Perturbação Controlada de Autovetores em PCA para Preservação de Privacidade em Dados Sensíveis - Pimenta, Ivo A.; Freitas, Kaynan S.; Moura, Evellin S.; Nascimento, Erick S.; Faria, Fabio A.; Gomes, Rafael L. (Anais do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC); 2026: Anais do XLIV Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos, 2026)
A crescente adoção de soluções digitais baseadas em dados de usuários requer mecanismos robustos de privacidade. Perturbações excessivas podem degradar significativamente o desempenho de modelos de Aprendizado de Máquina. Neste trabalho, propomos o PerturbPCA-α, uma abordagem ajustável baseada em PCA. A técnica introduz perturbação contínua nos autovetores principais do conjunto de dados. Isso permite um controle explícito do trade-off entre privacidade e utilidade. Consequentemente, a capacidade de aprendizado dos modelos de ML é mantida, conforme demonstrado por experimentos com dados de saúde que validam a efetividade do método proposto.