Anonimização Automática de Dados Estruturados

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Ramos, Francisco Eduardo do Couto Soares
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10451/55517
Resumo: Trabalho de projeto de mestrado, Engenharia Informática, 2022, Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências
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spelling Anonimização Automática de Dados EstruturadosAnonimizaçãoDeteção de Dados PessoaisPseudonimizaçãoDados EstruturadosPrivacidadeTrabalhos de projeto de mestrado - 2022Departamento de InformáticaTrabalho de projeto de mestrado, Engenharia Informática, 2022, Universidade de Lisboa, Faculdade de CiênciasNeste 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.In this project a solution was studied and developed for the automatic anonymisation of structured data, which is a legal requirement for sharing data with sensitive information about individuals. The solution is able to detect a comprehensive set of fields from a database which contains data that can be associated to individuals and anonymise them. The lack of anonymisation tools that can make this whole process faster is still a problem for many entities that do it manually, being a process that can be quite time consuming or even unfeasible. To try solve this problem, a framework was developed, which is described throughout this thesis, based on an existing database with dummy data and evaluated on a new unknown database. This solution suggests which fields in the database should be anonymised. The user have to validate the suggestion and choose the anonymisation process to apply, with different methods having different complexity and impact on the usefulness of the anonymised data. In summary, this solution will allow greater privacy of individual’s personal data and a faster and more automatic process for the task of anonymising structured data.Silva, João Ricardo Martins Ferreira da, 1977-Repositório da Universidade de LisboaRamos, Francisco Eduardo do Couto Soares2022-12-28T09:24:59Z202220222022-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10451/55517porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-11-08T17:02:33Zoai:repositorio.ul.pt:10451/55517Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T22:06:10.595438Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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