Sensitive Data Protection in Police Reports: De-identification Techniques and Applications in Machine Learning - Souza, Victor; Santos, Adam; Filho, Reginaldo; Soares, Anderson (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC); 2025: Anais do XXII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e ComputacionalDO - 10.5753/eniac.2025.11805, 2025)
Este trabalho propõe uma metodologia para identificação e desidentificação de dados sensíveis em boletins de ocorrência por meio de técnicas de reconhecimento de entidades nomeadas (NER). São comparados dois modelos: o BERTimbau, baseado em transformers e treinado em português brasileiro, e o BiLSTM, com arquitetura recorrente tradicional. Os resultados indicaram que o BERTimbau obteve desempenho superior em F1-score macro e maior eficácia na desidentificação, especialmente em entidades minoritárias. O estudo reforça a necessidade de modelos contextuais e métricas robustas para garantir a privacidade em dados de segurança pública.