Tecnologias de reforço da privacidade (PETs)

A OCDE agrupa as PETs em famílias: ferramentas de ofuscação de dados, como privacidade diferencial, dados sintéticos e técnicas de anonimização; ferramentas de processamento de dados cifrados, como criptografia homomórfica, computação segura multipartes e ambientes de execução confiáveis; análise federada e distribuída, como aprendizado federado; e ferramentas de prestação de contas que controlam e rastreiam o uso dos dados.

As PETs são um caminho prático para aplicar a privacidade desde a concepção e por padrão (LGPD, art. 46, §2º; GDPR, art. 25) e as medidas de segurança adequadas. Podem tornar mais favorável o teste de legítimo interesse ou a avaliação de uma transferência internacional. Não são, porém, base legal, e o efeito depende da configuração: um orçamento de privacidade diferencial alto demais, ou um modelo federado que memoriza registros, ainda pode expor informações.

Em projetos de IA, as PETs ajudam a treinar e avaliar modelos sem centralizar dados pessoais brutos. Exemplo: hospitais treinam um modelo de diagnóstico com aprendizado federado, sem que os prontuários saiam de cada instituição, e registram a escolha no RIPD.