen og utviklerne?Cloud Computing – hva betyr dette for IT-avdelingen og utviklerne?
Cloud Computing – hva betyr dette for IT-avdelingen og utviklerne?Morten Tørmoen
 
Lecture on Interaction Design, Pt 3
Lecture on Interaction Design, Pt 3Lecture on Interaction Design, Pt 3
Lecture on Interaction Design, Pt 3Jon Skivenes
 
Analysen 3-2015_Data Lake vs Datavarehus
Analysen 3-2015_Data Lake vs DatavarehusAnalysen 3-2015_Data Lake vs Datavarehus
Analysen 3-2015_Data Lake vs DatavarehusvindWRemme
 
Tobias McVey Opera Software Big Data for LinkMedical Mars 2016
Tobias McVey Opera Software Big Data for LinkMedical Mars 2016Tobias McVey Opera Software Big Data for LinkMedical Mars 2016
Tobias McVey Opera Software Big Data for LinkMedical Mars 2016Tobias McVey
 
Datametrix BusinessCloud - pressepresentasjon
Datametrix BusinessCloud - pressepresentasjonDatametrix BusinessCloud - pressepresentasjon
Datametrix BusinessCloud - pressepresentasjonDatametrix_no
 
Salvador-Baille-PublicWorld-2
Salvador-Baille-PublicWorld-2Salvador-Baille-PublicWorld-2
Salvador-Baille-PublicWorld-2Salvador Baille
 
Opne data @ Big data & Analytics day 2016-11-15
Opne data @ Big data & Analytics day  2016-11-15Opne data @ Big data & Analytics day  2016-11-15
Opne data @ Big data & Analytics day 2016-11-15Livar Bergheim
 
Til personvernkommisjonen om trender og strategier
Til personvernkommisjonen om trender og strategierTil personvernkommisjonen om trender og strategier
Til personvernkommisjonen om trender og strategierSimen Sommerfeldt
 
Analysen 1-2015-Hadoop
Analysen 1-2015-HadoopAnalysen 1-2015-Hadoop
Analysen 1-2015-HadoopvindWRemme
 
BI - Ny helseledelse med Disruptiv Innovasjon i norsk helsesektor (http://tGo...
BI - Ny helseledelse med Disruptiv Innovasjon i norsk helsesektor (http://tGo...BI - Ny helseledelse med Disruptiv Innovasjon i norsk helsesektor (http://tGo...
BI - Ny helseledelse med Disruptiv Innovasjon i norsk helsesektor (http://tGo...Hans A. Kielland Aanesen
 
20150318- Internet of Things - Hype eller revolusjon FINAL
20150318- Internet of Things - Hype eller revolusjon FINAL20150318- Internet of Things - Hype eller revolusjon FINAL
20150318- Internet of Things - Hype eller revolusjon FINALChristopher Eikanger Andersen
 
Internet of things - hype eller revolusjon
Internet of things - hype eller revolusjonInternet of things - hype eller revolusjon
Internet of things - hype eller revolusjonChristopher Andersen
 

Similar to Iot og personvern 2019 (20)

Hvordan få forretningsverdi av Big Data - Lars Marius Garshol
Hvordan få forretningsverdi av Big Data - Lars Marius GarsholHvordan få forretningsverdi av Big Data - Lars Marius Garshol
Hvordan få forretningsverdi av Big Data - Lars Marius Garshol
 
Hva er Big Data - Lars Marius Garshol
Hva er Big Data - Lars Marius GarsholHva er Big Data - Lars Marius Garshol
Hva er Big Data - Lars Marius Garshol
 
Et datadrevet nav uninettdagene 20191112
Et datadrevet nav   uninettdagene 20191112Et datadrevet nav   uninettdagene 20191112
Et datadrevet nav uninettdagene 20191112
 
[Norwegian only:] Hvordan skal vi bygge fellesskapets digitale tvilling?
[Norwegian only:] Hvordan skal vi bygge fellesskapets digitale tvilling?[Norwegian only:] Hvordan skal vi bygge fellesskapets digitale tvilling?
[Norwegian only:] Hvordan skal vi bygge fellesskapets digitale tvilling?
 
