Análise do equilíbrio entre privacidade e utilidade no acesso a dados | Informação & Sociedade: Estudos, v. 27, n. 1, 2017 | 2017 - Brapci
Informação & Sociedade: Estudos, v. 27, n. 1, 2017

Análise do equilíbrio entre privacidade e utilidade no acesso a dados

Resumo: Este artigo analisa medidas para proteção da privacidade por meio de técnicas não perturbativas e perturbativas, buscando o equilíbrio entre privacidade e utilidade de dados. Assim, utilizou-se de supressão e generalização para anonimização de dados de consultas médicas e, com base em Mivule (2015), realizou-se a adição de ruídos para gerar dados modificados privados. Posteriormente, verificou-se a utilidade destes dados por meio de análise de agrupamento. A generalização mantém a veracidade dos dados e, quando combinada à adição de ruídos, pode ser uma alternativa viável para disponibilizar dados, minimizando ameaças à privacidade e considerando a questão da utilidade
Palavras-chave: Ciência da informação Tecnologia da informação Proteção de dado Anonimização Utilidade de dado Proteção de dados Utilidade de dados
Mots clés:


AFFONSO, E. P.; et al.. Análise do equilíbrio entre privacidade e utilidade no acesso a dados. Informação & Sociedade: Estudos, v. 27, n. 1, 2017.
AFFONSO EPA; et al.. Análise do equilíbrio entre privacidade e utilidade no acesso a dados. Informação & sociedade: estudos. 2017;27(1).
AFFONSO, E. P., OLIVEIRA, S. C., SANTANA, R. C. G., & ANA, R. C. G. S. (2017). Análise do equilíbrio entre privacidade e utilidade no acesso a dados. Informação & sociedade: estudos; 27(1).
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CategoryDetails
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hasAuthorElaine Parra Affonso: (28018)
hasAuthorSandra Cristina de Oliveira: (37801)
hasAuthorRicardo César Gonçalves Sant’ana: (201886)
hasAuthorRicardo Cesar Goncalves Sant ana: (319835)
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hasAbstractEste artigo analisa medidas para proteção da privacidade por meio de técnicas não perturbativas e perturbativas, buscando o equilíbrio entre privacidade e utilidade de dados. Assim, utilizou-se de supressão e generalização para anonimização de dados de consultas médicas e, com base em Mivule (2015), realizou-se a adição de ruídos para gerar dados modificados privados. Posteriormente, verificou-se a utilidade destes dados por meio de análise de agrupamento. A generalização mantém a veracidade dos dados e, quando combinada à adição de ruídos, pode ser uma alternativa viável para disponibilizar dados, minimizando ameaças à privacidade e considerando a questão da utilidade: 0
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