Anonimização

Anonimização é o conjunto de técnicas que tem por objetivo tornar não identificável uma pessoa a partir de dados, direta ou indiretamente. O resultado deve conservar utilidade estatística suficiente para análises, sem permitir a identificação de indivíduos. A prática envolve remover identificadores diretos (nome, CPF, endereço) e aplicar transformações adicionais para reduzir a identidade residual, como generalização, supressão, substituição, ruído ou agregação.

Existem abordagens distintas: anonimização direta, que elimina ou ofusca identificadores de forma que a pessoa não possa mais ser reconhecida; e anonimização indireta, que reduz a reidentificação por meio de técnicas como k-anonimidade, l-diversidade e t-closeness, bem como privacidade diferencial, dados sintéticos ou criptografia de dados durante o processamento.

Alguns métodos incluem remover ou mascarar campos, generalizar valores (p. ex., faixa etária em vez de idade exata), agrupar dados em blocos, ou introduzir ruído estatístico. Em contextos de pesquisa e estatísticas, a anonimização é comum para permitir o compartilhamento de conjuntos de dados sem expor identidades.

Regulação: sob o GDPR da União Europeia e a LGPD brasileira, dados que sejam verdadeiramente anonimizados podem deixar de ser considerados dados pessoais. Contudo, a anonimização deve resistir a tentativas de reidentificação com informações públicas ou complementares. Muitos regimes exigem avaliação de impacto, governança de dados, minimização de dados, consentimento apropriado e controles de acesso.

Desafios: a reidentificação ainda é uma preocupação, especialmente com avanços em IA e disponibilização de dados auxiliares. Técnicas modernas, como privacidade diferencial e dados sintéticos, buscam equilibrar utilidade com privacidade, mas nunca eliminam por completo o risco. A anonimização é parte de uma estratégia de proteção de dados que requer avaliação, atualização tecnológica e governança contínua.