Preservando a Utilidade de Dados Urbanos via Alocação Adaptativa de Ruído em Privacidade Diferencial - Pimenta, Ivo A.; Lee, Marcelo H.; Moura, Evellin S.; Nascimento, Erick S.; R. Filho, Geraldo; Gomes, Rafael L. (Anais do Workshop de Computação Urbana (CoUrb); 2026: Anais do X Workshop de Computação Urbana, 2026)
No cenário das cidades inteligentes, os sistemas distribuídos demandam mecanismos de preservação de privacidade que equilibrem utilidade dos dados e eficiência computacional. Abordagens tradicionais degradam o desempenho de aprendizado de máquina ao aplicar ruído uniforme sobre todas as características. Este trabalho apresenta o Adaptive Differential Privacy via Mutual Information (APDIM), uma estratégia adaptativa que aloca ruído conforme a relevância das características e preserva dependências estatísticas por meio de perturbação sensível à correlação. Os resultados mostram que o APDIM mantém elevada acurácia com baixo custo computacional, sendo adequado a ambientes distribuídos com recursos limitados.