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Projeto de estágio de mestrado em Estatística, Devido à era da informação a que nos encontramos, cada vez mais, a procura por informação de qualidade por parte dos investigadores tem vindo a aumentar. Com a imposição das novas leis de confidencialidade, nos últimos anos, a utilização e a modernização de técnicas de controlo confidencial têm vindo a prosperar. Deste modo, é enaltecida a importância de proporcionar aos investigadores ficheiros de microdados, com um trade-off entre o risco de divulgação e utilidade, o mais equilibrado possível. Este trabalho aborda as técnicas de controlo de divulgação, sendo o seu propósito a avaliação e comparação dos métodos de divulgação para efeitos de investigação. A biblioteca sdcMicro (Templ et al., 2015) do software R forma a base deste estudo. Todos os métodos apresentados neste estudo, foram obtidos com recurso à biblioteca sdcMicro. Foram aplicados métodos de controlo de divulgação a uma base anonimizada, donde se concluiu que os melhores métodos são a adição de ruido não correlacionado, através do indicador erro quadrático médio, e a microagregação tendo como medida de grupo a mediana nos restantes indicadores da qualidade dos dados respetivamente., Due to the information age we are in, more and more, the demand for quality information by researchers has been increasing. With the imposition of the new confidentiality laws in recent years, the use and modernization of confidentiality control techniques have been flourishing. Thus, the importance of providing researchers with microdata files, with a trade-off between disclosure risk and utility, in order to be as balanced as possible, is emphasized. This paper covers disclosure control techniques, and its purpose is to evaluate and compare disclosure methods for research purposes . The sdcMicro library (Templ et al. 2015) of the R software forms the basis of this study. All methods presented in this study, were obtained using the sdcMicro library. Disclosure control methods were applied to an anonymized database, and it was concluded that the best methods are the addition of uncorrelated noise, through the mean square error indicator, and microaggregation with the median as a group measure in the remaining indicators of data quality respectively.

A anonimização de dados é tema de peculiar relevância na Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais brasileira (Lei nº 13.709/2018), uma vez que afasta a incidência normativa e deixa de acarretar todas as consequências legalmente previstas para a tutela de situações que envolvam dados pessoais. O que se problematiza neste breve estudo, contudo, é exatamente a nebulosidade quanto aos processos de anonimização existentes e à insegurança jurídica causada por sua incompleta e pouco clara compreensão. A hipótese de pesquisa parte da “entropia” como filtro adequado à delimitação de processos de anonimização, reversíveis ou não, e para viabilizar a aplicabilidade dos institutos de proteção contidos na lei de regência do tema aos referidos processos. A pesquisa utilizará o método de abordagem dedutivo, partindo de um conceito amplo de dados pessoais para um conceito mais específico de dados anonimizados para, então, ponderar os impactos da reversão e a adequação da hipótese de pesquisa para a solução da insegurança jurídica problematizada. Além disso, o trabalho promoverá a análise bibliográfico-doutrinária para, logo em seguida, apresentar as considerações finais, das quais se procurará extrair uma compreensão mais assertiva quanto à problemática explicitada.

Tese (Doutorado) - Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais, Programa de Pós-Graduação em Psicologia. Bibliografia: f. 174-179 A presente tese aborda o processo de desistência da criminalidade de sujeitosegressos de gangues ligadas ao tráfico de drogas ilícitas. É sabido que a produçãoacadêmica sobre esse tema está circunscrita ao campo da Sociologia e, em segundoplano, ao campo da Psicologia do desenvolvimento, sendo Estados Unidos, ReinoUnido (Inglaterra, Escócia, Irlanda e Irlanda do Norte), Austrália e Nova Zelândia ospaíses que mais produzem. No Brasil, o estudo da violência e da criminalidade é feitotradicionalmente pela Sociologia. No que se refere à Psicanálise, nas últimas duasdécadas se observa aumento na produção acadêmica em relação à temática daviolência e da criminalidade. O avanço e o ineditismo da presente tese estão embuscar estabelecer um arcabouço teórico para a leitura do fenômeno da desistênciado crime à luz da Psicanálise. Este estudo se constituiu como uma pesquisaqualitativa, de caráter exploratório, que teve como método as narrativasmemorialísticas. O instrumento para a coleta de dados foi a escuta das narrativas desujeitos do gênero masculino, entre 25 e 36 anos de idade, egressos de ganguesligadas ao tráfico de drogas ilícitas. A pesquisa estabeleceu três hipóteses acerca dolaço social, da identificação / desidentificação e da nominação. Seu traçado teóricoapresentou o percurso da literatura da desistência do crime; os fundamentos do laçosocial e sua relação com o crime; a identificação e a desidentificação; as sinuosidadesda pesquisa em Psicanálise e, finalmente, as narrativas e os marcadores dadesistência do crime. Conclui-se que a desistência do crime é um fenômenomulticausal que interconecta a decisão do sujeito, a oferta de alças, a construção deuma rede de proteção pessoal e institucional, bem como amarrações contingenciais. Palavras-chave: Identificação. Laço social. Laço no social. Desistência do crime. Desidentificação. This thesis addresses the process of giving up criminality of subjects who