<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.2 20120330//EN"
        "http://jats.nlm.nih.gov/publishing/1.2/JATS-journalpublishing1.dtd">
<!--<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="article.xsl"?>-->
<article article-type="research-article" dtd-version="1.2" xml:lang="en" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"
         xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance">
    <front>
        <journal-meta>
            <journal-id journal-id-type="issn">2303-9868</journal-id>
            <journal-id journal-id-type="eissn">2227-6017</journal-id>
            <journal-title-group>
                <journal-title>Международный научно-исследовательский журнал</journal-title>
            </journal-title-group>
            <issn pub-type="epub">2303-9868</issn>
            <publisher>
                <publisher-name>ООО Цифра</publisher-name>
            </publisher>
        </journal-meta>
        <article-meta>
            <article-id pub-id-type="doi">10.60797/IRJ.2024.146.148</article-id>
            <article-categories>
                <subj-group>
                    <subject>Brief communication</subject>
                </subj-group>
            </article-categories>
            <title-group>
                <article-title>Технологии больших данных: вызовы и возможности
                </article-title>
            </title-group>
            <contrib-group>
                <contrib contrib-type="author" corresp="yes">
                    <contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0009-0004-4545-7132</contrib-id>
                    <name>
                        <surname>Гатиятуллина</surname>
                        <given-names>Эльмира Маратовна</given-names>
                    </name>
                    <email>askoelm@mail.ru</email>
                    <xref ref-type="aff" rid="aff-1">1</xref>

                </contrib>
            </contrib-group>
            <aff id="aff-1"><label>1</label>Татарский Институт Содействия Бизнесу</aff>
            
        <pub-date publication-format="electronic" date-type="pub" iso-8601-date="2024-08-16">
            <day>16</day>
            <month>08</month>
            <year>2024</year>
        </pub-date>
        
            
        <pub-date pub-type="collection">
            <year>2024</year>
        </pub-date>
        
            <volume>6</volume>
            <issue>146</issue>
            <fpage>1</fpage>
            <lpage>6</lpage>
            <history>
                
        <date date-type="received" iso-8601-date="2024-06-25">
            <day>25</day>
            <month>06</month>
            <year>2024</year>
        </date>
        
                
        <date date-type="accepted" iso-8601-date="2024-08-07">
            <day>07</day>
            <month>08</month>
            <year>2024</year>
        </date>
        
            </history>
            <permissions>
                <copyright-statement>Copyright: &#x00A9; 2022 The Author(s)</copyright-statement>
                <copyright-year>2022</copyright-year>
                <license license-type="open-access" xlink:href="http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/">
                    <license-p>This is an open-access article distributed under the terms of the Creative Commons
                        Attribution 4.0 International License (CC-BY 4.0), which permits unrestricted use, distribution,
                        and reproduction in any medium, provided the original author and source are credited. See <uri
                                xlink:href="http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/">
                            http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/</uri>.
                    </license-p>
                </license>
            </permissions>
            <self-uri xlink:href="https://research-journal.org/archive/8-146-2024-august/10.60797/IRJ.2024.146.148"/>
            <abstract>
                <p>Статья посвящена анализу вызовов и возможностей, возникающих в связи с развитием технологий больших данных в контексте правового регулирования. Автор рассматривает проблему соотношения правового регулирования персональных данных с реалиями цифровой эпохи, характеризующейся экспоненциальным ростом объемов обрабатываемой информации. В работе выделяются ключевые особенности больших данных, анализируются противоречия между использованием этих технологий и базовыми принципами законодательства о персональных данных. Особое внимание уделяется сравнительному анализу подходов к регулированию больших данных в России, ЕС, США и Китае. Автор приходит к выводу о необходимости развития правового регулирования с учетом международного опыта и национальных особенностей, предлагая ряд возможных направлений совершенствования законодательства.</p>
            </abstract>
            <kwd-group>
                <kwd>большие данные</kwd>
<kwd> персональные данные</kwd>
<kwd> правовое регулирование</kwd>
<kwd> цифровые технологии</kwd>
<kwd> права субъектов данных</kwd>
</kwd-group>
        </article-meta>
    </front>
    <body> 
        
 
        
