Uma biblioteca para anonimização de dados pessoais brasileiros em textos

Abstract

Atualmente, uma grande quantidade de dados pessoais de indivíduos está em posse de grandes empresas. A Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) foi criada para regularizar o uso destes dados e reduzir esta posse ao máximo, para que sejam usados apenas os dados necessários e, se necessário, anonimizá-los de acordo com os regulamentos estabelecidos, entretanto, não há ainda uma ferramenta específica para anonimização de dados pessoais brasileiros. O objetivo deste trabalho é criar uma biblioteca para a anonimizaçãode dados pessoais, de forma a atender às especificidades dos dados pessoais brasileiros. A ferramenta tem como meta proporcionar um meio eficiente e seguro para a remoção de informações sensíveis e identificáveis presentes nos documentos, preservando a privacidade e a confidencialidade dos dados, de acordo com a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais(LGPD). Para este trabalho, foi utilizado uma abordagem mista, combinando elementos de pesquisa experimental e aplicada. A pesquisa experimental avaliou as bibliotecas existentes por meio de testes em cenários de anonimização de dados brasileiros, enquanto a pesquisa aplicada desenvolveu uma biblioteca específica para dados brasileiros em Python, considerando técnicas existentes e requisitos locais. A metodologia incluiu uma revisão bibliográfica, com pesquisa em bases científicas e a avaliação prática da biblioteca, destacando critérios como eficácia, preservação da utilidade dos dados e conformidade com regulamentações de proteção de dados. Após a compreensão das técnicas de anonimização de dados, foi desenvolvida uma biblioteca na linguagem de programação Python para a anonimização de dados pessoais brasileiros, de acordo com a LGPD. Foram realizados testes com as diferentes funções da biblioteca, utilizando os dados pessoais encontrados através de pesquisas na internet e dados gerados artificialmente em programas criados com a biblioteca para anonimizar dados pessoais. Os resultados demonstram a eficácia e funcionalidade da biblioteca. Assim, a biblioteca pode ser utilizada em qualquer código criado na linguagem Python. Este trabalho apresenta a criação de uma biblioteca com o intuito de contribuir e auxiliar no cumprimento das regulações estabelecidas pela LGPD, bem como promover a segurança e privacidade das informações pessoais. Como trabalhos futuros, o suporte a novos formatos será incluído na biblioteca, juntamente com uma possível integração a ferramentas de Inteligência Artificial que servirão para uma melhor detecção de dados pessoais e que permitirá a anonimização desses dados.