have leftgangs linked to illicit drug trafficking. It is known that the academic production aboutthis theme is contained in the field of Sociology followed in the background by the fieldof Developmental Psychology, in which The United States, The United Kingdom(England, Scotland, Ireland and North Ireland), Australia and New Zealand are thecountries that do it the most. In Brazil, the study of violence and criminology istraditionally done by Sociology. In Psychoanalysis, in the last two decades there hasbeen an increase in academic production related to violence and criminality. Theheadway and uniqueness of this thesis are in its search of establishing a theoreticalframework for reading the phenomenon of giving up crime in the light ofPsychoanalysis. This study was constituted as a qualitative research with anexploratory character, using memorialistic narratives as a method. To collect the data,the narratives of male subjects between the ages of 25 and 36 who have left gangslinked to illicit drug trafficking were heard. The research established three hypothesesabout the social ties, the identification/ non-identification and the nomination. Itstheoretical outline presented the path of the literature of giving up crime; thefundamentals of the social ties and its relation to crime; the identification and the nonidentification;the sinuosities of research in Psychoanalysis and finally the narrativesand the markers of giving up crime. It is concluded that giving up crime is aphenomenon with multiple causes that interconnects the subject?s decision, the offerof help, the building of a personal and institutional protection net, as well as contingentties. Key words: Identification. Social ties. Ties in the social sphere. Giving up crime. Nonidentification.

A introdução do Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados (RGPD) veio introduzir fricção nas relações entre entidades que necessitem de analisar os dados dos seus clientes e estes. O objetivo é dotar as Pequenas e Médias Empresas (PME) de condições de cumprimento do RGPD, na partilha de informação protegida, uma vez que estas tipicamente estão desprovidas de recursos para a garantia do processo bem como do conhecimento da lei e do seu próprio estado quanto ao seu cumprimento. Assim, este projeto consistiu no desenvolvimento da plataforma Sistema de Informação de Gestão de Partilha de Informação Protegida (SIGPIP), uma aplicação Web que serve de Front Office e Back Office para tratar dos processos exigidos pelo RGPD, minimizando o esforço dos intervenientes, maximizando a qualidade da comunicação destes e fornecendo mecanismos de auditoria sobre os processos.

The new technologies developed for the growing challenges in computer networks, such as SDN, play a fundamental role in the innovation of the current infrastructure, but maintain problems in their management. On the one hand, SDN introduces facilities for network management and configuration with the separation of control and data plans, on the other hand, the diversity of solutions implemented through heterogeneous controllers in the same domain has been promoting incompatibilities in the integration of services. In view of this scenario, it is proposed here to adopt an architecture for the SDN services orchestration that allows the coexistence of heterogeneous controllers in a single administrative domain. The solution is demonstrated by the orchestration of the danger detection and anonymization services of IP packets in heterogeneous controllers. This work orchestrates the MAdPE-K / SDN and BomIP security services, achieving a more robust threat treatment than those offered separately. Developed for the Ryu controller, MAdPE-K / SDN monitors network signals and reacts in a bio-inspired manner, according to the theory of danger, dropping the flows perceived as threats. BomIP, on the other hand, isolates network flows by anonymizing the addresses implemented in a RunOS controller, so that any danger is prevented from reaching the rest of the network. The orchestration service was implemented in SDN with a single administrative domain, proving that it is possible to integrate different controllers working together without subdividing the data plan. The tested use cases demonstrated the balance of the control plan with reference to the threat level, where the orchestrator coordinated the most appropriate security treatment among the controllers. As novas tecnologias desenvolvidas para os desafios crescentes nas redes de computadores, tais como o SDN, desempenham um papel fundamental na inovação da infraestrutura atual, mas mantêm problemas na sua gestão. Se por um lado SDN introduz facilidades ao gerenciamento e configuração das redes com a separação dos planos de controle e dados, por outro lado, a diversidade de soluções implementadas através de controladores heterogêneos em um mesmo domínio vem promovendo incompatibilidades na integração dos serviços. Diante desse cenário, é aqui proposta a adoção de uma arquitetura para a orquestração de serviços em SDN que permite a convivência de controladores heterogêneos em um domínio administrativo único. A solução é demonstrada a partir da orquestração dos serviços de detecção de perigo e de anonimização de pacotes IP em controladores heterogêneos. Este trabalho orquestra os serviços de segurança MAdPE-K / SDN e BomIP, alcançando um tratamento de ameaças mais robusto do que aqueles oferecidos separadamente. Desenvolvido para o controlador Ryu, o MAdPE-K / SDN monitora os sinais da rede e reage de forma bioinspirada, de acordo com a teoria do perigo, derrubando os fluxos percebidos como ameaças. O BomIP, por outro lado, isola os fluxos da rede através da anonimização dos endereços implementados em um controlador RunOS, de forma que qualquer perigo seja impedido de atingir o restante da rede. O serviço de orquestração foi implementado em SDN com um único domínio administrativo, provando que é possível integrar diferentes controladores trabalhando juntos sem subdividir o plano de dados. Os casos de uso testados demonstraram o equilíbrio do plano de controle com referência ao nível de ameaça, onde o orquestrador coordenou o tratamento de segurança mais adequado entre os controladores. São Cristóvão, SE

O presente trabalho tem como finalidade explorar os reflexos da privacidade na anonimização dos dados de prescrições médicas, captadas por farmácias e drogarias, bem como, a responsabilidade pelos danos causados pela re-identificação. Informações médicas são um importante aspecto da privacidade, consideradas sensíveis pela leis de proteção de dados. Iniciaremos com os tradicionais conceitos de privacidade e a dificuldade na formação do conceito universal. Analisaremos os problemas da anonimização como método de proteção legal e sua eficácia frente os avanços tecnológicos. Informações auxiliares concentradas em big data, exploradas pela mineração, são os principais fatores facilitadores da re-identificação. Somente através da imposição de responsabilidade aos utilizadores dos dados pessoais, alcançaremos harmonia entre o benefício social e prejuízo à privacidade na exploração dos dados prescricionais. This study aims to explore the consequences of privacy on the anonymisation of medical prescriptions data captured by pharmacies and drugstores, as well, the liability for damage caused by the re-identification. Medical information is an important aspect of privacy, considered sensitive by the data protection laws. We will start with the traditional concepts of privacy and the difficulty in forming a universal concept. We analyze the problems of anonymization as a method of legal protection and its effectiveness forward technological advances. Auxiliary information concentrated in big data, explored by mining are the main factors facilitating re-identification. Only by imposing liability on users of personal data, will we achieve harmony between the social benefit and the loss of privacy in the exploration of prescriptive data.

Submitted by betanial@stj.jus.br (betanial@stj.jus.br) on 2020-04-26T20:13:27Z No. of bitstreams: 2 compreendendo_conceito_anonimizacao_bioni.pdf: 357834 bytes, checksum: 9f370246b40ffcd2b7dedcec62ee47bd (MD5) license.txt: 1239 bytes, checksum: c9b4c351324448672315a00808efb725 (MD5) Approved for entry into archive by rsmoira@stj.jus.br (rsmoira@stj.jus.br) on 2020-04-28T20:51:27Z (GMT) No. of bitstreams: 2 compreendendo_conceito_anonimizacao_bioni.pdf: 357834 bytes, checksum: 9f370246b40ffcd2b7dedcec62ee47bd (MD5) license.txt: 1239 bytes, checksum: c9b4c351324448672315a00808efb725 (MD5) Made available in DSpace on 2020-04-28T20:51:28Z (GMT). No. of bitstreams: 2 compreendendo_conceito_anonimizacao_bioni.pdf: 357834 bytes, checksum: 9f370246b40ffcd2b7dedcec62ee47bd (MD5) license.txt: 1239 bytes, checksum: c9b4c351324448672315a00808efb725 (MD5) Previous issue date: 2020

As informações (no sentido de intelligence) têm desempenhado desde sempre, um papel crítico nas organizações governamentais, privadas, empresariais, militares, … Com as informações certas no tempo certo, ganham-se guerras, garante-se a Defesa, melhora-se a qualidade de vida dos cidadãos e ajuda-se as empresas a preparar-se contra a sua concorrência (competitive intelligence), entre tantas outras utilizações. Os Governos de cada país e as estruturas militares têm conhecimento disto e têm apostado milhões na procura e tratamento de informações/intelligence, nas suas mais variadas formas. Hoje, a vivermos na Idade do Conhecimento, temos a Internet e milhões de pessoas a divulgar a todo o momento, informações sobre si e sobre o seu meio envolvente, quer em redes sociais, quer em blogues, quer nos mais diversos meios de comunicação “abertos”. Acessíveis a qualquer pessoa. Pretendeu-se nesta dissertação, apresentar o estado de arte de um dos ramos da intelligence, a Open Source Intelligence (OSINT), que permite obter informações sem infringir a Lei, aprofundar as suas vantagens e desvantagens comparativamente a outras fontes de obtenção de informação (incluindo as fechadas). Nomeadamente, na disponibilidade e no preço. Pretendeu-se paralelamente a esta dissertação, desenvolver um sistema informático distribuído, assente em diversas tecnologias e metodologias, a operar sobre a Internet, para recolha automatizada de dados em fontes abertas, tratamento da informação e obtenção de inteligência, gerando também alarmística, e informação processada designada normalmente por threat intel, útil em segurança informática e física, quer de uma organização, empresa, pessoa, quer de um Estado. O sistema criado, iKNOW, opera em equipamentos baratos, recolhe informação em sites, fóruns, redes sociais e motores de busca, consoante palavras-chave/cartões de crédito/links… actuando em várias profundidades de URL’s, assim como na rede TOR. Gera relatórios cifrados com chave pública e envia-os a quem criou a operação. O site criado para o efeito também oferece outras ferramentas e métricas. O sistema consiste em um ou mais servidores (nGinx, PHP, MySQL, Bash, Python) e muitos clientes (preferência caiu nos Raspberrys com Python, Bash, e scripts próprios). Cada cliente pode criar a sua operação, mas estas são distribuídas e executadas por qualquer um, com tempo definido, user-agent alterado, aleatoriedade na execução, entre outros. Relatórios são enviados por email, cifrados com chave assimétrica RSA. São gerados analytics do obtido e enviados como threat intelligence para consumidores desta informação (SIEM, SOC, CSIRT, emails…). Os clientes (máquinas/sensores) são monitorizados em operacionalidade, disponibilidade, hora local, e temperatura em tempo “quase” real.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Florianópolis, 2019. O recorrente aumento da utilização de dispositivos móveis permite que mais dados de trajetórias dos usuários sejam coletados diariamente. Tais dados podem vir a ser obtidos via GPS, sinais de antena de celular e entre outros meios. Nesse viés, ao agregar informações acerca do local visitado e da pessoa que realizou o percurso pode-se transformar a trajetória em uma trajetória semântica. Uma trajetória semântica é uma sequência de stops (paradas) e moves (movimentos) de uma pessoa durante o seu trajeto. Outro modo de se obter dados de trajetória são por meio das conexões Wi-Fi. Cada conexão realizada é considerada como ponto espaço-temporal de um trajeto. Diante disso, as redes wireless das universidades, ou de grandes complexos, são comumente compostas por diversos pontos de acesso os quais são distribuídos amplamente em torno do campus de modo a cobrir uma extensa área com o sinal Wi-Fi. Nesse ínterim, toda vez que se realiza uma conexão entre um dispositivo móvel e um ponto de acesso, dados como localização, identificação do aluno e hora são gerados e armazenados em um arquivo de log. Tal arquivo permite rastrear as trajetórias dos usuários dentro das universidades por meio da localização dos pontos de acesso e também do horário no qual a conexão foi efetuada. Com isso, através do atributo de identificação do aluno, torna-se possível associá-lo à quase-identificadores pessoais presentes na base de dados da universidade. Essas informações podem ser úteis para diversas áreas do conhecimento, variando desde o planejamento urbano, gestão do transporte público até a prevenção de epidemias. No entanto, a publicação desses dados podem vir a colocar em risco a privacidade dos estudantes e funcionários, uma vez que pessoas mal-intencionadas possam vir a ter acesso à esses dados, perseguições podem ser facilitadas, assim como, realização de crimes, criando uma ameaça à segurança das pessoas. Frente à isso, a fim de divulgar essas informações, foi proposta uma técnica de anonimização para dados de trajetórias semânticas criadas a partir de conexões a redes Wi-Fi ou de outras fontes com pontos espaçados, chamados Mix beta-k-anonymity. Tal abordagem utiliza um quase-identificador pessoal para agrupar pessoas e suas trajetórias. Para avaliar o método, foram criados modelos de ameaça adaptados para o cenário universitário. Com relação à escolha da variável quase-identificadora, foi realizado um estudo sobre o impacto de sua escolha. Infere-se com esse estudo que a escolha do atributo quase-identificador é crucial para a preservação da privacidade. E por fim, o método foi avaliado com dados de Wi-Fi de alunos de graduação da UFSC e foi discutida a eficácia da abordagem com relação à prevenção de ameaças. Nessa perspectiva, a aplicação do método em um campus universitário demonstrou que a comunidade acadêmica pode ter acesso a dados de qualidade para realização de pesquisas de diversas áreas do conhecimento no campus mantendo a privacidade dos usuários. Abstract : With the increased use of mobile devices, which capture information from users' locations using GPS or cell phone signal, the number of trajectory data created from their spatio-temporal evolution has grown considerably. Information about the person who made the route and about the places visited can be added to the trajectory, thus creating a semantic trajectory. It is also possible to create trajectories with the Wi-Fi connections of a network by considering that each connection represent a point of the trajectory. In universities, or large building complexes, it is common to find many access points widely distributed throughout the campus aiming to cover most of the area with Wi-Fi signal. Each time a connection between a device and an access point is performed, the data generated (e.g. location, users identification, and time) are stored in a log file. This file allows us to track back the trajectories of the users inside the universities by using the access points location and time of the connection. With the identification attribute of the users, it is possible to associate it with quasi-identifiers present in the university data systems. This data can be useful for several areas of knowledge, ranging from security, urban planning, public transport management, to epidemic prevention. Publication of such data may put the privacy of university users in risk. If malicious persons have access to this data, stalking can be facilitated, as well as operational support for committing crimes, leading to a threat to the safety of people. Given that, our work proposes a method of anonymization called Mix beta-k-anonymity. It anonymizes semantic trajectories by grouping the trajectory of people who share the same quasi-identifier. This approach provides a set of possible trajectories for a group of people with the same quasi-identifiers. We evaluated the method with Wi-Fi data from undergraduate students of UFSC, campus Trindade, and discussed the effectiveness of the approach in relation to the prevention of threats. After the application of this method, we showed that with the right choice of the quasi-identifier it is possible to anonymize semantic trajectories, making feasible the release of anonymized semantic trajectory data, with quality, for research in several areas of knowledge.

