Modelagem das Áreas de Risco de Sistemas de Detecção de Intrusão para Cálculo de Métricas de Privacidade

Abstract

Embora regulamentações recentes exijam que desenvolvedores de software passem a se preocupar de forma severa com privacidade, recomendações relacionadas a isso existem há anos. Apesar do entendimento, relativamente antigo, de que sistemas computacionais precisam garantir a privacidade do usuário, tem sido difícil encontrar trabalhos que avaliem as regulamentações em sistemas existentes, principalmente porque métricas de privacidade variam com o domínio das aplicações. Este artigo apresenta resultados preliminares decorrentes da modelagem das áreas de risco visando a medição da privacidade de um IDS baseado em aprendizado de máquina. É mostrado que foi possível adaptar princípios da literatura para o nosso domínio.