Metodologia para Avaliação da Anonimização Baseada em k-Anonimato nos Modelos de Aprendizado de Máquina - 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); 2025: Anais do XLIII Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas DistribuídosDO - 10.5753/sbrc.2025.6356, 2025)
O crescente volume de dados sensíveis, gerados por diversos domínios, exige abordagens robustas para proteção da privacidade. A anonimização baseada em k-anonimato se destaca por mitigar os riscos de reidentificação de dados pessoais. Entretanto, o impacto sobre o desempenho de modelos de aprendizado de máquina é comumente negligenciado. Este trabalho propõe um método comparativo inovador para avaliar os efeitos da anonimização sobre o desempenho de modelos de aprendizado de máquina, considerando métricas de privacidade, perda de informação e desempenho. Os resultados fornecem insights para o desenvolvimento e aprimoramento de soluções baseadas em k-anonimato para conciliar privacidade e eficiência em ambientes distribuídos.