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Anonimização Automática de Dados Estruturados

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Detalhes bibliográficos
Resumo:Neste projeto foi estudada e desenvolvida uma solução para a anonimização automática de dados estruturados, que e um requisito legal para a partilha de dados com informação sensível sobre indivíduos. A solução e capaz de detetar um conjunto abrangente de campos de uma base de dados que contem dados que podem ser associados a algum indivíduo e anonimiza-los. A falta de ferramentas de anonimização que possam tornar todo este processo mais rápido e ainda um problema para muitas entidades que o fazem manualmente, sendo este um processo que poderá ser bastante moroso ou até inviável. Para tentar resolver este problema, foi desenvolvida uma framework, que e descrita ao longo desta tese, baseando-se numa base de dados existente com dados fictícios e avaliada numa nova base de dados não conhecida. Esta solução sugere que campos da base de dados devem ser anonimizados, tendo o utilizador que validar a sugestão e escolher o processo de anonimização a aplicar, sendo que diferentes métodos têm diferente complexidade e impacto na utilidade dos dados anonimizados. Em síntese, esta solução irá permitir uma maior privacidade dos dados pessoais de indivíduos e um processo mais rápido e automático para a tarefa de anonimização de dados estruturados.
Autores principais:Ramos, Francisco Eduardo do Couto Soares
Assunto:Anonimização Deteção de Dados Pessoais Pseudonimização Dados Estruturados Privacidade Trabalhos de projeto de mestrado - 2022
Ano:2022
País:Portugal
Tipo de documento:dissertação de mestrado
Tipo de acesso:acesso aberto
Instituição associada:Universidade de Lisboa
Idioma:português
Origem:Repositório da Universidade de Lisboa

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