lgpd-crypto

name	lgpd-crypto
description	Skill de criptografia e anonimizacao para conformidade LGPD. Pseudonimizacao (hash+salt), anonimizacao (k-anonymity, l-diversity), criptografia AES-256-GCM, mascaramento de dados. Integra com ecossistema OpenCode para protecao de dados pessoais em pipelines de pesquisa.

lgpd-crypto v1.0 — Proteção de Dados Pessoais (LGPD Art. 6º, 46º)

Quando Usar

• Pseudonimização: Substituir identificadores diretos por pseudônimos reversíveis
• Anonimização: Remover identificação irreversível (k-anonymity ≥ 5, l-diversity ≥ 3)
• Criptografia: Dados em repouso (AES-256-GCM) ou em trânsito (TLS 1.3)
• Mascaramento: Logs, debugging, ambientes de teste
• Auditoria: Verificar conformidade com art. 46 (segurança) e art. 18 (direitos do titular)

Instalação

pip install cryptography pandas

Módulos

Módulo	Função	LGPD
pseudonymize()	Hash SHA-256 + salt por campo	Art. 12 (dados pseudonimizados)
anonymize_k_anonymity()	Generalização/supressão para k-anonymity	Art. 12 (dados anonimizados)
anonymize_l_diversity()	k-anonymity + l-diversity	Art. 12 + relatório de impacto
encrypt_aes256gcm()	Criptografia autenticada AES-256-GCM	Art. 46 (segurança)
decrypt_aes256gcm()	Decriptografia com verificação de integridade	Art. 46
mask_data()	Mascaramento seletivo (CPF, email, nome)	Art. 48 (incidentes)
classify_data()	Classificação automática de sensibilidade	Art. 5º (dado sensível)

Exemplos

from lgpd_crypto import pseudonymize, anonymize_k_anonymity, encrypt_aes256gcm, mask_data

# Pseudonimizar dados de pesquisa
pid = pseudonymize("João Silva", salt="projeto-x")

# Anonimizar dataset (k=5)
anon = anonymize_k_anonymity(df, k=5, quasi_identifiers=["idade", "cep", "genero"])

# Criptografar arquivo
ct, key, nonce = encrypt_aes256gcm(dados_sensiveis)

# Mascarar para log
mask_data("[e-mail]")  # joao***@email.com