Hvordan du som gründer kan hente ut potensialet innenfor IoT
Hvordan du som gründer kan hente ut potensialet innenfor IoTHvordan du som gründer kan hente ut potensialet innenfor IoT
Hvordan du som gründer kan hente ut potensialet innenfor IoT
 
Til FpU Fremtidskonferanse: Trender som vil påvirke oss i fremtiden, og hvorf...
Til FpU Fremtidskonferanse: Trender som vil påvirke oss i fremtiden, og hvorf...Til FpU Fremtidskonferanse: Trender som vil påvirke oss i fremtiden, og hvorf...
Til FpU Fremtidskonferanse: Trender som vil påvirke oss i fremtiden, og hvorf...
 
Cloud Computing – hva betyr dette for IT-avdelingen og utviklerne?
Cloud Computing – hva betyr dette for IT-avdelingen og utviklerne?Cloud Computing – hva betyr dette for IT-avdelingen og utviklerne?
Cloud Computing – hva betyr dette for IT-avdelingen og utviklerne?
 
Lecture on Interaction Design, Pt 3
Lecture on Interaction Design, Pt 3Lecture on Interaction Design, Pt 3
Lecture on Interaction Design, Pt 3
 
Analysen 3-2015_Data Lake vs Datavarehus
Analysen 3-2015_Data Lake vs DatavarehusAnalysen 3-2015_Data Lake vs Datavarehus
Analysen 3-2015_Data Lake vs Datavarehus
 
Stig Alstedt, HP Norge: Big Data -IT-forumkonferansen 2013
Stig Alstedt, HP Norge: Big Data -IT-forumkonferansen 2013Stig Alstedt, HP Norge: Big Data -IT-forumkonferansen 2013
Stig Alstedt, HP Norge: Big Data -IT-forumkonferansen 2013
 
Tobias McVey Opera Software Big Data for LinkMedical Mars 2016
Tobias McVey Opera Software Big Data for LinkMedical Mars 2016Tobias McVey Opera Software Big Data for LinkMedical Mars 2016
Tobias McVey Opera Software Big Data for LinkMedical Mars 2016
 
Datametrix BusinessCloud - pressepresentasjon
Datametrix BusinessCloud - pressepresentasjonDatametrix BusinessCloud - pressepresentasjon
Datametrix BusinessCloud - pressepresentasjon
 
Salvador-Baille-PublicWorld-2
Salvador-Baille-PublicWorld-2Salvador-Baille-PublicWorld-2
Salvador-Baille-PublicWorld-2
 
Opne data @ Big data & Analytics day 2016-11-15
Opne data @ Big data & Analytics day  2016-11-15Opne data @ Big data & Analytics day  2016-11-15
Opne data @ Big data & Analytics day 2016-11-15
 
Til personvernkommisjonen om trender og strategier
Til personvernkommisjonen om trender og strategierTil personvernkommisjonen om trender og strategier
Til personvernkommisjonen om trender og strategier
 
Analysen 1-2015-Hadoop
Analysen 1-2015-HadoopAnalysen 1-2015-Hadoop
Analysen 1-2015-Hadoop
 
BI - Ny helseledelse med Disruptiv Innovasjon i norsk helsesektor (http://tGo...
BI - Ny helseledelse med Disruptiv Innovasjon i norsk helsesektor (http://tGo...BI - Ny helseledelse med Disruptiv Innovasjon i norsk helsesektor (http://tGo...
BI - Ny helseledelse med Disruptiv Innovasjon i norsk helsesektor (http://tGo...
 
