Resumo

A inteligência artificial e “Machine Learning” tem vindo a se mostrar como ferramentas cruciais para tomada de decisão em diferentes sectores. A sua aplicabilidade se estende para, por exemplo, a criação de modelos para avaliação e predição de impacto ambiental de novas indústrias no processo de Licenciamento da Actividade Industrial, decreto n° 23/2014 e decreto n° 54/2015 (República de Moçambique, 2014, 2015) para digitalizar e tornar o processo mais eficaz e eficiente. Muitos dos modelos preditivos utilizam dados e bases de dados em tempo real de diferentes fontes, introduzindo assim vulnerabilidades e ruídos na computação dos dados. Por outro lado, administradores e utilizadores com acesso root, poderão introduzir ou modificar dados de modo que a computação efectuada seja a favor do licenciamento de uma indústria que poderá introduzir impactos ambientais negativos. Este estudo apresenta um modelo de uso de dados de forma confiável recorrendo à computação confidencial para evitar a quebra da integridade e privacidade dos dados durante a computação realizadas pelos modelos. Trata-se de um estudo qualitativo suportado pela Teoria Actor-Rede, com uso da pesquisa bibliográfica de modo a identificar as melhores técnicas e ferramentas para minimizar as tentativas de alteração indesejadas das fontes de dados. Com o presente estudo aprendeu-se que, à semelhança do descrito na literatura, a quebra de integridade e privacidade continua a ser um tema por pesquisar, no entanto, as modificações indesejadas podem ser detectadas e/ou revertidas.

Palavras-Chave: Impacto Ambiental; Computação Confidencial; Integridade; Dados; Teoria Actor Rede.