<sec>
	<title>HTML-content</title>
	<p>1. Введение</p>
	<p>Проблематика «больших данных» (big data) имеет долгую историю в естественных науках, восходящую к первой половине ХХ века </p>
	<p>[1]</p>
	<p>Несмотря на то, что во многих странах, включая Россию, уже приняты законы о персональных данных, значительный круг вопросов все еще нуждается в глубоком исследовании. Актуальность темы обусловлена стремительным развитием технологий обработки данных, которые создают новые вызовы для существующих правовых механизмов защиты персональных данных и прав граждан </p>
	<p>[2]</p>
	<p>В данной работе мы сосредоточимся на публично-правовых аспектах регулирования больших данных, анализируя существующие нормативные акты и выявляя пробелы в правовом регулировании. Особое внимание будет уделено поиску баланса между защитой прав субъектов данных и потребностями общества в использовании новых технологий.</p>
	<p>2. Методы и принципы исследования</p>
	<p>В ходе исследования применяется комплекс общенаучных и специальных юридических методов. Ключевое значение имеет технико-юридический (формально-догматический) метод, позволяющий провести детальный анализ нормативно-правовых актов в сфере регулирования больших данных и персональной информации в различных юрисдикциях </p>
	<p>[3]</p>
	<p>Сравнительно-правовой метод используется для сопоставления подходов к регулированию больших данных в различных правовых системах. В частности, проводится комплексный анализ законодательства Европейского Союза (Общий регламент по защите данных – GDPR), США (секторальный подход и федеральные законы), Китая (Закон о защите персональных данных) в сравнении с российским законодательством </p>
	<p>[4]</p>
	<p>Системный подход обеспечивает рассмотрение проблемы правового регулирования больших данных в контексте взаимосвязанных технологических, экономических и социальных факторов. Это особенно важно при анализе различных моделей регулирования, от саморегулирования отрасли в США до активного государственного вмешательства в Китае </p>
	<p>[5]</p>
	<p>Метод правового моделирования применяется для прогнозирования возможных путей развития российского законодательства в сфере больших данных с учетом международного опыта и национальных особенностей </p>
	<p>[6]</p>
	<p>Исследование опирается на ряд фундаментальных принципов, включая принципы объективности, научности, системности и междисциплинарности. Последний принцип особенно важен, учитывая необходимость привлечения знаний из области информатики, экономики и социологии для всестороннего анализа проблемы </p>
	<p>[7]</p>
	<p>3. Исторический контекст и определение больших данных</p>
	<p>Термин «большие данные» (big data) имеет долгую историю в естественных науках. Еще в первой половине ХХ века ученые сталкивались с проблемой обработки огромных объемов данных. Например, в работе Коуинга и ДеАмичиса (1948) упоминаются трудности, связанные с подсчетом большого количества измерений при исследовании радиоактивных изотопов </p>
	<p>[1]</p>
	<p>В области компьютерных наук проблема больших данных стала активно обсуждаться с 1970-х годов. Янцен (1973) отмечал сложности в обработке больших массивов данных в экологических исследованиях </p>
	<p>[8][9][10]</p>
	<p>В правовой сфере актуальность темы больших данных возросла в 1980-х годах, что было связано с началом масштабной машинной обработки персональных данных и принятием Шенгенского соглашения (1985). Это соглашение предусматривало создание общей информационной системы для обмена данными между странами-участницами, что породило новые правовые вызовы в области защиты персональных данных </p>
	<p>[11]</p>
	<p>В настоящее время под большими данными в правовом контексте понимается, согласно Стратегии развития информационного общества в Российской Федерации на 2017-2030 годы, «совокупность подходов, инструментов и методов автоматической обработки структурированной и неструктурированной информации, поступающей из большого количества различных, в том числе разрозненных или слабосвязанных, источников информации, в объемах, которые невозможно обработать вручную за разумное время».</p>
	<p> </p>
	<p>4. Правовые аспекты регулирования больших данных</p>
	<p>Несмотря на принятие во многих странах законов о персональных данных, правовое регулирование больших данных сталкивается с рядом вызовов. Основные проблемы связаны с необходимостью обеспечения баланса между использованием инновационных технологий и защитой прав субъектов данных </p>
	<p>[12]</p>
	<p>Принцип ограничения цели обработки. Законодательство о персональных данных требует, чтобы обработка данных осуществлялась для заранее определенных и законных целей. Однако технологии больших данных часто предполагают использование информации для целей, которые могли быть неизвестны на момент сбора данных. Это создает правовую неопределенность и требует пересмотра традиционных подходов к регулированию.</p>
	<p>Минимизация данных vs. максимизация данных. Принцип минимизации данных, закрепленный в законодательстве, вступает в противоречие с логикой больших данных, которая предполагает сбор максимально возможного объема информации для выявления скрытых закономерностей. Необходимо найти правовые механизмы, позволяющие реализовать потенциал больших данных без нарушения прав субъектов </p>
