Explicação estruturada para busca por similares como auxílio para anonimização de dados

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Castilho, Rafael Sanfelice, 1996-
Data de Publicação: 2021
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFPR
Texto Completo: https://hdl.handle.net/1884/74360
Resumo: Orientador: Fabiano Silva
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spelling Castilho, Rafael Sanfelice, 1996-Universidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Exatas. Programa de Pós-Graduação em InformáticaSilva, Fabiano, 1972-2022-05-26T19:36:47Z2022-05-26T19:36:47Z2021https://hdl.handle.net/1884/74360Orientador: Fabiano SilvaDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Informática. Defesa : Curitiba, 17/12/2021Inclui referências: p. 46-47Área de concentração: Ciência da ComputaçãoResumo: Vivemos em uma época em que, cada vez mais, dados de qualquer pessoa são públicos, ou podem tornar-se públicos, seja em função de iniciativas de transparência em dados abertos, seja devido a publicações sem consentimento da pessoa a quem os dados pertencem. Isso apresenta um problema para a privacidade de indivíduos, pois aumenta as chances de alguém com más intenções desfazer a anonimização de dados presentes em uma publicação que contenha dados sensíveis. Diversos trabalhos em anonimização lidam com o problema de manter a privacidade de indivíduos cujos dados sensíveis estejam presentes em publicações. Ao mesmo tempo, diversos trabalhos em integração de dados e buscas por similares lidam com prover uma visão unificada sobre dados publicados e encontrar relações entre eles. Apesar disso, ao longo do desenvolvimento desta dissertação não foi encontrado nenhum trabalho que explicitasse a relação entre anonimização, integração e busca por similares ou que utilize esta relação de algum a forma. Neste trabalho apresentamos nossa proposta para uma forma de estruturar explicações do resultado de uma busca por similares em dados abertos em estruturas de dados hierárquicas para fins de auxiliar o processo de anonimização.Abstract: We live in times where more and more personal data is public, or can be made public, either by an open data initiative, or by being published without the consent of the individual to whom the data originates from. This is a problem for personal privacy, since it increases the likelihood of someone with malicious intent undoing the anonymization on the published data that contains sensitive information. Many papers on anonimity deal with the problem of protecting the privacy of an individual whose sensitive data is present in a data publication. At the same time, many papers and open data integration and open data search deal with providing an overarching view on data publications and finding relation between said data. In spite of that, during the elaboration of this dissertation no paper was found that explicitly talked about the relationshiip between anonization, open data interation and open data search, or at least that used this relationship in any manner. In this dissertation we present our proposal for a method of structuring the explanation about the result of an open data search in a hierarchical data structure, to help the data anonymization process.1 recurso online : PDF.application/pdfProteção de dadosCiência da ComputaçãoExplicação estruturada para busca por similares como auxílio para anonimização de dadosinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisporreponame:Repositório Institucional da UFPRinstname:Universidade Federal do Paraná (UFPR)instacron:UFPRinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINALR - D - RAFAEL SANFELICE CASTILHO.pdfapplication/pdf11143998https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/74360/1/R%20-%20D%20-%20RAFAEL%20SANFELICE%20CASTILHO.pdf140ac27add338bc9b0d0b6d6117d31b3MD51open access1884/743602022-05-26 16:36:47.092open accessoai:acervodigital.ufpr.br:1884/74360Repositório de PublicaçõesPUBhttp://acervodigital.ufpr.br/oai/requestopendoar:3082022-05-26T19:36:47Repositório Institucional da UFPR - Universidade Federal do Paraná (UFPR)false
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