Riscos de Privacidade em Dados de Saúde: Investigando Inferência de Atributos Sensíveis de Cidadãos no DATASUS - Gonze, Ramon G.; Lemes, Igor W.; Almeida, Jussara M.; Gonçalves, Marcos A.; Alvim, Mário S. (Anais do Simpósio Brasileiro de Cibersegurança (SBSeg), 2025)
A divulgação estatística de dados de saúde é crucial para a formulação e o acompanhamento de políticas públicas e a pesquisa científica, mas apresenta desafios significativos quanto à privacidade dos titulares dos dados. Neste trabalho avaliamos formal e experimentalmente riscos de inferência de atributos sensíveis na base de dados de procedimentos ambulatoriais do DATASUS, que contém microdados desde 1994 até os dias atuais sobre milhões de cidadãos. Identificamos sérios riscos à privacidade – por exemplo, em alguns casos é possível inferir atributos sensíveis com uma acurácia superior a 90% em quase 30% dos registros da base. Tais resultados motivam o questionamento sobre se a plataforma encontra-se em conformidade com a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD).