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Um recurso informacional iconográfico digital, quando representado por metadados e liberado sem o devido cuidado, pode implicar na quebra de privacidade. Assim, destaca-se a relevância de estudos sobre o processo de anonimização no compartilhamento de imagens digitais, de forma a proporcionar sua representação e mantê-las disponíveis e recuperáveis. Nesse contexto, é possível proteger a privacidade e, ao mesmo tempo, permitir o acesso e o compartilhamento de imagens? O objetivo desta pesquisa foi categorizar os metadados de imagens digitais que podem comprometer a privacidade, tendo como base a fundamentação do modelo k-anonimato. A metodologia constituiu-se em uma pesquisa exploratória dos metadados de imagem, complementada, inicialmente, pelo uso das operações de supressão e generalização estipuladas pelo modelo K-anonimato. Como resultado, foi apresentada à categorização dos metadados identificadores, semi-identificadores, sensíveis e não sensíveis, e aplicação das operações de supressão e generalização dos metadados. A partir desta pesquisa, é possível afirmar, preliminarmente, que os metadados identificadores devem ser suprimidos das imagens digitais, e o uso de generalização de metadados semi-identificadores minimizam a possível correlação com outros dados.