	<p>[13]</p>
	<p>Проблема информированного согласия. Традиционная модель получения информированного согласия на обработку персональных данных оказывается неэффективной в контексте больших данных. Субъекты данных часто не могут предвидеть все возможные способы использования их информации. Требуется разработка новых правовых конструкций, обеспечивающих защиту прав субъектов в условиях неопределенности.</p>
	<p>Обеспечение прозрачности алгоритмов. Использование сложных алгоритмов машинного обучения для анализа больших данных создает проблему «черного ящика», когда процесс принятия решений становится непрозрачным. Это затрудняет реализацию права субъектов на объяснение логики автоматизированных решений, затрагивающих их права и законные интересы </p>
	<p>[14]</p>
	<p>5. Сравнительный анализ регулирования больших данных в России и за рубежом</p>
	<p>Для более полного понимания особенностей правового регулирования больших данных в России целесообразно провести сравнительный анализ с подходами, принятыми в других странах.</p>
	<p>В ЕС ключевым нормативным актом в сфере защиты данных является Общий регламент по защите данных (GDPR), вступивший в силу в 2018 году. GDPR устанавливает более строгие требования к обработке персональных данных, чем российское законодательство:</p>
	<p>1. Вводит понятие «псевдонимизации» данных как способа снижения рисков для субъектов данных.</p>
	<p>2. Закрепляет «право на забвение» и право на переносимость данных.</p>
	<p>3. Устанавливает высокие штрафы за нарушения (до 20 млн евро или 4% годового оборота компании).</p>
	<p>В отличие от российского законодательства, GDPR напрямую затрагивает вопросы больших данных, устанавливая особые требования к профилированию и автоматизированному принятию решений.</p>
	<p>В США отсутствует единый федеральный закон о защите персональных данных. Вместо этого действует секторальный подход:</p>
	<p>1. Закон о переносимости и подотчетности медицинского страхования (HIPAA) регулирует защиту медицинских данных.</p>
	<p>2. Закон Грамма-Лича-Блайли регулирует защиту финансовой информации.</p>
	<p>3. Закон о защите конфиденциальности детей в интернете (COPPA) защищает данные детей.</p>
	<p>В отношении больших данных в США преобладает подход саморегулирования отрасли. Федеральная торговая комиссия США выпустила рекомендации по использованию больших данных, акцентируя внимание на предотвращении дискриминации и обеспечении прозрачности </p>
	<p>[15]</p>
	<p>Китай в 2021 году принял Закон о защите персональных данных, который во многом схож с GDPR </p>
	<p>[16]</p>
	<p>1. Устанавливает особые требования к трансграничной передаче данных.</p>
	<p>2. Вводит понятие «важных данных», обработка которых подлежит особому контролю.</p>
	<p>В отношении больших данных Китай реализует стратегию активного государственного регулирования и поддержки развития технологий </p>
	<p>[17]</p>
	<p>Россия, как и ЕС, имеет комплексный закон о защите персональных данных (Федеральный закон «О персональных данных» от 27.07.2006 N 152-ФЗ), но он менее детализирован в вопросах больших данных.</p>
	<p>В отличие от США, в России преобладает подход государственного регулирования, а не саморегулирования отрасли. Российское законодательство, подобно китайскому, уделяет особое внимание локализации данных и контролю за их трансграничной передачей. В России, как и в других рассмотренных юрисдикциях, наблюдается тенденция к ужесточению требований к обработке персональных данных, но пока отсутствуют специальные нормы, регулирующие использование технологий больших данных </p>
	<p>[18]</p>
	<p>6. Направления развития правового регулирования</p>
	<p>Для решения выявленных проблем предлагается ряд направлений развития и совершенствования законодательства в сфере регулирования больших данных:</p>
	<p>1. Модернизация нормативно-правовой базы. Необходимо провести комплексный пересмотр существующего законодательства с целью его актуализации в соответствии с технологическими реалиями. Это включает в себя:</p>
	<p>1) уточнение и расширение понятийного аппарата, в том числе введение законодательного определения больших данных и связанных технологий </p>
	<p>[19]</p>
	<p>2) разработку специальных норм, регулирующих обработку больших данных с учетом их технологических особенностей и потенциальных рисков.</p>
	<p>2. Внедрение принципов этичного использования данных. Целесообразно законодательно закрепить концепцию «этичного использования данных» (data ethics), которая должна стать основополагающим принципом при работе с большими данными. Это поможет предотвратить дискриминационные практики и обеспечить справедливое использование информации </p>
	<p>[20]</p>
	<p>3. Развитие механизмов отраслевого саморегулирования. Стимулирование разработки отраслевых кодексов поведения и стандартов обработки больших данных позволит более гибко реагировать на технологические изменения и учитывать специфику различных секторов экономики.</p>
	<p>4. Внедрение превентивных механизмов защиты. Развитие института оценки воздействия на защиту данных (Data Protection Impact Assessment) применительно к проектам, связанным с обработкой больших данных, позволит предотвращать потенциальные нарушения прав субъектов данных на ранних стадиях реализации проектов </p>
