Conformidade com os Requisitos Legais de Privacidade de Dados: Um Estudo sobre Técnicas de Anonimização

  • André Menolli UENP / UEL
  • Luiz Fernando Nunes UEL
  • Thiago A. Coleti UENP

Resumo


A proteção de dados pessoais tornou-se um tema central no desenvolvimento de software, especialmente com a implementação da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) no Brasil e do Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR) na União Europeia. Com a entrada em vigor dessas legislações, certos critérios, como a privacidade dos dados, tornaram-se aspectos fundamentais dessas normas. Este artigo tem como objetivo implementar uma abordagem computacional para anonimização, utilizando diferentes técnicas, e analisar seus resultados, além de investigar como essas técnicas se alinham aos requisitos da LGPD. Foram exploradas e aplicadas estratégias como agregação, generalização, perturbação e k-anonimato a conjuntos de dados contendo informações pessoais e sensíveis. A análise revelou variações significativas na eficácia de cada método, destacando a necessidade de equilibrar privacidade e utilidade dos dados.

Referências

Baez, J. C., Fritz, T., and Leinster, T. (2011). A characterization of entropy in terms of information loss. Entropy, 13(11):1945–1957.

Brasil (2018). Lei nº 13.709, de 14 de agosto de 2018. lei geral de proteção de dados pessoais (lgpd). Disponível em: [link]. Acesso em: 12 fev. 2025.

Ciriani, V., De Capitani di Vimercati, S., Foresti, S., and Samarati, P. (2009). Theory of privacy and anonymity. Disponível em: [link]. Acesso em: 18 nov. 2024.

Ghinita, G., Karras, P., Kalnis, P., and Mamoulis, N. (2007). Fast data anonymization with low information loss. In Proceedings of the VLDB Endowment (VLDB), pages 758–769, Vienna, Austria. ACM.

Kateifides, A., Bates, J., Papageorgiou, N., Ramsey, R., van der Geest, B., Marini, A., Arguinarena, P., and Ashcroft, V. (2020). Comparing privacy laws: GDPR vs. LGPD. OneTrust DataGuidance.

Li, T. and Li, N. (2014). Publicação de dados com privacidade preservada: Uma abordagem baseada em slicing. arXiv preprint.

Liew, C. K., Choi, U. J., and Liew, C. J. (1985). A data distortion by probability distribution. ACM Transactions on Database Systems (TODS), 10(3):395–411.

Maldonado, V. N. and Blum, R. O. (2020). LGPD Lei Geral de Proteção de Dados comentada. Thomson Reuters Brasil, 2 edition.

Marques, J. F. and Bernardino, J. (2020). Analysis of data anonymization techniques. In KEOD, pages 235–241.

Martin, B. (2020). GDPR for startups and scaleups: a practical guide. Library.

Mogre, N. V., Agarwal, G., and Patil, P. (2012). A review on data anonymization technique for data publishing. International Journal of Engineering Research & Technology (IJERT), 1(10):2278–0181.

Muntés-Mulero, V. and Nin, J. (2009). Privacy and anonymization for very large datasets. In Proceedings of the 18th ACM conference on Information and knowledge management, pages 2117–2118.

Ramos, F. (2019). Técnicas de Anonimização de Dados: Aplicações Práticas e Teóricas.

Ramos, F. and Oliveira, S. (2018). Manual Prático de Anonimização de Dados de Pesquisa com o R.

Ramos, F. and Oliveira, S. (2020). Anonimização e Dado: Fundamentos e Práticas.

Rana, M. E., Jayabalan, M., and Aasif, M. A. (2016). Privacy preserving anonymization techniques for patient data: An overview. In Third International Congress on Technology, Communication and Knowledge (ICTCK 2016).

Ranjan, A. and Ranjan, P. (2016). Two-phase entropy based approach to big data anonymization. In 2016 International Conference on Computing, Communication and Automation (ICCCA), pages 76–81. IEEE.

Sáinz-Pardo Díaz, J. and López García, Á. (2022). A python library to check the level of anonymity of a dataset. sci data 9.

Samarati, P. and Sweeney, L. (1998). Protecting privacy when disclosing information: k-anonymity and its enforcement through generalization and suppression.

Senigaglia, R. et al. (2020). Privacidade e proteção de dados em serviços de software. In Services and Business Process Reengineering.

Smith, J. and Chang, E. (2021). Anonimização e Dados: Abordagens e Técnicas.

Union, E. (2016). Regulation (eu) 2016/679 of the european parliament and of the council of 27 april 2016 on the protection of natural persons with regard to the processing of personal data and on the free movement of such data (general data protection regulation). Available at: [link]. Accessed: 12 Feb. 2025.

Xu, Q. (2007). Measuring information content from observations for data assimilation: relative entropy versus shannon entropy difference. Tellus A: Dynamic Meteorology and Oceanography, 59(2):198–209.
Publicado
20/07/2025
MENOLLI, André; NUNES, Luiz Fernando; COLETI, Thiago A.. Conformidade com os Requisitos Legais de Privacidade de Dados: Um Estudo sobre Técnicas de Anonimização. In: WORKSHOP SOBRE ASPECTOS SOCIAIS, HUMANOS E ECONÔMICOS DE SOFTWARE (WASHES), 10. , 2025, Maceió/AL. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2025 . p. 60-71. ISSN 2763-874X. DOI: https://doi.org/10.5753/washes.2025.8180.