Differentially Private Release of Count-Weighted Graphs - Brito, Felipe T.; Machado, Javam C. (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD); 2024: Anais Estendidos do XXXIX Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados, 2024)
Este trabalho propõe várias contribuições para a privacidade em sistemas complexos, principalmente aqueles modelados como grafos ponderados por contagem. Como dados de grafos geralmente contêm informações sensíveis dos usuários, preservar a privacidade ao compartilhar esse tipo de dado se torna uma questão crucial. Nesse contexto, a privacidade diferencial (PD) tornou-se o padrão para o compartilhamento de dados com fortes garantias matemáticas. No entanto, diversos desafios persistem na implementação eficaz de PD em dados de grafos, incluindo o equilíbrio entre proteção de privacidade, utilidade dos dados e preocupações com escalabilidade. Para preencher essas lacunas, propomos várias técnicas e abordagens eficientes para liberar dados de grafos, mantendo um nível robusto de proteção de privacidade. Nossos resultados foram publicados nos principais veículos da área de gerenciamento de dados. Além disso, disseminamos o conhecimento e a expertise obtidos durante esta pesquisa de doutorado por meio de tutoriais e minicursos apresentados em conferências nacionais e internacionais.