BIA - IFPI Campus Teresina Central Tecnologia Analise e Desenvolvimento de Sistemas - Teresina Central
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Tipo: Trabalho de Conclusão de Curso
Título: Segurança Shift-Left em Sistemas de Saúde Digital: Avaliação com Ferramentas Automatizadas em Python
Título(s) alternativo(s): Shift-Left Security in Digital Health Systems: Evaluation with Automated Tools in Python
Autor: Pereira, Israel Benvindo
Orientador(a): Viana, Cláutenis Carvalho
metadata.dc.contributor.referee1: Viana, Cláutenis Carvalho
metadata.dc.contributor.referee2: de Oliveira Junior, Wilson
metadata.dc.contributor.referee3: Santos, Nadia Mendes dos
Resumo: Este projeto apresenta uma abordagem prática para a aplicação de estratégias de segurança Shift-Left no contexto da saúde digital, com ênfase em sistemas de pron- tuário eletrônico. A pesquisa apresenta a fundamentação teórica sobre segurança de aplicações e demonstra a importância do desenvolvimento seguro desde as fases iniciais do ciclo de vida do software. Para endereçar esta questão, foi desenvolvida uma API REST em Python simulando um módulo de prontuários eletrônicos, na qual foram inseridas vulnerabilidades intencionais (Injeção de SQL, BOLA/IDOR e Autenticação Quebrada) para fins de estudo. A eficácia das estratégias de Shift-Left foi avaliada através da aplicação de ferramentas de Análise Estática de Segurança de Aplicações (SAST), como o Bandit, e de Análise Dinâmica (DAST), por meio de scripts desenvolvidos com Pytest. Adicionalmente, foi implementado um pipeline de integração contínua (CI/CD) com GitHub Actions que automatizou a execução desses testes, validando a capacidade da abordagem em detectar e barrar código inseguro de forma proativa. Os resultados obtidos demonstram que a antecipação das práticas de segurança contribui para o desenvolvimento de aplicações mais robustas e resilientes. O trabalho estabelece uma base metodológica que alinha as práticas técnicas de desenvolvimento seguro com as exigências da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) e da Resolução CFM no 2.314/2022, promovendo a integração entre a engenharia de software e a conformidade regulatória no setor da saúde digital.
Abstract: This project presents a practical approach to applying Shift-Left security strategies in the context of digital health, with an emphasis on electronic health record systems. The research provides the theoretical foundation for application security and demonstrates the importance of secure development from the initial stages of the software devel- opment lifecycle. To address this issue, a REST API simulating an electronic health records module was developed in Python, into which intentional vulnerabilities (SQL Injection, BOLA/IDOR, and Broken Authentication) were inserted for study purposes. The effectiveness of the Shift-Left strategies was evaluated through the application of Static Application Security Testing (SAST) tools, such as Bandit, and Dynamic Applica- tion Security Testing (DAST), by means of scripts developed with Pytest. Additionally, a continuous integration and continuous delivery (CI/CD) pipeline was implemented using GitHub Actions, which automated the execution of these tests, validating the approach’s ability to proactively detect and block insecure code. The results show that anticipating security practices contributes to the development of more robust and resilient applications. This work establishes a methodological foundation that aligns technical secure development practices with the requirements of the Brazilian General Data Protection Law (LGPD) and Federal Medical Council (CFM) Resolution No. 2,314/2022, promoting the integration between software engineering and regulatory compliance in the digital health sector.
Palavras-chave: Segurança de aplicações
Shift-Left Security
Saúde digital
Python
Cnpq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
metadata.dc.language: por
País: Brasil
Editor: Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Piauí
Sigla: IFPI
Unidade: Campus Teresina Central
Tipo de acesso: Acesso Aberto
URI: https://bia.ifpi.edu.br/jspui/handle/123456789/5301
Data do documento: 2025
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