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Abstract:
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Este trabalho desenvolveu uma ferramenta automatizada capaz de analisar políticas
de privacidade de sites e notificar seus usuários sobre potenciais inconformidades com
a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais. Para isso, foi projetada uma extensão
para navegadores web que realiza a coleta automática desses documentos, enviando-
os a uma API responsável pelo processamento do texto utilizando um modelo de
linguagem de grande escala. O método adotado combinou técnicas de web scraping,
processamento de linguagem natural e prompt engineering para reconhecer omissões,
ambiguidades e desconformidades com os princípios da legislação brasileira. Foi cons-
truído um dataset original com 200 políticas de privacidade brasileiras, utilizado tanto
em um benchmark comparativo entre oito modelos de linguagem quanto no ajuste fino
supervisionado, com a técnica LoRA, do modelo Qwen 2.5 14B. O modelo resultante
atingiu F1 macro de 0,8409 no conjunto de validação, superando o critério de aceitação
estabelecido a priori e todos os modelos proprietários avaliados no benchmark. Os
resultados demonstram a viabilidade da automatização da análise de conformidade
legal, contribuindo para a promoção de maior transparência nas práticas de tratamento
de dados. |