Opne data @ While(1)
Opne data @ While(1)Opne data @ While(1)
Opne data @ While(1)
 
20150318- Internet of Things - Hype eller revolusjon FINAL
20150318- Internet of Things - Hype eller revolusjon FINAL20150318- Internet of Things - Hype eller revolusjon FINAL
20150318- Internet of Things - Hype eller revolusjon FINAL
 
Internet of things - hype eller revolusjon
Internet of things - hype eller revolusjonInternet of things - hype eller revolusjon
Internet of things - hype eller revolusjon
 

More from Øystein Jakobsen

More from Øystein Jakobsen (11)

Blockchain Impact
Blockchain ImpactBlockchain Impact
Blockchain Impact
 
What is Big Data?
What is Big Data?What is Big Data?
What is Big Data?
 
Hva er en hacker?
Hva er en hacker?Hva er en hacker?
Hva er en hacker?
 
Genero nettskap
Genero nettskapGenero nettskap
Genero nettskap
 
Genero Initiative - Nuug
Genero Initiative - NuugGenero Initiative - Nuug
Genero Initiative - Nuug
 
KKD avslag Bidit.eu klage
KKD avslag Bidit.eu klageKKD avslag Bidit.eu klage
KKD avslag Bidit.eu klage
 
Debattguide til FriBit
Debattguide til FriBitDebattguide til FriBit
Debattguide til FriBit
 
Genero project, business perspective
Genero project, business perspectiveGenero project, business perspective
Genero project, business perspective
 
New Distribution Model
New Distribution ModelNew Distribution Model
New Distribution Model
 
Informed Individual description
Informed Individual descriptionInformed Individual description
Informed Individual description
 
Introduksjon til åpenhet workshop 14.11
Introduksjon til åpenhet workshop 14.11Introduksjon til åpenhet workshop 14.11
Introduksjon til åpenhet workshop 14.11
 

