Estimados(as), Las Tesis no se revisarán, ni publicarán desde el día 23 de enero hasta el día 23 de febrero por periodo de vacaciones.
 

Thesis
APLICACIÓN MÓVIL PARA ANONIMIZACIÓN DE DATOS SENSIBLES

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Date

2022-01

Authors

LOPEZ MATURANA, CHRISTIAN ANIBAL
LOPEZ MATURANA, CHRISTIAN ANIBAL

Journal Title

Journal ISSN

Volume Title

Program

Ingeniería Civil Telemática

Departament

Universidad Técnica Federico Santa María. Departamento de Electrónica

Campus

Campus Casa Central Valparaíso

Abstract

Hoy en día los dispositivos móviles o smartphone, se han hecho parte de la vida cotidiana de la gran mayoría de las personas para distintos usos. Uno de estos, es la cantidad de datos que se intercambian con el dispositivo que ponen en riesgo nuestra privacidad, ya sea de entrega directa en texto, voz, reconocimientos biométricos, huella digital, etc. Además existen distintos dispositivos que recolectan datos fisiológicos ya sea por motivos de control de la salud o rendimiento deportivo, motivos médicos como toma de muestras médicas para tratamiento de enfermedades o terapias, u otros. El siguiente trabajo se enfoca en la programación de una aplicación móvil para smartphone con sistema operativo Android, integrando la biblioteca java “ARX Deidentifier“ para la aplicación de algoritmos no criptográficos sobre bases de datos de usuarios con valores sensibles. Se realizó un análisis de diferentes algoritmos no criptográficos desarrollados en una aplicación Android. El código es implementado tanto en un sistema móvil estándar como en un sistema estacionario para comparar resultados. La experimentación utiliza una fuente de datos (dataset) de prueba que permiten la simulación de identificadores explícitos, identificadores implícitos y datos sensibles, con el objetivo de analizar los distintos comportamientos y eficacia de cada uno de estos. Posteriormente, se describen los resultados basados en el tiempo de ejecución y pérdida de información de los diferentes algoritmos implementados en el dispositivo móvil. En la discusión se enfatiza que la comparación no es solo matemática, ya que los procedimientos prevén protección contra distintos tipos de riesgos de privacidad de la información

Description

Keywords

DATOS SENSIBLES, MINERIA DE DATOS, PROTECCION DE DATOS

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