Submitted by Elaine Parra Affonso (elaine_affonso@yahoo.com.br) on 2018-07-27T19:40:14Z No. of bitstreams: 1 TESE_FINAL_27_07.pdf: 7225615 bytes, checksum: d2fc79d0116faacbbf780985663be725 (MD5) Approved for entry into archive by Satie Tagara (satie@marilia.unesp.br) on 2018-07-27T20:15:34Z (GMT) No. of bitstreams: 1 affonso_ep_dr_mar.pdf: 7225615 bytes, checksum: d2fc79d0116faacbbf780985663be725 (MD5) Made available in DSpace on 2018-07-27T20:15:34Z (GMT). No. of bitstreams: 1 affonso_ep_dr_mar.pdf: 7225615 bytes, checksum: d2fc79d0116faacbbf780985663be725 (MD5) Previous issue date: 2018-07-05 Não recebi financiamento A coleta de dados tem se tornado uma atividade predominante nos mais diversos meios digitais, em que as redes de computadores, principalmente a Internet, são essenciais para essa fase. A fim de minimizar a complexidade envolvida no uso de aplicações e de meios de comunicação, a relação usuário-tecnologia tem sido apoiada por interfaces cada vez mais amigáveis, o que contribui para que a coleta de dados, muitas vezes, ocorra de forma imperceptível ao usuário, tornando-o insciente sobre a coleta realizada pelos detentores de dados, situação que pode ferir o direito à privacidade de usuários e de referenciados. Para proporcionar consciência sobre a coleta de dados aos usuários, ambientes digitais disponibilizam políticas de privacidade com informações sobre essa fase, buscando conformidade às leis e aos regulamentos que amparam a proteção de dados pessoais, muito representada na literatura acadêmica por meio de modelos e técnicas para anonimização. A insciência sobre a coleta de dados pode estabelecer como o indivíduo se preocupa em relação às ameaças à sua privacidade e quais são as atitudes que ele deveria ter para ampliar a proteção de seus dados, que também pode ser estimulada pela carência de ações e de pesquisas de diversas áreas do conhecimento. Diante do exposto, o objetivo desta tese é caracterizar o contexto que favorece a insciência do usuário enquanto alvo de fases de coleta de dados em ambientes digitais, considerando implicações de privacidade. Para tanto, adotou-se a pesquisa exploratória-descritiva, com abordagem qualitativa. Utilizou-se a triangulação metodológica, a partir do referencial teórico que abarca a anonimização na fase de coleta de dados; legislações que amparam a proteção de dados pessoais e a coleta de dados realizada por tecnologias. Em relação às pesquisas no âmbito de proteção de dados por anonimização, observou-se que existe uma carência de trabalhos na fase de coleta de dados, uma vez que, muitas pesquisas têm concentrado esforços no contexto de medidas para compartilhar dados anonimizados, e quando a anonimização se efetua na coleta de dados, a ênfase tem sido em relação a dados de localização. Muitas vezes, as legislações ao abordarem elementos que estão envolvidos com a fase de coleta, apresentam esses conceitos de modo generalizado, principalmente em relação ao consentimento sobre a coleta, inclusive, a própria menção a atividade de coleta, emerge na maioria das leis por meio do termo tratamento. A maior parte das leis não possui um tópico específico para a coleta de dados, fator que pode fortalecer a insciência do usuário no que tange a coleta de seus dados. Os termos técnicos como anonimização, cookies e dados de tráfego são mencionados nas leis de modo esparso, e muitas vezes não estão vinculados especificamente a fase de coleta. Os dados semi-identificadores se sobressaem na coleta de dados pelos ambientes digitais, cenário que pode ampliar ainda mais as ameaças a privacidade devido à possibilidade de correlação desses dados, e com isso, a construção de perfis de indivíduos. A opacidade promovida pela abstração na coleta de dados pelos dispositivos tecnológicos vai além da insciência do usuário, ocasionando incalculáveis ameaças à privacidade e ampliando, indubitavelmente, a assimetria informacional entre detentores de dados e usuários. Conclui-se que a insciência do usuário sobre sua interação com os ambientes digitais pode diminuir a autonomia para controlar seus dados e acentuar quebras de privacidade. No entanto, a privacidade na coleta de dados é fortalecida no momento em que o usuário tem consciência sobre as ações vinculadas aos seus dados, que devem ser determinadas pelas políticas de privacidade, pelas leis e pelas pesquisas acadêmicas, três elementos evidenciados neste trabalho que se configuram como participativos no cenário que propicia a insciência do usuário. Data collection has become a predominant activity in several digital media, in which computer networks, especially the internet, are essential for this phase. In order to minimize the complexity involved in the use of applications and media, the relationship between user and technology has been supported