DEFESA DE DISSERTAÇÃO DE MESTRADO Nº 333

Aluno: João Freire Abramowicz

Título: "Um Sistema Baseado em Processamento de Linguagem Natural (PLN) para Análise de Contratos de Aceite de Termos (EULA) para Adequação à LGPD"

Orientador: Cleyton Mário de Oliveira Rodrigues

Examinadora Externa: Denise Nachtigall Luz (UPE)

Examinador Interno: Domingos Sávio de Oliveira Santos Júnior

Data-hora: 15 de agosto de 2025 às 14h

Local: Formato remoto - Google meet

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Resumo:

         "O avanço da tecnologia e a crescente digitalização das atividades empresariais resultaram em um volume exponencial de coleta e tratamento de dados pessoais, tornando a conformidade com a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) do Brasil, que estabelece diretrizes rigorosas para a proteção desses dados, impondo desafios às empresas na adequação, um desafio crítico para as organizações. Dentre os principais pontos de vulnerabilidade, os contratos de Aceite de Termos (EULA – End User License Agreement) representam um risco significativo, pois frequentemente contêm cláusulas críticas que podem estar em desacordo com a legislação vigente. Este projeto propõe um método baseado em Processamento de Linguagem Natural (PLN) para identificar cláusulas auxiliando as empresas no cumprimento da legislação e automatizar a análise de EULAs, identificando cláusulas críticas e sugerindo adequações para garantir conformidade com a LGPD. O método empregará modelos avançados de PLN, como o BERT, para extrair e classificar trechos potencialmente problemáticos, reduzindo a necessidade de revisão manual e acelerando o processo de conformidade regulatória. Além da implementação do modelo, a pesquisa analisará o desempenho da solução em relação a abordagens tradicionais de revisão contratual, utilizando métricas como acurácia, precisão, recall e F1-score. O estudo também explorará a viabilidade da integração do método em fluxos de trabalho empresariais, permitindo que organizações automatizem a detecção de inconformidades e minimizem os riscos associados a penalidades legais. Em última análise, espera-se que o método contribua significativamente para a segurança jurídica e a conformidade regulatória, fornecendo às empresas uma ferramenta eficiente para garantir a conformidade com a LGPD e fortalecer a proteção dos dados pessoais no ambiente digita."