Anonimização de dados.

A anonimização de dados transforma de forma irreversível os dados pessoais para que as pessoas já não possam ser individualizadas, associadas nem inferidas, mesmo cruzando a publicação com informação externa. As técnicas centrais são supressão, generalização (p. ex. reduzir uma data de nascimento ao ano), agregação, perturbação/ruído e aleatorização, avaliadas segundo um modelo formal: k-anonimato, l-diversidade, t-proximidade ou privacidade diferencial, que adiciona ruído calibrado sob um orçamento de privacidade demonstrável (ε).

O nível é elevado por causa de um longo historial de reidentificação. Latanya Sweeney estimou que 87 % dos norte-americanos são únicos pela combinação de código postal de 5 dígitos, data de nascimento e sexo, e usou os cadernos eleitorais para reidentificar os registos hospitalares do governador do Massachusetts William Weld em dados estatais «anonimizados» — o resultado que motivou o k-anonimato. Em 2008, Narayanan e Shmatikov reidentificaram o conjunto do Netflix Prize (~500 000 assinantes) ao correlacionar avaliações esparsas com perfis públicos do IMDb. A divulgação dos registos de pesquisa da AOL em 2006 foi rastreada até indivíduos concretos em poucos dias.

No RGPD, os dados verdadeiramente anónimos ficam fora do Regulamento (considerando 26), mas o Parecer 05/2014 do Grupo do Artigo 29 e autoridades como o EDPB e a CNIL exigem uma avaliação documentada do risco de reidentificação cobrindo individualização, associabilidade e inferência com os meios «razoavelmente prováveis» de serem usados. Erros comuns: confiar apenas em hashing ou pseudónimos simples, divulgar microdados altamente dimensionais ou confundir pseudonimização com anonimização.

flowchart TD
  R["Dados pessoais em bruto"] --> D["Remover identificadores diretos"]
  D --> Q["Generalizar / suprimir quase-identificadores"]
  Q --> M["Aplicar modelo de privacidade (k-anonimato / privacidade diferencial)"]
  M --> T{"Risco de reidentificação aceitável?"}
  T -->|"Não"| Q
  T -->|"Sim"| P["Publicar / partilhar conjunto anonimizado"]