Anonimização de Incidentes de Segurança com Reidentificação Controlada - Bandel, Carolina Tompsen; Esteves, João Pedro Ramires; Guerra, Kalian Pereira; Bertholdo, Leandro M.; Kreutz, Diego; Miani, Rodrigo S. (Anais do Simpósio Brasileiro de Cibersegurança (SBSeg); 2025: Anais do XXV Simpósio Brasileiro de CibersegurançaDO - 10.5753/sbseg.2025.11433, 2025)
Este trabalho apresenta o AnonLFI, um framework híbrido para anonimizar relatos de incidentes de segurança escritos em linguagem natural. A proposta busca viabilizar o uso desses dados por Large Language Models (LLMs), ao mesmo tempo em que protege informações sensíveis da própria IA. O framework combina pseudoanonimização determinística, reconhecimento de entidades nomeadas (NER) e expressões regulares para tratar dados não estruturados, preservando o contexto original e permitindo reidentificação controlada quando necessário. O trabalho define requisitos específicos para anonimização reutilizável no contexto de CSIRTs, avalia ferramentas existentes e demonstra, com base na análise de 763 incidentes reais, que o framework alcança 97,38% de eficácia sem gerar falsos positivos. Os resultados demonstram a eficácia da ferramenta em anonimizar dados de incidentes de segurança reais, preservando o contexto e a utilidade das informações para análise.