	<p>[21]</p>
	<p>5. Стимулирование инноваций в области защиты данных. Государственная поддержка разработки и внедрения технологий, обеспечивающих приватность на этапе проектирования (privacy by design), поможет создать техническую базу для соблюдения требований законодательства </p>
	<p>[22]</p>
	<p>6. Гармонизация международного законодательства. Учитывая трансграничный характер потоков данных, важно стремиться к унификации подходов к регулированию больших данных на международном уровне, что может быть достигнуто через участие в разработке международных соглашений и стандартов в этой области.</p>
	<p>7. Совершенствование механизмов реализации прав субъектов данных. Необходимо разработать новые правовые инструменты, позволяющие субъектам данных эффективно осуществлять контроль над использованием их информации в контексте больших данных, включая право на объяснение логики автоматизированных решений и право на переносимость данных.</p>
	<p>7. Заключение</p>
	<p>Проблематика правового регулирования больших данных находится на пересечении права и информационных технологий, что требует междисциплинарного подхода к ее изучению. Исторический анализ показывает, что вопросы обработки больших объемов данных возникли задолго до цифровой эпохи, однако именно развитие современных технологий придало этой теме особую актуальность в правовом поле </p>
	<p>[23]</p>
	<p>Существующее законодательство о персональных данных, сформированное в период до широкого распространения технологий больших данных, не в полной мере учитывает их специфику. Это создает ряд правовых коллизий и пробелов, требующих внимания законодателя и научного сообщества.</p>
	<p>Сравнительный анализ подходов к регулированию больших данных в России, ЕС, США и Китае выявил различия в моделях регулирования и степени вмешательства государства в данную сферу. При этом все рассмотренные юрисдикции сталкиваются с похожими вызовами в области защиты прав субъектов данных и обеспечения инновационного развития </p>
	<p>[24]</p>
	<p>Предложенные направления развития правового регулирования направлены на создание сбалансированной системы норм, способной обеспечить защиту прав субъектов данных без чрезмерного ограничения инновационного потенциала технологий больших данных. Особое значение приобретают механизмы саморегулирования отрасли и внедрение этических принципов работы с данными.</p>
	<p>Важно отметить, что эффективное регулирование в этой сфере требует постоянного мониторинга технологических изменений и готовности к оперативному обновлению нормативно-правовой базы. Кроме того, учитывая глобальный характер цифровой экономики, необходимо стремиться к международной гармонизации подходов к регулированию больших данных </p>
	<p>[25]</p>
	<p>В заключение следует подчеркнуть, что поиск оптимальных моделей регулирования должен опираться на глубокое понимание технологических особенностей больших данных, учет интересов всех заинтересованных сторон и стремление обеспечить высокий уровень защиты прав граждан в цифровую эпоху. Дальнейшие исследования в этой области должны быть направлены на разработку конкретных правовых механизмов, способных эффективно решать выявленные проблемы и отвечать на новые вызовы, возникающие в связи с развитием технологий обработки данных.</p>
</sec>
        <sec sec-type="supplementary-material">
            <title>Additional File</title>
            <p>The additional file for this article can be found as follows:</p>
            <supplementary-material id="S1" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"
                                    xlink:href="https://doi.org/10.5334/cpsy.78.s1">
                <!--[<inline-supplementary-material xlink:title="local_file" xlink:href="https://research-journal.org/media/articles/14099.docx">14099.docx</inline-supplementary-material>]-->
                <!--[<inline-supplementary-material xlink:title="local_file" xlink:href="https://research-journal.org/media/articles/14099.pdf">14099.pdf</inline-supplementary-material>]-->
                <label>Online Supplementary Material</label>
                <caption>
                    <p>Further description of analytic pipeline and patient demographic information. DOI:
                        <italic>
                            <uri>https://doi.org/10.60797/IRJ.2024.146.148</uri>
                        </italic>
                    </p>
                </caption>
            </supplementary-material>
        </sec>
    </body>
    <back>
        <ack>
            <title>Acknowledgements</title>
            <p></p>
        </ack>
        <sec>
            <title>Competing Interests</title>
            <p>None</p>
        </sec>
        <ref-list>
            <ref id="B1">
                    <label>1</label>
                    <mixed-citation publication-type="confproc">
                        Cowing R. F. Variations in Total Counts of P32 and I131 for Dishes of Different Atomic Number / R. F. Cowing, E. DeAmicis // Science. — 1948. — Т. 108. — №. 2799. — С. 187-187. 
