Uma Abordagem Dinâmica para Anonimização de Dados de Saúde por Separatrizes - Coelho, Kristtopher K.; Okuyama, Maurício M.; Nogueira, Michele; Vieira, Alex Borges; Silva, Edelberto Franco; Nacif, José Augusto M. (Anais do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC); 2024: Anais do XLII Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos, 2024)
Os avanços tecnológicos possibilitam a integração de dispositivos da Internet das Coisas (IoT) para realizar o monitoramento contínuo e proativo de pacientes. Esses dispositivos coletam um grande volume de dados, sendo muitos desses dados sensíveis, exigindo privacidade. A anonimização oferece privacidade ao remover ou modificar informações que identifiquem um indivíduo. Entretanto, as técnicas de anonimização tradicionais, tais como o k-anonimato, são dependentes de um valor k fixo e pré-definido, sendo suscetíveis a ataques de identificação de atributos. Este artigo apresenta a Anonimização Dinâmica por Separatriz (Dynamic Anonymization by Separatrices – DAS), uma abordagem para definição do valor ideal k e para o agrupamento dinâmica dos dados a serem anonimizados usando medidas de separatrizes. Os resultados mostram que a abordagem proposta é eficiente para mitigar ataques de identificação de atributos.