Uso de aprendizado de máquina para classificação de dados sensíveis de veículos conectados

Abstract

Este trabalho propõe a aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina para a classificação de dados sensíveis em veículos conectados. Com o aumento do volume e da complexidade dessas informações, é essencial garantir a proteção adequada dos dados trafegados nos veículos. Utilizando um conjunto de dados obtido pela empresa Ford Motor Company, especializada no setor automotivo, a solução desenvolvida permite classificar informações com uma boa precisão, assegurando que dados de maior criticidade sejam tratados com o nível de segurança apropriado. A implementação de um sistema de classificação automática melhora a eficiência do processo e reduz a probabilidade de erros em comparação com métodos manuais, permitindo que os modelos aprendam padrões complexos e tornem o sistema mais robusto. Assim, este trabalho destaca a importância da proteção de dados sensíveis, e o uso de modelos de aprendizado de máquina para a automatização deste processo, contribuindo para a segurança da informação e a privacidade dos usuários no setor automotivo.