Anonimização de Dumps SQL com Memória Constante via Arquitetura em Streaming - Silva, Carlos Eduardo Pinheiro da; Souza, Tarsis Marinho de; Barbosa, Anderson Felinto (Anais do Seminário Integrado de Software e Hardware (SEMISH), 2026)
Regulamentações de privacidade, como a LGPD, exigem a anonimização de informações sensíveis. Contudo, o mascaramento de dumps massivos de banco de dados para ambientes de teste frequentemente impõe severos gargalos de memória e processamento. Este artigo apresenta uma ferramenta de linha de comando agnóstica a conexões com banco de dados desenvolvida em Rust para anonimização de dumps SQL por meio de uma arquitetura em streaming. O sistema utiliza um parser baseado em Máquina de Estados Finita (FSM) para processar comandos SQL em uma única passagem, evitando a necessidade de carregamento completo em memória. As regras de mascaramento são definidas de forma declarativa via arquivos de configuração, suportando estratégias como hashing determinístico (HMAC), geração de dados sintéticos, supressão e privacidade diferencial local. Resultados experimentais demonstram que a ferramenta desenvolvida mantém consumo de memória constante (aproximadamente 4,7 MB) mesmo com grandes volumes de dados, evidenciando sua viabilidade para integração em pipelines de CI/CD sem degradação de desempenho.