Anonimização é a transformação dos dados de modo que deixem de poder ser associados a pessoas identificáveis.

A anonimização concretiza-se mediante a aplicação de técnicas como a supressão de atributos, a codificação, a generalização ou a introdução de ruído.

Pseudonimização trata-se de uma técnica de tratamento de dados pessoais que consiste em substituir ou modificar informações de forma a impedir a identificação do titular dos dados sem uso de informações adicionais.

Técnica	Categoria	Descrição	Detalhes	Link
K-anonymity	Anonimização	Generalizar dados para reduzir a identificação de indivíduos.	Generalizar (substituir valores específicos por intervalos) Suprimir (remover atributos)	Ver técnica
L-diversity	Anonimização	Diversificar atributos sensíveis dentro de cada classe de equivalência.	Garantir variedade suficiente de valores sensíveis em cada grupo	Ver técnica
T-closeness	Anonimização	Manter distribuição semelhante de atributos sensíveis entre classes de equivalência.	Usar em conjunto com k-anonymity e l-diversity	Ver técnica
Differential Privacy	Anonimização	Adicionar ruído aleatório calibrado aos resultados de análise.	Calibrar o ruído para garantir insensibilidade da saída a registros individuais	Ver técnica
Tokenization	Pseudonimização	Substituir dados sensíveis por tokens reversíveis gerados aleatoriamente.	Armazenar o mapeamento entre tokens e dados originais de forma segura	Ver técnica
Hash-based Pseudonymization	Pseudonimização	Substituir identificadores por valores gerados por hash.	Armazenar o mapeamento entre hashes e identificadores originais de forma segura	Ver técnica
Secure Multiparty Computation (SMC)	Criptografia	Usar protocolos criptográficos para permitir computação conjunta sobre dados privados distribuídos.	Ex.: secret sharing, homomorphic encryption Permite computação conjunta sem revelar os dados originais	Ver técnica
Homomorphic Encryption	Criptografia	Usar esquemas de criptografia que permitem computações sobre dados cifrados.	Executar cálculos em dados criptografados Permitir processamento por terceiros não confiáveis	Ver técnica

Futter, C., Krebs, C., Varrato, F., van Rekum, S., Cotting, A., & Churakova, O. (2025, Outubro 29). Personal and Sensitive Data Kick-Off Meeting Slides. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.17473663

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