by ever more friendly interfaces, which oftentimes contributes to that data collection often occurs imperceptibly. This procedure leads the user to lack of awareness about the collection performed by the data holders, a situation that may harm the right to the privacy of this user and the referenced users. In order to provide awareness about the data collection to the user, digital environments provide privacy policies with information on this phase, seeking compliance with laws and regulations that protect personal data, widely represented in the academic literature through models and techniques to anonymization in the phase of data recovery. The lack of awareness on the data collection can establish how the individual is concerned about threats to its privacy and what actions it should take to extend the protection of its data, which can also be stimulated by the lack of action and researches in several areas of the knowledge. In view of the above, the objective of this thesis is to characterize the context that favors the lack of awareness of the user while the target of data collection phases in digital environments, considering privacy implications. For that, the exploratory research was adopted, with a qualitative approach. The methodological triangulation was used, from the theoretical referential that includes the anonymization in the phase of the data collection; the legislation that supports the protection of personal data and the data collection performed by technologies. The results show that, regarding researches on data protection by anonymization, it was observed that there is an absence of works about the data collection phase, since many researches have concentrated efforts in the context of measures to share anonymized data. When anonymization is done in data collection, the emphasis has been on location data. Often, legislation when addressing elements that are involved with the collection phase, present these concepts in a generalized way, mainly in relation to the consent on the collection, including the very mention of the collection activity, emerges in most laws through the term treatment. Most laws do not have a specific topic for data collection, a factor that can strengthen user insight regarding the collection of their data. Technical terms such as anonymization, cookies and traffic data emerge in the laws sparingly and are often not specifically linked to the collection phase. The quasi-identifiers data stands out in the data collected by the digital environments, a scenario that can further extend the threats to privacy due to the possibility of a correlation of this data, and with this, the construction of profiles of individuals. The opacity promoted by abstraction in data collection by computer networks goes beyonds the lack of awareness of the user, causing incalculable threats to its privacy and undoubtedly widening the informational asymmetry among data keepers and users. It is concluded that user insight about their interaction with digital environments can reduce the autonomy to control their data and accentuates privacy breaches. However, privacy in data collection is strengthened when the user is aware of the actions linked to its data, which should be determined by privacy policies, laws and academic research, i.e, three elements evidenced in this work that are constitute as participatory in the scenario that provides the lack of awareness of the user.

O estudo objetiva analisar se há conflito entre direito ao conhecimento da ascendência biológica e direitos da personalidade (anonimização ou confidencialidade de dados) do doador do material biológico humano armazenado em biobancos, consoante o §3º do art. 17 do Provimento do Conselho Nacional de Justiça n. 63/2017. A relevância do problema é evidente porque o tema estudado carece de regulamentação legal e envolve o embate de interesses próprios de sujeitos vulneráveis. A pesquisa é jurídico-teórica, sobretudo bibliográfica. Como resultado, conclui-se que o conhecimento da ascendência biológica pela criança gerada por técnicas de reprodução humana assistida não viola os direitos da personalidade do doador. The objective of this study is to analyze whether there is a conflict between the right to knowledge of biological ancestry and the personality rights of the donor of human biological material stored in biobanks, according to §3 of art. 17 of n. 63/2017 provision of Brazilian ‘Conselho Nacional de Justiça’. The relevance of the problem is evident because the subject lacks legal regulation and involves vulnerable individuals. The study is theoretical, mainly bibliographical. It is concluded that knowledge of biological ancestry by the child generated by assisted human reproduction techniques does not violate the donor´s personality rights.

