ARANI: Uma Abordagem Baseada em Linha de Experimento para Preservação de Privacidade em Data Lakes - Jordão, Thiago; Bedo, Marcos; de Oliveira, Daniel (Anais do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD); 2025: Anais do XL Simpósio Brasileiro de Bancos de DadosDO - 10.5753/sbbd.2025.247756, 2025)
Os Data Lakes armazenam grandes volumes de dados heterogêneos, incluindo informações sensíveis. Garantir conformidade com regulamentações como a LGPD exige o uso de técnicas de anonimização. Técnicas aplicadas de forma isolada, como k-Anonimato ou Privacidade Diferencial, podem ser insuficientes. A combinação dessas técnicas em fluxos configuráveis é, portanto, essencial. Linhas de Experimento permitem estruturar e instanciar esses fluxos de forma flexível. Este artigo propõe a ARANI, uma abordagem baseada em Linha de Experimento que permite definir, executar e avaliar fluxos de anonimização com suporte a múltiplas técnicas.