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Proposta:
Monografia
Poster
Métricas de privacidade: Revisão da literatura e aplicação em software científico na área de segurança de redes de computadores
Apesar de regulamentações recentes como a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) e a General Data Protection Regulation (GDPR) terem exigido que desenvolvedores de software passem a se preocupar de forma mais severa com privacidade, recomendações relacionadas a esse assunto existem há muitos anos, por exemplo desde a proposta da P3P (Platform for Privacy Preferences Project) para a Internet em 2007. Apesar do entendimento, relativamente antigo, de que sistemas computacionais precisam garantir a privacidade do usuário, tem sido difícil encontrar trabalhos que avaliem essas regulamentações em um sistema existente, principalmente porque uma métrica de privacidade pode variar a depender do domínio da aplicação (Por exemplo, a privacidade de um algoritmo de roteamento pode ser calculada como 1/n, onde n é a quantidade de roteadores por onde um fluxo de rede passa, enquanto que a privacidade de um sistema de aprendizado de máquina para detecção de intrusão pode ser calculada como a/b − 1 onde a é o tamanho total do fluxo e b é o tamanho das informações armazenadas para treinamento). Nesse trabalho, pretende-se estudar sobre privacidade e as métricas existentes para medi-la em sistemas de software resultantes de pesquisas científicas em redes de computadores, fornecendo uma base importante a ser aplicada nos futuros resultados científicos do projeto SMARTNESS, um projeto de pesquisa financiado pela FAPESP.