                    </mixed-citation>
                </ref><ref id="B2">
                    <label>2</label>
                    <mixed-citation publication-type="confproc">
                        Малви М. Большие данные: большая сила, большая ответственность / М. Малви, Т. Мюллер // Международный журнал инноваций в цифровой экономике. — 2019. — Т. 10. — №. 1. — С. 1-15. 
                    </mixed-citation>
                </ref><ref id="B3">
                    <label>3</label>
                    <mixed-citation publication-type="confproc">
                        Савельев А.И. Проблемы применения законодательства о персональных данных в эпоху «Больших данных» (Big Data) // Право. Журнал Высшей школы экономики. — 2015. — № 1. — С. 43–66. 
                    </mixed-citation>
                </ref><ref id="B4">
                    <label>4</label>
                    <mixed-citation publication-type="confproc">
                        Тальяферро Н. Этика больших данных: аналитическая основа для бизнес-практик / Н. Тальяферро, Д. Гурвиц // Журнал информационных технологий и цифровой экономики. — 2020. — Т. 5. — №. 3. — С.1-22. 
                    </mixed-citation>
                </ref><ref id="B5">
                    <label>5</label>
                    <mixed-citation publication-type="confproc">
                        Бостром Н. Этика искусственного интеллекта / Н. Бостром, Э. Юдковски // Кембриджский справочник по искусственному интеллекту. — 2014. — С. 316-334.
                    </mixed-citation>
                </ref><ref id="B6">
                    <label>6</label>
                    <mixed-citation publication-type="confproc">
                        Гринберг А.С. Информационные технологии управления / А.С. Гринберг, Н.Н. Горбачев, А.С. Бондаренко. — М.: ЮНИТИ-ДАНА. — 2017. 
                    </mixed-citation>
                </ref><ref id="B7">
                    <label>7</label>
                    <mixed-citation publication-type="confproc">
                        Карцхия А.А. Цифровая трансформация и права человека / А.А. Карцхия // Русская политология. — 2018. — № 4 (9). — С. 33-38. 
                    </mixed-citation>
                </ref><ref id="B8">
                    <label>8</label>
                    <mixed-citation publication-type="confproc">
                        Janzen D.H. Tropical Agroecosystems: These habitats are misunderstood by the temperate zones, mismanaged by the tropics / D.H. Janzen // Science. — 1973. — Т. 182. — №. 4118. — С. 1212-1219. 
                    </mixed-citation>
                </ref><ref id="B9">
                    <label>9</label>
                    <mixed-citation publication-type="confproc">
                        Barck P. E. The role of engineering in the evolving technology/automation interface / P.E. Barck // 18th Design Automation Conference. — IEEE Computer Society. — 1981. — С. 706-707. 
                    </mixed-citation>
                </ref><ref id="B10">
                    <label>10</label>
                    <mixed-citation publication-type="confproc">
                        Cox M. Managing big data for scientific visualization / M. Cox, D. Ellsworth // ACM siggraph. — MRJ/NASA Ames Research Center. — 1997. — Т. 97. — №. 1. — С. 21-38. 
                    </mixed-citation>
                </ref><ref id="B11">
                    <label>11</label>
                    <mixed-citation publication-type="confproc">
                        Кашкин С.Ю. Искусственный интеллект, робототехника и защита данных в Европейском союзе / С.Ю. Кашкин, А.В. Покровский // Вестник Университета имени О.Е. Кутафина. — 2018. — № 5. — С. 109-125. 
                    </mixed-citation>
                </ref><ref id="B12">
                    <label>12</label>
                    <mixed-citation publication-type="confproc">
                        Терещенко Л.К. Большие данные в законодательстве: настоящее и будущее / Л.К. Терещенко // Право. Журнал Высшей школы экономики. — 2021. — № 1. — С. 4-23. 