Iot og personvern 2019

  • 1. Øystein Jakobsen oystein.jakobsen@gmail.com CC-BY-SA 4.0. The presentation is CC-BY-SA licenced. This licence does not apply to images used in the presentation. og personvern www.slideshare.net/gnurkel April 2019
  • 2. Tekniske begreper • Internett • Cloud • Big Data • Artificial Intelligence (AI) • «Tingenes Internett (IoT)
  • 3. Internett • Protokoller og standarder • Nettverk – kabler og bokser • Tjenester – Facebook, Skype etc
  • 5.
  • 6. «Big Data» • Store datasett • Mulig å sammenstille • Nesten alltid overskuddsinformasjon, innsamlet for et annet formål enn analyse • Kommer ofte på kant med grunnleggende personvernprinsipp om at lagring skal være formålsdrevet • Drevet av drastisk reduserte maskinvarekostnader muliggjort gjennom bl.a. virtualisering (Utility computing)
  • 7. «Big Data» • Store datasett • Mulig å sammenstille • Nesten alltid overskuddsinformasjon, innsamlet for et annet formål enn analyse • Kommer ofte på kant med grunnleggende personvernprinsipp om at lagring skal være formålsdrevet • Drevet av drastisk reduserte maskinvarekostnader muliggjort gjennom bl.a. virtualisering (Utility computing)
  • 8. «Big Data» • Store datasett • Mulig å sammenstille • Nesten alltid overskuddsinformasjon, innsamlet for et annet formål enn analyse • Kommer ofte på kant med grunnleggende personvernprinsipp om at lagring skal være formålsdrevet • Drevet av drastisk reduserte maskinvarekostnader muliggjort gjennom bl.a. virtualisering (Utility computing)
  • 9. «Big Data» • Store datasett • Mulig å sammenstille • Nesten alltid overskuddsinformasjon, innsamlet for et annet formål enn analyse • Kommer ofte på kant med grunnleggende personvernprinsipp om at lagring skal være formålsdrevet • Drevet av drastisk reduserte maskinvarekostnader muliggjort gjennom bl.a. virtualisering (Utility computing)
  • 10. «Big Data» • Store datasett • Mulig å sammenstille • Nesten alltid overskuddsinformasjon, innsamlet for et annet formål enn analyse • Kommer ofte på kant med grunnleggende personvernprinsipp om at lagring skal være formålsdrevet • Drevet av drastisk reduserte maskinvarekostnader muliggjort gjennom bl.a. virtualisering (Utility computing)
  • 11. «Big Data» • Store datasett • Mulig å sammenstille • Nesten alltid overskuddsinformasjon, innsamlet for et annet formål enn analyse • Kommer ofte på kant med grunnleggende personvernprinsipp om at lagring skal være formålsdrevet • Drevet av drastisk reduserte maskinvarekostnader muliggjort gjennom bl.a. virtualisering (Utility computing)
  • 12. «Tingenes internett» • Integrerte enheter • Påkoblede (mange muligheter) • Hvordan de kobles på • Hvor de kobles på • Sensorer • Trenger ikke ha brukergrensesnitt • Kan være store (en bil) eller små (en hjertesensor) • Drives nå på samme måte som stordata av raskt fallende kostnader
  • 13.
  • 14.
  • 17. ...hvor det begynner å bli problematisk
  • 18. ...hvor det begynner å bli problematisk
  • 19. ...hvor det begynner å bli problematisk
  • 20. ...hvor det begynner å bli problematisk
  • 21. ...hvor det begynner å bli problematisk
  • 22. ...hvor det begynner å bli problematisk
  • 26. ...hvor det begynner å bli problematisk https://www.dagbladet.no/nyheter/usa-og-storbritannia-slar-alarm-russland-stottede-hac kere-star-bak-gigantisk-globalt-dataangrep/69714539
  • 27. ...hvor det begynner å bli problematisk https://www.theguardian.com/technology/2017/dec/07/alphazero-google-deepmind-ai-beats-champion-program-teaching- itself-to-play-four-hours
  • 28. ...hvor det begynner å bli problematisk Gir lavere pris på forsikring hvis kunden deler kjøredata frivillig Den hellige gral for forsikringsselskaper - Helsedata - Kjøredata - Strømforbruk - …. https://itavisen.no/2019/04/25/na-kommer-tesla-forsikringen/
  • 29. Hva er personvern? • Anledningen til å ha et privatliv • Å utvikle seg i et «invite only» rom • Å kunne eksprimentere og å gjøre feil • Å ikke bli dømt, nå eller senere, for de valgene du ikke vil publisere • Å begrense andres uønskede påvirkning på ditt liv • - Kunnskap gir makt spesielt kunnskap om andre mennesker • Eksempler: Oceans 8, Drain the Swamp • Å begrense myndighetene • Monopol på maktbruk, politi og militære • Statskassa, medier • To-veis speilet
  • 30. Og hvorfor det ikke lengre er mulig.... • Endringer i sosiale vaner og sensorteknologi – alt overvåkes • Sterkt svekkede forbruker og borgerrettigheter – alt lagres • Drastisk reduserte lagringskostnader – ingenting slettes • Terrorfrykt og politisamarbeid – data samles • Algoritmer som kobler ulike datasett – data sammenstilles • Prosessorkraft og automatisering – data tolkes (i sanntid) • «Newspeak» og annet juridisk press – data brukes Eksempel: Domestic Extremists
  • 31. Og hvordan det påvirker oss • Redusert vilje til å skille seg ut • Chilling effect • Redusert evne til å hevde sin rett • Hvis noen ønsker deg vondt, finner de noe å bruke • Redusert evne til endring • Teknologi gir maktkonsentrasjon (myndigheter, selskaper etc)
  • 33. Fremover Forestill dere følgende teknologier tatt i bruk: • Ansiktsgjenkjenning, iris-avlesning • Kontantløst samfunn • Krav om positiv identifisering ved bruk av tjenester • Forbud mot kryptering (som f.eks. Blackberry) • Sentralstyrt bil, TV, mobiltelefon etc ...AI
  • 34. I Kina er det nå en virkelighet…
  • 35. I Kina er det nå en virkelighet…
  • 36. I Kina er det nå en virkelighet…
  • 37. Kinas sanntids-overvåkning av elbiler “Car location, battery use and braking among details monitored” https://qz.com/1522309/how-chinas-electric-car-surveillance-system-works/
  • 38. …og Norge er på tur…