Preservación de la privacidad en procesos de minería de datos basados en grafos

Casas Roma, Jordi. (2011). Preservación de la privacidad en procesos de minería de datos basados en grafos Master Thesis, Universidad Nacional de Educación a Distancia (España). Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática. Departamento de Inteligencia Artificial.

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Nombre Descripción Tipo MIME Size
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Título Preservación de la privacidad en procesos de minería de datos basados en grafos
Autor(es) Casas Roma, Jordi
Resumen Los grafos son un formato de representacion complejo y exible, que permite representar de una forma natural una gran diversidad de realidades. Algunos ejemplos de estos datos son: redes sociales, redes de comunicaciones, estructuras biologicas, etc. En paralelo a la explotacion de este tipo de datos, aparecen los problemas de seguridad asociados a su difusion. Cuando se difunde un grafo se estan difundiendo datos de los individuos que aparecen en el, y algunos de ellos pueden ser datos sensibles o privados. Es necesario detectar y proteger las identidades de los individuos que aparecen en los grafos antes de proceder a su difusion. En este trabajo se realiza una breve revision del estado del arte en metodos de anonimizacion de grafos. Para poder ver la problematica en toda su dimension, tambien se revisan conceptos relacionados como las medidas de calidad o los metodos de re-identicacion y conocimiento del adversario. Tambien se realiza una breve revision sobre algunos metodos de minera de datos aplicada a grafos (graph mining). A continuacion se escogen dos metodos de anonimizacion y se analiza su comportamiento ante distintos conjuntos de datos reales. Se evalua el grado de perturbacion introducido a partir de las propiedades estructurales y el grado de afectacion que pueda tener en el resultado de los procesos de graph mining aplicados sobre los datos. Por otro lado, tambien se evalua el nivel de seguridad de los datos anonimizados. A partir de las deciencias observadas en los dos metodos de anonimizacion, se implementa un metodo basado en anteriores estudios de Liu y Terzi. El nuevo metodo es analizado con los mismos conjuntos de datos y demuestra superar algunas de las deciencias detectadas en los metodos anteriores.
Notas adicionales Trabajo de Fin de Máster. Máster Universitario en I.A. Avanzada: Fundamentos, Métodos y Aplicaciones. UNED
Materia(s) Ingeniería Informática
Palabra clave privacidad
anonimización
grafos
minería de datos
graph mining
Editor(es) Universidad Nacional de Educación a Distancia (España). Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática. Departamento de Inteligencia Artificial.
Director/Tutor Torra, Vicenç
Herrera, Jordi
Aznarte, Jose Luis
Fecha 2011-07-07
Formato application/pdf
Identificador bibliuned:master-ETSInformatica-IAA-Jcasas
http://e-spacio.uned.es/fez/view/bibliuned:master-ETSInformatica-IAA-Jcasas
Idioma spa
Versión de la publicación acceptedVersion
Nivel de acceso y licencia http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
info:eu-repo/semantics/openAccess
Tipo de recurso master Thesis
Tipo de acceso Acceso abierto

 
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Creado: Mon, 05 Jul 2021, 18:09:00 CET