Privacidade sob vigilância estatal: entre a proteção de dados e os interesses da segurança pública

Abstract

A presente dissertação analisa a tensão entre a proteção de dados pessoais e as exigências operacionais da segurança pública no Brasil, à luz do Anteprojeto de Lei de Proteção de Dados para Fins de Segurança Pública e Persecução Penal. A pesquisa parte do reconhecimento da proteção de dados como um direito fundamental, conforme estabelecido pela Emenda Constitucional 115/2022, e problematiza sua exclusão, prevista no art. 4º, III, da Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD – Lei nº 13.709/2018), das atividades relacionadas à segurança pública e à persecução penal. Diante dessa lacuna normativa, o estudo tem como objetivo geral avaliar se o anteprojeto em discussão oferece um modelo jurídico capaz de compatibilizar, de forma legítima e proporcional, os direitos dos titulares de dados com a atuação estatal voltada ao enfrentamento da criminalidade. A metodologia adotada é de natureza qualitativa, com abordagem jurídico-dogmática e normativa, centrada na análise documental e legislativa. O corpo do trabalho inclui, além da LGPD e do anteprojeto em tela, a Diretiva (UE) 2016/680 e decisões do STF. O recorte empírico, ainda que não quantitativo, está ancorado na realidade institucional brasileira entre os anos de 2020 e 2024, período em que o debate sobre o uso de tecnologias de vigilância se intensificou. Os principais resultados indicam que o anteprojeto, apesar de representar um avanço em relação ao PL nº 1515/2022, ainda reproduz lógicas repressivas, carece de salvaguardas institucionais robustas e não contempla adequadamente os riscos da vigilância algorítmica. A pesquisa revela que a ausência de mecanismos eficazes de controle e accountability contribui para o enfraquecimento da privacidade como direito fundamental. Conclui-se que é possível compatibilizar segurança pública e proteção de dados por meio de um modelo regulatório comprometido com os princípios da legalidade, proporcionalidade, transparência e justiça informacional. Sugere-se, por fim, o aprofundamento do estudo sobre governança algorítmica, os impactos da vigilância em populações vulnerabilizadas e a adoção de tecnologias pautadas pelo privacy by design.

This dissertation analyses the tension between personal data protection and the operational requirements of public security in Brazil, in light of the Draft Bill on Data Protection for Public Security and Criminal Prosecution Purposes. The research starts from the recognition of data protection as a fundamental right, as established by Brazilian Constitutional Amendment 115/2022, and questions its exclusion, provided for in Article 4, III, of the General Personal Data Protection Law (LGPD – Law No. 13,709/2018), from activities related to public security and criminal prosecution. Given this regulatory gap, the study's overall objective is to assess whether the draft bill under discussion offers a legal model capable of legitimately and proportionally reconciling the rights of data subjects with state action aimed at combating crime. The methodology adopted is qualitative in nature, with a legal-dogmatic and normative approach, focused on documentary and legislative analysis. In addition to the LGPD and the draft bill under discussion, the body of the work includes Directive (EU) 2016/680 and decisions of the STF. The empirical sample, although not quantitative, is anchored in the Brazilian institutional reality between 2020 and 2024, a period in which the debate on the use of surveillance technologies intensified. The main results indicate that the draft bill, despite representing an advance over Bill No. 1515/2022, still reproduces repressive logic, lacks robust institutional safeguards, and does not adequately address the risks of algorithmic surveillance. The research reveals that the absence of effective control and accountability mechanisms contributes to the weakening of privacy as a fundamental right. It concludes that it is possible to reconcile public security and data protection through a regulatory model committed to the principles of legality, proportionality, transparency, and informational justice. Finally, it suggests further study of algorithmic governance, the impacts of surveillance on vulnerable populations, and the adoption of technologies guided by privacy by design.