                    </mixed-citation>
                </ref><ref id="B13">
                    <label>13</label>
                    <mixed-citation publication-type="confproc">
                        Савельев А.И. Направления регулирования Больших данных и защита неприкосновенности частной жизни в новых экономических реалиях / А.И. Савельев // Закон. — 2018. — № 5. — С. 122-144. 
                    </mixed-citation>
                </ref><ref id="B14">
                    <label>14</label>
                    <mixed-citation publication-type="confproc">
                        Наумов В.Б. Право в эпоху цифровой трансформации: в поисках решений / В.Б. Наумов // Российское право: образование, практика, наука. — 2018. — № 6. — С. 4-11. 
                    </mixed-citation>
                </ref><ref id="B15">
                    <label>15</label>
                    <mixed-citation publication-type="confproc">
                        Federal Trade Commission. Big Data: A Tool forInclusionorExclusion / Understanding the Issues. — FTC Report. — January 2016. 
                    </mixed-citation>
                </ref><ref id="B16">
                    <label>16</label>
                    <mixed-citation publication-type="confproc">
                        Personal Information Protection Law of the People's Republic of China. — 2021. 
                    </mixed-citation>
                </ref><ref id="B17">
                    <label>17</label>
                    <mixed-citation publication-type="confproc">
                        Хэ Ц. Развитие законодательства КНР в сфере защиты персональных данных / Ц. Хэ // Журнал зарубежного законодательства и сравнительного правоведения. — 2020. — № 5. — С. 84-97. 
                    </mixed-citation>
                </ref><ref id="B18">
                    <label>18</label>
                    <mixed-citation publication-type="confproc">
                        Талапина Э.В. Право и цифровизация: новые вызовы и перспективы / Э.В. Талапина // Журнал российского права. — 2018. — № 2. — С. 5-17. 
                    </mixed-citation>
                </ref><ref id="B19">
                    <label>19</label>
                    <mixed-citation publication-type="confproc">
                        Мамчун Ф.Ю. Правовое регулирование больших данных: проблемы и перспективы / Ф.Ю. Мамчун // Информационное право. — 2019. — № 2. — С. 31-35. 
                    </mixed-citation>
                </ref><ref id="B20">
                    <label>20</label>
                    <mixed-citation publication-type="confproc">
                        Тальяферро Н. Этика больших данных: аналитическая основа для бизнес-практик / Н. Тальяферро, Д. Гурвиц // Журнал информационных технологий и цифровой экономики. — 2020. — Т. 5. — №. 3. — С. 1-22. 
                    </mixed-citation>
                </ref><ref id="B21">
                    <label>21</label>
                    <mixed-citation publication-type="confproc">
                        Полякова Т.А. Форсайт-сессия «Информационная безопасность в XXI веке: вызовы и правовое регулирование» / Т.А. Полякова, А.В. Минбалеев, В.Б. Наумов // Право. Журнал Высшей школы экономики. — 2018. — № 1. — С.24-44. 
                    </mixed-citation>
                </ref><ref id="B22">
                    <label>22</label>
                    <mixed-citation publication-type="confproc">
                        Cavoukian A. Privacy by Design: The 7 Foundational Principles. Information and Privacy Commissioner of Ontario. — Canada. — 2011. 
                    </mixed-citation>
                </ref><ref id="B23">
                    <label>23</label>
                    <mixed-citation publication-type="confproc">
                        Рассолов И.М. Биометрия в контексте персональных данных и генетической информации: правовые проблемы / И.М. Рассолов, С.Г. Чубукова, И.В. Микурова // Lexrussica. — 2019. — № 1. — С. 108-118. 
                    </mixed-citation>
                </ref><ref id="B24">
                    <label>24</label>
                    <mixed-citation publication-type="confproc">
                        Терещенко Л.К. Большие данные в законодательстве: настоящее и будущее / Л.К. Терещенко // Право. Журнал Высшей школы экономики. — 2021. — № 1. — С. 4-23. 
                    </mixed-citation>
                </ref><ref id="B25">
                    <label>25</label>
                    <mixed-citation publication-type="confproc">
                        Наумов В.Б. Право в эпоху цифровой трансформации: в поисках решений / В.Б. Наумов // Российское право: образование, практика, наука. — 2018. — № 6. — С. 4-11.
                    </mixed-citation>
                </ref>
        </ref-list>
    </back>
    <fundings>
        
    </fundings>
</article>