doutoramento Ciências da Computação Durante as últimas décadas, as organizações de saúde têm vindo a adotar continuadamente as tecnologias de informação para melhorar o funcionamento dos seus serviços. Recentemente, em parte devido à crise financeira, algumas reformas no sector de saúde incentivaram o aparecimento de novas soluções de telemedicina para otimizar a utilização de recursos humanos e de equipamentos. Algumas tecnologias como a computação em nuvem, a computação móvel e os sistemas Web, têm sido importantes para o sucesso destas novas aplicações de telemedicina. As funcionalidades emergentes de computação distribuída facilitam a ligação de comunidades médicas, promovem serviços de telemedicina e a colaboração em tempo real. Também são evidentes algumas vantagens que os dispositivos móveis podem introduzir, tais como facilitar o trabalho remoto a qualquer hora e em qualquer lugar. Por outro lado, muitas funcionalidades que se tornaram comuns nas redes sociais, tais como a partilha de dados, a troca de mensagens, os fóruns de discussão e a videoconferência, têm o potencial para promover a colaboração no sector da saúde. Esta tese teve como objetivo principal investigar soluções computacionais mais ágeis que permitam promover a partilha de dados clínicos e facilitar a criação de fluxos de trabalho colaborativos em radiologia. Através da exploração das atuais tecnologias Web e de computação móvel, concebemos uma solução ubíqua para a visualização de imagens médicas e desenvolvemos um sistema colaborativo para a área de radiologia, baseado na tecnologia da computação em nuvem. Neste percurso, foram investigadas metodologias de mineração de texto, de representação semântica e de recuperação de informação baseada no conteúdo da imagem. Para garantir a privacidade dos pacientes e agilizar o processo de partilha de dados em ambientes colaborativos, propomos ainda uma metodologia que usa aprendizagem automática para anonimizar as imagens médicas During the last decades, healthcare organizations have been increasingly relying on information technologies to improve their services. At the same time, the optimization of resources, both professionals and equipment, have promoted the emergence of telemedicine solutions. Some technologies including cloud computing, mobile computing, web systems and distributed computing can be used to facilitate the creation of medical communities, and the promotion of telemedicine services and real-time collaboration. On the other hand, many features that have become commonplace in social networks, such as data sharing, message exchange, discussion forums, and a videoconference, have also the potential to foster collaboration in the health sector. The main objective of this research work was to investigate computational solutions that allow us to promote the sharing of clinical data and to facilitate the creation of collaborative workflows in radiology. By exploring computing and mobile computing technologies, we have designed a solution for medical imaging visualization, and developed a collaborative system for radiology, based on cloud computing technology. To extract more information from data, we investigated several methodologies such as text mining, semantic representation, content-based information retrieval. Finally, to ensure patient privacy and to streamline the data sharing in collaborative environments, we propose a machine learning methodology to anonymize medical images.

A utilizacao de microdados institucionais para fins de pesquisa tem sido crescente, com aplicacoes cada vez mais diversificadas e complexas. O uso deste tipo de dados tem auxiliado na fundamentacao e explicacao de alguns dos processos sociais mais relevantes da contemporaneidade. Neste âmbito, e decorridos mais de 10 anos desde que foi celebrado um Protocolo, em Portugal, que facultou essa possibilidade, analisam-se agora as oportunidades analiticas, os procedimentos e os codigos de conduta que enquadram o acesso dos pesquisadores a estes recursos de informacao empirica. Estao aqui em causa as possibilidades de aprofundamento e ampliacao deste tipo de acordo a outros contextos, bem como o desenvolvimento de dispositivos vantajosos para a comparacao internacional.

This work has the goal to make an implementation of an anonymization service on Software-Defined Networks (SDN) with the goal to reduce the number of attacks. With an anonymization service is possible to hide the IP address from the network’s hosts, ensuring more protection against security attacks, which allows a more time availability. One of the biggest challenge on SDN architecture is the security issue. The separation of control and data planes allows o generated challenges on security, due to the network’s permissiveness to attacks such as “ Man in the Middle ”, Denial of Service and Saturation. The service developed in this work, named as BomIP, uses the micro-data anonymization technique of randomization of IP address of the hosts. The BomIP was added in the SDN controller RunOS, which was the responsible to make the management of the real and anonymized IP address. To validate this service it was developed two Case Studies with an environment simulating a Denial of Service attack. The first Case Study made a comparison between Crypto-Pan and BomIP. While the second Case Study made a comparison between a traditional network IP and a SDN one using BomIP, both under Denial of Service attack. The analysis of results showed that the service developed has an running time 65% more efficient than Crypto-Pan. The assintotic analysis shows that BomIP is