Defesa – Dissertação de Marília de Matos Biz
Aluno(a): Marília de Matos Biz
Orientador(a): Weverton Luis da Costa Cordeiro
Título: Segurança e Robustez de Estratégias para Anonimização e De-Anonimização de Dados Sensíveis de Localização
Linha de Pesquisa: Segurança Cibernética
Data: 16/09/2026
Hora: 08:00
Local: Esta banca ocorrerá de forma híbrida (virtual e presencial), na sala Sala 215 (Polycom) | Prédio 43412 do Instituto de Informática/UFRGS e pelo link https://conferenciaweb.rnp.br/sala/weverton-cordeiro.
Banca Examinadora:
-Eder John Scheid (UFRGS)
-Rodrigo Brandão Mansilha (UNIPAMPA)
-Roben Castagna Lunardi (IFRS)
Presidente da Banca: Weverton Luis da Costa Cordeiro
Resumo: Esta dissertação avalia empiricamente o compromisso entre utilidade preditiva e robustez adversarial em quatro famílias de técnicas de anonimização espacial, generalização, mi- croagregação, permutação e privacidade diferencial geográfica, totalizando dez variantes parametrizadas. O estudo utiliza 235.707 registros de inspeções a armadilhas entomo- lógicas de Aedes aegypti, mantidos pela Secretaria Municipal de Saúde de Porto Alegre entre 2019 e 2023 e integrados a séries climáticas do Instituto Nacional de Meteorologia; os 224.194 registros com carimbo temporal válido compõem o eixo de utilidade. Cada variante alimenta dois eixos de avaliação: a utilidade preditiva, medida pela predição binária de surtos semanais em escala municipal sob validação temporal expansiva com cinco folds, três classificadores e dez sementes aleatórias; e a robustez, medida por quatro modelos de ataque de reidentificação, ligação direta por vizinhança, ligação probabilís- tica Top-k, ambiguidade espacial e reconstrução temporal por agregação, sob três níveis de vazamento de conhecimento auxiliar. A inferência estatística emprega intervalos de confiança por bootstrap, teste pareado de Wilcoxon e correção de Holm-Bonferroni. Ne- nhuma variante produz perda de utilidade estatisticamente detectável: a amplitude total da AUC mediana é de 0,049 pontos (5,4%) e as cinquenta comparações contra os dados originais retornam valores-p ajustados iguais a 1,000. Demonstra-se que essa robustez é propriedade da arquitetura de agregação do pipeline, e não da baixa intrusividade das téc- nicas. O achado central é que a garantia formal de ?-geo-indistinguibilidade, enunciada por observação isolada, não implica proteção por entidade ao longo do tempo: o erro de reconstrução decai com a raiz do número n de reinspeções agregadas, segundo a relação empírica 1,85/(??n) km, estável em 3,8% ao longo de cinco ordens de grandeza de ? e sete valores de n. Com as 92 reinspeções médias por armadilha, ? = 1,0 expõe 46,4% das armadilhas dentro de 200 m. Mecanismos determinísticos são invariantes à agregação: a generalização mantém erro de 401 m e a microagregação, de 4,7 km, independentemente de n. A microagregação com k = 10 oferece o melhor compromisso multivetorial, e recomenda-se ? ? 0,1 quando uma garantia formal é exigida, uma vez que a utilidade preditiva é indistinguível em toda a faixa avaliada.
Palavras-Chave: Anonimização de dados espaciais. Privacidade diferencial geográfica. Microagregação. Ataques de reidentificação. Utilidade preditiva. Vigilância epidemioló- gica.