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                                    [description] => Este artigo analisa medidas para proteção da privacidade por meio de técnicas não perturbativas e perturbativas, buscando o equilíbrio entre privacidade e utilidade de dados. Assim, utilizou-se de supressão e generalização para anonimização de dados de consultas médicas e, com base em Mivule (2015), realizou-se a adição de ruídos para gerar dados modificados privados. Posteriormente, verificou-se a utilidade destes dados por meio de análise de agrupamento. A generalização mantém a veracidade dos dados e, quando combinada à adição de ruídos, pode ser uma alternativa viável para disponibilizar dados, minimizando ameaças à privacidade e considerando a questão da utilidade
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