an algorith with running time of quadratic order. The results also showed that the anonymized packets can be tracked and a mitigation of 80% from the attacks trials, ensuring that the services provided by the network remain available. Este trabalho tem como objetivo implementar um servi¸co de anonimiza¸c˜ao em Redes Definidas por Software (SDN) com o objetivo de realizar a mitiga¸c˜ao de tentativas de ataque sofridas por uma rede. Atrav´es de um servi¸co de anonimiza¸c˜ao ´e poss´ıvel realizar a oculta¸c˜ao dos endere¸cos IP dos hosts da rede, garantindo maior prote¸c˜ao contra ataques `a seguran¸ca, permitindo um aumento de sua disponibilidade. Um dos maiores desafios da arquitetura SDN ´e a seguran¸ca. A separa¸c˜ao do controle e do plano de dados permite que desafios para garantir a seguran¸ca sejam gerados, devido `a permissividade da rede a ataques como “Homem no Meio”, Nega¸c˜ao de Servi¸co e Satura¸c˜ao. O servi¸co aqui desenvolvido, denominado de BomIP, utiliza a t´ecnica de anonimiza¸c˜ao de micro-dados atrav´es da randomiza¸c˜ao dos endere¸cos IP dos hosts. O servi¸co BomIP foi adicionado ao controlador RunOS, que ficou respons´avel por realizar o gerenciamento dos endere¸cos IP reais e anonimizados. Para validar este servi¸co foram realizados dois Estudos de Caso em um ambiente simulando um ataque de Nega¸c˜ao de Servi¸co. O primeiro Estudo de Caso realizou a compara¸c˜ao do funcionamento do servi¸co de anonimiza¸c˜ao Crypto-Pan com o BomIP. Enquanto que o segundo Estudo de Caso realizou a compara¸c˜ao de uma rede IP tradicional sob ataque de Nega¸c˜ao de Servi¸co e uma SDN utilizando o BomIP. A an´alise dos resultados mostrou que o servi¸co desenvolvido tem um tempo de execu¸c˜ao 65% mais eficiente que o Crypto-Pan. A an´alise de complexidade do algoritmo do BomIP demonstrou que ´e de ordem quadr´atica. Os resultados tamb´em demonstraram que os pacotes anonimizados permitem a rastreabilidade e a mitiga¸c˜ao de 80% das tentativas de ataque, dando garantias que os servi¸cos providos pela rede continuem dispon´ıveis.

Advancements in mobile computing techniques along with the pervasiveness of location-based services have generated a great amount of trajectory data. These data can be used for various data analysis purposes such as traffic flow analysis, infrastructure planning, understanding of human behavior, etc. However, publishing this amount of trajectory data may lead to serious risks of privacy breach. Quasi-identifiers are trajectory points that can be linked to external information and be used to identify individuals associated with trajectories. Therefore, by analyzing quasi-identifiers, a malicious user may be able to trace anonymous trajectories back to individuals with the aid of location-aware social networking applications, for example. Most existing trajectory data anonymization approaches were proposed for centralized computing environments, so they usually present poor performance to anonymize large trajectory data sets. In this work we propose a distributed and efficient strategy that adopts the $k^m$-anonymity privacy model and uses the scalable MapReduce paradigm, which allows finding quasi-identifiers in larger amount of data. We also present a technique to minimize the loss of information by selecting key locations from the quasi-identifiers to be suppressed. Experimental evaluation results demonstrate that our proposed approach for trajectory data anonymization is more scalable and efficient than existing works in the literature. Avanços em técnicas de computação móvel aliados à difusão de serviços baseados em localização têm gerado uma grande quantidade de dados de trajetória. Tais dados podem ser utilizados para diversas finalidades, tais como análise de fluxo de tráfego, planejamento de infraestrutura, entendimento do comportamento humano, etc. No entanto, a publicação destes dados pode levar a sérios riscos de violação de privacidade. Semi-identificadores são pontos de trajetória que podem ser combinados com informações externas e utilizados para identificar indivíduos associados à sua trajetória. Por esse motivo, analisando semi-identificadores, um usuário malicioso pode ser capaz de restaurar trajetórias anonimizadas de indivíduos por meio de aplicações de redes sociais baseadas em localização, por exemplo. Muitas das abordagens já existentes envolvendo anonimização de dados foram propostas para ambientes de computação centralizados, assim elas geralmente apresentam um baixo desempenho para anonimizar grandes conjuntos de dados de trajetória. Neste trabalho propomos uma estratégia distribuída e eficiente que adota o modelo de privacidade km-anonimato e utiliza o escalável paradigma MapReduce, o qual permite encontrar semi-identificadores em um grande volume de dados. Nós também apresentamos uma técnica que minimiza a perda de informação selecionando localizações chaves a serem removidas a partir do conjunto de semi-identificadores. Resultados de avaliação experimental demonstram que nossa solução de anonimização é mais escalável e eficiente que trabalhos já existentes na literatura.

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doutoramento Ciências da Computação Submitted by Manuel Jesus (albertojesus@ua.pt) on 2018-01-24T12:15:06Z No. of bitstreams: 1 Eriksson Jorge Melicio Monteiro.pdf: 12208765 bytes, checksum: 1b6617754fbf4a035af72d2cf359b966 (MD5) Made available in DSpace on 2018-01-24T12:15:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Eriksson Jorge Melicio Monteiro.pdf: 12208765 bytes, checksum: 1b6617754fbf4a035af72d2cf359b966 (MD5) Previous issue date: 2017-04-20