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Titulo Privacidade e Segurança em BigData Subtítulo Frameworks para Compliance em LGPD e GDPR em ambientes de dados massivos: desafios e propostas Autor ALLAN AMARAL SANT ANNA ROCHA Orientador PRISCILA VANESSA ZABALA CAPRILES GOLIATT Resumo O crescimento exponencial da geração e processamento de dados em ambientes massivos impõe desafios significativos para a privacidade e a segurança da informação. Em resposta a essas preocupações, regulamentações como a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) no Brasil e a General Data Protection Regulation (GDPR) na União Europeia estabeleceram diretrizes rigorosas para o tratamento de dados pessoais. No entanto, garantir a conformidade com essas normativas em sistemas de big data é uma tarefa complexa, devido ao volume, variedade e velocidade dos dados processados. Este trabalho propõe frameworks para facilitar a implementação de estratégias eficazes de compliance, assegurando governança, transparência e proteção dos dados. As soluções apresentadas combinam técnicas como anonimização, criptografia, auditoria contínua e monitoramento automatizado, permitindo a identificação de riscos e a mitigação de vulnerabilidades. E também, considera-se a aplicação de aprendizado de máquina para a detecção proativa de violações e a recomendação de ajustes de políticas de privacidade. Com isso, busca-se não apenas atender aos requisitos regulatórios, mas também fortalecer a confiança dos usuários e das organizações no uso ético e seguro dos dados em larga escala. Palavras-Chave Big Data, Privacidade de Dados, Segurança da Informação, Compliance, LGPD, GDPR, Governança de Dados, Anonimização, Criptografia, Monitoramento Automatizado, Proteção de Dados, Aprendizado de Máquina.